Modelización de la probabilidad de accidente laboral en función de las condiciones de trabajo mediante técnicas "Machine Learning"
- Autores: José Ramón López García
- Directores de la Tesis: Susana García Herrero (dir. tes.), Miguel Ángel Mariscal Saldaña (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Burgos ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Número de páginas: 191
- Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Ángel Camino López (presid.), Ignacio Fontaneda González (secret.), Juan Carlos Rubio Romero (voc.), Lluís Sanmiquel Pera (voc.), Sixto Herrera García (voc.)
- Programa de doctorado: Programa Oficial de Doctorado en Investigación en Ingeniería
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RIUBU
- Resumen
El 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.
