En este trabajo se propone un modelo jerárquico Gamma para el análisis bayesiano de tiempos de desempleo con covariables. Modelizamos la función de azar o de riesgo de cada individuo con la correspondiente a una distribución Gamma asociada a sus covariables mediante una relación no determinista incluida en el orden más alto de la jerarquía. Desde una perspectiva bayesiana, se realiza el estudio de la distribución final utilizando técnicas de Monte Carlo basadas en cadenas de Markov. Con información procedente de la Encuesta de Población Activa, se aplica el modelo téorico propuesto al análisis de datos de desempleo sobre los parados valencianos que buscan su primer trabajo.
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