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
Date
2023
Authors
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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.