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112 ASPECTOS SOCIOCULTURALES
DE LA POBREZA EN CHIAPAS
continuó siendo pequeña en relación con el modelo SAR, por lo que se decidió aplicar la prueba
de cociente de verosimilitudes (ver tabla 10), en la misma se muestra que la diferencia entre mo-
delos es significativamente grande y por lo tanto se debe elegir el modelo SAR.
Es importante señalar que no existe una prueba de verosimilitudes para el modelo SMA,
no obstante, resulta evidente que el modelo SAR es una mejor elección debido a que es un
modelo con mayor nivel de parsimonia, que adicionalmente presenta un mayor grado de ajuste
de los datos.
Tabla 10. Prueba anova para modelo SAR vs SDM
Model n df AIC logLik Test L.Ratio p.value
mod.sar 1 6 -441.253 226.626
mod.sdm 2 9 -440.404 229.202 1 vs 2 5.151 0.161
Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI y CONEVAL
Otro punto importante para resaltar es que el modelo SAR añade a la regresión tradicional
un vector de rezago espacial que modela los efectos que el analfabetismo ejerce sobre sus mu-
nicipios vecinos, con la finalidad de explicar la variación intermunicipal. Intuitivamente, el modelo
establece la forma como los niveles de analfabetismo en cada municipio están relacionados con
el nivel de analfabetismo promedio presentado por sus vecinos. El vector de rezago espacial Wy
refleja los niveles de analfabetismo promedio de los municipios ponderados a través de la matriz
W, mientras que el parámetro p=0.3 refleja la fuerza de la dependencia espacial, misma que es
además estadísticamente significativa (ver tabla 10).
Análisis espacial del analfabetismo en municipios de Chiapas
Para interpretar adecuadamente el modelo de regresión espacial es importante considerar que la
derivada parcial del valor esperado de la variable dependiente E(y) respecto de la k-ésima variable
explicativa tiene tres propiedades fundamentales:
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