Modelo matemático para la predicción de obesidad en estudiantes de la Universitaria Agustiniana a través de la dermatoglifia dactilar
Resumen
Este proyecto tiene como objetivo principal diseñar un modelo matemático basado en la dermatoglifia dactilar para anticipar la probabilidad de obesidad en estudiantes de la Universidad Agustiniana, debido al aumento que se ha generado a nivel mundial a través de los años. La dermatoglifia dactilar, que estudia los patrones de crestas y figuras en las huellas dactilares, se ha relacionado con características genéticas y condiciones médicas. Se recopilaron datos dermatoglíficos, de índice de masa corporal (IMC) y porcentaje de grasa corporal (%FAT), de los estudiantes de la Universitaria Agustiniana mediante jornadas de recolección de datos. Estos datos se utilizaron para desarrollar un modelo utilizando el software Statgraphics, empleando técnicas de análisis estadístico y modelado matemático. Donde se implementaron dos modelos matemáticos utilizando regresión múltiple y regresión lineal simple para analizar las variables del índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal (% FAT). Estos modelos tienen como objetivo ser una herramienta de detección temprana para identificar a los estudiantes en riesgo de desarrollar obesidad. Lo que podría facilitar la implementación de intervenciones preventivas y de salud pública dentro de la comunidad universitaria
Abstract
The main objective of this project is to design a mathematical model based on fingerprint dermatoglyphics to anticipate the probability of obesity in students at the Agustiniana University, due to the increase that has been generated worldwide over the years. Finger dermatoglyphics, which studies the patterns of ridges and figures in fingerprints, have been linked to genetic characteristics and medical conditions. Dermatoglyphics, body mass index (BMI) and body fat percentage (%FAT) data were collected from the students of the Universitaria Agustiniana through data collection sessions. These data were used to develop a model using Statgraphics software, employing statistical analysis and mathematical modeling techniques. Where two mathematical models were implemented using multiple regression and simple linear regression to analyze the variables of body mass index (BMI) and body fat percentage (% FAT). These models are intended to be an early detection tool to identify students at risk of developing obesity. Which could facilitate the implementation of preventive and public health interventions within the university community.
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