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Modelo univariante Box Jenkins y red neuronal para pronosticar el número de gestantes adolescentes, Puno 2013-2023

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dc.contributor.advisor Carpio Vargas, Edgar Eloy es_PE
dc.contributor.author Rodríguez Rojas, Cristian Jose es_PE
dc.date.accessioned 2024-10-17T17:15:03Z
dc.date.available 2024-10-17T17:15:03Z
dc.date.issued 2024-10-24
dc.identifier.uri https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23102
dc.description.abstract El objetivo de este estudio fue comparar dos enfoques diferentes, Box-Jenkins y Red Neural Recurrente (RNN), para determinar el modelo más adecuado para predecir la serie de gestantes adolescentes del departamento de Puno durante el periodo 2013-2023. El diseño de investigación empleado es no experimental y de tipo retrospectiva correlacional. La muestra de estudio estuvo compuesta por todo el conjunto de datos que comprendía 120 observaciones mensuales obtenidas del Repositorio Único Nacional de Información en Salud (Reunís). Después de realizar el análisis utilizando cada metodología, se generó pronósticos y los resultados se compararon con los datos reales. Esta comparación se realizó para determinar cuál de las dos metodologías producía predicciones más precisas. Se observó que la metodología Red Neuronal Recurrente arrojó un error de evaluación de pronóstico menor en comparación con la metodología Box Jenkins. Se utilizaron los indicadores MAE, RMSE, MPE, MAPE y el ME para evaluar la precisión del pronóstico. Como resultado, se considera que la metodología Red Neuronal Recurrente es la opción correcta para predecir resultados de la serie de gestantes adolescentes. es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es es_PE
dc.subject Box-Jenkins es_PE
dc.subject Gestantes adolescentes es_PE
dc.subject Modelo univariante es_PE
dc.subject Red Neuronal Recurrente es_PE
dc.title Modelo univariante Box Jenkins y red neuronal para pronosticar el número de gestantes adolescentes, Puno 2013-2023 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Estadístico e Informático es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería Estadística e Informática es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0001-6457-4597 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 542066 es_PE
renati.juror Huata Panca, Percy es_PE
renati.juror Coyla Idme, Leonel es_PE
renati.juror Roque Claros, Roberto Elvis es_PE
renati.author.dni 71451268
renati.advisor.dni 01219493


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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