Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante / Miguel Ángel Artica Chacón.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoProductor: 2015Descripción: 167 hojas : ilustraciones; 30 cmTipo de contenido:
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Tema(s): Nota de disertación: Tesis (Lic.) -- Universidad Peruana Unión, 2015. Resumen: En este trabajo de investigación al haberse cumplido con los objetivos se concluyó que al usar el modelo bayesiano, basado en algoritmo Naive Bayes, se logró cumplir con el pronóstico de la morbilidad de la madre gestante. Así mismo, usando la interfaz web, se logró integrar los datos de las madres gestantes respecto a su proceso de embarazo, en que el aspecto nutricional de ellas, fue un factor relevante para que el algoritmo bayesiano pronosticara la morbilidad neonatal. Las variables independientes relacionadas al aspecto nutricional de las madres gestantes y la variable dependiente Morbilidad Neonatal, se relacionaron en forma directa usando el estadístico correlacional del Rho de Spearman en los que se obtuvieron un P_valor = 0.000, que por ser menor al nivel de significancia a=0.05, se rechazó la hipótesis nula y se aceptó la hipótesis de investigación. En este estudio tuvimos una muestra de 14 días de una madre gestante que mensualmente asistió a su control de embarazo. La cual se pudo comprobar el estado de morbilidad de sus neonato con un 67% aproximadamente.
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Tesis / Trabajo de investigación Biblioteca Lima Estante de tesis Colección de tesis TIS 2 A78 2015 (Navegar estantería) e1 No disponible para préstamo Este Ítem NO se presta por ser Ejemplar #1. T01890

Tesis (Lic.) -- Universidad Peruana Unión, 2015.

Incluye referencias

En este trabajo de investigación al haberse cumplido con los objetivos se concluyó que al usar el modelo bayesiano, basado en algoritmo Naive Bayes, se logró cumplir con el pronóstico de la morbilidad de la madre gestante. Así mismo, usando la interfaz web, se logró integrar los datos de las madres gestantes respecto a su proceso de embarazo, en que el aspecto nutricional de ellas, fue un factor relevante para que el algoritmo bayesiano pronosticara la morbilidad neonatal. Las variables independientes relacionadas al aspecto nutricional de las madres gestantes y la variable dependiente Morbilidad Neonatal, se relacionaron en forma directa usando el estadístico correlacional del Rho de Spearman en los que se obtuvieron un P_valor = 0.000, que por ser menor al nivel de significancia a=0.05, se rechazó la hipótesis nula y se aceptó la hipótesis de investigación. En este estudio tuvimos una muestra de 14 días de una madre gestante que mensualmente asistió a su control de embarazo. La cual se pudo comprobar el estado de morbilidad de sus neonato con un 67% aproximadamente.

2da Esp. Segunda Especialidad En Estadística Aplicada Para Investigación

Bachiller en Ingeniería De Ciberseguridad (Presencial)

Bachiller en Ingeniería De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial (Presencial)

Bachiller en Ingeniería De Software (Presencial)

Bachiller en Comunicación Y Periodismo (Presencial)

Maestro en Maestría En Ingeniería De Sistemas Con Mención En Dirección Y Gestión De Tecnologías De Información (Presencial)

Doctorado En Ingeniería De Sistemas (Presencial)

Maestro en Maestría En Ingeniería De Sistemas Con Mención En Ingeniería De Software (Presencial)

Bachiller en Ingeniería De Sistemas (Presencial)

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