Propiedades estadísticas de tres estimadores en el contexto de diseño de panel rotante del Inventario Nacional Forestal y de Suelos de México

• Autores: Efraín Velasco Bautista, Héctor Manuel de los Santos Posadas, José René Valdez Lazalde, Miguel Acosta Mireles, Hugo Ramírez Maldonado, Gilberto Rendón Sánchez
• Localización: Revista Bosque (Valdivia), ISSN-e 0717-9200, ISSN 0304-8799, Vol. 44, Nº. 3, 2023, págs. 503-518
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Statistical properties of three estimators in the context of the rotating panel design of the National Forest and Soil Inventory of Mexico
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    RESUMEN Desde el punto de vista de la remedición, el diseño del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) corresponde a un muestreo de panel rotante o muestras panelizadas, en el cual cada año solo se evalúa el 20 % de la muestra total considerada durante un ciclo de cinco años. Con el propósito de explorar la mejor técnica de análisis estadístico, bajo un diseño de muestreo de panel rotante, se estudiaron las propiedades estadísticas de tres estimadores: mínimos cuadrados generalizados (MCG), muestreo replicado (MRE) y estimador compuesto univariado (ECU). Se consideró como parámetro de estudio el promedio de área basal por hectárea (ABHA) en dos ciclos de medición: 2004 - 2007 y 2009 - 2012. Para llevar a cabo el estudio se generó una pseudo-población forestal artificial, la cual estuvo integrada con bases de datos del INFyS de los estados de Durango, Quintana Roo, Hidalgo, Jalisco, Estado de México, Chihuahua y Michoacán y que abarca 7.597 conglomerados panelizados. Se generaron 100 muestras de tamaño 1.000 y 1.500 y se evaluaron los estimadores propuestos. Los resultados indican que, aunque el estimador MCG es ligeramente sesgado presenta menor varianza en relación a MRE. El ECU generó en cada una de las ocasiones de medición un sesgo de estimación relativo intermedio entre MCG y MRE, y presentó menor varianza comparado con MRE. En estas condiciones ECU puede considerarse como un estimador cuasi-insesgado de mínima varianza. El uso de ECU reduciría el costo y esfuerzo de muestreo en los ciclos de medición del INFyS sin sacrificar precisión estadística.

  • English

    SUMMARY From a re-measurement perspective, the sampling design of the National Forests and Soil Inventory (INFyS) consists of rotating panels or panelized samples, from which only the 20 % of the total sample is collected each year over a five-year period. To explore the most suitable statistical methods for the rotating panelized design, an evaluation of three sampling estimators was conducted: generalized least squares (MCG), replicated sampling (MRE) and the univariate composite estimator (ECU). The specific forest parameter examined in this study was the average basal area observed across two measurement cycles: 2004 - 2007 and 2009 - 2012. The data used in this analysis, drawn from the INFyS, represented an artificial population, combining the data acquired in the states of Durango, Quintana Roo, Hidalgo, Jalisco, Estado de Mexico, Chihuahua and Michoacán and spanning 7,597 panelized conglomerates. The performance of the proposed estimators was evaluated for each measurement cycle, involving the generation of 100 random samples, each with sizes of 1,000 and 1,500. Results show that, despite a slight bias, the MCG estimator exhibited lower variance compared to the MRE. In each sample, the ECU estimator displayed a relative estimation bias that struck a balance between the MCG and MRE, while maintaining lower variance than the MRE. Under these conditions, the ECU estimator can be regarded as a minimum variance quasi-unbiased estimator. The adoption of the ECU estimator has the potential to reduce costs and sampling efforts across re-measurement cycles without compromising statistical precision.