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análisis de métodos cuantitativos
Tipo: Exámenes
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MODELO DE ESTUDIO DE LA CALIDAD DEL TERRENO
MODELO DE ESTUDIO MACROECONÓMICO DESDE EL AÑO 1946 HASTA 2016 EN PANAMÁ (PIB – IMPORTACIONES).
Presentado por: Dra. Ana Lorena Chang Chevalier Doctorando en Gerencia
FASES DEL PROCESO DE
INVESTIGACIÓN
Morfología del terreno Vegetació n Agua Color Contexto Escénico Rareza Actuación Humana Pendiente (s) Erosionabili ad (E) d
Capacidad de regeneración ( R)
Diversidad de vegetación (D)
Contraste vegetación/suel o (CV)
Contraste roca y suelo ( C) Antropizaci ón (FA) Morfología del terreno 1
Vegetación
0.0731272 42 1
Agua
0.2417468 89 0.324101 86 1
Color^ 0.2414022 75 0.660225 29 0.328103 04 1 Contexto Escénico
05
0.117561^ - 36
81
34 1
Rareza
0.2959945 01 1 Actuación Humana 0.1934764 97 0.289031 66 0.367496 97 0.484404 49 0.2625646 54 0.128374 67 1
Pendiente (s)
0.8528028^ - 65
0.042874^ - 65
35
0.283069^ - 26
0.2025325^ - 1
0.058742^ - 7
0.0324101^ - 86 1 Erosionabilidad (E)
0.0084033 61 0.550973 17 1 Capacidad de regeneración ( R)
0.0778498^ - 94
15
0.069006^ - 56
46
32
71
0.3076976^ - 94
09
0.118345267 1 Diversidad de vegetación (D)
0.1546720^ - 56
86
65
05
0.10 39830 18
81
22
0.036273^ - 81
Contraste^ 0.235128203^ - 0.026490647^1 vegetación/suel o (CV) 0.1348399 72 0.596558 76 0.388449 3 0.751920 62 0.1576526 85 0.419288 47 0.5124500 39
0.158113 88 0.102490008 - 0.057735027 0.711188775 1
Contraste roca y suelo ( C)
0.1654758^ - 48
12
58
58
97
31
8
05
0.070434513 0.02834101 0.732002405 0.760865075 1 Antropización (FA)
0.079630 55 0.3342855 46 0 .051571 06 0.173828484 0.037662179 0.463928403 0.554478862 0.496333648 1
MATRIZ DE IDENTIDAD
ESTADISTICA DESCRIPTIVA -
HISTOGRAMA
Clase Frecuencia % acumulado Clase Frecuencia
% acumulado 0 27 8.04% 3 214 63.69% 1.5 66 27.68% 1.5 66 83.33% 3 214 91.37% y mayor... 29 91.96% 4.5 0 91.37% 0 27 100.00% y mayor... 29 100.00% 4.5 0 100.00%
3 1.5 y mayor... 0 4.
0
50
100
150
200
250
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
Gráfica # Matriz de Calidad de Terreno
Frecuencia % acumulado
Clase
Frecuencia
REGRESIÓN
Resumen del modelob
Modelo R R cuadrado
R cuadrado ajustado
Error estándar de la estimación
Estadísticas de cambios
Durbin- Watson
Cambio de cuadrado de R Cambio en F df1 df
Sig. Cambio en F 1 .9835 .9672 .970 606.4210 .971 2270.923 1 68 .000.
a. Predictores: (Constante), PIB (X) b. Variable dependiente: Importaciones (Y)
(^) P-Valor = 0.000. Suficientemente pequeña, se aprueba la hipótesis (^) Durbin-Watson = 0.408. Fuera del rango de 1.41 – 2. (^) El modelo no es apto para hacer predicciones
IMP = 0.382 (PIB) - 294. ó
Espuria???
r = 0.9835, Existe una relación directamente proporcional entre las variables PIB e Importaciones.
ANÁLISIS FACTORIAL
CALIDAD
Prueba de KMO y Bartlett Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo , Prueba de esfericidad de Bartlett Aprox. Chi-cuadrado 206, gl 91 Sig. ,
Matriz de componente rotadoa Componente 1 2 3 4 5 Morfología del terreno ,114 -,889 -,243 -,092 -, Capacidad de regeneración ( R)
,092 ,033 -,038 -,042 ,
Pendiente (s) -,108 ,938 ,154 -,033 , Contexto Escénico ,124 -,252 ,227 -,758 , Agua ,159 ,189 ,846 ,058 -, Erosionabilidad (E) ,184 ,726 -,419 ,173 -, Rareza ,198 -,072 ,348 ,798 , Diversidad de vegetación (D) ,538 -,014 ,638 ,081 , Actuación Humana ,557 -,103 ,362 -,149 -, Contraste roca y suelo (C) ,645 ,087 ,669 ,066 -, Vegetación ,647 -,014 ,240 ,476 , Color ,777 -,279 ,229 ,199 , Contraste vegetación/suelo (CV)
,805 -,163 ,385 ,112 ,
Antropización (FA) ,841 ,199 -,093 -,196 -, Método de extracción: análisis de componentes principales. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. a. La rotación ha convergido en 10 iteraciones.
FACTOR 1 0.841-0. FACTOR 2 0.938-0. FACTOR 3 0.846-0. FACTOR 4 0. FACTOR 5 0.
A. FACTORIAL ADECUADO?
SIG 0.00 ≤ ERROR 0. Correlación o identidad??
SERIES DE TIEMPO Y PRONÓSTICO
Media Móvil PIB #N/A #N/A #N/A #N/A 291.0666667 #N/A 303.2333333 #N/A 302.2 5. 306.2333333 4. 317.6666667 13. 336.0333333 17. 353.7333333 18. 370.1333333 17. 386.3666667 16. 412.9666667 24. 433.1333333 23.
Media Móvil Importaciones #N/A #N/A #N/A #N/A 101.5333333 #N/A 103.9 #N/A 95.76666667 4. 94.5 4. 96.83333333 5. 101.1333333 4. 106.3 5. 112.8666667 7. 124.7333333 10. 132.2 10. 137.8666667 8.
(^159131721252933374145495357616569)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
Real Pronóstico (^) Punto de datos
Valor
(^159131721252933374145495357616569)
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
Media móvil Importaciones
Real Pronóstico (^) Punto de datos
Valor
Análisis realizado con K = 3
COMPORTAMIENTO
ANÁLISIS
CLUSTER
Clúster de pertenencia
Caso 3 clústeres 2 clústeres 1: (^1 ) 2: (^2 ) 3: (^) 3 2 4: (^) 3 2 5: (^2 ) 6: (^2 ) 7: (^2 )
Descubrir: (^) Asociaciones (^) Estructuras
Conjunto de datos en grupos O CONGLOMERADOS
DENDOGRAMA
VINCULACIÓN WARD
DISTANCIAS
OBJETOS
Corbatas
Máquina A Máquina B Utilidades $4.00 $6. Horas Horas Corbatas A B Old Smokey 2.00 4.00 24.00 ≤^ 24. Blaze Away 4.00 2.00 24.00 ≤^ 24.
Utilidades CORBATAS 4 4 $40.
MINIMIZAR O MAXIMIZAR FUNCIONES PRODUCTIVIDAD / RECURSOS
RELACIÓN PROPORCIONAL ENTRE 2 VARIABLES
HORAS
Si cada máquina puede utilizarse 24 horas por día y las utilidades en los
modelos son de $4 y $6 respectivamente
“SOLUCIONAR”
NO NEGATIVIDAD “SOLUCIÓN”
SOLVER
