MODELO ESTADÍSTICO PARA ESTIMAR LA POBLACIÓN QUE RECIBE AYUDA HUMANITARIA POR DESASTRES EN EL PERÚ
DOI:
https://doi.org/10.24039/rtb20151321556Palavras-chave:
Ayuda Humanitaria, modelos de regresión lineal múltiple, modelo estadístico, Perú, Población damnificada por desastresResumo
El presente trabajo de investigación tiene como propósito diseñar un modelo estadístico para estimar la población que recibe ayuda humanitaria a las poblaciones afectadas por desastres en el Perú, para tal efecto se han utilizado diez variables; emergencias ocurridas en el Perú (X 1), población damnificada (X2), población afectada (X3), viviendas destruidas (X4), viviendas afectadas (X5), hectáreas de cultivo perdidas (X6), hectáreas de cultivo afectadas (X7), las
probabilidades de ocurrencia de emergencias y desastres (X8), emergencias por tipo de fenómenos ocurridas en el Perú (X9) y emergencias por regiones naturales (X10). Los datos corresponden a 52327 registros del periodo 2003-2014 y provienen del Sistema Nacional de Información para la Respuesta y Rehabilitación (SINPAD) que el Instituto Nacional de Defensa Civil del Perú (INDECI) dispone y funciona en Plataforma Web, cuyo registro de las emergencias
y desastres está a cargo de los gobiernos regionales en todo el territorio peruano a través de los Centros de Operaciones de Emergencias (COES). Los datos utilizados en el diseño de los modelos fueron clasificados por trimestres. Para el diseño del modelo de la hipótesis principal se trabajaron con ocho variables, sin embargo solo tres variables han explicado mejor el modelo, donde los coeficientes de correlación (R), determinación (R2), Durbin y Watson (D), prueba F que valida el modelo y la Prueba t-Student, que comprueban la validez, consistencia y confiabilidad de los parámetros y están dentro del rango de aceptación. El modelo de regresión lineal múltiple para estimar la población que recibe ayuda humanitaria por desastres (y) fue: y = 72.455,731 +
0,417X2 + 0,405X3 - 3.292.452,345X8. También se diseñaron los modelos de regresión por tipo de fenómeno y las variables seleccionadas fueron priorizadas mediante la regla de Pareto, en donde el 80% de los daños fueron causados por el 20% de los fenómenos, ello por contar con un registro de veinte fenómenos, quedando para el diseño de tres modelos los siguientes fenómenos: heladas, inundaciones y lluvias, e incendios, teniendo los modelos significativos. Para las heladas el modelo de regresión fue y = 5.025,805 + 0,811X2 + 0,614X3 - 198.311,9X8. Para el diseño del modelo de Inundaciones y lluvias fue: y = - 0,145 + 0,109X2 + 0,966X3 - 0,114X4 + 0,449X8. Finalmente para el diseño del modelo por incendios ocurridos en el Perú fue: y = - 49,914 +
0,520X2 + 0,966X3 + 24.573,03X8. Así mismo se ha diseñado tres modelos de regresión lineal múltiple para las regiones naturales de costa, sierra y selva. Para la costa el modelo fue: y= 28.469,5 + 0,358X8 + 0,768X2 -1.736.203,8X3, para la sierra el modelo fue: y = 13.803,888 + 0,891X2 + 0,253X3, y para la selva se tiene el modelo: y = 909,070 + 0,420X2 + 0,430X3. Esta herramienta estadística ayudará a atender a la población afectada por desastres en el Perú.
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