Análisis del comportamiento de la mortalidad en el Ecuador, mediante el uso de Machine Learning

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dc.contributor.advisorRoa Marín, Henry Nelson
dc.contributor.authorJiménez Torres, Adriana Nataly
dc.date.accessioned10/05/2024 15:09
dc.date.available10/05/2024 15:09
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene la finalidad analizar el comportamiento de la mortalidad en el Ecuador, mediante el uso de métodos de pronóstico de series temporales como el método de Holt con tendencia, el método multiplicativo de Holt Winters con estacionalidad y tendencia, así como los métodos autorregresivos ARIMA y SARIMA, además se emplea la técnica de agrupación k modes, para identificar patrones sobre la mortalidad. Para llevar a cabo este análisis, se utiliza la metodología CRISP-DM, que permite desarrollar y evaluar los modelos, adicionalmente para los métodos de series de tiempo se utilizan diversas métricas de evaluación como el MSE, RMSE, MAE y MAPE, mientras que para la técnica de k-modes se utiliza el Silhouette Score. Basándose en las métricas utilizadas, se concluye que el método SARIMA es el más adecuado para predecir la causa de muerte tanto por enfermedades isquémicas del corazón como por enfermedades cerebrovasculares, por otro lado, para la diabetes mellitus, el método de suavizado exponencial de Holt con tendencia se destaca como el más preciso entre los modelos evaluados. En el análisis de agrupación se identifican tres grupos distintos que presentan variaciones notables en la edad, causas de muerte y características demográficas.
dc.id.advisor1103699524
dc.id.author1104617210
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/43281
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectMortalidad
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectCausas de muerte
dc.subjectPronóstico médico
dc.titleAnálisis del comportamiento de la mortalidad en el Ecuador, mediante el uso de Machine Learning
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Trabajo de Titulación - Maestría / Jiménez Torres Adriana Nataly
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science