Proyección Vehículos Particulares 1986-2015 Región Metropolitana

Proyección Vehículos Particulares 1986-2015 Región Metropolitana

A continuación, presentaré un trabajo que consiste en establecer la relación entre el número anual de vehículos particulares de la Región Metropolitana de Santiago entre los años 1986 y 2009 y el producto interno bruto entre los años 1986 y 2009. Los datos vehiculares fueron extraidos de las bases de datos de los Permisos de Circulación, solicitables al INE, y los datos de PIB de la base de datos del Banco Central. Los gráficos fueron creados con la ggplot2 en R.

> setwd("C:/data")

> p3<-read.csv("pib3.csv",header=T) 

> attach(p3)

> names(p3)

[1] "year" "pib" "vp" "vc" "m" "cl" "cm" "cp" "b"

> library(ggplot2)

> qplot(pib,vp,data=p3,xlab="Producto Interno Bruto de Chile 1986-2009", 

ylab="Vehículos Particulares 1986-2009", geom = c("point", "smooth"), span = 0.7)

#Al parecer, hay una relación cúbica#

#Probaré relaciones lineales, cuadráticas y cúbicas y evaluaré con AIC)

> pib2=pib^2

> pib3=pib^3

> m1<-lm(vp~pib) 

> summary(m1)

> m3<-lm(vp~pib2) 

> summary(m3)

> m6<-lm(vp~pib3) 

> summary(m6)

> AIC(m1,m3,m6)

df AIC

m1 3 502.9549

m3 3 496.0973

m6 3 498.9691

#Entonces, modelo 3#

Ahora, que tengo la relación, pronostico el parque de vehículos particulares al año 2015, mediante los datos del Fondo Monetario Internacional FMI. (No se como limpiar la base de datos, asi es que cierro R y lo vuelvo a abrir)

> setwd("c:/data")

> vpib<-read.csv("vpr.csv",header=T)

> attach(vpib)

> names(vpib)

[1] "año" "pib" "vp"  "pro"

> library(ggplot2)

#La variable vp tiene datos del 2010 al 2015 y la variable pro indica 

con 0 si no esta pronósticado y con 1 si lo está#

> p<-qplot(año,vp,data=vpib,xlab="Período 1986-2015 (año)", 

ylab="Vehículos Particulares 1986-2015", geom = c("point", "smooth"), span = 0.7, color=pro)

> p+opts(title = "Vehículos Particulares 1986-2009 y pronóstico 2010-2015")

Y he ahí el resultado es la primera imagen de este Post