Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C.
El proyecto pretende determinar dotaciones netas residenciales a través de la relación de: mediciones realizadas por la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá EAAB-ESP, datos históricos y la aplicación del reglamento técnico del sector de agua potable y saneamiento básico (RAS). Estas medic...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22328
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/22328
- Palabra clave:
- Consumo de agua
Dotación neta residencial
Regresión lineal múltiple
Variable categórica
Ingeniería Civil - Tesis y disertaciones académicas
Dotaciones
Costo y nivel de vida
Canasta familiar
Water consumption
Net residential provision
Multiple linear regression
Categorical variable
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id |
UDISTRITA2_8f40e24e8ce3782369d3222c1b594891 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22328 |
network_acronym_str |
UDISTRITA2 |
network_name_str |
RIUD: repositorio U. Distrital |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv |
Determination of net residential provisions using multiple regression with categorical variable for each socioeconomic stratum of the city of Bogotá D.C. |
title |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
spellingShingle |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. Consumo de agua Dotación neta residencial Regresión lineal múltiple Variable categórica Ingeniería Civil - Tesis y disertaciones académicas Dotaciones Costo y nivel de vida Canasta familiar Water consumption Net residential provision Multiple linear regression Categorical variable |
title_short |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
title_full |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
title_fullStr |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
title_full_unstemmed |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
title_sort |
Determinación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C. |
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Zamudio Huertas, Eduardo |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Consumo de agua Dotación neta residencial Regresión lineal múltiple Variable categórica |
topic |
Consumo de agua Dotación neta residencial Regresión lineal múltiple Variable categórica Ingeniería Civil - Tesis y disertaciones académicas Dotaciones Costo y nivel de vida Canasta familiar Water consumption Net residential provision Multiple linear regression Categorical variable |
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Ingeniería Civil - Tesis y disertaciones académicas Dotaciones Costo y nivel de vida Canasta familiar |
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv |
Water consumption Net residential provision Multiple linear regression Categorical variable |
description |
El proyecto pretende determinar dotaciones netas residenciales a través de la relación de: mediciones realizadas por la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá EAAB-ESP, datos históricos y la aplicación del reglamento técnico del sector de agua potable y saneamiento básico (RAS). Estas mediciones fueron ejecutadas en cinco zonas de servicio de la ciudad de Bogotá con la instalación de 320 micro medidores, por lo que se realizo una solicitud de información a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá EAAB-ESP. Posteriormente se realizo la recolección de datos para el cálculo de la dotación neta residencial de cada zona de servicio y de cada estrato socioeconómico de la ciudad de Bogotá por el método expuesto en el reglamento técnico del sector de agua potable y saneamiento básico (RAS). A partir de las dotaciones netas residenciales de cada estrato socioeconómico y a la cantidad de habitantes se empleara la regresión lineal múltiple con variable categórica. Finalmente se estableció como alternativa al reglamento técnico una solución analítica que tenga en cuenta condiciones cualitativas y no solo cuantitativas. |
publishDate |
2019 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2019-11-14T18:14:31Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2019-11-14T18:14:31Z |
dc.date.created.spa.fl_str_mv |
2019-07-15 |
dc.type.degree.spa.fl_str_mv |
Monografía |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11349/22328 |
url |
http://hdl.handle.net/11349/22328 |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
pdf |
institution |
Universidad Distrital Francisco José de Caldas |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/12/TangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf.jpg http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/13/LicenciayAutorizacion2019.pdf.jpg http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/11/license.txt http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/6/TangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/10/LicenciayAutorizacion2019.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
6ed2e56cccdf9824deb2eddf8c4a7003 ec39799955a816bb76912dae1d44195a da5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083 271643447cd3142f738d235b385e3b10 0c3b2284243159ac29aff5b59be76b86 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@udistrital.edu.co |
_version_ |
1814111244345409536 |
spelling |
Zamudio Huertas, EduardoTangarife Beltrán, Jesús AlexisRodriguez Paez, Diego Alexander2019-11-14T18:14:31Z2019-11-14T18:14:31Z2019-07-15http://hdl.handle.net/11349/22328El proyecto pretende determinar dotaciones netas residenciales a través de la relación de: mediciones realizadas por la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá EAAB-ESP, datos históricos y la aplicación del reglamento técnico del sector de agua potable y saneamiento básico (RAS). Estas mediciones fueron ejecutadas en cinco zonas de servicio de la ciudad de Bogotá con la instalación de 320 micro medidores, por lo que se realizo una solicitud de información a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá EAAB-ESP. Posteriormente se realizo la recolección de datos para el cálculo de la dotación neta residencial de cada zona de servicio y de cada estrato socioeconómico de la ciudad de Bogotá por el método expuesto en el reglamento técnico del sector de agua potable y saneamiento básico (RAS). A partir de las dotaciones netas residenciales de cada estrato socioeconómico y a la cantidad de habitantes se empleara la regresión lineal múltiple con variable categórica. Finalmente se estableció como alternativa al reglamento técnico una solución analítica que tenga en cuenta condiciones cualitativas y no solo cuantitativas.The project aims to determine net residential provisions through the relation of: measurements made by Empresa de Acueducto y Alcantarillado of Bogotá (EAAB-ESP), historical data and the application of the Technical Regulation of the Potable Water and Basic Sanitation Sector (RAS). These measurements were carried out in five service areas of Bogotá with the installation of 320 micro meters, from this, a request for information was made to the Empresa de Acueducto y Alcantarillado of Bogotá (EAAB-ESP). Thereafter, the data collection was carried out in order to carry out the calculation of the net residential provisions of each service area and of each socioeconomic stratum of Bogotá; using the method set out in the Technical Regulation of the Potable Water and Basic Sanitation Sector (RAS). From the net residential provisions of each socioeconomic stratum and the number of inhabitants, multiple linear regression with a categorical variable will be used. Finally, an analytical solution was established as an alternative to the technical regulation, which would take into account not only the qualitative conditions but also the quantitative conditions.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Consumo de aguaDotación neta residencialRegresión lineal múltipleVariable categóricaIngeniería Civil - Tesis y disertaciones académicasDotacionesCosto y nivel de vidaCanasta familiarWater consumptionNet residential provisionMultiple linear regressionCategorical variableDeterminación de dotaciones netas residenciales empleando regresión múltiple con variable categórica para cada estrato socio-económico de la ciudad de Bogotá D.C.Determination of net residential provisions using multiple regression with categorical variable for each socioeconomic stratum of the city of Bogotá D.C.Monografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILTangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf.jpgTangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5203http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/12/TangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf.jpg6ed2e56cccdf9824deb2eddf8c4a7003MD512open accessLicenciayAutorizacion2019.pdf.jpgLicenciayAutorizacion2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10717http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/13/LicenciayAutorizacion2019.pdf.jpgec39799955a816bb76912dae1d44195aMD513open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87163http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/11/license.txtda5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083MD511open accessORIGINALTangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdfTangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1396701http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/6/TangarifeBeltranJesusAlexis2019.pdf271643447cd3142f738d235b385e3b10MD56metadata only accessLicenciayAutorizacion2019.pdfLicenciayAutorizacion2019.pdfapplication/pdf3941165http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22328/10/LicenciayAutorizacion2019.pdf0c3b2284243159ac29aff5b59be76b86MD510metadata only access11349/22328oai:repository.udistrital.edu.co:11349/223282023-06-13 11:26:12.72metadata only accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.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 |