Desarrollo de un modelo estadístico predictivo aplicando regresión lineal múltiple para determinar la demanda energética en la universidad Rafael Landívar, campus San Luis Gonzaga S.J, de Zacapa como un modelo replicable para el diseño de sistemas híbridos de energía renovable /
Description
El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo de regresión lineal múltiple utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios, con el fin de predecir la demanda energética del campus San Luis Gonzaga de la Universidad Rafael Landívar, en Zacapa, Guatemala. mediante el uso del software de Jupyter Notebooks en la plataforma Kaggle. Evaluando su efectividad, validando cinco supuestos estadísticos y comparándolo con el consumo energético del Campus. Para alcanzar este objetivo, se adaptó la metodología planteada por la Universidad de Pensilvania la cual se adaptó al contexto de la investigación, esto incluyó el uso del método de mínimos cuadrados ordinarios para ajustar el modelo de regresión. Se desarrolló un modelo lineal de tres variables, donde los resultados obtenidos muestran que el modelo es una herramienta efectiva y estable, con un error porcentual absoluto medio de 12.32%, para predecir la demanda energética del Campus. Con un R-cuadrado de 0.60 y ajustado de 0.51, además, el estadístico F de 6.49 y la probabilidad de este de 0.006. Donde se validó la linealidad, independencia, normalidad, homocedasticidad y ausencia de multicolinealidad del modelo. Por lo que el modelo desarrollado demostró su significancia estadística y aplicabilidad práctica. Este estudio ofrece una base sólida para futuras investigaciones, aplicaciones en el campo de la energía y demuestra el valor de la integración de herramientas estadísticas avanzadas combinadas con matemática computacional, para la toma de decisiones estratégicas para la gestión energética.Tesis de Grado
Tesis Licenciatura (Ingeniería Química Industrial) URL, Facultad de Ingeniería
Modo de acceso: Internet.