Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Luzardo Briceño, MarianelaAceros Bueno, Marlon AugustoLopez Herrera, Nelson Ricardo2024-03-0420182024-03-0420182018https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39561Según 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.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Factores De La CriminalidadHurtoEstadísticas CriminalesMedición De La CriminalidadEstadísticaGwrOlsUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCrime FactorsTheftCriminal StatisticsCrime MeasurementStatisticsGwrOlsinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)