En Chiapas, el uso de combustibles biomásicos1 es la principal fuente de energía en diversas poblaciones rurales y rururbanas, en mayor frecuencia, y en menor frecuencia en centros urbanos.
El presente trabajo tiene como propósito estimar parámetros a partir de la relación entre variables dependientes (VD) y variables independientes (VI) y predecir la VD a partir de varias covariables que expliquen mejor la situación del uso de energías biomásicas en comunidades rururbanas de Chiapas, esto bajo el modelo de capacidad predictiva logit. Para alcanzar el objetivo se tomaron registros de una base de datos construida con información de fuentes primarias.2 Como VD y categórica dicotómica se usó “Tipo de energía usada” (0 = No biomásico, 1 = Biomásico). Como VI predictoras se usaron: “Años de residencia-colonia” (0 = Después de 1980, 1 = Antes de 1980), “Disposición de tanque-gas LP” (0 = No, 1 = Sí), “Disposición de cochera” (0 = No, 1 = Sí), “Disposición de fogón en la vivienda” (0 = No, 1 = Sí). La capacidad de predicción de ocurrencia expuesta por el proceso estadístico fue de 80.6 %. Las VI consideradas en el modelo son altamente significativas en el uso de energías biomásicas. El modelo proporciona confiabilidad y evaluación de datos al momento de decidir la probabilidad de uso de fuentes de energía.
In Chiapas, the use of biomass fuels is the main source of energy in various rural and rururban populations, more frequently, and urban centers, less frequently. The purpose of the present work is to estimate parameters from the relationship between dependent variables (DV) and independent variables (IV) and to predict DV from several covariates that better explain the situation of the use of biomass energy in rururban communities of Chiapas, this under the logit predictive capacity model.
To achieve the objective, records were taken from a database built with information from primary sources. As DV and categorical dichotomous, “Type of energy used” was used (0 = Non-biomasic, 1 = Biomasic). As predictors VI, the following were used: “Years of residence-colony” (0 = After 1980, 1 = Before 1980), “LP gas-tank arrangement” (0 = No, 1 = Yes), “Garage arrangement! (0 = No, 1 = Yes) and “Fireplace arrangement in the home” (0 = No, 1 = Yes). The ability to predict occurrence exposed by the statistical process was 80.6 %. The VI considered in the model are highly significant in the use of biomass energies. The model provides reliability and data evaluation, when deciding the probability of use of energy sources.
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