analisis demanda transporte pet13
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PLANIFICACIN Y EXPLOTACIN
DEL TRANSPORTE
Introduccin al anlisis de la demanda
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by lvaro Fernndez Heredia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Introduccin
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by lvaro Fernndez Heredia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Movilidad = hecho fsico actividad
de desplazarse Actividad con alto
impacto Por qu uno se mueve lo
que se mueve y como se mueve?
1 ACTIVIDAD DERIVADA
Relacin directa entre territorio y transporte
A destacar 2 aspectos.. 2 ELECCIN DE INDIVIDUOS en
relacin a sus propios intereses y dentro de las
posibilidades que el sistema les ofrece / condiciona
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Porqu los modelos son importantes? Modelos pretenden estimar la demanda de transporte
que se realizarn en el futuro en diferentes escenarios. Maximizar la rentabilidad (alcance de objetivos) de las
actuaciones. Establecer prioridades de Inversin - actuacin. Ayuda a
la toma de decisiones
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Relacin Territorio-Transporte
ACTIVIDADES / USOS DEL SUELO
TRANSPORTE
Territorio
Oferta
Actividades
Demanda
Sistema de Transportes
Oferta
Desplazamientos
DemandaEquilibrioEquilibrio
Demanda de
transporte
Accsibildades Desutilidades
Costes
Demanda de Transportes
Sistema Territorial Sistema Transporte
Demanda satisfecha
Demanda inducida - AVE
Demanda potencial
Demanda derivada
Equilibrio oferta-demanda : equilibrio inestable (dinmica)
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La importancia de una correcta prediccin de la demanda es mayor cuanto mayor sea la inmovilidad e inflexibilidad de los recursos asociados a las actividades de transporte (Servicios-Infraestructuras) Fallos en la planificacin = problemas de congestin, seguridad, desarrollos urbanos no deseados, impactos ambientales, derroche de recursos,
Importante= comprensin del proceso de modelado para entender y valorar sus recomendaciones / riesgos. Modelos responden sobre aquellos factores, alternativas explicitamente inlcuidas en las ecuaciones del modelo. Sensibilidad del modelo.
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REALIDAD OBSERVADA
REALIDAD MODELIZADA
REALIDAD SIMULADA
Documentacin Encuestas
Experiencia
Fundamentos Tericos Hiptesis de trabajo
Formulaciones Matemticas
Planteamiento de escenarios Anlisis
Prediccin Simulacin
Generalizacin de los modelos de transporte
PLAN DE ACTUACIN
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Informacin
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a) Inventarios de infraestructuras y servicios existentes (y proyectados)
b) Informacin socioeconmica (y planteamiento de su evolucin)
c) Inventarios de usos de suelos (zonas residenciales, comerciales, industriales,...
d) Movilidad: Encuestas de viajes OD sobre Muestras representativas (segmentos de poblacin), conteos de trfico, velocidades, tiempos de viaje, curvas flujo-velocidad, encuestas cordn o pantalla.
Necesidades Tpicas de informacin: Modelizacin de la Demanda
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Necesidades tpicas de informacin: Inventario de Infraestructura y Servicios: Redes
(arcos y nodos), rutas, tarifas, frecuencias, Informacin Socioeconmica: poblacin, renta,
tamao familiar, nivel motorizacin, ... Inventarios de Usos del Suelo. Actividades y su
localizacin (zonas) Informacin de movilidad. Encuestas de viaje,
conteos, aforos de trfico,,
Anlisis de la demanda actual.
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Metodologas trabajo de campo: Aforos. Recuento numrico de una determinada variable. Usuario no participa (automticos o manuales - observacin directa)
Encuesta sobre una muestra representativa. Usuario participa.
Tipos de encuestas:
Encuestas en la va pblica Pantalla Cordn
Encuestas domiciliarias o en los puestos de trabajo Agente entrevistador (cara a cara) Telefnicas Por correo Por Internet
Encuestas en el medio de transporte
Demanda Satisfecha
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Tipos de encuestas: datos a recoger CONTEOS y AFOROS
nmero de vehculos/ viajeros/ ocupacin Velocidad TP: curva de sube y baja ocupacin por tramo. Oscilograma de carga
E. ORIGEN-DESTINO (Cross section Seccin transversal) Informacin del Hogar. caractersticas socioeconmicas como tamao
hogar, ingresos,
Informacin del individuo: actividad, edad, sexo, Informacin de sus desplazamientos: origen/destino, hora, modo, variables
explicativas eleccin modo,
PANEL DE USUARIOS (Continuas) Evolucin comportamiento de eleccin Contraste con estrategias de transporte
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Hogar Localizacin Tipo de Vivivienda Tamao de hogar Estructura Familiar Ingresos Nmero de vehculos Situacin de Propiedad de la vivienda
Individuales Gnero Ao de nacimiento Empleado Nmero de empleos Nmero de horas trabajadas a la semana Tipo de ocupacin Disponibilidad de licencia de conducir Motivos de no-movilidad Nivel de educacin Discapacidad Nacionalidad Disponibilidad de abono de transportes
Vehculo Tipo de vehculo Nmero de vehculos en el hogar Tipo de propulsin
Actividad Hora de inicio Propsito Actividad de origen / actvidad de destino Localizacin Medios de Transporte Etapas Ocupacin media Tiempos percibidos Disponibilidad aparcamiento en destino Costes
Campos tpicos Informacin encuestas de movilidad
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Caracterizacin del Hogar
Indice Motorizacin
Cuestionario (EDM 96)
Composicin del hogar
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Edad Actividad
Disponibilidad hacia Tte Pblico
Cuestionario (EDM 96)
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Origen - Destino
Motivo Horas
Modo Desutilidad Tte Pblico
Desutilidad Tte Privado
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Encuestas domiciliarias Conocer las pautas de movilidad de todos los tipos desplazamientos Completar informacin socioeconmica
Encuestas en el transporte colectivo
Caracterizar a los viajeros de cada modo detalladamente (PR) En el caso de las PD, valorar la respuesta a servicios o modos alternativos Investigar sobre la calidad percibida
Encuestas en el transporte privado-
Caracterizar a los viajeros y viajes en vehculo Pantalla / Cordn
Aforos en Transporte pblico
Volmenes totales Distribucin por periodos, paradas, tipos de tarifas, ocupaciones,..
Aforos al transporte privado
Volmenes totales, composicin (tipos de vehculos) del trfico, ocupacin, movimientos en intersecciones.
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Encuestas general: obtencin informacin
Estructura temporal (transversales- continuas)
Divisin zonal: zonas internas, zonas externas - Tamao muestra,
- Estratificacin (Tamao hogar, motorizacin, ingresos,)
- Correccin y expansin
Periodificacin de la encuesta - EPOCA/DA
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Muestreo - Conceptos clave La recogida de informacin es esencial para
desarrollar los modelos de demanda de transporte.
La informacin consiste en observaciones de muestras de diferentes grupos de poblacin
La informacin debe proveer la mayor cantidad de informacin al menor coste posible
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Tipos de encuestas: naturaleza informacin
PREFERENCIAS REVELADAS:
PREFERENCIAS DECLARADAS:
radiografa situacin real (RP-revealed preferences) Utilizacin de los modos de transporte (demanda y su
distribucin por medios, temporal, geogrfica, etc.) Funcionamiento del sistema de transportes (tiempos de
viaje, transbordos, etc.) Aceptacin de las medidas implantadas
comportamiento en situaciones hipotticas (alternativas o futuras) (SP- stated preferences)
Ranking: ordenacin de opciones Eleccin de opcin preferible Potenciales diferencias entre lo que se declara y lo
que realmente harn (sesgos)
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Modelo clsico de cuatro etapas
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como es el proceso de modelado clsico? 4 Etapas. Secuencia de pasos-modelos para responder a cuestiones como: 1.- Cmo ser el rea de estudio en el futuro
Cunta poblacin. Situacin demogrfica futura
Nivel de actividad y desarrollo econmico. Dnde se localizarn las actividades
2.- Cmo sern las pautas de movilidad futuras? Cuntos viajes desplazamientos se
realizarn De dnde a dnde irn los viajes Qu modos de transporte utilizarn Qu rutas usarn Cul ser el impacto o los efectos de esta
demanda de transporte.
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MODELIZACIN Recogida de
datos y muestreo
Desarrollo del modelo y
tcnicas de modelizacin
Evaluacin y validacin del
modelo
Utilizacin y evaluacin de los resultados
Propsito con que se est construyendo el modelo Variables que se debieran incluir y son controlables Nivel de Agregacin que se ha de utilizar Tratamiento del Tiempo Modelo Terico que sustenta el propsito del modelo Tcnicas estadsticas y matemticas disponibles para construir el modelo Mtodos para calibrar y probar (Validar) el modelo
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Generalizacin de los modelos de transporte
FENMENO ANALIZADO
ABSTRACCION DE ASPECTOS
RELEVANTES
MODELO
Teora del Comportamiento del Consumidor
Modelos Descriptivos Predictivos / Planificadores Deterministas Estocsticos Estables Dinmicos Agregados Desagregados Secuenciales - Directos
Una descripcin simplificada de un sistema, procesos, etc, desarrollado para la comprensin emprica o terica. La representacin conceptual o mental de algo.
Variables (exgenas endgenas)- Parmetros-Relaciones-Algoritmo Simplificacin de la realidad
variables estimadas, inputs y desechadas Errores de la Muestra
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Modelizacin de la OFERTA
Generalizacin de los modelos de transporte
Modelizacin de la DEMANDA
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Centroide
Zonificacin =Discretizacin del territorio
Cmo un es representado para un anlisis computacional
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Dos dimensiones claves:
TAMAO NMERO
f(Tipo de estudio) ESTRATGICO DETALLADO
f(Recursos)
Interesa sea compatible con divisiones administrativas Tamao tal que la concentracin de actividades en un centroide no produzca gran error Interesa que sean zonas homogneas en cuanto a usos, composicin poblacin, ... Los lmites de zonas compatibles con pe: zonificaciones anteriores, lneas pantalla,...
Zonificacin
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GRAFO RED MODELIZADA
NODOS
ARCOS
Redes - Modelizacin de la oferta
Velocidad, capacidad, carriles, carril-bus,
IMD, % pesados, factor de hora punta, fin
semana
...
Permisividad en Giros
Penalizaciones por Giro
...
Comportamiento de los sistemas de
Transporte:
Velocidades, emisiones
Curvas Flujo / Velocidad...
Niveles Jerrquicos de las vas =
F( zonificacin, objetivos modelo)
Qu ofrece el sistema de transporte para satisfacer las necesidades de movimiento de los viajeros en el rea de
estudio.
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Lneas Servicios Autobs
Lneas- Servicios Metro
Oferta de Tte Pblico
GRAFO RED MODELIZADA
TP: Lneas, Servicios, n autobuses,
velocidades, capacidad autobuses,frecuencias,
tarifas, coste,etc.
Redes - Modelizacin de la oferta
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Centroide Conector
Redes - Modelizacin de la oferta
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Modelos de Planificacin
El modelo de demanda en cuatro fases
Modelos, previsiones, escenarios
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Modelo clsico de transportes: Modelo de 4 etapas Se parte de una zonificacin y un grafo
Eleccin de un itinerario
Eleccin de destino
Decisin de viajar
Eleccin de modo de transporte
Puede aplicarse en una etapa M. Demanda Directa
Demanda
Oferta
Equilibrio
Sigue la conducta terica del viajero
Cada Pregunta se formula economtricamente += ),( viajerosviaje XXfY
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Zonas y redes Datos del ao base
Datos de aos futuros
Base d e d ato s
A o s b ase Fu tu ro s
Generacin de viajes
Distribucin de viajes
Reparto modal
Asignacin de viajes
Evaluacin
Itera
cione
s Caractersticas
Socio Demogrficas y
Territoriales Caractersticas
Origen, Atraccin de destino,
Rozamiento de la relacin
Caractersticas de medios/servicios de
transporte + Individuo
Caractersticas de las rutas -
restricciones de capacidad
ESTRUCTURA MODELO 4 ETAPAS
hago el viaje o no
con qu destino
en qu modo
por qu ruta
Viajes producidos y generados en cada zona
Tabla Origen Destino de los desplazamientos
Tabla O-D por cada Modo de Transporte
Asignacin de Ruta
Modelo - Calibracin
OutPuts Inputs
Algoritmo
),()( ijjiij GZXfkY =
))(()( kXfkY ii =
)),(()( kmijm mkufkY +=
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Modelos de Planificacin
El modelo de demanda en cuatro fases
Ejes viarios para un escenario concreto
Vista del centro de Bilbao:
volmenes, intercomunicaciones, velocidades
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Flujos Observados
Fluj
os M
odel
ados
Calibracin
Modelo - Calibracin
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Situacin actual Horizonte futuroCorto plazo: 1 aoMedio plazo: 5 aosLargo plazo: 10-20 aos
SinActuacin
variables representativas:
trficos, niveles de congestin,
tiempos de viaje, etc.
Crecimiento situacin actual debido
a variables exgenas: poblacin,
comercios, etc.
ConActuacin
Modificacin situacin actual:
nuevas carreteras, lneas,
conexiones, etc.
Crecimiento trfico y actuaciones:
modificacin variables
representativas
Escenarios de Modelizacin - Evaluacin
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RECOLECCIN DE INFORMACIN Facilidades de transporte: Infraestructura,
gestin, servicios Usos del Suelo: Residencias, empleos, ... Viajes: OD, Motivos,...
PREDICCIN DE VARIABLES SOCIOECONMICOS Y USOS DEL SUELO
Poblacin Actividad Econmica Tasas de Motorizacin, Ingresos ....
CALIBRACIN DEL MODELO Generacin Distribucin Reparto Modal Eleccin de ruta
DEMANDA FUTURA
MODIFICACIN DE LA OFERTA Nuevas Infraestructuras Servicios Polticas de transporte ....
RESPUESTA DEL MODELO
MODELO
Escenarios de Modelizacin - Evaluacin
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Modelos de Planificacin
En pocas palabras: todas las poblaciones, viviendas, lugares de trabajo, carreteras, nmeros de carriles, lmites de velocidad, seales, lneas de transporte pblico, paradas, intervalos entre servicios, velocidades medias
Interacciones espaciales Matriz origen-destino (O/D)
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Modelos de Planificacin
Las cifras de las previsiones pueden emplearse fcilmente para "enterrar un proyecto o mantenerlo "vivo aunque no merezca la pena
Los modelos se usan a menudo como "cajas negras
Es fcil manipularlos para lograr resultados que se adapten a los deseos del usuario
Como no se suelen realizar "autopsias" a los proyectos, no falta gente dispuesta a predecir el futuro
El modelo de demanda en cuatro fases
No son orculos / No previsiones pero todo el mundo tiene un
modelo en mente La creacin de modelos no es
ms que una abstraccin mental No hay que tener miedo a
modelar una conducta determinada, aunque sta no est en los libros
Los modelos (y las simulaciones) pueden ser herramientas de aprendizaje
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Modelos de Planificacin
Para saber ms sobre proceso de anlisis y modelacin: Modelling Transport por Ortuzar, J. de D. y Willumsen, L.G., John Wiley, NY, 3
Edicin,2001 Travel Estimation Techniques for Urban Planning Informe 365 del NCHRP, 1998 Manuales de usuario de los paquetes comerciales (Trips, Emme2, Tranplan,
QRSII, MinUTP, Tp+, Vissum, etc.)
Cuestiones emergentes: Herramienta creada para una finalidad distinta: nueva infraestructura vial. Hoy,
su uso se centra en la gestin del sistema Expansin en horas punta y demanda inducida Sustitucin de viajes? Impacto de las tecnologas de la informacin? Descripcin de las condiciones medias ideales Previsin: permanecen constantes los parmetros bsicos? proceso de
retroproyeccin (backcasting)? Cuestin subyacente: las elecciones individuales reas que precisan mayor anlisis:
Tipos de propiedad del automvil (variable bsica) Ocupacin por automvil (variable bsica) Transporte y distribucin de bienes, taxis,
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Modelo clsico de cuatro etapas
Generacin de viajes
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Variables explicativas- Seleccin y Anlisis Atraccin:
Localizaciones dnde los motivos del viaje son satisfechos.
Describen atributos de localizacin: usos del suelo, densidad,..
Variables ligadas a la atraccin Oportunidades ofrecidas: puestos de trabajo, superficie centros
comerciales, etc. Servicios (Grandes almacenes, Oficinas de la Administracin) Oferta de transporte pblico Dificultad de acceso (acceso)
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Mtodos de Generacin de Viajes
Mtodo del factor de crecimiento Anlisis por categoras Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)
Objetivo: estimar viajes (por hogar, por zona), en base a relaciones (a definir) que
usan datos disponibles.
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Mtodo del factor de crecimiento
Mtodo del factor de crecimiento. Mtodo rpido, pero poco preciso. Expresin bsica:
Estimacin de Fi = a partir de la evolucin de las variables socioeconmicas que explican los viajes.
P.E.
itiFiT =
oi
oi
oi
ni
ni
ni
iTMIPTMIPF
=
Validar para: 2000 hogares 2 estratos (c/s coche) Tasas de generacin:
C= 6 Viajes /da SC = 2,5 viajes / da
P e I = Cte.
ocrecimient de factorFii zona la de actuales viajestii zona la de futuros viajes Ti
donde,
=
=
=
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Mtodo de Anlisis por Categoras
Generacin de viajes: p = propsito i = zona h = tipo de hogar ai(h) = nmero de hogares del tipo h en
zona i tp(h) = ratio de viajes para los viajes de
tipo p y tipo de hogar h
=h
pi
pi hthaG )()(
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Mtodo de Anlisis por Categoras
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Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR) Planteamiento de la Funcin: Relacin lineal
donde:
i son los parmetros del modelo y
xi las variables independientes asociadas a la variable dependiente (generacin o atraccin de los viajes).
=
+=n
kikki XG
1
Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)
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Variables continuas discretizadas (p.e. Ingresos, edad)
Variables discretas (disponibilidad automvil, tipo de residencia,)
Tipo de residencia:
1= Piso 2= Casa unifamiliar
3= Apartamento 4= Otros
4 variables con valor [0,1]
Ingresos: 1= menos de 6000 2= 6.000 - 12.000 3= 12.000 - 24.000 4= 24.000 48.000 5= 48.000 90.000 6= ms de 90.000
Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)
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Variables no-lineales Las variables xi deben entrar en forma
lineal Transformacin (logartmica elevar a potencia -)
Usar Variables mudas dummy (N intervalos discretos cada uno tratado separadamente en el modelo).
Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)
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Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR) No hay lmite en el nmero variables que
pueden aparecer en el modelo, siempre que no estn relacionadas linealmente =multicolinealidad. Cada variable debe explicar su inclusin en la
regresin Cada variable que se incorpore debe mejorar
la explicacin del resultado respecto a la regresin sin inclusin.
Las extrapolaciones a futuro pierden precisin a medida que aumenta el plazo de prediccin.
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Resumen del proceso
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Ejemplo 1:
En una pequea rea urbana se han observado que se producen diariamente un volumen de viajes (en miles):
Zona Viajes-V
1 1,960
2 0,905
3 4,684
4 5,480
5 2,900
Se pretende calibrar un modelo de generacin polinmico que explique el volumen generado en funcin de las variables exgenas:
P: Poblacin en miles de habitantes W: Viviendas en la zona en miles A: Autobuses diarios
Se dispone de las siguientes informaciones asociadas a dichas variables:
Zona P W A
1 10 3.0 20
2 5 1.0 10
3 25 6.0 40
4 30 6.2 45
5 15 4.2 25
AWPV ++=
V = 0,16693 P + 0,15371 W 0,01048 A
Posibles soluciones, con una regresin con Excel:
V = 0,05994 + 0,181761 P + 0,17291W - 0,024342 A
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Una empresa de autobuses, presta servicio a las poblaciones en el entorno de una capital de provincia.
Al acercarse las Fiestas de Navidad, ha considerado la posibilidad de aumentar su servicio, para atender a los viajes se generan en los pueblos del entorno.
Ha observado que los viajes aumentan al acercarse el da de Navidad. Por ello se plantea estimar el nmero de viajeros por una frmula exponencial del tipo pktV =donde
V Nmero de viajeros en miles de personas. t Das que faltan hasta la Fiesta. p Poblacin en miles de personas. A B
Hab. 10.000 25.000 Das rest. Viajeros Das Rest. Viajeros
7 2080 7 3960 4 2760 4 5240 1 5510 1 10470
Valores observados de aos anteriores
V = 8,6 t -0,5 p0,701
Ejemplo 2:
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pktV =Ejemplo 2: Datos disponibles
P t v 10000 7 2.080 10000 4 2.760 10000 1 5.510 25000 7 3.960 25000 4 5.240 25000 1 10.470
Lo convierto en un modelo lineal
log V = log k + log t + log p
Datos linealizados logp logt logv
4,0000 0,8451 3,3181 4,0000 0,6021 3,4409 4,0000 - 3,7412 4,3979 0,8451 3,5977 4,3979 0,6021 3,7193 4,3979 - 4,0199
Aplicamos nuevamente el ajuste de regresin con mnimos cuadrados y el modelo resultante es:
V = 8,655 t -0,5 p 0,701
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Modelo clsico de cuatro etapas
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Modelo clsico de cuatro etapas
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Modelo clsico de cuatro etapas
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