Modelo de aprendizaje automático para el indicador de bienestar en el marco de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorTorrijos Muñoz, María Teresa
dc.contributor.advisorTORRIJOS MUÑOZ, MARIA TERESA; 69028
dc.contributor.authorGuerrero Gómez, Ervey
dc.date.accessioned2024-12-17T19:07:28Z
dc.date.available2024-12-17T19:07:28Z
dc.date.issued2024-10
dc.description.abstract“El fundamento de este trabajo se basa en una investigación anterior donde se desarrolló una ecuación específica para evaluar el bienestar. Este modelo, que integra variables clave como educación, empleo, vivienda y seguridad, fue validado utilizando una regresión lineal, demostrando su capacidad para cuantificar de manera precisa la calidad de vida en México. La ecuación del bienestar propuesta no solo refleja un análisis multidimensional, sino que también establece un marco cuantitativo para las políticas públicas y la planificación social. A través de este enfoque estructurado, este estudio profundiza en el entendimiento del bienestar en México y resalta la eficacia de aplicar metodologías detalladas para resolver problemas sociales complejos. El objetivo es ampliar el conocimiento académico y ofrecer recomendaciones prácticas que puedan mejorar sustancialmente la calidad de vida en el país”.
dc.folio20241010131412-6614-TL
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/23383
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201929609
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccBienestar social y público--México--Estadísticas
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de cálculo--Ciencias de la computación--Análisis cuantitativo de datos
dc.subject.lccBienestar social--Estadísticas y datos numéricos
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computación
dc.titleModelo de aprendizaje automático para el indicador de bienestar en el marco de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
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