Modelos lineales generalizados para el análisis de defunciones en menores de un año en la región Sierra del Ecuador.

El objetivo fue caracterizar y modelar las muertes en menores de un año, mediante modelos lineales generalizados. Con la estadística descriptiva y exploratoria se identificó como relevantes 2 variables cuantitativas (Muertes y Nacidos) y 3 cualitativas nominales (Género, Causas de Muerte, Provincias...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Argüello Pazmiño, Verónica Janeth
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:Ecuador
Institución:Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Repositorio:Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Idioma:español
OAI Identifier:oai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/17284
Acceso en línea:http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/17284
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:MATEMÁTICAS
MORTALIDAD INFANTIL
MODELOS LINEALES
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
REGRESION MULTINOMIAL
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description El objetivo fue caracterizar y modelar las muertes en menores de un año, mediante modelos lineales generalizados. Con la estadística descriptiva y exploratoria se identificó como relevantes 2 variables cuantitativas (Muertes y Nacidos) y 3 cualitativas nominales (Género, Causas de Muerte, Provincias), también se obtuvo que, a nivel provincial, el comportamiento de la tasa de mortalidad no es homogéneo, observándose fuertes diferencias entre las entidades en cuanto a la mortalidad durante el primer año de vida. La provincia de Bolívar es la que lidera; sin embargo, hay un número considerable de muertes en Pichincha, en general en hombres; por último, se concluyó que la principal causa de muerte son las afecciones por periodo prenatal. Mediante el empleo de técnicas de regresión simple, se identificó los factores que han contribuido en la mortalidad infantil, así como las variables que explican las diferencias interprovinciales de dicho indicador a excepción de género. De igual manera se hizo un análisis de regresión lineal múltiple, obteniendo un Criterio de Información Akaike (AIC) de 427.66 y un R^2 de 0.9666, sin embargo, el modelo no cumplió con los supuestos, por lo tanto, no es adecuado para predecir, por ello se aplicó modelos lineales generalizados, en especial la regresión de Poisson, obteniendo un destacado ajuste, un R^2 de 0.858 y un AIC de 650.72. Finalmente se realizó simulaciones comparativas con el propósito de evaluar la posibilidad de aplicar la misma metodología a datos de mortalidad de todo el país, y se concluyó que sí es posible.
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