Tratamiento de datos como soporte al análisis de la seguridad y la convivencia ciudadana en Pereira

: figuras, tablas

Autores:: Cerón Ordoñez, Jhonatan Javier

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Tecnológica de Pereira

Repositorio:: Repositorio Institucional UTP

Idioma:: spa

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En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessCárdenas Peña, David AugustoCerón Ordoñez, Jhonatan Javier2025-02-11T21:15:27Z2025-02-11T21:15:27Z2024https://hdl.handle.net/11059/15615Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home: figuras, tablasEste trabajo de investigacion se centra en el an ́ alisis del tratamiento de datos como soporte para la toma de decisiones en seguridad y convivencia ciudadana en Pereira, utilizando datos proporcionados por el Observatorio de Seguridad y Convivencia Ciudadana (OSCC), que recopila y organiza información sobre criminalidad, incidentes de seguridad y percepciones de los ciudadanos. Estos ́ datos, provenientes de diversas fuentes como reportes policiales, encuestas y registros administrativos, son fundamentales para entender las dinámicas de seguridad en la ciudad. Para abordar esta problemática, se propone un enfoque de análisis predictivo que utiliza técnicas avanzadas, como el análisis de series temporales y el modelado estadístico, espec ́ıficamente ARIMA y SARIMA, para predecir incidentes de criminalidad en función del tiempo, así como la causalidad de Granger para evaluar las relaciones entre las variables y los sentidos de dichas relaciones. Además, se incorporan métodos de agrupamiento como K-means y Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM), que permiten segmentar los datos y descubrir patrones ocultos en los comportamientos delictivos. El ́Indice de Moran (Moran’s I) se emplea para el análisis espacial, permitiendo identificar ́ áreas geográficas ́ con alta correlación en términos de criminalidad y convivencia, lo cual resulta crucial para diseñar intervenciones focalizadas. El análisis realizado, que abarca desde el preprocesamiento hasta la ́ identificación de tendencias temporales y patrones espaciales, tiene como objetivo no solo optimizar las estrategias de seguridad existentes, sino tambi ́en proporcionar un marco de trabajo basado en evidencia para la toma de decisiones. Este enfoque busca mejorar la eficiencia en el uso de recursos y la efectividad de las pol ́ıticas públicas, contribuyendo a intervenciones más precisas y adaptadas a las realidades locales, fortaleciendo así la convivencia ciudadana y promoviendo la confianza de la población en las autoridades.Resumen 3 Lista de Figuras 4 Lista de Tablas 5 1. Introduccion ́ 6 1.1. Definicion del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 6 1.2. Justificacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 6 1.3. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.1. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.2. Objetivos espec ́ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4. Estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2. Marco teorico ́ 8 2.1. Analisis de series temporales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 8 2.1.1. Procesos estocasticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 8 2.1.2. Descomposicion de una serie temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 8 2.1.3. Estacionariedad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.3.1. Dickey-Fuller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.3.2. Diferenciacion temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 9 2.1.4. Informacion mutua . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 9 2.1.5. Autocorrelacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 9 2.2. Modelado predictivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.1. ARIMA - SARIMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.2. Causalidad de Granger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.3. K-means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.4. Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.5. ́Indice de Moran (Moran’s I) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.6. M ́etricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.6.1. Criterio de informacion Bayesiano (BIC) . . . . . . . . . . . . . . . ́ 11 2.2.6.2. Criterio de informacion Akaike (AIC) . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 11 2.2.6.3. M ́etodo del codo (Elbow Method) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.6.4. ́Indice de Silueta (Silhouette Score) . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.6.5. p Valores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3. Marco experimental 12 3.1. Base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2. Pre-procesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3. Analisis temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 14 3.4. Analisis espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 19 3.5. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4. Conclusiones 34PregradoIngeniero(a) Electricista37 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríasPereiraTratamiento de datos como soporte al análisis de la seguridad y la convivencia ciudadana en PereiraTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] A. de Pereira, “Pereira es la segunda ciudad mas segura de colombia,” 2024. Acceso el 14 de ́ noviembre de 2024.[2] C. G. de la Nacion, “Informe del observatorio de seguridad ciudadana en colombia,” 2024. ́ Acceso el 14 de noviembre de 2024.[3] UIS, “Modelo espacio-temporal para la prediccion de delitos basado en aprendizaje autom ́ ati- ́ co,” Noesis, 2024.[4] U. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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