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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBaquero Larriva, Orlando Andrés-
dc.contributor.authorAmpuero Escandón, María Elisa-
dc.date.accessioned2025-11-14T22:36:17Z-
dc.date.available2025-11-14T22:36:17Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16208-
dc.description.abstractEl proyecto hace un análisis de la dinámica de las emisiones de CO2 entre los años 2000 a 2022, considerando la relación con los factores socioeconómicos, energéticos e industriales. Mediante métodos descriptivos y de aprendizaje automático, se evalúan patrones de emisión por regiones e industrias. Los resultados demuestran que Asia y Norteamérica concentran mayores emisiones, principalmente en sectores de energía y minería. El árbol de decisión y el modelo K-Means demuestran mayor robustez estadística, mientras que KNN presenta limitaciones por escasez de datos. Concluyendo que el crecimiento económico y la estructura industrial son los principales impulsores de las emisiones globales.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectEMISIONES DE CO2es
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOes
dc.subjectÁRBOL DE DECISIÓNes
dc.subjectK-MEANSes
dc.subjectCAMBIO CLIMÁTICOes
dc.titleDinámica de las emisiones de CO2 (2000-2022)es
dc.typemasterThesises
dc.description.degreeMagíster en Estadística Aplicadaes
dc.pagination.pages27 p.es
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