Fiallos, Juan CarlosAlulema Peñafiel, Javier Alejandro2025-11-172025-11-172025-11-17https://repositorio.upec.edu.ec/handle/123456789/3061El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de prevención situacional para contener los niveles de violencia y delincuencia en la provincia de Sucumbíos durante el año 2024. La investigación se llevó a cabo en dos fases. La primera fase consistió en la recopilación y análisis de datos delictivos proporcionados por la Policía Nacional, los cuales fueron validados por entidades gubernamentales. Se emplearon herramientas de análisis estadístico y geoespacial, como R Studio y ArcGIS 10.8, para identificar patrones delictivos y determinar los "hotspots" con mayor incidencia criminal. En la segunda fase, se diseñó un modelo predictivo basado en regresión logística, el cual permitió analizar la relación entre variables geoespaciales, temporales y contextuales con la ocurrencia de delitos en la provincia. Las variables evaluadas incluyeron tipos de delitos, distribución geográfica, temporalidad, características de las víctimas y factores de riesgo asociados. Los resultados muestran que los delitos más frecuentes en la provincia incluyen robo a personas, hurto y estafa, con un incremento significativo en determinadas zonas y horarios específicos. El análisis geoespacial identificó sectores de alto riesgo en los cantones Lago Agrio y Shushufindi. La implementación del modelo predictivo permitirá anticipar la ocurrencia de delitos y optimizar estrategias de intervención en las áreas más afectadas. Se concluye que una intervención focalizada en los "hotspots" identificados contribuirá significativamente a la reducción de la violencia y la delincuencia en la provincia de Sucumbíos, mejorando la seguridad ciudadana.application/pdf86 páginasspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Prevención Situacional, Delincuencia, violencia, Análisis Geoespacial, SucumbíosModelo de prevención situacional para contener los niveles de violencia y delincuencia en la provincia de Sucumbíos para el año 2024info:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03