Análisis comparativo de técnicas de Machine Learning sobre el método de muestreo para la predicción de diabetes

Aug 5, 2026

La tesis presenta un análisis comparativo de técnicas de Machine Learning enfocadas en el método de muestreo para la predicción de diabetes. Se desarrolla el marco teórico, se define el tipo y diseño de la investigación, y se precisan variables, población, muestra y criterios de muestreo. La metodología describe técnicas e instrumentos de recolección de datos, el procedimiento y el método de análisis. Los resultados y la discusión sustentan conclusiones orientadas a mejorar la predicción mediante una elección adecuada del muestreo.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas126

Tiempo de lectura3 h 14 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Marco teórico

Metodología

Tipo y diseño de investigación

Variables y operacionalización

Población, muestra y muestreo

Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Procedimiento y método de análisis de datos

Aspectos éticos

Resultados

Discusión

Conclusión

FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Análisis comparativo de técnicas de Machine Learning sobre elmétodo de muestreo para la predicción de diabetes TESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE: Ingeniero de Sistemas AUTORES: Chira Bohorquez, Piero Alejandro ([orcid.org/](orcid.org/)(0000-0003-0844-766X) Rivera Munive, Kevin ([orcid.org/](orcid.org/)(0000-0003-4273-0143) ASESOR: Dr. Daza Vergaray Alfredo ([orcid.org/0000-0002-2259-1070](orcid.org/0000-0002-2259-1070) ) LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: Sistema de Información y Comunicaciones LÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA: Desarrollo económico, empleo y emprendimiento Lima-Perú Dedicatoria: Con inmenso amor y cariño a toda mi familia por ser mi soporte y fuente deinspiración, principalmente a mis padres Juan y Teodocia, a mi esposa Marisol, por brindarme su apoyo, comprensión y fortalezas para seguiradelante y cumplir mis objetivos, asimismo a mi hijo Adriel, quiendescansa en paz a lado de nuestro divino creador, “mi angelito de alas mágicas”. Kevin A nuestras familias, principalmente a mi hijo Alexander y a mi esposa Cristal por guiarme hacia el camino de superación, por su apoyo incondicional en todo momento con el esfuerzo y dedicación que han hecho que nuestros sueños se hagan realidad y ver hacia un futuromejor. Piero Agradecimiento A la Universidad Cesar Vallejo porabrirnos las puertas hacia la educación profesional y brindarnos acceso a las herramientas y bases de datos más grandes que existen, asimismo a todos nuestros docentes, principalmente al Dr. Alfredo Daza Vergaray, por lasenseñanzas, el tiempo, la paciencia sobre todo las herramientas brindadas para culminar la etapa final del desarrollo de la presente tesis. Kevin Asimismo, un agradecimiento a nuestra familia por el apoyo constante que nos brindan y confiar en nosotros; así como a la Universidad Cesar Vallejo y a nuestros docentes por guiarnos durante todo el proceso de desarrollo del presente proyecto quienes fueron clave para concluirlo. Piero ÍNDICE DE CONTENIDOS Caratula ............................................................................................................................i Dedicatoria:...................................................................................................................... ii Agradecimiento ............................................................................................................... iii Índice de Contenidos ...................................................................................................... iv Índice de Tablas ..............................................................................................................v Índice de [Figuras ............................................................................................................ vi](Figuras ............................................................................................................ vi) Índice de Ecuaciones.................................................................................................... viii Resumen ........................................................................................................................ ix Abstract............................................................................................................................x I. INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 1 II. MARCO TEÓRICO................................................................................................... 8 III. METODOLOGÍA ................................................................................................. 23 3.1 Tipo y diseño de investigación............................................................................. 24 3.1.1 Tipo de investigación........................................................

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo del trabajo?

Realizar un análisis comparativo de técnicas de Machine Learning aplicadas al método de muestreo para la predicción de diabetes.

Qué contempla la metodología respecto a la investigación y las variables?

Incluye el tipo y diseño de investigación, la definición de variables y su operacionalización, además de la población, muestra y criterios de muestreo.

Cómo se recopilan y analizan los datos?

Se describen técnicas e instrumentos de recolección de datos, el procedimiento seguido y el método de análisis de datos, considerando también aspectos éticos.

Aug 5, 2026

Subido por Ava Thompson