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Title:	Analisis multivariante de la Encuesta Nacional sobre Destrunicion Infantil
Authors:	Cabezas García, José Xavier, Director Guadamud Pisco, Jeremy Jardel
Keywords:	Desnutrición Infantil ENDI Random Forest MCA
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FCNM
Citation:	Guadamud Pisco, J. J. (2024). Analisis multivariante de la Encuesta Nacional sobre Destrunicion Infantil. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM .
Description:	La desnutricion infantil es una problematica y Ecuador no es la excepción. El objetivo de este proyecto es hacer un análisis multivariante de la Encuesta Nacional sobre Desnutrición Infantil 2022- 2023 (END) para detectar información relevante sobre distintos factores que afectan a la prevalencia de los distintos tipos de desnutrición en niños menores de cinco años. Es conocido que un análisis univariante o resultados descriptivos no son suficientes para comprender este gran problema. Se espera que este proyecto sea de ayuda para la forma de decisiones en busca de reducir la presencia de desnutrición infantil en el Ecuador. Se utilizo el software Rstudio para el análisis, depuración y preparación de las bases de datos. Luego, se implementaron los modelos Decisión Tree y Random Forest para precedir, con base en varias variables, la presencia de desnutrición infantil, y de igual manera obtener las variables que mas inciden en esa predicción. Después, a las variables mas importantes se les aplico la técnica MCA para detectar relaciones entre dichas variables. Se encontró que uno de los factores mas determinantes es el lugar de origen del agua que beben los niños menores de cinco, así como factores demográficos y de condiciones de vida en los hogares de los niños. Finalmente, entre los niños menores de cinco años que sufren de desnutrición existen relaciones entre la contaminación que generan sus familias y los recursos que obtienen de la naturaleza. Palabras clave: Desnutrición infantil, ENDI, Random Forest, MCA
metadata.dc.description.abstractenglish:	Child malnutrition is a widespread issue, and Ecuador is no exception. The objective of this project is to make a multivariate analysis of the National Survey on Child Malnutrition 2022-2023 ENDI to identify relevant information regarding various factors that impact the prevalence of different types of malnutrition in children under the ege of five. It is well known that a univariate analysis or descriptivr results alone are insufficient to comprehend this significant problem. It is anticipated that this project will contribute to decision-making efforts aimend at reducing the prevalence of child malnutrition In Ecuador. Rstudio software was utilized for data analysis, cleaning, and preparation. Decisison Tree and Random Forest models were then implemented to predict, based on various variables, the presence of child malnutrition and to identify the most influential factors in this prediction. Subsequently, the most important variables Underwent Multiple Correspondance Analysis (MCA) to detect relationships among them. The study revealed that one of the most influential factors is the sourceof water consumed by children under the age of five. Additionally, demographic and living conditions in childrens households play a significant role. Ultimately, among children under the age of five suffering from malnutrition, there are associations between their activities contributing to pollution generated by their families and the resources they obtain from nature. Keywords: Child malnutrition, ENDI, Random Forest, MCA
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60889
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	MATE-190
Appears in Collections:	Tesis de Matemática

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