Pronóstico en series de tiempo de los hurtos a personas en Bogotá para 2024.

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dc.contributor.advisorRomero Cárdenas, Oscar Alfonso
dc.contributor.authorVelásquez Sanabria, Andrés Felipe
dc.contributor.authorPrada León, Sergio Andrés
dc.coverage.spatialBogotá, D.C. - Colombia
dc.creator.emailafvelasquezs@libertadores.edu.co
dc.date.accessioned2024-07-25T21:49:53Z
dc.date.available2024-07-25T21:49:53Z
dc.date.issued2024-06
dc.description.abstractContexto: Entre 2018 y 2023, Bogotá vio un incremento sostenido en los hurtos a personas, alcanzando más de 147,000 incidentes en 2023. Este aumento refleja una creciente preocupación por la seguridad ciudadana. La evaluación de modelos de series de tiempo es clave para analizar tendencias y predecir incidentes futuros, ayudando a diseñar estrategias preventivas efectivas. Propósito: Generar conocimiento en ciencia de datos y estadística aplicada con base en un análisis de serie temporal de hurtos en Bogotá mediante técnicas avanzadas de estadística para identificar sus principales componentes y proporcionar una modelación robusta de sus patrones. Metodología: Se recolecto los datos públicos del a Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá, y con base en la metodologia Box-Jenkins fue posible el modelaje SARIMA para el pronóstico de hurtos en la ciudad. Resultados: Se determino que un modelo SARIMA (0,1,1)(1,0,0) el cual tiene un equilibiro optimo con un AIC de 1215.06 y un error promedio de 1183.63 puntos (hurtos) en su predicción, adicionalmente hace un pronostico estable y en concordacia con los datos del año 2024. El modelo presento un ajuste cercano a la distribución normal, con facultades de homocedasticidad y sin auto correlaciones en sus residuos. Conclusiones: El modelo SARIMA propuesto genera un pronostico estable, y permite entender que la cantidad de hurtos en la ciudad, como reflejo de la creciente inseguridad se ve afectado por factores políticos, demográficos y que los datos futuros depende en buena media de sus periodos inmediatamente anteriores.spa
dc.description.abstractContext: Between 2018 and 2023, Bogota saw a sustained increase in thefts from persons, reaching more than 147,000 incidents in 2023. This increase reflects a growing concern for citizen security. The evaluation of time series models is key to analyze trends and predict future incidents, helping to design effective preventive strategies. Purpose: Generate knowledge in data science and applied statistics based on a time series analysis of theft in Bogota using advanced statistical techniques to identify its main components and provide a robust modeling of its patterns. Methodology: Public data was collected from the Secretariat of Security, Coexistence and Justice of Bogota, and based on the Box-Jenkins methodology, SARIMA modeling was possible to forecast theft in the city. Results: It was determined that a SARIMA (0,1,1)(1,0,0) model, which has an optimal equilibrium with an AIC of 1215.06 and an average error of 1183.63 points (thefts) in its prediction, additionally makes a stable forecast and in agreement with the data for the year 2024. The model presented a fit close to the normal distribution, with homoscedasticity and no autocorrelations in its residuals. Conclusions: The proposed SARIMA model generates a stable forecast, and allows us to understand that the number of thefts in the city, as a reflection of the growing insecurity, is affected by political and demographic factors, and that future data depends on a good average of its immediately preceding periods.eng
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/7029
dc.language.isospaspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.sourcereponame:Repositsitorio Institucional FULLspa
dc.sourceinstname:Fundación Univeraria Los Libertadoresspa
dc.subject.lembComportamiento agresivospa
dc.subject.lembEstadísticaspa
dc.subject.lembHurto - Legislaciónspa
dc.subject.lembSeguridad interiorspa
dc.subject.proposalSARIMAspa
dc.subject.proposalHurtosspa
dc.subject.proposalSeguridadspa
dc.subject.proposalSeries temporalesspa
dc.subject.proposalSARIMAspa
dc.subject.proposalThefteng
dc.subject.proposalSecurityeng
dc.subject.proposalTime Serieseng
dc.titlePronóstico en series de tiempo de los hurtos a personas en Bogotá para 2024.spa
dc.titleTime series forecast of theft from persons in Bogota for 2024.eng
dc.typebachelor thesis
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Especialización en Estadística Aplicada