El Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la Universidade da Coruña ha acogido hoy dos ponencias centradas en la mejora de la estimación de datos socioeconómicos en áreas pequeñas. Estas investigaciones abordan problemáticas clave como la predicción del número de jóvenes que ni estudian ni trabajan (conocidos como «ninis») y la estimación de las tasas de paro a nivel municipal.

El investigador Alexandro Aneiros Batista presentó su estudio titulado «Estimación en áreas pequeñas: ¿cuándo y por qué? Aplicación a la predicción de ninis», en el que propuso un método innovador para estimar con mayor precisión el número de ninis en cada provincia de España. Su enfoque combina encuestas y diversas fuentes de información para mejorar la calidad de los datos y garantizar la coherencia con las cifras oficiales autonómicas. La Encuesta de Población Activa ha sido la principal referencia utilizada en este estudio.

Por su parte, María Bugallo Porto expuso la ponencia «Estimación en áreas pequeñas: ¿cuándo y por qué? Aplicación a la predicción de tasas de paro», en la que explicó cómo la estimación en áreas pequeñas puede mejorar la precisión de los datos en poblaciones con muestras limitadas. Su trabajo se centra en la predicción de tasas de paro a nivel municipal mediante un modelo multinomial mixto, que permite aprovechar datos a nivel de unidad muestral y de distintas fuentes.

Ambas investigaciones ponen de relieve la importancia de la estimación en áreas pequeñas como herramienta clave para la toma de decisiones en materia de políticas públicas y planificación socioeconómica. Con la aplicación de modelos estadísticos avanzados y el uso combinado de datos, se pueden obtener predicciones más precisas que permitan una mejor asignación de recursos y la implementación de estrategias más eficaces en el ámbito laboral y social.

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