dc.contributor.advisor | Terrones Gálvez, Edward Iván | es_PE |
dc.contributor.author | Calderon Jaime, Gustavo Abraham | es_PE |
dc.contributor.author | Cabello Rafael, Clinton | es_PE |
dc.date.accessioned | 2025-06-26T21:04:16Z | |
dc.date.available | 2025-06-26T21:04:16Z | |
dc.date.issued | 2025-05-26 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14067/11378 | |
dc.description.abstract | Objetivo: Evaluar cuál de los modelos de crecimiento poblacional (aritmético, geométrico, exponencial) ofrece la proyección demográfica más precisa para el Distrito de Huaura para el año 2030, basado en datos del INEI. La metodología tuvo basamento en un enfoque cuantitativo, de diseño no experimental y nivel descriptivo-comparativo, describe y compara el ajuste de cada modelo a los datos históricos para identificar el más adecuado para la proyección demográfica.
La muestra fue conformada por todos los datos censales de los años 1981, 1993, 2005, 2007 y 2017, permitiendo una visión integral de la evolución poblacional en el distrito. Para el procesamiento de datos, se utilizaron las bibliotecas Statsmodels y Scipy para generar las proyecciones, y Sklearn para calcular métricas y determinar cuál modelo tiene el mejor ajuste.
En conclusión, los resultados muestran que el modelo aritmético es el más preciso, con un coeficiente de determinación R² de 0.9542, un RMSE de 1556.45 y un MAE de 1446.60. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Modelos de crecimiento poblacional | es_PE |
dc.subject | Proyección demográfica | es_PE |
dc.subject | Métricas | es_PE |
dc.title | Comparación de modelos de crecimiento poblacional y proyección demográfica en el Distrito de Huaura para el año 2030, basado en datos del INEI | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Estadística e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Facultad de Ciencias | es_PE |
thesis.degree.name | Licenciado en Estadística e Informática | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_PE |
renati.advisor.dni | 41553816 | |
renati.advisor.orcid | 0000-0001-9814-0703 | es_PE |
renati.author.dni | 75912110 | |
renati.author.dni | 72377472 | |
renati.discipline | 111106 | es_PE |
renati.juror | Aguilar Luna Victoria, Miguel Angel | es_PE |
renati.juror | Albitres Infantes, Jhonny Javier | es_PE |
renati.juror | Ferrer Ventocilla, Mirtha Soledad | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |