IMC și ocuparea forței de muncă există un SpringerLink Premium supraponderal
Abstract
Folosind date combinate din Health Survey of England (HSE) și un model de regresie semi-parametric, această lucrare își propune să estimeze relația dintre greutatea corporală și probabilitatea de angajare. Arătăm că probabilitățile de angajare nu urmează o relație liniară și sunt mai mari la o greutate corporală peste pragul clinic pentru supraponderalitate. În loc de o „pedeapsă pentru obezitate”, găsim dovezi ale unei „prime pentru supraponderalitate”, în special în locurile de muncă active social. Aceste rezultate sugerează că ar putea exista o normă socială endogenă care să guverneze judecățile privind greutatea corporală și să influențeze perspectivele de angajare, care a fost recent actualizată datorită creșterii greutății corporale medii.
Aceasta este o previzualizare a conținutului abonamentului, conectați-vă pentru a verifica accesul.
Opțiuni de acces
Cumpărați un singur articol
Acces instant la PDF-ul complet al articolului.
Calculul impozitului va fi finalizat în timpul plății.
Abonați-vă la jurnal
Acces online imediat la toate numerele începând cu 2019. Abonamentul se va reînnoi automat anual.
Calculul impozitului va fi finalizat în timpul plății.
Note
Definit ca șomer și care nu caută în mod activ un loc de muncă.
Având în vedere că GAM-urile se bazează pe regresia non-parametrică, presupunerea unei potriviri globale între X și Da se înlocuiește cu montaj local, fără a renunța la presupunerea efectelor aditive.
Trebuie remarcat faptul că GLM-urile, cum ar fi modelele probit sau logit, sunt încă liniare și parametrice în forma lor funcțională. Doar aplicarea funcției de legătură, cum ar fi distribuția cumulativă normală într-un model probit, induce un anumit grad de neliniaritate.
Ar fi posibil să se facă ceva similar folosind un polinom de o ordine suficient de mare pentru a obține o curbă care a trecut prin fiecare punct. Este probabil, totuși, că curba s-ar „învârti” excesiv și nu ar reprezenta o potrivire lină.
Definit în funcție de sex și categorie de vârstă împărțit în trei praguri (18-30, 31-41 și 42-65).
De asemenea, efectuăm aceeași analiză folosind în schimb cele 28 de autorități sanitare (HA). Deși a obținut rezultate similare, eșantionul de estimare a fost semnificativ mai scurt (din 2002 până în 2006), deoarece HA au fost abolite în 2006 (rezultatul este disponibil la cerere).
În loc de 9 clustere cu 5000 de observații folosind pur și simplu originalul GOR.
Variabile continue măsurate ca vârsta la care respondentul și-a terminat educația continuă cu normă întreagă la școală sau colegiu minus 4 ani.
Cele 12 elemente sunt: concentrarea, pierderea somnului, jucarea unui rol util, capabil să ia decizii, în mod constant sub tensiune, problema depășirii dificultăților, bucurarea activităților de zi cu zi, capacitatea de a face față problemelor, nefericit sau deprimat, pierderea încrederii, cred că e -vrednicie, fericire generală.
Prin urmare, scara Likert variază de la 0 la 36, unde 0 este cel mai bun scenariu și 36 este cel mai rău.
La estimarea modelelor pentru proba completă.
În plus față de acest test, am comparat, de asemenea, deviația de la un model care se potrivește un parametru non-parametric cu devianța pentru un model identic care se potrivește liniar cu termenul, obținând rezultate similare.
Disponibil la cerere, avem lista completă a 25 de categorii sub-majore ale SOC2000 cu clusterul asociat în care le-am clasificat.
O metodă frecvent utilizată pentru estimarea compoziției corpului prin determină opoziția electrică la fluxul unui curent electric prin țesuturile corpului, care poate fi utilizată pentru FFM și BF estimate (Kyle și colab. 2004).
Pentru o discuție mai profundă despre metodă, vezi Wada și Tekin (2010).
O astfel de diferență nu a fost găsită la bărbați.
Acest algoritm de ajustare este folosit în general pentru a se potrivi (3) cu variabile independente continue, la care ne referim (Caliendo și Gehrsitz 2016; Hastie și Tibshirani 1990; Keele 2008), pentru o explicație mai detaliată a unui astfel de mecanism.
Un astfel de algoritm de reajustare (Hastie și Tibshirani 1990; Keele 2008) implică un proces iterativ bazat pe reziduuri parțiale. Folosim ca valori inițiale \ (\ hat = E (Y) \) și \ (> _ j = X_j \) pentru toți j, care sunt colectate în matrice \ (> _ j \). În primul pas, se obțin reziduuri parțiale pentru fiecare variabilă folosind aceste valori inițiale. De exemplu, \ (> (X_1) \) se obține ca \ (> (X_1) = Y_j- \ sum _ ^ kR_j- (X_j) -E (Y) \). În al doilea pas, fiecare reziduu parțial este regresat pe cel corespunzător X-coloană. Aceasta înseamnă că \ (> (X_1 \)) este regresat pe \ (X_1 \), \ (> (X_2) \) este regresat pe \ (X_2 \) și așa mai departe și așa mai departe. Coeficienții rezultați sunt utilizați pentru a actualiza matricea \ (> _ j \) înainte ca iterația să înceapă de la primul pas cu greutăți, astfel încât \ (> _ j ^ m (X_i) \) să denote estimarea \ (R_j (.) ) \) la ma. Procedura se repetă până când modelul converge în termeni de modificări infinitezimale mici în suma reziduală a pătratelor, adică când \ (RSS = E (Y_j- \ sum _ ^ kR ^ m_j (X_j) -E (Y)) ^ 2 \) nu reușește să scadă.
Care este o tehnică generală de evaluare a potrivirii modelului, bazată pe eșantionare, care poate fi aplicată majorității modelelor statistice.
Referințe
Ali MM, Amialchuk A, Gao S, Heiland F (2012) Creșterea în greutate a adolescenților și rețelele sociale: există un efect de contagiune? Appl Econ 44 (23): 2969–2983
Allison DB, Zhu S, Plankey M, Faith MS, Heo M (2002) Asocieri diferențiale ale indicelui de masă corporală și adipozitate cu mortalitatea de toate cauzele în rândul bărbaților în primul și al doilea studiu național de sănătate și nutriție (nhanes i și nhanes ii) studii de urmărire. Int J Obes Relat Metab Disord 26 (3): 410
Arena VC, Padiyar KR, Burton WN, Schwerha JJ (2006) Impactul indicelui de masă corporală asupra invalidității pe termen scurt la locul de muncă. J Occup Environ Med 48 (11): 1118-1124
Atella V, Pace N, Vuri D (2008) Angajatorii discriminează în ceea ce privește greutatea? Dovezi europene care utilizează regresia cuantilă. Econ Hum Biol 6 (3): 305-329