2015-09-032015-09-032013-11-301852-4222http://hdl.handle.net/2133/4977La función generalizada de variancia (FGV) es un método muy difundido entre organismos gubernamentales encargados de dirigir y planificar encuestas de gran magnitud, que permite obtener de manera sencilla el error muestral de una estimación dada. Consiste en un modelo que pretende reproducir la relación entre un estimador y alguna medida de su variación, por ejemplo la Variancia Relativa (VR). Si bien pueden plantearse varios modelos para la FGV, en la práctica usualmente se consideran dos modelos muy simples (modelo lineal y modelo logarítmico). En este trabajo se explora el uso de otro modelo, basado en la regresión spline penalizada (P-spline). Se comparan dichos modelos utilizando datos provistos por la Dirección General de Estadística y Censos de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Para ello se utilizarán las estimaciones de totales de características de interés provenientes de la “Encuesta Anual de Hogares” realizada por dicho organismo, correspondiente al año 2010.application/pdfspaopenAccessErrores de estimaciónDiseños muestrales complejosModelos P-spline.articleAutor