Random Forest como método alternativo para determinar factores asociados a la anemia en niños y niñas entre 6 a 59 meses en el Perú, según la Encuesta Demográfica y Salud Familiar – ENDES 2022

Thumbnail Image

Date

2023

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Abstract

Muestra un método alternativo para establecer los factores más importantes asociados a la anemia en niños y niñas de 6 a 59 meses, usando la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar en el Perú del año 2022. En el desarrollo del presente trabajo de investigación, se encontraron resultados sobre los factores de la anemia usando el método machine learning “Random Forest”, y se identificó que los factores sociodemográficos como el índice de riqueza, el parentesco con el jefe del hogar, el nivel de estudios del apoderado y el lugar de residencia están asociados con la anemia en niños y niñas entre 6 a 59 meses en el Perú. El método machine learning “Random Forest” es una alternativa eficiente para encontrar resultados sobre factores que presentan relación con la anemia en niños y niñas de 6 a 59 meses, usando la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar, ENDES 2022. En medida que los datos de la ENDES serán evaluados con un método no convencional, se considera que se trata de un aporte que proporciona nuevas alternativas de análisis.

Description

Keywords

Anemia, Encuestas sociales - Perú

Citation

Ariza, Q. (2023). Random Forest como método alternativo para determinar factores asociados a la anemia en niños y niñas entre 6 a 59 meses en el Perú, según la Encuesta Demográfica y Salud Familiar – ENDES 2022. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.