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Title:	Modelización Espacio-Temporal para la Predicción de Homicidios. Caso de Estudio: Guayaquil.
Authors:	Roa López, Heydi Mariana, Director Bravo Rosales, Miguel Angel
Keywords:	Tasa de homicidios Seguridad ciudadana Técnicas bayesianas Modelos espaciotemporales
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FCNM
Citation:	Bravo Rosales, M. A. (2024). Modelización Espacio-Temporal para la Predicción de Homicidios. Caso de Estudio: Guayaquil.. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM .
Description:	Este estudio aborda la problemática de la seguridad ciudadana en Guayaquil- Ecuador, centrándose en la alta tasa de homicidios que ha tenido lugar en los últimos 6 años enfocándonos tantos en los barrios como en los meses, para esto el desarrollo comienza dando una breve explicación de la definición de homicidio, destacando que la ciudad enfrenta desafíos de inseguridad relacionados con factores como desigualdad económica, falta de oportunidades y presencia de grupos delictivos, por ese motivo se plantea la necesidad de estrategias efectivas de prevención del crimen. Para abordar esto, se procedió a utilizar técnicas bayesianas y modelos espacio temporales con el fin de analizar datos de alertas por homicidios en Guayaquil desde 2018 hasta 2023, determinando patrones espaciales y temporales que permitan la mitigación de las incidencias de homicidios en la ciudad de Guayaquil. Entre los principales resultados se obtuvo que el barrio más peligroso es el Batallón del Suburbio con un total 51 casos además se destaca un aumento progresivo en los homicidios desde 2018, siendo 2023 el año más crítico. La información sobre áreas peligrosas, como el sur y noroeste de la ciudad, se considera crucial para la asignación de recursos y estrategias de patrullaje. Palabras Clave: Tasa de homicidios, Seguridad ciudadana, Técnicas bayesianas, Modelos espaciotemporales
metadata.dc.description.abstractenglish:	This study addresses the problem of citizen security in Guayaquil- Ecuador, focusing on the high homicide rate that has taken place in the last 6 years focusing on both neighborhoods and months, for this development begins by giving a brief explanation of the definition of homicide, highlighting that the city faces challenges of insecurity related to factors such as economic inequality, lack of opportunities and presence of criminal groups, for that reason the need for effective crime prevention strategies is raised. To address this, we proceeded to use Bayesian techniques and spatio temporal models in order to analyze data from homicide alerts in Guayaquil from 2018 to 2023, determining spatial and temporal patterns that allow the mitigation of homicide incidences in the city of Guayaquil. Among the main results, it was obtained that the most dangerous neighborhood is the Batallón del Suburbio with a total of 51 cases also highlights a progressive increase in homicides since 2018, with 2023 being the most critical year. Information on dangerous areas, such as the south and northwest of the city, is considered crucial for the allocation of resources and patrolling strategies. Keywords: homicide rate, citizen security, bayesian techniques, spatiotemporal models.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60868
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	MATE-182
Appears in Collections:	Tesis de Estadística

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