CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA.
Debido a la creciente preocupación mundial respecto al ahorro energético, es cada vez mayor la demanda de soluciones que contribuyan a dicha problemática. El siguiente proyecto describe la situación energética de la ciudad de Barranquilla en estratos 1,3 y 5, explica el consumo de las viviendas y pl...
- Autores:
-
Bernal Colpas, Alejandra Paola
De La Hoz Berdugo, Mayra Alejandra
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8311
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8311
- Palabra clave:
- Modelo de regresión
Variables
Consumo eléctrico
Barranquilla
Regression model
Electric consumption
Variable
Barranquilla
- Rights
- License
- Universidad del Norte
id |
REPOUNORT2_009678bdbe60b4e4fa43725011d811e9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8311 |
network_acronym_str |
REPOUNORT2 |
network_name_str |
Repositorio Uninorte |
repository_id_str |
|
dc.title.es_ES.fl_str_mv |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
dc.title.en_US.fl_str_mv |
CONSTRUCTION OF A MODEL OF LINEAR REGRESSION TO IDENTIFY THE VARIABLES THAT DESCRIBE THE ELECTRICAL CONSUMPTION IN THE BARRANQUILLA´S CITY, COLOMBIA. |
title |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
spellingShingle |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. Modelo de regresión Variables Consumo eléctrico Barranquilla Regression model Electric consumption Variable Barranquilla |
title_short |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
title_full |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
title_fullStr |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
title_full_unstemmed |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
title_sort |
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA. |
dc.creator.fl_str_mv |
Bernal Colpas, Alejandra Paola De La Hoz Berdugo, Mayra Alejandra |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Henao Pérez, Alvin Arturo Yie Pinedo, Rubén Dario |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Bernal Colpas, Alejandra Paola De La Hoz Berdugo, Mayra Alejandra |
dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Modelo de regresión Variables Consumo eléctrico Barranquilla |
topic |
Modelo de regresión Variables Consumo eléctrico Barranquilla Regression model Electric consumption Variable Barranquilla |
dc.subject.en_US.fl_str_mv |
Regression model Electric consumption Variable Barranquilla |
description |
Debido a la creciente preocupación mundial respecto al ahorro energético, es cada vez mayor la demanda de soluciones que contribuyan a dicha problemática. El siguiente proyecto describe la situación energética de la ciudad de Barranquilla en estratos 1,3 y 5, explica el consumo de las viviendas y plantea estrategias de mejora a la situación actual de la región. Cabe destacar que estudios como este, en donde se caracteriza el consumo por medio de variables, no se han realizado en Barranquilla. El proyecto de investigación tiene como objetivo la identificación de las variables significativas que interfieren de manera directa con el aumento del consumo eléctrico en las zonas residenciales de la ciudad. Es importante destacar, que los programas de eficiencia energética que buscan fomentar el ahorro de energía requieren conocer el comportamiento de la demanda. En Barranquilla son pocos los estudios que analizan las variables que inciden en el consumo eléctrico residencial. De acuerdo con lo anterior, se definirá un modelo que explique las variables que inciden en el consumo eléctrico. Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos se realizará un diseño muestral,una estimación estadística por medio de encuestas y se implementará la prueba de F de Fisher. Finalmente, se procederá a realizar una regresión para construir un modelo que nos permita analizar las variables. No obstante, se presentaron ciertas limitaciones en la recolección de datos y dificultades con los reducidos tiempos para la ejecución de programas de eficiencia energética.Los resultados obtenidos nos permiten concluir, que las variables significativas que explican la incidencia del consumo en una vivienda residencial de la ciudad de Barranquilla son: Número de personas, estrato y el número de aires y televisores por hora de consumo. Conociendo estas variables se tomaran medidas para incentivar el ahorro de energía y fomentar la implementación de programas de eficiencia energética en la ciudad. |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2018-11-30T16:22:44Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2018-11-30T16:22:44Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018-11-19 |
dc.type.es_ES.fl_str_mv |
article |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10584/8311 |
url |
http://hdl.handle.net/10584/8311 |
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.es_ES.fl_str_mv |
Universidad del Norte |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Universidad del Norte http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv |
'Barranquilla, Universidad del Norte, 2018' |
institution |
Universidad del Norte |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/1/Proyecto%20Final%20Bernal%20Alejandra-De%20la%20Hoz%20mayra.pdf http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/2/Modelo%20de%20regresi%c3%b3n.png http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/3/Modelo%20de%20regresion.pdf http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/4/Regression%20model.png http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/5/Regression%20model.pdf http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/6/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
49e3d28beef22f121cec2bb7a9047b8d 91503d0047b670e9a699b1794851a495 c568fcad4b9603aac08ecdd9020a5b19 f2e6857e30db9b5662f93c4bae92b30b e51928e8991f0df95054d186a3871cad 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital de la Universidad del Norte |
repository.mail.fl_str_mv |
mauribe@uninorte.edu.co |
_version_ |
1812183118215380992 |
spelling |
Henao Pérez, Alvin ArturoYie Pinedo, Rubén DarioBernal Colpas, Alejandra PaolaDe La Hoz Berdugo, Mayra Alejandra2018-11-30T16:22:44Z2018-11-30T16:22:44Z2018-11-19http://hdl.handle.net/10584/8311Debido a la creciente preocupación mundial respecto al ahorro energético, es cada vez mayor la demanda de soluciones que contribuyan a dicha problemática. El siguiente proyecto describe la situación energética de la ciudad de Barranquilla en estratos 1,3 y 5, explica el consumo de las viviendas y plantea estrategias de mejora a la situación actual de la región. Cabe destacar que estudios como este, en donde se caracteriza el consumo por medio de variables, no se han realizado en Barranquilla. El proyecto de investigación tiene como objetivo la identificación de las variables significativas que interfieren de manera directa con el aumento del consumo eléctrico en las zonas residenciales de la ciudad. Es importante destacar, que los programas de eficiencia energética que buscan fomentar el ahorro de energía requieren conocer el comportamiento de la demanda. En Barranquilla son pocos los estudios que analizan las variables que inciden en el consumo eléctrico residencial. De acuerdo con lo anterior, se definirá un modelo que explique las variables que inciden en el consumo eléctrico. Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos se realizará un diseño muestral,una estimación estadística por medio de encuestas y se implementará la prueba de F de Fisher. Finalmente, se procederá a realizar una regresión para construir un modelo que nos permita analizar las variables. No obstante, se presentaron ciertas limitaciones en la recolección de datos y dificultades con los reducidos tiempos para la ejecución de programas de eficiencia energética.Los resultados obtenidos nos permiten concluir, que las variables significativas que explican la incidencia del consumo en una vivienda residencial de la ciudad de Barranquilla son: Número de personas, estrato y el número de aires y televisores por hora de consumo. Conociendo estas variables se tomaran medidas para incentivar el ahorro de energía y fomentar la implementación de programas de eficiencia energética en la ciudad.Due to the growing global concern regarding energy saving, there is an increasing demand for solutions that contribute to this problem. The following project describes the energy situation of the city of Barranquilla in the social classes 1.3 and 5, explains the consumption of the houses and proposeenhancement strategies to the current situation in the region. It should be noted that studies like this, where consumption is characterized by variables, have not been carried out in Barranquilla. The objective of this research project is to identify the significant variables that directly interfere with the increase in electricity consumption in residential areas of the city. It is important to highlight that energy efficiency programs that seek to promote energy savings require knowing the behavior of the demand. In Barranquilla, few studies analyze the variables that affect residential electricity consumption. In accordance with the above, we intend to define a model that explains the variables that significantly affect electricity consumption. In order to achieve the proposed objectives, a sample design will be carried out, as well as a statistical estimation through surveys and an F test. Finally, a regression will be made in order to build a model that allows us to analyze the variables. However, there were certain limitations in the data collection process and difficulties with the reduced times for the execution of energy efficiency programs. The obtained results allow us to conclude, that there are 3 significant variables that explain the incidence of consumption in a residential home in the city of Barranquilla; Number of people, social class and the number of air conditioning and televisions per hour of consumption. Knowing these variables can take measures to encourage energy savings and also encourage the implementation of energy efficiency programs in the city.spa'Barranquilla, Universidad del Norte, 2018'Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de regresiónVariablesConsumo eléctricoBarranquillaRegression modelElectric consumptionVariableBarranquillaCONSTRUCCIÓN DE UN MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE DESCRIBEN EL CONSUMO ELECTRICO EN LA CUIDAD DE BARRANQUILLA, COLOMBIA.CONSTRUCTION OF A MODEL OF LINEAR REGRESSION TO IDENTIFY THE VARIABLES THAT DESCRIBE THE ELECTRICAL CONSUMPTION IN THE BARRANQUILLA´S CITY, COLOMBIA.articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALProyecto Final Bernal Alejandra-De la Hoz mayra.pdfProyecto Final Bernal Alejandra-De la Hoz mayra.pdfArticulo principalapplication/pdf6274814http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/1/Proyecto%20Final%20Bernal%20Alejandra-De%20la%20Hoz%20mayra.pdf49e3d28beef22f121cec2bb7a9047b8dMD51Modelo de regresión.pngModelo de regresión.pngModelo de regresiónimage/png114598http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/2/Modelo%20de%20regresi%c3%b3n.png91503d0047b670e9a699b1794851a495MD52Modelo de regresion.pdfModelo de regresion.pdfModelo de regresiónapplication/pdf158251http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/3/Modelo%20de%20regresion.pdfc568fcad4b9603aac08ecdd9020a5b19MD53Regression model.pngRegression model.pngimage/png22170http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/4/Regression%20model.pngf2e6857e30db9b5662f93c4bae92b30bMD54Regression model.pdfRegression model.pdfapplication/pdf218685http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/5/Regression%20model.pdfe51928e8991f0df95054d186a3871cadMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8311/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5610584/8311oai:172.16.14.36:10584/83112018-11-30 11:22:44.156Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |