Estimación de la Tasa de Suicidio en Colombia por Departamento para el Período 2014-2019 Mediante Regresión Beta Clásica, Semi-paramétrica y Bayesiana
Este trabajo de grado examina las tasas de suicidio en Colombia, desglosadas por departamentos, durante el periodo de 2014 a 2019. La estimación de estas tasas se realizó mediante modelos lineales generalizados y modelos aditivos generalizados, abordando aspectos de posición, escala y forma. Cabe de...
- Autores:
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Jiménez Jiménez, Michelle Vanesa
Bermúdez Rubio, Dagoberto
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/53830
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/53830
- Palabra clave:
- Suicide rates
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Beta distribution
Estadística
Suicidio
Periodo de 2014 a 2019
Tasas de suicidio
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Este trabajo de grado examina las tasas de suicidio en Colombia, desglosadas por departamentos, durante el periodo de 2014 a 2019. La estimación de estas tasas se realizó mediante modelos lineales generalizados y modelos aditivos generalizados, abordando aspectos de posición, escala y forma. Cabe destacar que la variable respuesta, la tasa de suicidio, supone una distribución beta, por lo que se emplearon específicamente GLM, GAMLSS y modelos bayesianos beta para su análisis. Además, se incorporaron modelos bayesianos para enriquecer el análisis con una perspectiva adaptativa basada en datos observados y previos. Se realizó la inclusión de información socioeconómica por departamento que permite una comprensión de estos factores en las variaciones de las tasas de suicidio a nivel regional. Se desea entender los determinantes contextuales de las tasas de suicidio en Colombia. |
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La estimación de estas tasas se realizó mediante modelos lineales generalizados y modelos aditivos generalizados, abordando aspectos de posición, escala y forma. Cabe destacar que la variable respuesta, la tasa de suicidio, supone una distribución beta, por lo que se emplearon específicamente GLM, GAMLSS y modelos bayesianos beta para su análisis. Además, se incorporaron modelos bayesianos para enriquecer el análisis con una perspectiva adaptativa basada en datos observados y previos. Se realizó la inclusión de información socioeconómica por departamento que permite una comprensión de estos factores en las variaciones de las tasas de suicidio a nivel regional. Se desea entender los determinantes contextuales de las tasas de suicidio en Colombia.This thesis examines suicide rates in Colombia, disaggregated by departments, during the period from 2014 to 2019. The estimation of these rates was conducted using generalized linear models and generalized additive models, addressing aspects of location, scale, and shape. It is noteworthy that the response variable, the suicide rate, assumes a beta distribution, so specifically, GLM, GAMLSS, and Bayesian beta models were employed for analysis. Additionally, Bayesian models were incorporated to enhance the analysis with an adaptive perspective based on observed and prior data. Socioeconomic information by department was included, allowing an understanding of these factors in the variations of suicide rates at the regional level. The aim is to comprehend the contextual determinants of suicide rates in ColombiaProfesional en estadísticaPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásRregrado estadísticaFacultad de estadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de la Tasa de Suicidio en Colombia por Departamento para el Período 2014-2019 Mediante Regresión Beta Clásica, Semi-paramétrica y BayesianaSuicide ratesGeneralized linear modelsBayesian modelsBeta distributionEstadísticaSuicidioPeriodo de 2014 a 2019Tasas de suicidioModelos lineales generalizadosModelos bayesianosDistribución betainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáCepeda, E. & Gammerman, D. (2005), Bayesian methodology for modeling parameters in the two parameters exponential family, ESTAD ́ISTICA 57(168), 93–105Cepeda,E.,Jaimes,Daniel.,Marin, M. y Rojas,J(2016) . Bayesian Beta Regression with the Bayesian- betareg R-Package. Universidad Nacional de Colombia, Sede BogotáCepeda, E. (2001), Modelagem Bayesiana da variabilidade em modelos lineares generalizado, PhD thesis, Universidade Federal Do Rio De JaneiroD.J. Spiegelhalter, N.G. Best, B.P Carlin, and A. Linde(2002). Bayesian measures of model complexity and fit, Journal of the Royal Statistical Society series B 64, 583-639.Ferrari,S. and Cribari-Neto,F (2004). Beta Regression for modelling rates and proportions.Universidad de S ̃ao Paulo,S ̃ao Paulo - Universidade Federal de Pernambuco, RecifeFoster, J., J. Greer y E. Thorbecke (1984), A Class of Decomposable Poverty Measures, Econométrica, vol. 52, pp. 761-776.Rigby, R. A. & Stasinopoulos, D. M. (2005), Generalized additive models for location, scale and shape, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics) 54(3), 507–554Stasinopoulos, D. M., & Rigby, R. A. (2008). Generalized additive models for location scale and shape (GAMLSS) in R. Journal of Statistical Software, 23, 1-46Suicidio.(2021). Organización Mundial de la Salud. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/suicideMoyano Díaz, E., & Barría, R. (2006). Suicidio y producto interno bruto (PIB) en Chile: hacia un modelo predictivo. Revista latinoamericana de psicología, 38(2), 343-359.Páramo-Castillo, J. D., & Páramo-Castillo, J. D. (2010). Relación del suicidio con indicadores económicos en MéxicoORIGINALCarta aprobación facultad Michelle.pdfCarta aprobación facultad Michelle.pdfCarta aprobación facultadapplication/pdf116958https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/1/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad%20Michelle.pdfa77704fe478a55e36ba38869219dcfd1MD51metadata only accessCarta derechos de autor Michelle.pdfCarta derechos de autor Michelle.pdfCarta derechos de autorapplication/pdf4553223https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/2/Carta%20derechos%20de%20autor%20Michelle.pdf4f3b71867857453b7e197d2522c90f0cMD52metadata only access2024michellejimenez.pdf2024michellejimenez.pdfapplication/pdf2298453https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/3/2024michellejimenez.pdfe8bf08a1fe9b7a4aa60aaca2b9da45e8MD53open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/4/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open accessTHUMBNAILCarta aprobación facultad Michelle.pdf.jpgCarta aprobación facultad Michelle.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7459https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/6/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad%20Michelle.pdf.jpgfb59138d804b8cb3c13766a6133d588dMD56open accessCarta derechos de autor Michelle.pdf.jpgCarta derechos de autor Michelle.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7248https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/7/Carta%20derechos%20de%20autor%20Michelle.pdf.jpg9a579c33a2be6b15a4f28654c7f4534dMD57open access2024michellejimenez.pdf.jpg2024michellejimenez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7769https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/53830/8/2024michellejimenez.pdf.jpg8ca178f9457c0f29ed07ca1ef3ff4c03MD58open access11634/53830oai:repository.usta.edu.co:11634/538302024-02-01 03:26:06.183metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.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 |