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Computer Models of Social Processes: The Case of Migration
Author(s) -
James M. Beshers
Publication year - 1967
Publication title -
demography
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 2.099
H-Index - 129
eISSN - 1533-7790
pISSN - 0070-3370
DOI - 10.2307/2060321
Subject(s) - econometrics , population , markov process , metropolitan area , representation (politics) , survival function , stationary distribution , series (stratigraphy) , markov chain , computer science , economics , mathematics , geography , statistics , demography , survival analysis , sociology , geology , paleontology , archaeology , politics , political science , law
Resumen El modelo demográfico es un programa para representar para representar nacimientos, muertes, migración y mobilidad social como procesos sociales en un proceso estocáetico no estacionario (Markoviano). Las probabilidades de transición para cadagrupo deedad son almacenadas y después reactualizadas en la próxima aparición de la misma cohorte de edad. En esta forma, se puede calcular nuevas probabilidades de transición como una función de las anteriores y de dos vectores de distribución como una función de las anteriores y de dos vectores de distribución sucesivos. Se puede calcular las probabilidades de transicion de modo que representen los efectos de la total distribución por edad-por Estado para cualquier período de tiempo dado. Efectos tales como la saturación o la línea de espera pueden ser representados por un mecanismo de mercado, por ejemplo, la migraeión entre áreas mstropolitanas puede ser representada como dependiente de las ocupaciones disponibles y los mercados de trabajo. Dentro de las áreas metropolitanas, la migración puede ser representada como procesoe de invasión y sucesión con puntos extremos (curvas de aceleracion), y el diseño del mercado ha sido extendido para representar este fenómeno. Asi el modelo demográfico hace posible la representoción de clases alternativas de modelos de procesos demográficos. Con cada clase de modelo uno puede deducir las series de tiempo implicitas (variando los parámetros dentro de la clase) y el resultado de las diversas clasee puede ser comparado uno con otro y con criterios externos, tales como series de tiempo empíricas.

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