CASO: Producción de arroz en el norte del Perú
Enviado por Alex Cristóbal • 30 de Diciembre de 2022 • Apuntes • 773 Palabras (4 Páginas) • 81 Visitas
UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA
[pic 1]
Facultad de Economía y Planificación
Departamento Académico de Estadística e Informática
Estrategias de Muestreo
Práctica Dirigida Nº 3
CASO: Producción de arroz en el norte del Perú
[pic 2] El arroz es la semilla de la planta Oryza sativa o de Oryza glaberrima. Se trata de un cereal considerado alimento básico en muchas gastronomías del mundo. El arroz es el segundo cereal más producido en el mundo, detrás del maíz y por delante del trigo. En el norte del Perú se encuentra la mayor cantidad de productores de arroz, siendo las principales regiones productoras de arroz cáscara: San Martín, Piura, Lambayeque y La Libertad. El Ministerio de Agricultura desea realizar un estudio comparativo de la producción de arroz cáscara entre las diferentes regiones productoras. |
Se cuenta con los datos de las siguientes variables de la población de unidades agropecuarias (UA):
- código: Código de la UA
- región: Región a la que pertenece la UA.
- tamaño: Tamaño (en Ha) de la UA
- gasto: Gasto (en miles de soles) en fertilizantes.
- asistencia: Tiene asistencia técnica del Ministerio de Agricultura (si o no).
- producción: Producción (en Tn) de arroz de la UA.
Los datos de las variables etiquetadas como: tamaño, asistencia y gasto fueron obtenidas del último censo agropecuario y el número que aparece en la parte derecha es el asignado por el Ministerio de Agricultura.
Ud. es contratado para que realice las respectivas estimaciones utilizando los siguientes diseños de muestreo.
PARTE 1
Diseño Aleatorio Estratificado
Use el diseño de Muestreo Aleatorio Estratificado si se desea extraer una muestra de tamaño 150 UAs,
Distribuya la muestra de manera proporcional al tamaño del estrato.
Antes de extraer su muestra fije:
RNGkind(sample.kind="Rounding")
set.seed(40)
- Indique el código de la primera UA seleccionada de cada una de las regiones.
Estrato | Código |
Piura | UA605 |
Lambayeque | UA774 |
San Martín | UA1292 |
La Libertad | UA1732 |
[pic 3]
- Estime a un 96% de confianza la producción media de arroz por UA.
IC(μ)= [4.464641 ; 4.819699]
El intervalo que va de 4.46 a 4.81 Tn. brinda un 96% de confianza de contener a la producción media de arroz de las regiones ubicadas en el norte del país.
- Considerando el estimador anterior estime e interprete el DEFF
Deff = 1.017035
Deff > 1 lo que indica que el MAS es mas eficiente que el MAE
- Estime a un 96% la proporción de UAs que no reciben asistencia técnica del Ministerio de Agricultura.
IC(π)=[0.4289961 ; 0.5978985]
El intervalo que va de 0.42 a 0.59 brinda un 96% de confianza de contener a la proporción de UAs que no recibieron asistencia técnica.
- Si se desea hacer un próximo estudio, calcule el tamaño de muestra a un nivel de confianza del 96% y con un margen de error de 0.25 Tn. Considere los datos que sean necesarios de la muestra obtenida en el estudio actual.
- Mediante asignación proporcional
- Mediante asignación de mínima varianza
n=76
- Distribuya la muestra mediante asignación de mínima varianza.
- Mediante asignación proporcional
- Mediante asignación de mínima varianza
La Libertad Lambayeque Piura San Martín
24 31 8 13
Diseño Estratificado PPT
Use el diseño de Muestreo Estratificado PPT si se desea extraer una muestra de tamaño 150 UAs,
Distribuya la muestra de manera proporcional al tamaño del estrato.
Utilice la variable tamaño de la UA para estimar las probabilidades de selección.
Antes de extraer su muestra fije:
RNGkind(sample.kind="Rounding")
set.seed(50)
- Indique el código de la segunda UA seleccionada de cada una de las regiones.
Estrato | Código |
Piura | UA192 |
Lambayeque | UA22355 |
San Martín | UA367 |
La Libertad | UA10244 |
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