Aplicación de redes neuronales artificiales sobre la violencia de la mujer por su pareja según la encuesta demográfica y de salud familiar, Endes 2016

• Autores: Macedo Quiñones, Luis Feller, Chávez Tarazona, Geremias Teodosio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: UNASAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNASAM/2885
• Enlace del recurso: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/2885
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Red neuronal artificial; Perceptrón multicapa

El presente trabajo de tesis según su diseño es no experimental de tipo descriptivo correlacional y tuvo por objetivo determinar los predictores de la violencia de la mujer por su pareja según la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar, ENDES 2016, mediante la aplicación de las redes neuronales artificiales, a través la red neuronal artificial perceptrón de memoria asociativa multicapa. Los resultados obtenidos indican que el mejor modelo de pronóstico encontrado es una red neuronal artificial modelo perceptrón memoria asociativa multicapa con una capa oculta con 20 unidades en la capa, mediante funciones de activación sigmoidal y suma de cuadrado del error como función de error. Las diez principales variables explicativas son: ¿Podría usted decirme si su esposo (compañero) respeta (respetaba) sus derechos?, ¿Podría usted decirme si su esposo (compañero) respeta (respetaba) sus deseos?, ¿Podría usted decirme si su esposo (compañero) es (era) cariñoso con usted?, Hasta donde usted sabe ¿Su papá le pegó alguna vez a su mamá?, ¿Podría usted decirme si su esposo (compañero) consulta (consultaba) su opinión en diferentes temas del hogar?, Quién principalmente decide el uso de anticonceptivos (Mujer), Número de uniones (parejas) de la entrevistada, En su hogar, quién tiene la última palabra en hacer compras para necesidades diarias del hogar (Hombre), Quien corrige a los niños cuando se portan mal (Madre), En su hogar, quién tiene la última palabra en el cuidado de su salud (Mujer)