000 y una tasa de 6 anual ao inters 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Info iconThis preview shows page 1. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: 104,8 1996 5 127 635 25 121,8 15 439 1487 55 Suma b = 5 * 1487 - 15(439) = 17 ; a = 439 - 17(3) = 36,8 5 * 55 - (15)2 ^ Proyección: Y = 36,8 + 17x Año 1997: 36,8 + 17(6) = 138,8 Año 1998: 36,8 + 17(7) = 155,8 Año 1999: 36,8 + 17(8) = 172,8 5 MANUAL DE FORMULACION, EVALUACION YMONITOREO DE PROYECTOS SOCIALES ii. 129 Regresión múltiple. En este caso el modelo incluye más de una variable independiente para la estimación de la demanda o del impacto. La ecuación pasa a ser: Y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + b4 x4 +. .. .. .. .+bn xn + µ Donde b0 equivale al parámetro a de la ecuación de regresión simple y existe un valor distinto de b para cada variable X. Para calcular la demanda por un servicio de atención primaria de salud podrían seleccionarse como variables independientes, la magnitud de la población objetivo, la tasa de riesgo para las enfermedades más frecuentes, el ingreso de la población, la tasa de desempleo, las condiciones climáticas, etc. Para la estimación de impacto, el modelo debe incluir todos los productos de cada alternativa. Seleccionadas las variables a incluir, se debe obtener una muestra de datos de cada una, sea de un conjunto de poblaciones en un tiempo único o de series cronológicas de una misma población. Para utilizar el análisis de regresión múltiple es preciso definir la manera en que interactúan las variables independientes. Esto significa especificar la forma de la ecuación. Los modelos de regresión presentados permiten analizar funciones en las que la relación entre la variable dependiente (demanda/impacto) y las independientes es lineal. Para ello se deben cumplir una serie de supuestos (homocedasticidad, ausencia de multicolinealidad, esperanza del error igual a cero, correlación entre el error y las X igual a cero, etc.)48. También se pueden utilizar funciones no lineales, de tipo exponencial o multiplicativa: Y = b0 + e b1x1 + µ Y = b0 + b1 x1 (b2 x2 ) + µ El tipo de función debe ser seleccionado teniendo como objetivo lograr la mejor adaptación posible entre el m...
View Full Document

This document was uploaded on 04/07/2014.

Ask a homework question - tutors are online