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dc.contributor.advisorGarcía Herrero, Susana 
dc.contributor.advisorMariscal Saldaña, Miguel Ángel 
dc.contributor.authorLópez García, José Ramón 
dc.contributor.otherUniversidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
dc.date.accessioned2017-09-26T11:34:05Z
dc.date.available2017-09-26T11:34:05Z
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10259/4616
dc.description.abstractEl objetivo principal de esta Tesis es el análisis desde un punto de vista predictivo del aumento de la probabilidad de accidente laboral de los trabajadores relacionado con sus condiciones de trabajo. Los datos de estudio son proporcionados por las Encuestas Nacionales de Condiciones de Trabajo realizadas en España. Concretamente se han utilizado los datos de la VII ENCT (2011) elaborada por el Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo. El tratamiento de los datos se ha realizado mediante técnicas “Machine Learning” (Aprendizaje automático), de manera específica Redes Bayesianas. Los resultados reflejan la relación de las condiciones de trabajo en el aumento de la probabilidad de accidente laboral, proporcionando situaciones que favorecen su aparición. Asimismo, el estudio analiza estos resultados a través del sector de actividad, definiendo las variables que aumentan en mayor medida la probabilidad de accidente en cada uno de ellos.es
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectaccidentes de trabajoes
dc.subjectredes bayesianases
dc.subjectcondiciones de trabajoes
dc.subjectriesgoses
dc.subjectlesioneses
dc.subjectwork accidentsen
dc.subjectbayesian networksen
dc.subjectworking conditionsen
dc.subjectoccupational hazardsen
dc.subjectwork injuriesen
dc.subject.otherTrabajo-Organizaciónes
dc.subject.otherWork designen
dc.titleModelización de la probabilidad de accidente laboral en función de las condiciones de trabajo mediante técnicas “Machine Learning”es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.holderEste documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivadaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.identifier.doi10.36443/10259/4616
dc.subject.unesco5311.03 Estudios Industriales
dc.subject.unesco6305.03 Análisis Estadístico
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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