Potencial de acceso a empleo en el sector industrial (Pae y )

112

113

Cuadro 5.10 Transporte público: correlación de Pearson para variables de distancia, tiempo y potencial de acceso a empleo industrial

Variables

dista ncia_

viaje KM

Tiem po_de _viaje _MIN

man uVT D10

man uVT D10 _divi

dido man uVT R10

man uVT O10

man uVT P10

man uVT D15

man uVT D15 _divi dido

man uVT R15

man uVT O15

man uVT P15

man uVT D20

man uVT D20 _divi dido

manu VTD 20_di vidid o_2

man uVT R20

man uVT O20

man uVT P20 distancia_via

jeKM 1 .567 -

.277 - .277

- .277

- .277

- .277

- .276

- .276

- .276

- .276

- .276

- .263

-

.263 -.263 - .263

- .263

- .263 Tiempo_de_

viaje_MIN .567 1 -

.221 - .221

- .221

- .221

- .221

- .223

- .223

- .223

- .223

- .223

- .210

-

.210 -.210 - .210

- .210

- .210 manuVTD10 -.277 -.221 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .983 .983 .983 .983 .983 .927 .927 .927 .927 .927 .927 manuVTD10

_dividido -.277 -.221 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .983 .983 .983 .983 .983 .927 .927 .927 .927 .927 .927 manuVTR10 -.277 -.221 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .983 .983 .983 .983 .983 .927 .927 .927 .927 .927 .927 manuVTO10 -.277 -.221 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .983 .983 .983 .983 .983 .927 .927 .927 .927 .927 .927 manuVTP10 -.277 -.221 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .983 .983 .983 .983 .983 .927 .927 .927 .927 .927 .927 manuVTD15 -.276 -.223 .983 .983 .983 .983 .983 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTD15

_dividido -.276 -.223 .983 .983 .983 .983 .983 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTR15 -.276 -.223 .983 .983 .983 .983 .983 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTO15 -.276 -.223 .983 .983 .983 .983 .983 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTP15 -.276 -.223 .983 .983 .983 .983 .983 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTD20 -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 manuVTD20

_dividido -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1 1.00 1.00 1.00 1.00 manuVTD20

_dividido_2 -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1 1.00 1.00 1.00 manuVTR20 -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1 1.00 1.00 manuVTO20 -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1.00 1 1.00 manuVTP20 -.263 -.210 .927 .927 .927 .927 .927 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1

Fuente: elaboración propia

114

Cuadro 5.11 Transporte privado: correlación de Pearson para variables de distancia, tiempo y potencial de acceso a empleo industrial

Variables distan cia_vi ajeK

M

Tiem po_de _viaje _MIN

man uVT D10

man uVT D10 _divi

dido man uVT R10

man uVT O10

man uV TP1

0 man uVT D15

man uVT D15 _div idid o

man uVT R15

man uVT O15

man uVT P15

man uVT D20

man uVT D20 _divi

dido manu VTD 20_di vidid o_2

man uVT R20

man uVT O20

man uVT P20 distancia_via

jeKM

1 .595 -

.148 - .148

- .148

- .148

- .148

- .137

- .137

- .137

- .137

- .137

- .115

- .115

-.115 - .115

- .115

- .115 Tiempo_de_

viaje_MIN

.595 1 -

.117 - .117

- .117

- .117

- .117

- .116

- .116

- .116

- .116

- .116

- .105

- .105

-.105 - .105

- .105

- .105 manuVTD10 -.148 -.117 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .981 .981 .981 .981 .981 .923 .923 .923 .923 .923 .923 manuVTD10

_dividido

-.148 -.117 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .981 .981 .981 .981 .981 .923 .923 .923 .923 .923 .923 manuVTR10 -.148 -.117 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .981 .981 .981 .981 .981 .923 .923 .923 .923 .923 .923 manuVTO10 -.148 -.117 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .981 .981 .981 .981 .981 .923 .923 .923 .923 .923 .923 manuVTP10 -.148 -.117 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .981 .981 .981 .981 .981 .923 .923 .923 .923 .923 .923 manuVTD15 -.137 -.116 .981 .981 .981 .981 .981 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTD15

_dividido

-.137 -.116 .981 .981 .981 .981 .981 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTR15 -.137 -.116 .981 .981 .981 .981 .981 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTO15 -.137 -.116 .981 .981 .981 .981 .981 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTP15 -.137 -.116 .981 .981 .981 .981 .981 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .979 .979 .979 .979 .979 .979 manuVTD20 -.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 manuVTD20

_dividido

-.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1 1.00 1.00 1.00 1.00 manuVTD20

_dividido_2

-.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1 1.00 1.00 1.00 manuVTR20 -.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1 1.00 1.00 manuVTO20 -.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1.00 1 1.00 manuVTP20 -.115 -.105 .923 .923 .923 .923 .923 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1

Fuente: elaboración propia

115

Como puede apreciarse en los cuadros 5.10 y 5.11, los Paey calculados con un mismo inverso de la distancia (α = 1, 1.5, 2) no presentan diferencias en sus correlaciones con la distancia y con el tiempo de viaje. Sin embargo, debido a que las variables de resultado directo (manuVTD10, manuVTD15 y manuVTD20) presentan valores de muchas cifras, se seleccionaron las variables de “resultado directo dividido entre mil” (manuVTD10_dividido, manuVTD15_dividido y manuVTD20_dividido) para ser probadas en el modelo de regresión.

Para seleccionar las variables de Pae_y que serán incluidas en los modelos de regresión que relacionarán la forma urbana con la distancia promedio de viaje y con el tiempo promedio de viaje, se realizaron pruebas de regresión (por separado para transporte público y para transporte privado) a fin de identificar con cuál de las variables se obtenía una mejor R² en cada caso. Para cada una de las variables de Paey seleccionadas (manuVTD10_dividido, manuVTD15_dividido y manuVTD20_dividido), se realizaron 4 pruebas, dos de ellas para transporte público y dos para transporte privado, es decir, en total se llevaron a cabo 12 pruebas (ver cuadro 5.12). En el cuadro 5.12 además puede observarse que el modelo de regresión se corrió por una parte con la variable de longitud de viaje como variable dependiente y, por otra parte, con la variable de tiempo de viaje como variable dependiente para cada una de las variables independientes de potencial de acceso a empleo industrial.

Cuadro 5.12 Variables en cada prueba de regresión para Pae_y

Transporte Variable dependiente

Variable

independiente Prueba

público

distancia

manuVTD10_dividido 1 manuVTD15_dividido 2 manuVTD20_dividido 3 tiempo

manuVTD10_dividido 4 manuVTD15_dividido 5 manuVTD20_dividido 6

privado

distancia

manuVTD10_dividido 7 manuVTD15_dividido 8 manuVTD20_dividido 9 tiempo

manuVTD10_dividido 10 manuVTD15_dividido 11 manuVTD20_dividido 12 Fuente: elaboración propia

116

- Transporte público: pruebas de regresión para “distancia” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_y que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con la distancia promedio de viaje en transporte público considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_y.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_y (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“manuVTD20_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paey

con inversos de la distancia de 1 y de 1.5. La variable de Paey que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “manuVTD20_dividido” en lugar de la variable Paey, como sigue:

3) LVj = ϕ + β1 (Paeyj) + β2 Ipj Ecuación 4.9

Es igual a:

LVj = ϕ + β1 ln(manuVTD20j) + β2 Ipj Ecuación 5.9

Donde:

LV_j es la longitud de viaje de cada persona j; Pae_yj es el potencial de acceso a empleo en el sector industrial para la persona j; manuVTD20_j es el potencial de acceso empleo en el sector industrial para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

117

- Transporte público: pruebas de regresión para “tiempo” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_y que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con el tiempo promedio de viaje en transporte público considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_y.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_y (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“manuVTD20_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paey

con inversos de la distancia de 1 y de 1.5. La variable de Paey que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “manuVTD20_dividido” en lugar de la variable Paey, como sigue:

6) TVj = ϕ + β1 (Paeyj) + β2 Ipj Ecuación 4.12

Es igual a:

TVj = ϕ + β1 ln(manuVTD20j) + β2 Ipj Ecuación 5.10

Donde:

TV_j es el tiempo de viaje de cada persona j; Pae_yj es el potencial de acceso a empleo en el sector industrial para la persona j; manuVTD20_j es el potencial de acceso empleo en el sector industrial para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

118

- Transporte privado: pruebas de regresión para “distancia” como variable dependiente

Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_y que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con la distancia promedio de viaje en transporte privado considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_y.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_y (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“manuVTD20_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paey

con inversos de la distancia de 1 y de 1.5. La variable de Paey que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “manuVTD20_dividido” en lugar de la variable Paey, como sigue:

9) LVj = ϕ + β1 (Paeyj) + β2 Ipj Ecuación 4.15

Es igual a:

LVj = ϕ + β1 ln(manuVTD20j) + β2 Ipj Ecuación 5.11

Donde:

LV_j es la longitud de viaje de cada persona j; Pae_yj es el potencial de acceso a empleo en el sector industrial para la persona j; manuVTD20_j es el potencial de acceso empleo en el sector industrial para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

119

- Transporte privado: pruebas de regresión para “tiempo” como variable dependiente

Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_y que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con el tiempo promedio de viaje en transporte privado considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_y.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_y (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“manuVTD20_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paey

con inversos de la distancia de 1 y de 1.5. La variable de Paey que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “manuVTD20_dividido” en lugar de la variable Paey, como sigue:

12) TVj = ϕ + β1 (Paeyj) + β2 Ipj Ecuación 4.18

Es igual a:

TVj = ϕ + β1 ln(manuVTD20j) + β2 Ipj Ecuación 5.12

Donde:

TV_j es el tiempo de viaje de cada persona j; Pae_yj es el potencial de acceso a empleo en el sector industrial para la persona j; manuVTD20_j es el potencial de acceso empleo en el sector industrial para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

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