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Título : Modelos de regresión lineal para predecir el consumo de agua potable
Otros títulos : Linear regression models for predicting drinking water consumption
Autor : Arellano, Alfonso
Peña, Daniela
Palabras clave : Agua potable
modelos matemáticos
predictores
Fecha de publicación : 1-jun-2020
Editorial : Riobamba: Universidad Nacional de Chimborazo
Citación : Arellano, A., & Peña, D. (2020). Modelos de regresión lineal para predecir el consumo de agua potable. NOVASINERGIA, ISSN 2631-2654, 3(1), 27–36. https://doi.org/10.37135/ns.01.05.03
Citación : NOVASINERGIA, 2020;Vol. 3, No. 1, diciembre-mayo (27-36)
Resumen : Esta investigación proporciona dos modelos predictores de consumos de agua potable para el sector residencial, que les serviría a los proyectistas para definir las dotaciones requeridas por una población. El estudio considera las variables que inciden enel consumo de agua potabley los agrupa en sociodemográficos, socioeconómicos, gestión y calidad del agua, y climatológicos. Se realizaron regresiones lineales múltiples y se obtuvieron los coeficientes que contribuyen a definir los dos modelos matemáticos. Un modelo calcula el consumo per cápita semestral (CPC/est.s) con la información de cada estrato socioeconómico (R2ajustado=80.87%) pero requiere 19 variables. El Segundo modelo estima el consumo per cápita mensual ponderado (CPC/p.m) (R2ajustado=38.88%) y requiere solo 6 variables. La variable gestión y calidad del agua y la demografía son significativos en el consumo semestral. Las variables humedad y temperatura máxima correspondientes al factor climatológico tienen incidencia predominante en el consumo mensual. Los dos modelos pueden ser aplicados para predecir los consumos de una población y garantizar una dotación racional del recurso en los sistemas de distribución. Por la naturaleza dinámica de las variables, se debe actualizar permanentemente la información con la finalidad de garantizar la sostenibilidad de los resultados.
Descripción : This research provides two predictor models of drinking water consumption for the residential sector. They would serve the designers to define the endowments required by a population. Variables affecting drinking water consumption are grouped into sociodemographic, socioeconomic, water management and quality, and climatological. Multiple linear regressions are performed. Variable coefficients are obtained to define two mathematical models. A model calculates the six-monthly per capita consumption (CPC/est.s) with information about each socioeconomic level (R2 adjusted=80.87%). It requires 19 variables. The second model estimates weighted monthly per capita consumption (CPC/p.m) (R2 adjusted=38.88%). It requires six variables. The water management and quality and demography variables are significant in the six-monthly per capita consumption. The climatological variables humidity and maximum temperature have predominant incidences in weighted monthly per capita consumption. The two models can predict water consumption to ensure a rational resource endowment in distribution systems. Because of the variables' dynamic nature, the information should be updated continuously to ensure the results' sustainability.
URI : http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/7376
ISSN : 2631-2654
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