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Title: Desarrollo de modelos predictivos basados en estudio epidemiológico de consumo de drogas en Universidades Ecuatorianas.
Authors: Torres Carrión, Pablo Vicente
González Escarabay, Jorge Iván.
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2021
Citation: González Escarabay, J. I. Torres Carrión, P. V. (2021) Desarrollo de modelos predictivos basados en estudio epidemiológico de consumo de drogas en Universidades Ecuatorianas. [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29359
Abstract: Abstract: Drug s consumption is a social problem of urgent attention, with consequences that affect not only users but also the community in general, with young people being the most likely to fall into this type of behavior. Previous research carried out by the WHO and the scientific community at a global level, relates alcohol consumption directly with perceived stress and it s been considered a possible indirect relation with other factors such as loneliness, depression, psychological inflexibility and cognitive impulsivity. This last part focuses the effort of this study, applying Machine Learning techniques, which have been entering various branches of science to offer analysis from a complementary perspective to traditional statistics, generating relevant results for the development of these sciences. Using information regarding substances use and psychosocial factors from Ecuadorian university students; clustering algorithms and neural networks were applied, obtaining a significant value in the evaluation metrics.
Description: Resumen: El consumo de drogas es un problema social de urgente atención, con consecuenciasque afectan tanto a consumidores , como a la colectividad en general, siendo los jóvenes los más propensos a caer en este tipo de comportamientos. Investigaciones anteriores realizadas por la OMS y la comunidad científica a nivel global, relacionan el consumo de alcohol directamente con el estrés percibido, y se ha considerado una posible relación indirecta con otros factores como la soledad, depresión, inflexibilidad psicológica e impulsividad cognitiva.En esta ultima parte se centra el esfuerzo de este estudio, aplicando técnicas de Machine Learning. Estastécnicas están incursionando en varias ramas de la ciencia para ofrecer análisis desde una óptica complementaria a la estadística tradicional, generando resultados relevantes para el desarrollo de dichas ciencias. Utilizandoinformación referente a consumo de sustancias y factores psicosociales, de estudiantes universitarios ecuatorianos, se aplicó algoritmos de clusterización y redes neuronales, obteniendo un significativo valor en las métricas de evaluación.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=128046.TITN.
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