Sistema geolocalizado de pronóstico de casos de violencia contra la mujer

• Autores: Reyes Rodriguez, Luis Miguel, Yahuana Medina, Percy Emanuel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/166058
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/166058
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Datos abiertos; Estadísticas científicas; Modelo matemático; Violencia de género; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación abordó la violencia contra la mujer, un problema social de gran magnitud a nivel global. El estudio tuvo como objetivo determinar cuánto mejora la precisión del pronóstico de casos mediante un sistema geolocalizado y técnicas estadísticas multivariadas, de series de tiempo y de clasificación. Metodológicamente, fue una investigación aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño no experimental. La información se obtuvo de la Plataforma Nacional de Datos Abiertos – Perú y se procesó siguiendo la metodología CRISP-DM. Se evaluaron diversos modelos, como Holt-Winters, ARIMA, ETS, regresión lineal múltiple y análisis de conglomerados, utilizando métricas como MAPE, R² ajustado y el coeficiente de silueta para determinar su eficacia. Los resultados indicaron que el modelo Holt-Winters fue el más preciso para series de tiempo. La regresión lineal múltiple y el análisis de conglomerados también brindaron información relevante, cada uno con distintos niveles de explicación y agrupamiento, pese a las limitaciones computacionales. Finalmente, se recomendó revisar y ampliar las variables predictivas empleadas en los modelos, considerando la inclusión de nuevos factores que puedan mejorar la capacidad de predicción sobre los casos de violencia contra la mujer, fortaleciendo así la prevención y respuesta ante este grave problema social.