Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| 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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| 035 | |a (Sirsi) a155823 | ||
| 040 | |a PE-LiUPU |b spa |c PE-LiUPU |e rda | ||
| 099 | |a TIS 2 |b A78 2015 | ||
| 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 | ||
| 337 | |a unmediated |2 rdamedia | ||
| 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 |
| 650 | 2 | 4 | |a Teoría estadística de la decisión bayesiana |
| 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. | ||