6. Biblioteca del Centro Centroamericano de Población

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El Centro Centroamericano de Población (CCP) es un centro de investigaciones de la Universidad de Costa Rica, establecido inicialmente en 1993 como un Programa adscrito a la Escuela de Estadística. El CCP tiene un área de acción multidisciplinaria en la investigación, capacitación y diseminación de información en población con un ámbito Centroamericano.

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Dirección: De la Fuente de la Hispanidad 100 este, 100 norte y 100 este.
San Pedro de Montes de Oca.
Centro Centroamericano de Población,
Universidad de Costa Rica
San José 2060, Costa Rica.

Correo electrónico: ccp@ucr.ac.cr

Teléfonos:
(506) 2511-1452,
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Author: search.filters.author.Chou Chen, S. W.Subject: search.filters.subject.VIH

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    Un modelo jerárquico bayesiano espacio-temporal con variable de conteos : aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica = A bayesian hierarchical spatio-temporal model with count data: application to the HIV/AIDS in Costa Rica
    (Comunicaciones en Estadística, Vol. 11 (1), 2018) Chou Chen, S. W.
    Los modelos espaciales que suavizan las tasas de mortalidad estandarizada o los riesgos relativos son utilizados ampliamente en el mapeo de enfermedades, lo anterior, con el objetivo de explorar y describir patrones espaciales de un evento de interés; generalmente, la estimación de estos riesgos relativos es imprecisa cuando los eventos son raros. Ahora bien, al momento de incluir la tendencia temporal, el problema es a´un más grave, pues el conteo de las defunciones en el período dado se divide en varios a˜nos, lo que resulta en que los conteos sean más bajos. En este trabajo, se analizan los modelos bayesianos espacio-temporales que toman en cuenta la información geográafica y temporal, además de algunas covariables como el porcentaje de viviendas urbanas, porcentaje de personas entre 24 y 49 años y la tasa de mortalidad infantil de cada cantón en el 2011; se concluyó que estos modelos producen mejores estimaciones de riesgos relativos por cantón y a˜no, además de que el modelo que asume una interacción espacio-temporal más simple ajusta mejor. Finalmente, se comparan los riesgos relativos estimados con el modelo se- leccionado, contra la estimación obtenida vía máxima verosimlitud, y resulta que el método propuesto es más eficiente y preciso.

SIBDI, UCR - San José, Costa Rica.

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