Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos

El homicidio es una de las principales causas de muerte que ha reducido la esperanza de vida de los mexicanos.  El objetivo de este trabajo es identificar algunos factores sociodemográficos y económicos que puedan ayudar a explicar homicidios en México y medir su impacto, suponiendo que las...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Silva Urrutia, Jose Eliud, Villalobos, Miguel A.
Formato:	Online
Idioma:	eng spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica 2022
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217

id	PSM48217
record_format	ojs
spelling	PSM482172022-11-02T18:04:48Z An empirical analysis of homicides in Mexico through Machine Learning and statistical design of experiments Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos Silva Urrutia, Jose Eliud Villalobos, Miguel A. mortality homicides C5.0 Machine Learning Statistical Design of Experiments mortalidad homicidios C5.0 Aprendizaje de Máquina Diseño Estadístico de Experimentos Homicide is one of the most important mortality causes that has reduced the Mexican life expectancy. That is why the aim of this work is to identify some sociodemographic and economic factors that can help explain homicides in Mexico and measure their impact, assuming the current conditions prevail. To do that, several Machine Learning (ML) methods were evaluated. The C5.0 model is best suited for the data at hand. After fine-tuning the algorithm, we used the estimated model to identify the main factors that explain homicides. Among these factors, eleven were selected that can be influenced by direct changes in domestic public policy, laws and/or regulations. These were used as input in a two-level fractional factorial Statistical Design of Experiments (DOE) to estimate their main effects and possible interactions. Although several of these factors had statistically significant effects on homicide rate, the one that had the biggest and direct impact from a practical perspective, was the Rule of Law Index (RLI). In fact, if we assumed that all states had the median RLI of 0.37, implementing domestic policies and procedures to move them all to the best RLI level could significantly reduce homicide rates. El homicidio es una de las principales causas de muerte que ha reducido la esperanza de vida de los mexicanos.  El objetivo de este trabajo es identificar algunos factores sociodemográficos y económicos que puedan ayudar a explicar homicidios en México y medir su impacto, suponiendo que las condiciones actuales permanecen. Para lograrlo, comparamos diferentes métodos de Aprendizaje de Máquina (AM). Para tal fin, se encuentra que el modelo C5.0 es el más adecuado. Después de hacer una calibración final del modelo, lo utilizamos para determinar los veinticinco principales factores que explican el fenómeno de homicidios. Se seleccionan 11 factores que se consideran pueden ser influenciados directamente por cambios en políticas públicas, leyes y/o regulaciones. Estos predictores fueron utilizados como entrada en un diseño de experimentos factorial fraccionado con dos niveles para estimar los principales efectos principales e interacciones posibles. A pesar de que varios de estos factores tuvieron impactos estadísticamente significativos, el que mostró tener el mayor impacto directo desde una perspectiva práctica fue el Índice de Estado de Derecho (IED). De hecho, asumiendo que todos los estados tuvieran el valor de IED de 0.37, correspondiente a la mediana en todo el país, si se implementaran políticas y procedimientos para ubicar a todos los estados al nivel del mejor estado en términos de IED, se lograría una reducción altamente significativa en la incidencia de homicidios en México. Universidad de Costa Rica 2022-07-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Text Article texto application/pdf text/html application/zip text/xml https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217 10.15517/psm.v20i1.48217 Población y Salud en Mesoamérica; Volume 20, Issue 1: July-december 2022 Población y Salud en Mesoamérica; Volumen 20, Número 1: julio-diciembre 2022 Población y Salud en Mesoamérica; Volume 20, Issue 1: July-december 2022 1659-0201 eng spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217/50892 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217/52246 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217/52247 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217/52248 Copyright (c) 2022 Jose Eliud Silva Urrutia, Miguel A. Villalobos https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
institution	Universidad de Costa Rica
collection	Población y Salud en Mesoamérica
language	eng spa
format	Online
author	Silva Urrutia, Jose Eliud Villalobos, Miguel A.
spellingShingle	Silva Urrutia, Jose Eliud Villalobos, Miguel A. Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
author_facet	Silva Urrutia, Jose Eliud Villalobos, Miguel A.
author_sort	Silva Urrutia, Jose Eliud
description	El homicidio es una de las principales causas de muerte que ha reducido la esperanza de vida de los mexicanos.  El objetivo de este trabajo es identificar algunos factores sociodemográficos y económicos que puedan ayudar a explicar homicidios en México y medir su impacto, suponiendo que las condiciones actuales permanecen. Para lograrlo, comparamos diferentes métodos de Aprendizaje de Máquina (AM). Para tal fin, se encuentra que el modelo C5.0 es el más adecuado. Después de hacer una calibración final del modelo, lo utilizamos para determinar los veinticinco principales factores que explican el fenómeno de homicidios. Se seleccionan 11 factores que se consideran pueden ser influenciados directamente por cambios en políticas públicas, leyes y/o regulaciones. Estos predictores fueron utilizados como entrada en un diseño de experimentos factorial fraccionado con dos niveles para estimar los principales efectos principales e interacciones posibles. A pesar de que varios de estos factores tuvieron impactos estadísticamente significativos, el que mostró tener el mayor impacto directo desde una perspectiva práctica fue el Índice de Estado de Derecho (IED). De hecho, asumiendo que todos los estados tuvieran el valor de IED de 0.37, correspondiente a la mediana en todo el país, si se implementaran políticas y procedimientos para ubicar a todos los estados al nivel del mejor estado en términos de IED, se lograría una reducción altamente significativa en la incidencia de homicidios en México.
title	Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
title_short	Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
title_full	Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
title_fullStr	Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
title_full_unstemmed	Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos
title_sort	análisis empírico de homicidios en méxico por medio de machine learning y diseño estadístico de experimentos
title_alt	An empirical analysis of homicides in Mexico through Machine Learning and statistical design of experiments
publisher	Universidad de Costa Rica
publishDate	2022
url	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/48217
work_keys_str_mv	AT silvaurrutiajoseeliud anempiricalanalysisofhomicidesinmexicothroughmachinelearningandstatisticaldesignofexperiments AT villalobosmiguela anempiricalanalysisofhomicidesinmexicothroughmachinelearningandstatisticaldesignofexperiments AT silvaurrutiajoseeliud analisisempiricodehomicidiosenmexicopormediodemachinelearningydisenoestadisticodeexperimentos AT villalobosmiguela analisisempiricodehomicidiosenmexicopormediodemachinelearningydisenoestadisticodeexperimentos AT silvaurrutiajoseeliud empiricalanalysisofhomicidesinmexicothroughmachinelearningandstatisticaldesignofexperiments AT villalobosmiguela empiricalanalysisofhomicidesinmexicothroughmachinelearningandstatisticaldesignofexperiments
_version_	1810113697347010560

Análisis empírico de homicidios en México por medio de Machine Learning y diseño estadístico de experimentos

Ejemplares similares