Modelación espacial bayesiana del riesgo de inmigración municipal en Chiapas
DOI:
https://doi.org/10.25115/riem.v9i2.3821Palabras clave:
campo aleatorio de Gauss Markov, modelos log-lineales aditivos, pobreza, R-INLA.Resumen
Introducción: El trabajo busca analizar la distribución espacial de la inmigración municipal observada en municipios de Chiapas al 2015, bajo el supuesto que la inmigración se concentra espacialmente conformando patrones no aleatorios.
Método: para la identificación de patrones de inmigración se utilizó un modelo log- lineal aditivo bayesiano, el cual se especifica a través de un proceso estocástico espacial indexado por medio de un campo markoviano gausseano.
Resultados: Los resultados comprueban la existencia de un patrón espacial sobre una ruta migratoria de paso, no obstante, los niveles registrados de pobreza y acceso a servicios de salud no arrojan resultados significativos.
Discusión y/o Conclusión: se analiza la hipótesis que sostiene que la inmigración responde a factores como el acceso a servicios de salud y al porcentaje de población en condiciones de pobreza, de forma que bajos niveles de pobreza y altos niveles de acceso a servicios de salud harán a los municipios más atractivos a la inmigración. Los resultados parecen contradecir tal afirmación.
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