Título : |
Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Juan Alberto Arratia Huamani, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2010 |
Número de páginas: |
79 páginas |
Il.: |
diagramas, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD - ROM |
Nota general: |
Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadistico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA: |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63666 |
Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 [texto impreso] / Juan Alberto Arratia Huamani, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 79 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD - ROM. Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA: |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63666 |
Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Arratia Huamani, Juan Alberto -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadistico e Informático
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