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Proyectos-II-Ciencia-de-Datos/Analisis-y-Modelamiento-Bayesiano-de-Mortalidad-Infantil-en-Bogota

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Análisis y Modelamiento Bayesiano de la Mortalidad Infantil en Bogotá

Python pandas numpy matplotlib seaborn scipy pymc arviz scikit-learn Excel

📄 Descripción

Este proyecto analiza la mortalidad infantil en menores de 5 años en Bogotá (2012–2022) utilizando un modelo jerárquico bayesiano.
El objetivo es comprender cómo influyen factores sociales, demográficos y de salud en las diferencias entre localidades, y aportar evidencia para la formulación de políticas públicas que reduzcan las desigualdades en salud infantil.


🎯 Objetivos

  • Explorar los factores que afectan la tasa de mortalidad infantil en Bogotá.
  • Construir un modelo jerárquico bayesiano para capturar variaciones entre localidades.
  • Evaluar el impacto de variables clave: bajo peso al nacer, pobreza, partos por cesárea, afiliación al régimen subsidiado, entre otras.
  • Identificar desigualdades territoriales y proponer lineamientos para la gestión en salud pública.

📚 Datos

  • Fuente: Datos Abiertos Bogotá – indicadores de salud, demografía y pobreza.
  • Período de estudio: 2012–2022.
  • Unidad de análisis: 20 localidades de Bogotá.
  • Variables principales:
    • Tasa de mortalidad infantil (<5 años).
    • Porcentaje de bajo peso al nacer.
    • Tasa de pobreza.
    • Afiliación al régimen subsidiado de salud.
    • Número de partos por cesárea.
    • Tasa de fecundidad, muertes maternas, prevalencia de sífilis gestacional.
    • Año y localidad.

Dataset consolidado: 220 filas × 13 columnas.


🛠 Metodología

  1. Integración de datos: combinación de múltiples conjuntos de Datos Abiertos Bogotá (mortalidad, pobreza, nacimientos, salud materna).
  2. Transformaciones:
    • Interpolación de pobreza con polinomios de Lagrange.
    • Construcción de tasa de crecimiento poblacional.
    • Log-transformación de tasas.
    • Estandarización de regresores.
  3. Modelamiento:
    • Uso de un modelo jerárquico bayesiano (partial pooling) en PyMC.
    • Priors definidas con distribuciones normales y HalfNormal/HalfCauchy.
    • Muestreo mediante Hamiltonian Monte Carlo (HMC).
    • Validación de convergencia con R-hat, trazas y diagnóstico gráfico.
  4. Evaluación: métricas RMSE, MAE y R² para el ajuste del modelo.

📂 Estructura del repositorio

Carpeta / Archivo Contenido
Datos/ Conjuntos de datos originales y procesados.
Notebooks/ Jupyter notebooks con el análisis exploratorio y el modelamiento.
Informe/Mortalidad_Infantil_Bogotá.pdf Informe final con resultados y discusión.
README.md Descripción general del proyecto.

🔍 Principales hallazgos

  • Localidades con mayor mortalidad: Los Mártires y Santa Fe (≈11 muertes por cada 1.000 nacidos vivos).
  • Localidades con menor mortalidad: Usaquén y La Candelaria (<10).
  • Factores asociados al aumento de mortalidad infantil:
    • Mayor porcentaje de bebés con bajo peso al nacer.
    • Más madres en el régimen subsidiado de salud.
  • Factores asociados a la reducción de mortalidad:
    • Mayor proporción de partos por cesárea (cuando están médicamente justificados).
  • Se encontró una relación inversa inesperada entre pobreza y mortalidad infantil, lo que abre nuevas preguntas y sugiere profundizar en la calidad y representatividad de los datos.

🚀 Cómo usar

  1. Clonar el repositorio:
    git clone https://github.com/Proyectos-II-Ciencia-de-Datos/Analisis-y-Modelamiento-Bayesiano-de-Mortalidad-Infantil-en-Bogota.git
    cd Analisis-y-Modelamiento-Bayesiano-de-Mortalidad-Infantil-en-Bogota
    

📄 Informe Mortalidad Infantil Bogotá

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