Aplicación de inferencia estadística para la identificación del comportamiento de la pobreza y las carencias sociales en México 
Autor: Brenda Zurazy Rodríguez Pérez
Año: 2019
Carrera: Actuaría

Lap obrezaenunprincipiofuedenidaúnicamentecomolafaltadeingresosdeunap ersonaparatenerlacapacidaddecubrirlacanastabásica, sinembargo, tambiénsetieneelconceptodep obrezamultidimensionallacual, ademásdeconsiderarlafaltadeingresosdelosindividuosconsideralafaltadeaccesoalosderechosso cialescomoloson:elrezagoeducativo, serviciosdesalud, seguridadso cial, lacalidaddeespaciosdelavivienda, losserviciosbásicosdelaviviendaylaalimentación, queasuvezsonfactoresqueintensicanlacondicióndedesigualdadeincrementanlavulnerabilidaddelap oblación. Actualmenteennuestropaís, elConsejoNacionaldeEvaluacióndelaPolíticadeDesarrolloSo cial(CONEVAL), eselorganismoresp onsabledeemitirloslineamientosymeto dologíasparalamedicióndelap obrezamultidimensional. Agrandesrasgos, elresultadodelaclasicacióndelap obreza, segúnlametodologíadelCONEVALes:Pobres. Poblaciónconingresoinferioralvalordelalíneadebienestaryquepadecealmenosunacarenciaso cial. Pobresextremos. Poblaciónconingresoinferioralvalordelalíneadebienestaryquepadecetresomáscarenciasso ciales. Vulnerablesp orcarenciasso ciales. Poblaciónquepresentaunaomáscarenciasso ciales, p erocuyoingresoessup erioralalíneadebienestar. Vulnerablesp oringresos. Poblaciónquenopresentacarenciasso cialesycuyoingresoesinferioroigualalalíneadebienestar. Nop obremultidimensionalynovulnerable. Poblacióncuyoingresoessup erioralalíneadebienestarynotienecarenciaso cialalguna. Elob jetivodeestatesisprincipalmenteconsisteenanalizarlosresultadosdelaPobrezadelConsejoNacionaldeEvaluacióndelaPolíticadeDesarrolloSo cial, CONEVAL, paraelloeldesarrollodeldo cumentoseconcentraenlossiguientescapítulos:1. Seexp oneelmarcojurídicoparaladenición, identicaciónymedicióndelap obreza, asícomounaintro duccióndelconceptodep obrezayunabreveexplicacióndelacomp osicióndelascarenciasso ciales. 2. SepresentaelconceptodelAnálisisdeComp onentesPrincipales, medianteladescrip cióndelpro cesoanalíticoutilizadoparaobtenerlascomp onentesapartirdelamatrizdecovarianzasdondelosrenglonesrepresentanindividuosylascolumnasrepresentanlosvaloresdelasvariablesdeestudio. 3. EnéstecapítuloseencuentralaaplicacióndelAnálisisdeComp onentesPrincipalesconlamatrizdecovarianzasycorrelaciónconlascarenciasso cialescomovariablesiniciales, estop ermitiólasimplicacióndelainformaciónlacualseaprovechóparagenerarunarepresentacióndelap oblaciónendosytresdimensiones, identicandoasuvezmediantecoloresalap oblaciónencondicionesdep obrezaextrema, p obreza, vulnerabilidadyalap oblaciónnop obre. Finalmenteatravésdeésteanálisisseidenticólaestructuradelosdatosdetectandolastendenciasparaaquellascomp onentesdemayorvariabilidad. 4. Semuestraunaintro ducciónteóricadelosmo delosderegresiónlogísticatantosimplecomomúltiple, asícomolaformulacióndelmo deloeinterpretacióndelosparámetrosestimados. 5. Aplicacióndelanálisisderegresiónlogísticaparaidenticarlarelaciónydep endenciaentrelasvariablesdelascarenciasso cialesyp orlotantolasituacióndep obreza, enéstecapítulosehicierondosejercicios, unotomandocadaunadelasvariablesso cialescomovariablesindep endientesdemaneraindividualyelsegundoejerciciodemaneraconjunta. 6. Seexp onenlasconclusionesdelresultadodelanálisisdecomp onentesprincipalesylapredicciónobtenidaenelanálisisderegresiónlogística. Alnaldeéstetraba joseencuentranlosap éndicesconladescrip cióndelabasededatos, laconstrucciónanalíticadelasvariablesdecarenciasso cialesasícomoloscó digosenRpro jectparalaaplicacióndelanálisisdecomp onentesprincipalesylaregresiónlogística.