Análisis de los hurtos en Colombia durante el año 2017: una comparación entre los modelos de regresión lineal múltiple y la regresión ponderada geográficamente

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dc.contributor.advisorLuzardo Briceño, Marianela
dc.contributor.authorAceros Bueno, Marlon Augusto
dc.contributor.authorLopez Herrera, Nelson Ricardo
dc.date.accessioned2024-03-04T00:18:03Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:18:03Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractSegún información procedente del observatorio del delito de la policía nacional de Colombia, los hurtos a personas y celulares han presentado una tendencia al alza desde el año 2003 (Norza, Peñalosa y Rodríguez, 2017). Situación que motivó la realización del presente estudio que consistió en identificar variables socio-económicas segregadas a nivel municipal que puedan relacionarse (o explicar) el hurto a personas y celulares durante el año 2017 mediante un modelo de regresión lineal múltiple y una regresión ponderada geográficamente (GWR). Como resultado, la regresión lineal múltiple explica el 69.5% de la variabilidad del logaritmo del hurto a personas y celulares en 532 municipios, por medio de las variables: matriculados en instituciones de educación superior por cada mil personas, presupuesto per cápita asignado por el Sistema General de Participaciones y la categoría del municipio. Por otro lado, los resultados obtenidos mediante el modelo de regresión geográficamente ponderada explican el 50.16% del logaritmo del hurto con el uso de las mismas variables predictoras, excluyendo la categoría. De acuerdo con los resultados, se concluyó que el modelo de regresión múltiple logró un mayor coeficiente de determinación en comparación con el modelo espacial. Dicha mejoría es explicada por la inclusión de una variable categórica que no es aceptada en el modelo geográfico; de igual forma, este último modelo demuestra que existe heterogeneidad espacial resultado de las diferencias sociales y económicas presentes en el territorio.
dc.description.abstractenglishAccording to information from the observatory of the crime of the Colombian national police, robberies to people and cell phones have shown an upward trend since 2003 (Norza, Peñalosa and Rodríguez, 2017). Situation that motivated the realization of the present study that consisted in the comparison of a multiple linear regression model and a geographically weighted regression model, calculated from segregated socio-economic variables at the municipal level, used as predictors of theft during the year 2017. As a result, multiple linear regression explains 69.5% of the variability of the logarithm of theft to people and cell phones in 532 municipalities, by means of the variables: enrolled in higher education institutions per thousand people, budget per capita allocated by the System General of Participations and the category of the municipality. On the other hand, the results obtained by means of the geographically weighted regression model explain 50.16% of the logarithm of the theft with the use of the same predictor variables, excluding the category. According to the results, it was concluded that the multiple regression model achieved a higher coefficient of determination in comparison with the spatial model. This improvement is explained by the inclusion of a categorical variable that is not accepted in the geographic model; similarly, the latter shows that there is spatial heterogeneity resulting from the social and economic differences present in the territory.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Estadística
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39561
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programEspecialización en Estadística
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectFactores De La Criminalidad
dc.subjectHurto
dc.subjectEstadísticas Criminales
dc.subjectMedición De La Criminalidad
dc.subjectEstadística
dc.subjectGwr
dc.subjectOls
dc.subject.keywordCrime Factors
dc.subject.keywordTheft
dc.subject.keywordCriminal Statistics
dc.subject.keywordCrime Measurement
dc.subject.keywordStatistics
dc.subject.keywordGwr
dc.subject.keywordOls
dc.titleAnálisis de los hurtos en Colombia durante el año 2017: una comparación entre los modelos de regresión lineal múltiple y la regresión ponderada geográficamente
dc.title.englishAnalysis of the thefts in colombia during the year 2017: a comparison between the multiple linear regression models and the geographically weighted regression *
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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