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http://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/483| ÁREAS DE OPORTUNIDAD EN LA METODOLOGÍA DE MEDICIÓN DE LA POBREZA EN MÉXICO | |
| Areli Romero Cervantes | |
| Natalia García-Colín | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| Pobreza Datos estadísticos Ciencia de datos | |
| Una correcta medición de la pobreza permite dimensionar de forma adecuada esta problemática social contribuyendo a fortalecer la capacidad de afrontar dicho problema de manera eficaz. Por ésta razón, es importante robustecer la metodología con la cual se mide la pobreza en México. En esta tesis se presenta un análisis de la metodología que usa el CONEVAL para la medición de pobreza, y posteriormente se proponen metodologías que pueden brindar una perspectiva distinta y enriquecedora sobre éste fenómeno. Para ello se usa la información que en México genera el INEGI mediante la ENIGH 2 que es una encuesta que se aplica a hogares y que recopila información socio-económica que permite al CONEVAL generar los datos necesarios para aplicar su metodología. El presente estudio tiene como objeto, identificar a partir de los mismos atributos que usa el CONEVAL para su clasificación de pobreza y mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, patrones comunes entre la población que permitan clasificarla como pobre, vulnerable o no pobre, o bien agruparla con individuos cuyas características son más parecidas. Se espera localizar áreas de oportunidad en la metodología analítica del CONEVAL, con la finalidad de añadir herramientas que permitan examinar y atender mejor el problema. | |
| INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación | |
| 2020-06 | |
| Trabajo de grado, maestría | |
| Español | |
| Areli Romero Cervantes, 2020, ÁREAS DE OPORTUNIDAD EN LA METODOLOGÍA DE MEDICIÓN DE LA POBREZA EN MÉXICO, INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación, Ciudad de México | |
| OTRAS | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencia de Datos e Información |
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