Modelado espacio-temporal del riesgo de femicidios en Argentina utilizando utilizando splines penalizados

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Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vicente, Gonzalo, Rossi, Laura
Formato: poster
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Patrones espacio-temporales
Inferencia bayesiana
INLA
Crímenes contra la mujer
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/16853
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-16853
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spelling I10-R141-11086-168532023-08-30T13:14:21Z Modelado espacio-temporal del riesgo de femicidios en Argentina utilizando utilizando splines penalizados Vicente, Gonzalo Rossi, Laura Patrones espacio-temporales Inferencia bayesiana INLA Crímenes contra la mujer Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España. Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. La violencia de género es un tema candente en estos días. Este es un problema grave que debe abordarse porque, de acuerdo a lo declarado por la Organización Mundial de la Salud, la violencia contra la mujer es un “problema de salud pública de proporciones epidémicas que requiere medidas urgentes”. Los crímenes contra las mujeres son un problema social muy difícil de comprender debido a los intrincados factores involucrados. En este trabajo enfocamos la atención en Argentina, y nuestro interés se basa en analizar los riesgos de femicidios a nivel de provincia por semestres durante el período 2013-2019. El estudio de la distribución geográfica de la incidencia delictiva y su evolución en el tiempo busca identificar regiones específicas que presenten un mayor riesgo. Se utilizan modelos de P-splines que incluyen componentes espaciales, temporales y espacio-temporales para estimar los riesgos de incidencia. El ajuste y la inferencia para todos los modelos se han llevado a cabo dentro del marco general bayesiano siguiendo un enfoque completamente de Bayesiano, utilizando INLA. Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España. Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2020-11-20T22:47:30Z 2020-11-20T22:47:30Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16853 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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