Comparación de curvas de supervivencia gamma estocásticamente ordenadas

En este trabajo se propone un análisis de supervivencia basado en un modelo Gamma. Se obtienen las condiciones teóricas bajo las cuales dos funciones de supervivencia Gamma están estocásticamente ordenadas. Estos resultados se utilizan para proponer un método sencillo que permite comparar dos poblaciones cuando, a priori, se conoce que sus curvas de supervivencia están estocásticamente ordenadas. Los resultados se ejemplifican con el análisis de un banco de datos reales sobre tiempos de desempleo

Medición del hambre: el índice global categorizado

La correcta medición del hambre es clave para orientar las políticas adecuadas que ayuden a su erradicación. Es importante diseñar medidas que contribuyan a alcanzar dicha finalidad y que permitan el establecimiento de prioridades por parte de los organismos competentes, tanto nacionales como supranacionales. En este trabajo se diseña un índice para medir la incidencia del hambre con la misma información que la utilizada por el Índice Global del Hambre (IGH). El índice propuesto categoriza previamente cada uno de los indicadores estadísticos del IGH según su pertenencia a uno de los cinco niveles en los que dicho índice clasifica la intensidad del hambre, penalizando la pertenencia a las categorías de mayor intensidad. Esta categorización es su principal novedad, al aceptar que la realidad del hambre es lo suficientemente importante como para enfatizar la peor de las situaciones reveladas por los tres indicadores individuales que lo definen

Comparación de curvas de supervivencia gamma estocásticamente ordenadas

En este trabajo se propone un análisis de supervivencia basado en un modelo Gamma. Se obtienen las condiciones teóricas bajo las cuales dos funciones de supervivencia Gamma están estocásticamente ordenadas. Estos resultados se utilizan para proponer un método sencillo que permite comparar dos poblaciones cuando, a priori, se conoce que sus curvas de supervivencia están estocásticamente ordenadas. Los resultados se ejemplifican con el análisis de un banco de datos reales sobre tiempos de desempleo

Comparison of gamma survival curves

A Gamma Hierarchical Model is used for the Bayesian Analysis of Survival Data with covariates. We center our interest on the comparison of two groups of individuals using Monte-Carlo methods. Concretely, we use the Gibbs sampling to obtain a sample from the posterior distribution. The paper ends with the analysis of two data sets, one of them simulated and the other real

Un análisis del mercado laboral relativo a la población valenciana que busca su primer empleo

En este trabajo se propone un modelo jerárquico Gamma para el estudio bayesiano de tiempos de desem-pleo con covariables utilizando técnicas de análisis de supervivencia. Se trata de un modelo de efectos aleato-rios o modelo de poblaciones debido a su estructura jerárquica, que permite la introducción de covariables, de modo que son tenidas en cuenta las características personales de cada individuo. El análisis considera la exis-tencia de datos censurados, ya que el tiempo de desempleo de alguno de los individuos puede ser desconocido si permanecen en situación de desempleo al final del estudio. La función de riesgo de cada individuo se modeliza con la correspondiente a una distribución Gamma y sus covariables se introducen mediante una relación no determinista incluida en el orden más alto de la jerarquía. El modelo se analiza desde una perspectiva bayesiana, estudiando la distribución final mediante técnicas de Monte Carlo basadas en cadenas de Markov, con lo que es posible estimar los parámetros del modelo y cubrir los objetivos básicos de este trabajo: establecer la importancia de las distintas covariables y obtener la distribu-ción predictiva del tiempo de desempleo de nuevos individuos. Con información procedente de la Encuesta de Población Activa, se aplica el modelo teórico propuesto al Análisis de datos de desempleo sobre los parados valencianos que buscan su primer trabajo

Comparación de curvas de supervivencia gamma estocásticamente ordenadas

En este trabajo se propone un análisis de supervivencia basado en un modelo Gamma. Se obtienen las condiciones teóricas bajo las cuales dos funciones de supervivencia Gamma están estocásticamente ordenadas. Estos resultados se utilizan para proponer un método sencillo que permite comparar dos poblaciones cuando, a priori, se conoce que sus curvas de supervivencia están estocásticamente ordenadas. Los resultados se ejemplifican con el análisis de un banco de datos reales sobre tiempos de desemple

Un análisis del mercado laboral relativo a la población valenciana que busca su primer empleo

En este trabajo se propone un modelo jerárquico Gamma para el estudio bayesiano de tiempos de desem-pleo con covariables utilizando técnicas de análisis de supervivencia. Se trata de un modelo de efectos aleato-rios o modelo de poblaciones debido a su estructura jerárquica, que permite la introducción de covariables, de modo que son tenidas en cuenta las características personales de cada individuo. El análisis considera la exis-tencia de datos censurados, ya que el tiempo de desempleo de alguno de los individuos puede ser desconocido si permanecen en situación de desempleo al final del estudio. La función de riesgo de cada individuo se modeliza con la correspondiente a una distribución Gamma y sus covariables se introducen mediante una relación no determinista incluida en el orden más alto de la jerarquía. El modelo se analiza desde una perspectiva bayesiana, estudiando la distribución final mediante técnicas de Monte Carlo basadas en cadenas de Markov, con lo que es posible estimar los parámetros del modelo y cubrir los objetivos básicos de este trabajo: establecer la importancia de las distintas covariables y obtener la distribu-ción predictiva del tiempo de desempleo de nuevos individuos. Con información procedente de la Encuesta de Población Activa, se aplica el modelo teórico propuesto al Análisis de datos de desempleo sobre los parados valencianos que buscan su primer trabajo

Comparación de curvas de supervivencia gamma

A Gamma Hierarchical Model is used for the Bayesian Analysis of Survival Data with covariates. We center our interest on the comparison of two groups of individuals using Monte-Carlo methods. Concretely, we use the Gibbs sampling to obtain a sample from the posterior distribution. The paper ends with the analysis of two data sets, one of them simulated and the other rea