Título : |
Modelos univariantes para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno periodo 2002 – 2018-II |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Jabel Adrián López Tito, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2018 |
Número de páginas: |
110 páginas |
Il.: |
diagramas, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD-ROM |
Nota general: |
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
La presente investigación se realizó en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno, orientado al servicio de la salud pública, El objetivo fue determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del hospital regional Manuel Núñez Butrón de Puno. Ya que el pronóstico dentro de la práctica es una tarea sujeta a circunstancias inherentes y a factores epidemiológicos que nos ayuda analizar y entender mejor su comportamiento a través del tiempo, mediante el modelamiento de datos históricos, por lo que se entiende como un estudio de prioridad en nuestro medio. La cohorte para el estudio comprende mujeres que fueron atendidas en el servicio de obstetricia hospitalización con edades promedio entre 15 – 47 años de edad con diagnósticos definidos como casos de aborto y preeclampsia. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box – Jenkins que consiste en el modelado iterativo de cuatro etapas: proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, diagnosis del modelo identificado y proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que los mejores modelos univariantes para predecir fueron: para el número de casos de aborto ARIMA (1,0,1) (0,1,1) y para el número de casos de preeclampsia ARIMA (1,1,2) (0,1,1). |
En línea: |
http://tesis.unap.edu.pe/handle/UNAP//9630 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107021 |
Modelos univariantes para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno periodo 2002 – 2018-II [texto impreso] / Jabel Adrián López Tito, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2018 . - 110 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM. Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
La presente investigación se realizó en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno, orientado al servicio de la salud pública, El objetivo fue determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del hospital regional Manuel Núñez Butrón de Puno. Ya que el pronóstico dentro de la práctica es una tarea sujeta a circunstancias inherentes y a factores epidemiológicos que nos ayuda analizar y entender mejor su comportamiento a través del tiempo, mediante el modelamiento de datos históricos, por lo que se entiende como un estudio de prioridad en nuestro medio. La cohorte para el estudio comprende mujeres que fueron atendidas en el servicio de obstetricia hospitalización con edades promedio entre 15 – 47 años de edad con diagnósticos definidos como casos de aborto y preeclampsia. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box – Jenkins que consiste en el modelado iterativo de cuatro etapas: proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, diagnosis del modelo identificado y proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que los mejores modelos univariantes para predecir fueron: para el número de casos de aborto ARIMA (1,0,1) (0,1,1) y para el número de casos de preeclampsia ARIMA (1,1,2) (0,1,1). |
En línea: |
http://tesis.unap.edu.pe/handle/UNAP//9630 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107021 |
Modelos univariantes para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno periodo 2002 – 2018-II
La presente investigación se realizó en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno, orientado al servicio de la salud pública, El objetivo fue determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del hospital regional Manuel Núñez Butrón de Puno. Ya que el pronóstico dentro de la práctica es una tarea sujeta a circunstancias inherentes y a factores epidemiológicos que nos ayuda analizar y entender mejor su comportamiento a través del tiempo, mediante el modelamiento de datos históricos, por lo que se entiende como un estudio de prioridad en nuestro medio. La cohorte para el estudio comprende mujeres que fueron atendidas en el servicio de obstetricia hospitalización con edades promedio entre 15 – 47 años de edad con diagnósticos definidos como casos de aborto y preeclampsia. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box – Jenkins que consiste en el modelado iterativo de cuatro etapas: proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, diagnosis del modelo identificado y proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que los mejores modelos univariantes para predecir fueron: para el número de casos de aborto ARIMA (1,0,1) (0,1,1) y para el número de casos de preeclampsia ARIMA (1,1,2) (0,1,1).
López Tito, Jabel Adrián -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2018
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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