Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Artica Chacón, Miguel Ángel (autor)
Otros Autores: Ocaña Sudario, Néstor Anderson (autor)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:español
Materias:
Acceso en línea:Ver versión digital en el Repositorio Institucional UPeU
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MARC

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100 1 |a Artica Chacón, Miguel Ángel  |e autor 
245 1 |a Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante /  |c Miguel Ángel Artica Chacón. 
264 0 |c 2015. 
300 |a 167 hojas :   |b ilustraciones;  |c 30 cm 
336 |a text  |2 rdacontent 
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338 |a volume  |2 rdacarrier 
502 |a Tesis  |b (Lic.) --   |c Universidad Peruana Unión,  |d 2015. 
504 |a Incluye referencias 
520 3 |a 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. 
526 |a 2da Esp. Segunda Especialidad En Estadística Aplicada Para Investigación 
526 |a Bachiller en Ingeniería De Ciberseguridad (Presencial) 
526 |a Bachiller en Ingeniería De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial (Presencial) 
526 |a Bachiller en Ingeniería De Software (Presencial) 
526 |a Bachiller en Comunicación Y Periodismo (Presencial) 
526 |a Maestro en Maestría En Ingeniería De Sistemas Con Mención En Dirección Y Gestión De Tecnologías De Información (Presencial) 
526 |a Doctorado En Ingeniería De Sistemas (Presencial) 
526 |a Maestro en Maestría En Ingeniería De Sistemas Con Mención En Ingeniería De Software (Presencial) 
526 |a Bachiller en Ingeniería De Sistemas (Presencial) 
650 1 4 |a Niños recién nacidos  |x Morbilidad  |x Teoría estadística de la decisión bayesiana 
650 2 4 |a Mujeres embarazadas  |x Morbilidad  |x Teoría estadística de la decisión bayesiana 
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700 1 |a Ocaña Sudario, Néstor Anderson  |e autor 
596 |a 1 
856 4 1 |u https://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/252  |y Ver versión digital en el Repositorio Institucional UPeU 
942 |2 Dewey Decimal Classification  |c Tesis / Trabajo de investigación 
999 |a TIS 2 A78 2015  |w ALPHANUM  |c 4629  |i T01890  |l CCODEBUL3  |m BUL  |r 1  |s Y  |t TESIS  |u 2016-1-26  |x INGENIERIA  |P P27  |o .STAFF. Tesis  |d 4629 
980 |8 1  |g ALBERTO SANCHEZ Responsable de Automatización 
952 |0 No retirado  |1 No perdido  |2 Dewey Decimal Classification  |4 No dañado  |7 No disponible para préstamo  |8 Colección de tesis  |a Biblioteca Lima  |b Biblioteca Lima  |c Estante de tesis  |d 2016-01-26  |l 0  |o TIS 2 A78 2015  |p T01890  |r 2022-07-06 00:00:00  |t e1  |y Tesis / Trabajo de investigación  |z Este Ítem NO se presta por ser Ejemplar #1.