Propuesta de modelo de predicción econométrico espacial para el consumo de agua potable en Chile
Fil: Calderón, Daniel. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.
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| Published: |
2020
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| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/16914 |
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| author | Calderón, Daniel Leal, Danilo Nicolis, Orietta |
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| author_sort | Calderón, Daniel |
| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | Fil: Calderón, Daniel. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. |
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| id | rdu-unc.16914 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2020 |
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| spelling | rdu-unc.169142023-08-30T13:14:37Z Propuesta de modelo de predicción econométrico espacial para el consumo de agua potable en Chile Calderón, Daniel Leal, Danilo Nicolis, Orietta Análisis estadístico descriptivo y espacial Índice de Moran Modelos espacio temporales Aproximación de Laplace anidada integrada Datos georreferenciados. Fil: Calderón, Daniel. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. El consumo de agua potable es un derecho y servicio básico vital para la humanidad debido a que cada persona en el planeta Tierra requiere un consumo promedio entre 20 a 50 litros de agua limpia al día para beber, cocinar o simplemente mantenerse limpios. Este recurso natural es una preocupación a nivel mundial, debido a que se ha ido agotando paulatinamente producto de una serie de factores que están ocurriendo durante el transcurso de los años. En el presente documento se desarrolla un modelo estadístico para la predicción del consumo del agua potable en Chile considerando las distintas ubicaciones geográficas de todas las comunas del país desde el 2012 hasta el 2019 y su correlación espacial. La primera parte de este trabajo inicia con un análisis estadístico con el objetivo de seleccionar las covariables relacionadas directamente con la variable a predecir (como, por ejemplo: población, precios tarifarios, nivel socio económico, tasa de pobreza, entre otros.). Sucesivamente se realiza un análisis estadístico descriptivo y espacial de todas las variables comprobando la existencia de una dependencia espacial global a través del Índice de Moran. Al final se propone la implementación de modelos espacio temporales bayesianos, aplicados a través de la Aproximación de Laplace Anidada Integrada (INLA). Dichos modelos permiten capturar los efectos aleatorios espaciales estructurados (similitudes entre comunas), no estructurados (residuos aleatorios) y los efectos fijos de cada una de las covariables seleccionadas. Los resultados obtenidos demuestran que el consumo de agua potable en Chile es más alto en la zona central del país dependiendo esencialmente de la variable índice de nivel socioeconómico, donde el modelo presentó una mayor precisión al momento de considerar la correlación espacial de las variables en comparación a un modelo de regresión multivariado tradicional. Fil: Calderón, Daniel. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile. 2020-11-25T16:55:22Z 2020-11-25T16:55:22Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16914 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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