dc.contributor.advisor |
Carpio Vargas, Edgar Eloy |
es_PE |
dc.contributor.author |
Pinto Cuba, Gabriela Milagros |
es_PE |
dc.date.accessioned |
2022-12-22T15:20:28Z |
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dc.date.available |
2022-12-22T15:20:28Z |
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dc.date.issued |
2022-12-22 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/19306 |
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dc.description.abstract |
Este trabajo de investigación se realiza con el objetivo determinar los factores significativos de violencia de pareja en mujeres del Perú 2020 utilizando el algoritmo Random Forest en el Perú a lo largo del 2020. La población en el presente trabajo de investigación son los casos registrados a través del tiempo en Centro de Emergencia Mujer durante año 2020. La muestra está conformada por la población objeto de estudio de 114495 registros de mujeres con violencia de pareja, es una investigación de tipo cuantitativo de corte longitudinal. La técnica de recolección de datos es de tipo documental extraída del Portal Web Estadístico AURORA. Los factores más significativos que permiten identificar el tipo de violencia son: la edad de la víctima, la edad del agresor, el vínculo con el agresor, el distrito de nacimiento, el número de años que la mujer vive en violencia y la ocupación del agresor. El bosque aleatorio generado con el porcentaje de aciertos F1_Score fue 99.9% en la muestra de entrenamiento del algoritmo, y en el conjunto de validación tuvo un acierto del 70.52% de los casos. Como conclusión la violencia de pareja en la mujer según el tipo de factor significativo, la violencia física es la más relevante en un 48.91% en el Perú. |
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.source |
Universidad Nacional del Altiplano |
es_PE |
dc.source |
Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.subject |
Random Forest |
es_PE |
dc.subject |
Machine learning |
es_PE |
dc.subject |
Violencia en la mujer |
es_PE |
dc.subject |
Factores |
es_PE |
dc.title |
Factores de violencia de pareja en mujeres del Peru 2020 |
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#1.02.00 |
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 |
Paredes Quispe, Juan Reynaldo |
es_PE |
renati.juror |
Salas Pilco, Maria Maura |
es_PE |
renati.juror |
Lluen Vallejos, Cesar Augusto |
es_PE |
renati.author.dni |
77806587 |
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renati.advisor.dni |
01219493 |
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