Mapeamento de indicadores usando estimação em pequenos domínios
Kelly C. Mota Gonçalves (IM - UFRJ)

A demanda por estatísticas oficiais em níveis mais desagregados tem crescido em todo o mundo. Entre as metas dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS), por exemplo, está a erradicação da pobreza. Uma análise de indicadores de pobreza em níveis geográficos menores pode colaborar na elaboração de políticas públicas mais eficientes voltadas para tal meta. Por outro lado, as pesquisas amostrais geralmente são projetadas para fornecer estimativas precisas em domínios maiores. No entanto, quanto maior o nível de desagregação, menor é o tamanho da amostra, tornando assim as estimativas pouco confiáveis. A precisão pode ser aumentada com a introdução de modelos estatísticos, que permitem que áreas compartilhem informação entre si. Nesta palestra dois trabalhos recentes na área de estimação em pequenos domínios serão apresentados.