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MARGINACIÓN Y POBREZA 137 sobre el comportamiento de la marginación, no sólo en términos de su nivel sino también de su distribución espacial. Una de las principales ventajas de implementar el enfoque SPDE es que permiten pasar de un GF a un GMRF, con lo cual se obtienen importantes ventajas, a partir del uso de métodos numéricos computacionalmente más efcientes que hacen viable la implementación de la aproximación INLA, a través del paquete en R. La implementación del enfoque INLA permitió la estimación efciente, y por tanto, la comparación de cuatro modelos a través del AIC, lo que proporcionó evidencia estadística para establecer la existencia de una relación negativa entre los niveles de marginación y la covariable: años de escolaridad promedio, donde altos niveles de marginación son indicativos de bajos niveles de escolaridad, debidos en general a la escasa presencia de servicios públicos. Es importante destacar la presencia de algunos clusters de localidades con muy altos niveles de marginación los cuales presumiblemente corresponden a zonas de baja o muy baja densidad poblacional, mientras que por el contrario, se detectó la presencia de algunos clusters de baja marginación cuyos niveles pueden explicarse a partir de su ubicación en importantes zonas urbanas de Chiapas o por estar ubicadas sobre alguna ruta carretera importante. Los mapas de distribución de la marginación basados en la modelación espacial bayesiana representan un primer intento por analizar la variación geográfca generada a través de la marginación por localidad en Chiapas. Los mapas sugieren una distribución homogénea de la marginación, que refeja la presencia generalizada de niveles altos de marginación a lo largo de todo el territorio de Chiapas, con las excepciones señaladas. Si bien, la inferencia bayesiana se ha implementado comúnmente a través de métodos MCMC, estos presentan problemas en términos de costo computacional y eventualmente de convergencia. Estos problemas se subsanaron a través del uso de INLA que resultó ser un método cuyas aproximaciones rápidas y precisas resultaron en una alternativa efectiva al tradicional MCMC. Universidad Autónoma de Chiapas