1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Maestría
  4. CUCEA
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/92383
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorMaciel Arellano, Ma. Del Rocío
dc.contributor.advisorDe La Fuente Acosta, Eduardo
dc.contributor.advisorHernández Magdaleno, Alfonso Manuel
dc.contributor.advisorOlmos Gómez, Miguel Ángel
dc.contributor.authorMachuca Vergara, Jessica Jacqueline
dc.date.accessioned2023-06-18T21:43:06Z-
dc.date.available2023-06-18T21:43:06Z-
dc.date.issued2022-03-15
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/92383-
dc.description.abstractEn esta investigación de tesis se analizan los datos de la pandemia de COVID- 19 que se presentó en México desde la fecha del 05 de abril del 2020 al 11 de marzo del 2021 mediante métodos multivariados como el análisis de factores, análisis de clúster y análisis discriminante, regresión múltiple y regresión de Weibull. Con el análisis de factores fue posible determinar los factores asociados a pacientes con COVID-19. Con el análisis de clúster y discriminante se validaron 5 grupos de pacientes COVID-19 con sus respectivas enfermedades crónico degenerativas. Se determinó el modelo de regresión múltiple que relaciona el porcentaje de personas fallecidas COVID-19 con los factores asociados. Se encontró un modelo no lin- eal Weibull que determina la relación entre logaritmo de personas fallecidas por COVID-19 con el tiempo. Se realizaron mapas geográficos de las personas que pade- cen enfermedades crónico-degenerativas con el objetivo de ver el factor de riesgo de fallecer por COVID-19 en los diferentes estados y municipios de la república mexicana, información obtenida de la página del INEGI del 2018
dc.description.tableofcontentsPreface Resumen 1. Problemática y/o contexto del problema 1.2. Hipótesis de investigación 1.1. Objetivos de la investigación 2. Marco teórico conceptual. Antecedentes del problema 2.1. Enfermedades crónicas degenerativas en México 3. Contexto metodólogico 3.1. Metodología 3.2. Análisis de factores 3.2.1. Modelo de análisis de factores 3.2.2. Método de componentes principales 3.2.3. Rotación de los factores 3.3. Análisis de Cluster 3.3.1. Introducción 3.3.2. Medidas de disimilitud 3.3.3. Medidas de disimilitud para variables binarias 3.3.4. Clustering por h-medias 3.3.5. Selección de la partición inicial 3.3.6. Ejecución del algoritmo h-medias 3.4. Análisis Discriminante 3.4.1. Introducción 3.4.2. Planteamiento del Problema 3.5. Cálculo de las Funciones Discriminantes 3.5.1. Criterios Alternativos de Clasificación 3.5.2. Selección de Variables Clasificadoras 3.5.3. Ejemplo de Aplicación de la Técnica 3.6. Regresión Lineal Multiple 3.6.1. Estimación de σ2 3.6.2. Pruebas de Hipotesis para el modelo de Regresión Lineal 3.6.3. Coeficiente de Determinación o R2 y R2 . 3.6.4. Selección de variables en la regresión linela múltiple 3.7. Regresión de Weibull 4. Resultados y discusión de los resultados 4.1. Análisis de factores 4.2. Analisis de cluster 4.3. Analisis de varianza 4.4. Analisis Discriminante 4.5. Regresión Multiple 4.6. Regresión de Weibull
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectPandemia
dc.subjectanalisis De Factores
dc.subjectAnalisis De Cluster
dc.subjectAnalisis Discriminante
dc.subjectRegresion Multiple
dc.subjectRegresion De Weibull
dc.titleModelación Matemática De Las Enfermedades Crónico-Degenerativas Y Su Asociación Con El Covid-19
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderMachuca Vergara, Jessica Jacqueline
dc.coverageZAPOPAN, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIA DE LOS DATOS
dc.degree.departmentCUCEA
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIA DE LOS DATOS
dc.contributor.directorGutiérrez González, Porfirio
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