Análisis del comportamiento de las evaluaciones de calidad de agua de consumo humano (IRCA), el Dengue en Colombia teniendo en cuenta la densidad poblacional en los años 2007 al 2019

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dc.contributor.advisorGonzález Veloza, José Jhon Fredy
dc.contributor.authorHernández Cubillos, Guillermo Alejandro
dc.contributor.authorManrique Delgado, Liliam Teresita
dc.date.accessioned2022-06-09T00:40:22Z
dc.date.available2022-06-09T00:40:22Z
dc.date.created2019
dc.descriptionEl comportamiento de la patología del Dengue define una problemática a nivel de salud pública para Colombia, es recomendable analizar los factores como Año, Región (Departamento y Municipio), Casos de Dengue, Calidad de Agua - IRCA, su Nivel de Riesgo, numero de muestras efectuadas y la densidad poblacional por municipio pueden gestar una prevención enmarcado a que no se desarrolle en el país. Analizar los datos a través de Machine Learning permite usar su estructura algorítmica para describir las interrelaciones, modelamientos, comportamientos y referencias al evaluar los datos mediante relaciones lineales, descripción de sus variables y el uso de Arboles de Decisión, precisamente sobre la última técnica de Arboles de Decisión se desarrolló dos modelos de predicción con un Error Cuadrático Medio - RMSE de 316.18 para Dengue y 394.34 para la Tasa de Dengue, que sirve como referente de base conceptual para futuros estudios aplicando diversas estrategias.spa
dc.description.abstractThe behavior of Dengue pathology defines a problem at the public health level for Colombia, it is advisable to analyze factors such as Year, Region (Department and Municipality), Dengue Cases, Water Quality - IRCA, its Risk Level, number of samples carried out and the population density by municipality can lead to a prevention framed in that it is not developed in the country. Analyzing the data through Machine Learning allows to use its algorithmic structure to describe the interrelationships, modeling, behaviors and references when evaluating the data through linear relationships, description of its variables and the use of Decision Trees, precisely on the latest Tree technique. Decision, two prediction models were developed with an RMSE of 316.18 for Dengue and 394.34 for the Dengue Rate, which serves as a conceptual base reference for future studies applying various strategies.spa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4679
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembAbastecimiento de aguaspa
dc.subject.lembColombiaspa
dc.subject.lembDenguespa
dc.subject.lembAguaspa
dc.subject.proposalSalud públicaspa
dc.subject.proposalArboles de Decisiónspa
dc.subject.proposalMáquinas de Vectoresspa
dc.subject.proposalDensidad demográficaspa
dc.subject.subjectenglishPublic healthspa
dc.subject.subjectenglishDecision Treesspa
dc.subject.subjectenglishVector Machinesspa
dc.subject.subjectenglishPopulation densityspa
dc.titleAnálisis del comportamiento de las evaluaciones de calidad de agua de consumo humano (IRCA), el Dengue en Colombia teniendo en cuenta la densidad poblacional en los años 2007 al 2019spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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