Modelación espacial de la mortalidad infantil, el período postnatal de cribado y el volumen de atención hospitalaria en Colombia

En este trabajo se proponen modelos de sobredispersión generalizados con estructura econométrica espacial. Como punto de partida se consideran modelos clásicos de la econometría espacial, trabajados principalmente por Anselin (1988) cuya principal característica es el ajuste de un modelo de regresió...

Full description

Autores:: Córdoba Perozo, Michel Felipe

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2012

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	En este trabajo se proponen modelos de sobredispersión generalizados con estructura econométrica espacial. Como punto de partida se consideran modelos clásicos de la econometría espacial, trabajados principalmente por Anselin (1988) cuya principal característica es el ajuste de un modelo de regresión lineal normal considerado bajo una estructura espacial en los residuales o en el mismo predictor lineal de la media. En este contexto, esta tesis extiende esa idea en datos de naturaleza discreta, especíﬁcamente en datos de conteo cuyos supuestos distribucionales pueden ser binomial o Poisson. No obstante, por la disposición geográﬁca y la naturaleza de la información, estas observaciones no cumplen con el supuesto de independencia, provocando un ajuste inadecuado de los modelos lineales generalizados usuales por la presencia de sobredispersión; así, en esta dirección el uso de modelos sobredispersos cobra sentido. Sin embargo, dado que existe una estructura de correlación espacial latente, los modelos propuestos que aquí se denominan modelos de sobredispersión autocovariantes, permiten cuantiﬁcar por medio de una llamada autocovariable el efecto que tiene en la variable respuesta el comportamiento de la misma en las unidades geográﬁcas consideradas más próximas, soportado por el parámetro de sobredispersión, cuyo papel ahora es corregir la dispersión extra que el parámetro de la autocovariable no es capaz de controlar. El ajuste es hecho mediante el uso de métodos bayesianos con algoritmos MCMC. Estos se aplican al análisis de la tasa de mortalidad infantil, el período postnatal de cribado y el volumen de atención hospitalaria en Colombia por departamentos. Estos mismos se deﬁnen a partir de los sugeridos en Quintero, Cepeda-Cuervo and Núñez - Antón (2012). En las aplicaciones se analizan tres conjuntos de datos cuya fuente primaria es la encuesta nacional de salud en Colombia para el año 2007. Dos suministrados por Quintero, Cepeda-Cuervo and Núñez Antón y un tercero generado directamente a partir de la encuesta.

Modelación espacial de la mortalidad infantil, el período postnatal de cribado y el volumen de atención hospitalaria en Colombia

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