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Evaluación de costos de adaptaciónal cambio climático
en organismos operadores de agua
5.4.1 Análisis de regresión
La estadística descriptiva de las variables del modelo demanda de agua que se describen a
continuación, así como el valor del estadístico Jarque-Bera para contrastar la normalidad de la serie
y su correspondiente nivel de probabilidad asociado, rechazándose la hipótesis nula de normalidad
si dicha probabilidad es muy baja.
Tabla 5. 9 Estadística descriptiva de las variables del modelo de demanda
Estadístico
Q_con
PIB
PRE_prom TEMP_prom
Media
104.6164
6.72E+10
7.9597
19.5663
Mediana
105.0144
6.80E+10
8.2630
19.5000
Máximo
122.6505
7.33E+10
9.1740
20.9636
Mínimo
90.9734
6.10E10
5.5280
18.6000
Desviación estándar
10.6329
4.24E+09
1.1516
0.7271
Simetría
0.2936
-0.2752
-1.0410
0.7346
Kurtosis
2.1002
1.8580
3.0119
2.7354
Jarque-Bera
0.4810
0.5079
1.8062
0.9285
Probabilidad JB
0.7862
0.7757
0.4053
0.6285
Observaciones
10
10
10
10
Los resultados obtenidos del modelo y las pruebas estadísticas a los que fueron sometidos los
datos para soportar su validez, se presentan en la tabla 5.10.
Tabla 5. 10 Resultados del análisis de regresión
Dependent variable: Q_con
Sample: 2002 2011
Method: least squares
Included observations: 10
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PIB
9.67E-10
4.57E-10
2.1150
0.0788
PRE_PROM
-15.1259
1.3641
-11.0884
0.0000
TEMP_PROM
5.2298
1.4099
3.7092
0.0100
R-squared
0.9548
Mean dependent var
104.6164
Adjusted R-squared
0.9322
S.D. dependent var
10.6328
S.E. of regression
2.7672
Akaike info criterion
5.1627
Sum squared resid
45.9471
Schwarz criterion
5.2838
Log likelihood
-21.8139
Durbin-Watson stat
2.5063
