Modelo LASSO para comparar indicadores de desarrollo social y bienestar en Perú y la región suramericana
DOI:
https://doi.org/10.56926/unaaaciencia.v2i2.29Palabras clave:
comparación, grupo etario, indicadores de género, seguridad socialResumen
Medir la pobreza es un tema pendiente de atender en Sudamérica. En el presente estudio se tuvo por objetivo describir, explicar y comparar los niveles de desarrollo social y bienestar de los ciudadanos de Perú frente a Sudamérica. La investigación fue no experimental, método cuantitativo, explicativa, con diseño longitudinal; empleamos el modelo de regresión LASSO y PLS con datos relacionados a indicadores de desarrollo y bienestar. Identificamos tres indicadores que diferencian a los países considerados: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Perú y Uruguay; estos reflejan características asociadas al género, grupos etarios, acceso a la seguridad social y condición laboral; observamos la presencia de dos ciclos estacionales a lo largo de toda la serie: el primero asociado a las dos primeras décadas de estudio (1986-2000) y el segundo que inicia el año 2000 y muestra tendencia a la estabilidad. Evidenciamos la presencia de grupos de países en Sudamérica con características similares relacionadas con el género, el acceso a la seguridad social y la condición laboral.
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Citas
Armando Mendoza, N. (2019). Brechas Latentes-índice de avance contra la desigualdad en el Perú 2017-2018 (1ta ed.). OXFAM.
BID. (2020). Números para el Desarrollo. Banco Interamericano de Desarrollo. https://code.iadb.org/es/herramientas/numeros-para-el-desarrollo
Bjorn-Helge, M., & Wehrens, R. (2016). Introduction to the pls Package. Cran R. https://cran.r-project.org/web/packages/pls/vignettes/pls-manual.pdf
CEPAL. (2021). Pandemia provoca aumento en los niveles de pobreza sin precedentes en las últimas décadas e impacta fuertemente en la desigualdad y el empleo. Organización de Las Naciones Unidas. https://www.cepal.org/es/comunicados/pandemia-provoca-aumento-niveles-pobreza-sin-precedentes-ultimas-decadas-impacta
Efron, B., Hastie, T., Johnstone, I., & Tibshirani, R. (2004). Least angle regression. The Annals of Statistics, 32(2). https://doi.org/10.1214/009053604000000067 DOI: https://doi.org/10.1214/009053604000000067
Fan, J., & Li, R. (2001). Variable Selection via Nonconcave Penalized Likelihood and its Oracle Properties. Journal of the American Statistical Association, 96(456), 1348–1360. https://doi.org/10.1198/016214501753382273 DOI: https://doi.org/10.1198/016214501753382273
Fan, J., & Li, R. (2006). Statistical Challenges with High Dimensionality: Feature Selection in Knowledge Discovery. Statistics Theory, 1(3). https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.math/0602133
Fernández, L., & Gutiérrez, M. (2013). Bienestar Social, Económico y Ambiental para las Presentes y Futuras Generaciones. Información Tecnológica, 24(2), 121–130. https://doi.org/10.4067/S0718-07642013000200013 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07642013000200013
Frank, I. E., & Friedman, J. H. (1993). A Statistical View of Some Chemometrics Regression Tools. Technometrics, 35(2), 109. https://doi.org/10.2307/1269656 DOI: https://doi.org/10.1080/00401706.1993.10485033
Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2010). Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent. Journal of Statistical Software, 33(1). https://doi.org/10.18637/jss.v033.i01 DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v033.i01
Fu, W. J. (1998). Penalized Regressions: The Bridge versus the Lasso. Journal of Computational and Graphical Statistics, 7(3), 397. https://doi.org/10.2307/1390712 DOI: https://doi.org/10.2307/1390712
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6ta ed.). McGraw-Hill Education.
INEI. (2021). Pobreza monetaria alcanzó al 30,1% de la población del país durante el año 2020. https://www.inei.gob.pe/prensa/noticias/pobreza-monetaria-alcanzo-al-301-de-la-poblacion-del-pais-durante-el-ano-2020-12875/
Londoño Vásquez, D. A., & Castañeda Naranjo, L. S. (2010). La comprensión como método en las ciencias sociales. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte, 31. https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/43
Mattei, L. (2017a). O debate sobre a reforma agrária no contexto do Brasil rural atual. Política & Sociedade, 15, 234. https://doi.org/10.5007/2175-7984.2016v15nesp1p234
Mattei, L. (2017b). O debate sobre a reforma agrária no contexto do Brasil rural atual. Política & Sociedade, 15, 234. https://doi.org/10.5007/2175-7984.2016v15nesp1p234 DOI: https://doi.org/10.5007/2175-7984.2016v15nesp1p234
Mevik, B.-H., & Wehrens, R. (2007). The pls Package: Principal Component and Partial Least Squares Regression in R. Journal of Statistical Software, 18(2). https://doi.org/10.18637/jss.v018.i02 DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v018.i02
ONU. (2022). Objetivos del Desarrollo Sostenible. Organización de Las Naciones Unidas. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/
ONU DAES. (2022). World Population Prospects 2022. https://www.un.org/development/desa/pd/es/content/World-Population-Prospects-2022
R Core Team. (2021). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org/
Sen, A. (1985). Resources, Values and Development. The Economic Journal, 95(379), 822. https://doi.org/10.2307/2233061 DOI: https://doi.org/10.2307/2233061
Tibshirani, R. (2011). Regression shrinkage and selection via the lasso: a retrospective. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 73(3), 273–282. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.00771.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.00771.x
UNESCO. (2019). Informe Mundial de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo de los Recursos Hídricos 2019. https://www.acnur.org/5c93e4c34.pdf
Uribe Mallarino, C. (2004). Desarrollo social y bienestar. Universitas Humanística, 58(58). https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/univhumanistica/article/view/9509
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