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dc.contributor.advisorPerez Carpio, Jackson Edgardo
dc.contributor.authorEnciso Carhuamaca, Katherine Jasmin
dc.contributor.authorHuaytalla Ramirez, Raul Luis
dc.contributor.authorLino Valenzuela, Nadyely Del Rosario
dc.date.accessioned2023-12-19T17:23:39Z
dc.date.available2023-12-19T17:23:39Z
dc.date.issued2023-11-07
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7102
dc.description.abstractEn este artículo se expone la predicción de accidentes de trabajo dentro del sector manufacturero a través del modelo machine learning, debido a una mayor tendencia de accidentes en este sector. Para esto se muestreó y se recopiló datos de accidentes de trabajo en los 24 departamentos del Perú, a fin de predecir accidentes de trabajo futuros que podríamos tener. La metodología establece rangos de valor proyectados, donde se empleó logaritmos y calculados de modelos, para optimizar los riesgos de los accidentes de trabajo ocurridos en todo el país. Acorde al estudio realizado en el periodo del 2016 al 2021, se evidencia una tendencia al incremento en accidentes, es decir que cada año habrá un incremento de 481.97 accidentes. Los resultados en ese periodo de 6 años, se clasifican en accidentes de trabajo como lesiones, invalidez o muerte, aquellos que van a ocurrir y con mayor frecuencia por la naturaleza de sus actividades.en_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectMachine learningen_ES
dc.subjectAccidente de trabajoen_ES
dc.subjectPredicciónen_ES
dc.subjectActividad económicaen_ES
dc.titleModelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learningen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Ambientalen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameIngeniero Ambientalen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00en_ES
dc.description.sedeLIMAen_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería Ambientalen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionHigiene y Salud Ocupacionalen_ES
renati.advisor.dni41617649
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6246-0155en_ES
renati.author.dni76916245
renati.author.dni47331881
renati.author.dni75846385
renati.discipline521066en_ES
renati.jurorCruz Huaranga, Milda Amparo
renati.jurorFernández Rojas, Joel Hugo
renati.jurorGutierrez Rodríguez, Iliana Del Carmen
renati.jurorPoma Porras, Orlando Alan
renati.jurorPerez Carpio, Jackson Edgardo
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
dc.date.embargoEnd2025-11-07
dc.publisher.countryPEen_ES


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