Modelo ARIMA sobre el consumo de agua de uso poblacional en la ciudad de Tacna.

Descripción del Articulo

El objetivo fue construir un modelo de pronóstico de series de tiempo en base a patrones y variables endógenas del consumo del agua potable y adicionalmente determinar la tendencia, estacionalidad, los patrones cíclicos y las características del agua que se consume en la ciudad de Tacna para la obte...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Limache Sandoval, Elmer Marcial
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Privada de Tacna
Repositorio:Revistas - Universidad Privada de Tacna
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs2.172.30.101.191:article/461
Enlace del recurso:https://revistas.upt.edu.pe/ojs/index.php/vestsc/article/view/461
Nivel de acceso:acceso abierto
Descripción
Sumario:El objetivo fue construir un modelo de pronóstico de series de tiempo en base a patrones y variables endógenas del consumo del agua potable y adicionalmente determinar la tendencia, estacionalidad, los patrones cíclicos y las características del agua que se consume en la ciudad de Tacna para la obtención de pronósticos. La investigación fue no experimental, correlacional y longitudinal, con información de periodicidad mensual entre enero de 2006 hasta marzo de 2018 registrada mediante análisis documental. La unidad de análisis fueron las unidades económicas de la ciudad de Tacna con servicio de agua potable conectado a la red pública y consumo mensual como variable de interés. La población corresponde a una serie finita de datos mensuales de tamaño N=383 meses. La muestra estuvo constituida por 139 observaciones entre enero 2006-julio 2017 con los que se ha construido el modelo ARIMA en base a la metodología Box-Jenkins y extendida hasta marzo de 2018, para la validación del modelo. La conclusión principal es la obtención del modelo de pronóstico para el consumo de agua de uso poblacional en la ciudad de Tacna ARIMA (0,1,1)(0,1,1)12 con intercepto y cuya formulación matemática empírica es: (LnX) ̂_t=0,000415+0,590a_(t-1)+0,899a_(t-12) con patrones de tendencia y estacionalidad.
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