Sobre la espacialidad de los procesos electorales urbanos y una comparación entre las técnicas de regresión OLS y SAM

Carlos J. Vilalta  y Perdomo

DSpace Principal
→
Colección de los Centros Asociados
→
México
→
Centro de Estudios Demográficos, Urbanos y Ambientales - CEDUA/COLMEX - Cosecha
→
Ver ítem

dc.creator	Carlos J. Vilalta y Perdomo
dc.date	2006
dc.date.accessioned	2022-03-17T19:32:42Z
dc.date.available	2022-03-17T19:32:42Z
dc.identifier	http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31200103
dc.identifier.uri	http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/54515
dc.description	El propósito de este trabajo es demostrar que debido a que algunos fenómenos sociales presentan variación espacial, la modelación de los mismos tiene implicaciones metodológicas importantes, y por lo tanto es recomendable utilizar una técnica de regresión que incorpore la espacialidad de los datos en su diseño. Se siguen dos procedimientos generales: primero se calcula el coeficiente de autocorrelación I de Moran para demostrar la espacialidad del comportamiento electoral en el México urbano entre 1994 y 2000; después se comparan dos técnicas de regresión, ols y sam. De la comparación se concluye que la técnica sam es más robusta que la ols con base en que la primera obtiene coeficientes de regresión más precisos y detecta efectos regionales estadísticamente significativos aun en la presencia de modelos con problemas de heterodasticidad.
dc.format	application/pdf
dc.language	es
dc.publisher	El Colegio de México, A.C.
dc.relation	http://www.redalyc.org/revista.oa?id=312
dc.rights	Estudios Demográficos y Urbanos
dc.source	Estudios Demográficos y Urbanos (México) Num.1 Vol.21
dc.subject	Demografía
dc.subject	geografía electoral
dc.subject	comportamiento electoral
dc.subject	electorado urbano
dc.subject	estadística espacial
dc.subject	autocorrelación espacial
dc.subject	análisis de regresión
dc.subject	heterodasticidad
dc.title	Sobre la espacialidad de los procesos electorales urbanos y una comparación entre las técnicas de regresión OLS y SAM
dc.type	artículo científico