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

dc.contributor.advisorRoque Paredes, Ofelia
dc.contributor.authorAriza Ramirez, Quinia Karina
dc.date.accessioned2024-01-30T16:14:58Z
dc.date.available2024-01-30T16:14:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractMuestra 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.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationAriza, 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.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/21177
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes_PE
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.subjectAnemiaes_PE
dc.subjectEncuestas sociales - Perúes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
dc.titleRandom 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 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
renati.advisor.dni06243124
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000 -0001-8280-021Xes_PE
renati.author.dni71592083
renati.discipline542016es_PE
renati.jurorHuamán Gutiérrez, Zoraida Judith
renati.jurorRodríguez Orellana, Hugo Marino
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
sisbib.juror.dni09890094
sisbib.juror.dni40162362
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadísticaes_PE
thesis.degree.nameLicenciada en Estadísticaes_PE

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