Aplicación de data mining para predecir el impacto de las transferencias económicas mineras en el desarrollo humano y pobreza del Perú

Se ha discutido siempre el rol que tiene las transferencias económicas, por la explotación de los minerales, y su repercusión en el desarrollo y la reducción de la pobreza en los lugares que se ubican los proyectos, sin embargo, existen muchas regiones que reciben considerables cantidades de dinero, que no han podido superar sus indicadores de desarrollo; el objetivo del estudio es establecer un modelo predictivo, para determinar el impacto que tienen las transferencias mineras, en mejorar las condiciones de vida de las poblaciones que se encuentran en los entornos de las empresas que explotan el mineral aledaño; Rstudio se ha convertido en una herramienta importante para procesar grandes cantidades de datos, y las redes neuronales para la predicción; se ha encontrado que de los 1755 distritos que reciben estos fondos solo 25 superan los 20 millones convirtiéndose en un grupo privilegiado, por otro lado se ha establecido que no existe una relación entre las transferencias por canon y regalías con los indicadores de pobreza y desarrollo humano, en cambio los recursos por Foncomun y vaso de leche tienen una mejor relación aun siendo bajos y variando entre 0,26 y 0,30 existe una asociación, esto se corrobora con la aplicación de redes neuronales que nos demuestran que los fondos de la actividad minera no aportan al desarrollo humano y a la reducción de la pobreza, lo que implica replantear en cómo debe gastarse, para que tengan una repercusión en el desarrollo de las regiones y el país.Tesi