Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007

Revista Brasileira de Estudos de População

Luana Paula Gentil De Brito²  Suzana Cavenaghi²  Paulo De Martino Jannuzzi¹ 

[1] ,Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Nacional de Ciências Estatísticas

关键词: Projeções populacionais;    Pequenos domínios;    Estimativas de precisão;    Rio de Janeiro;    Demographic projections;    Small domains;    Precision estimates;    Rio de Janeiro;    Proyecciones poblacionales;    Pequeños dominios;    Estimaciones de precisión;    Río de Janeiro;   

DOI  :  10.1590/S0102-30982010000100004

来源: SciELO

【 摘 要 】

As projeções populacionais vêm sendo utilizadas, com frequência cada vez maior, como subsídio para planejar o desenvolvimento econômico, social, político e ambiental de diversos países. Entretanto, quanto maiores os níveis de detalhamento geográfico, demográfico e temporal requeridos, menos precisas se tornam as projeções. Em pequenos domínios, como municípios, por exemplo, enfrentam-se dificuldades como tamanho reduzido da população, volatilidade dos dados nos seus padrões de crescimento, falta de informações de qualidade, entre outros. O objetivo deste trabalho é avaliar algumas metodologias de projeções populacionais para pequenos domínios, tomando como objeto de estudo os municípios do Estado do Rio de Janeiro. As técnicas estudadas são os métodos AiBi, relação de coortes de Duchesne e correlação de razões, usadas para comparação com os resultados do Censo 2000 e com a Contagem de 2007. Os resultados comparativos com o Censo 2000 indicam que, em média, as estimativas e projeções provenientes da aplicação dos três métodos apresentam um nível de precisão dentro de uma margem aceitável, mas os erros variam de -21,4% a 24,1% e as projeções tendem a ser subestimadas. Já a comparação dos resultados com a Contagem de 2007 revelou-se menos precisa. Pelos motivos descritos neste trabalho, o método de correlação de razões, que utiliza variáveis sintomáticas, mostrou melhores resultados do que os demais, entre o conjunto de métodos avaliados para os municípios do Rio de Janeiro.

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