1. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
Tabla de Contenido
1. Introducción 3
2. Resumen. 3
3. Hipótesis. 4
4. Objetivos. 5
5. Análisis de Variables. 5
5.1 Análisis de consumo de energía eléctrica. 5
5.1.1 Tabla de Frecuencias. 5
5.1.2 Histograma. 6
5.1.3 Ojiva y cuantiles de la muestra. 7
5.1.4 Diagrama de caja. 8
5.1.5 Medidas de tendencia central y dispersión 8
5.1.6 Prueba de Normalidad. 9
5.1.7 Prueba de hipótesis para la media. 9
5.1.8 Estimación de intervalo de confianza para la media. 10
5.1.9 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. 10
5.1.9.1 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias del consumo con
respecto a la tenencia o no de aires acondicionados. 10
5.1.9.2 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias del consumo con
respecto al número de habitantes. 11
5.1.10 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de medias. 11
5.1.10.1 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de medias
del consumo con respecto a la tenencia de A/C. 11
5.1.10.2 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de medias
del consumo con respecto al número de habitantes. 12
5.1.11 Resumen gráfico estadístico para Consumo de energía eléctrica. 13
5.2 Análisis del número de habitantes. 14
5.2.1 Tabla de frecuencias. 14
5.2.2 Histograma. 14
5.2.3 Ojiva y cuartiles de la muestra. 15
5.2.5 Medidas de tendencia central y dispersión. 16
5.2.6 Prueba de hipótesis para la media. 16
5.2.7 Estimación de Intervalos de confianza para la media 17
5.3 Análisis de número de aires acondicionados. 17
5.3.1 Tabla de frecuencias. 17
1|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

2. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.3.2 Histograma. 18
5.3.3 Ojiva y cuartiles de la muestra. 18
5.3.4 Diagrama de caja. 19
5.3.5 Medidas de tendencia central y dispersión. 19
5.3.6 Prueba de hipótesis para la media. 20
5.3.7 Estimación de Intervalos de confianza para la media 20
6. Análisis de dos variables en forma conjunta. 21
6.1 Análisis de Consumo de energía eléctrica vs Número de habitantes. 21
6.1.1 Diagrama de dispersión. 21
6.1.2 Coeficiente de correlación. 21
6.2 Análisis de Consumo de energía eléctrica vs Número de A/C. 22
6.2.1 Diagrama de dispersión. 22
6.2.2 Coeficiente de correlación. 22
7. Conclusiones. 22
8. Recomendaciones. 23
9. Bibliografía. 23
2|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

3. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
1. Introducción
E ste proyecto fue realizado con el objetivo de conocer como el número de
habitantes y el número de aires acondicionados en un hogar de un estudiante
politécnico se relaciona con el consumo en dólares que viene en la planilla eléctrica
del mismo.
Desarrollaremos gracias a la estadística descriptiva e inferencial un análisis minucioso
de las variables que afectan al consumo.
Como la muestra fue obtenida de estudiantes del ciclo básico de la Escuela Superior
Politécnica del Litoral nos daremos cuenta por los datos obtenidos que muchos
consumen poca energía ya que vienen de otras provincias y alquilan departamentos
económicos en comparación a las familias guayaquileñas normales; pero existirán
datos que nos resulte evidente que se trata de un familia completa, y por eso la
importancia de analizarlo estadísticamente.
2. Resumen.
E l proyecto está compuesto por 3 variables que son: el consumo en dólares de una
casa o departamento, el número de habitantes de dicha casa y el número de aires
acondicionados que tienen instalados y funcionando.
Vamos a realizar con cada variable las tablas de frecuencia para ver cual dato es el que
se impone sobre la muestra y gráficamente el lector se podrá dar cuenta de ello con
los Histogramas de frecuencia, seguido del grafico de la ojiva donde la muestra
ordenada se la podrá observar en sus distintos porcentajes y podremos deducir la
mediana, los cuartiles, deciles y percentiles, pero solo nos daremos el tiempo de
calcular los dos primeros.
Y siguiendo con nuestro análisis estadístico calcularemos igual para cada variable el
diagrama de cajas respectivo donde podremos ver si existen datos aberrantes o
atípicos en cada muestra. A nuestros datos también los analizaremos con las medidas
de tendencia central y dispersión, a cada muestra la representaremos con un solo
valor que es el promedio de todos los datos, la media aritmética. También
calcularemos la varianza muestral y la desviación estándar.
Ya hecho un análisis de cada variable procederemos a examinar dos variables juntas,
con las 3 variables haremos 2 pares que son: el consumo de energía – número de
habitantes y consumo de energía – número de a/c1, para darnos cuenta la relación
1
Aire
acondicionado
3|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

4. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
entre variables haremos el diagrama de dispersión y calcularemos el coeficiente de
correlación.
Luego de este estudio descriptivo se realiza un análisis inferencial, el mismo que lleva
estimación de intervalos de confianza, pruebas de hipótesis para la media y varianza, y
la prueba de normalidad para la variable continua que es el consumo de energía
eléctrica, dependiendo del “valor p” obtenido.
Dado el caso que el análisis de normalidad nos indique que la variable no posea dicha
distribución se procederá a trabajar con la misma como si la tuviera ya que el tamaño
de la muestra es lo suficientemente grande para el análisis que se va a realizar.
Se analizará también el consumo de energía eléctrica basada en el número de
personas que habitan la vivienda para esto se dividirá a la muestra en dos grupos; se
planteará una prueba de hipótesis para la diferencia de medias de estos dos grupos, y
encontraremos un intervalo que nos refleje dicha diferencia en el consumo eléctrico.
Para tener una mejor comprensión sobre la influencia del uso de aires acondicionados,
considerando que estos podrían ser decisivos al momento de elevar o disminuir las
tarifas eléctricas, es factible clasificar el consumo eléctrico en dos conjuntos bien
definidos: los que tienen aire acondicionado y los que no poseen. Una vez clasificada la
muestra se procederá a hacer una prueba de hipótesis para la diferencia de medias
para conocer si existe discrepancia alguna; dado el caso que exista determinar un
intervalo que describa dicha proporción.
Por último para las dos variables restantes que son el número de habitantes y de aires
acondicionados se realizará una prueba de hipótesis e intervalos de confianza para sus
respectivas medias.
Al final haremos nuestras conclusiones y recomendaciones al lector.
3. Hipótesis.
 El consumo de energía eléctrica depende del número de habitantes de la
vivienda.
 El consumo de energía eléctrica depende del número de aires
acondicionados.
 Los datos atípicos dependen de otras variables, que no analizaremos
estadísticamente en este proyecto.
 El consumo de energía eléctrica tiene distribución normal.
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5. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
4. Objetivos.
 Determinar la relación que existe entre el consumo de energía eléctrica
y el número de habitantes, y la relación entre el consumo de energía
eléctrica y el número de aires acondicionados.
 Determinar que variable tiene una relación más directa con el consumo
de energía eléctrica.
 Determinar por qué existen datos aberrantes en las muestras.
 Establecer si el Consumo de energía eléctrica tiene distribución normal.
 Comparar el consumo eléctrico entre las personas que poseen aire
acondicionado y las que no lo posen.
 Comparar el consumo eléctrico dependiendo el número de habitantes
que tenga de la vivienda.
 Analizar el número de aires acondicionados y el número de personas
que habitan en una vivienda politécnica.
5. Análisis de Variables.
5.1 Análisis de consumo de energía eléctrica.
5.1.1 Tabla de Frecuencias.
Una vez obtenida la muestra comenzamos a ordenar los datos para tener un mejor
control de la misma y poder calcular los datos estadísticos con mayor facilidad.
Donde el primer dato viene a ser 4 y el último viene a ser 205 dólares.
Al tener los datos ordenados procedemos a tabularlos obteniendo las diferentes clases
que son once, las marcas de clase que es el valor intermedio de cada clase, frecuencia
absoluta, frecuencia relativa, frecuencia acumulada absoluta y por ultimo frecuencia
acumulada relativa.
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6. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
Ordinal Clase Marca Frecuencia Frecuencia Frecuencia Frecuencia
de Clase Absoluta Relativa Absoluta Relativa
Acumulada Acumulada
1 [0-20) 10 45 0.45 45 0.45
2 [20-40) 30 32 0.32 77 0.77
3 [40-60) 50 14 0.14 91 0.91
4 [60-80) 70 3 0.03 94 0.94
5 [80-100) 90 4 0.04 98 0.98
6 [100-120) 110 0 0 0 0
7 [120-140) 130 0 0 0 0
8 [140-160) 150 1 0.01 99 0.99
9 [160-180) 170 0 0 0 0
10 [180-200) 190 0 0 0 0
11 [200-220) 210 1 0.01 100 1
Tabla 1.1 Tabla de Frecuencias del consumo de energía eléctrica.
En la tabla 1.1 podemos observar que la clase con más frecuencia es [0-20) con 45
observaciones, la clase con menos frecuencia es [140-160) y [200-220) con una
observación cada una, y las clases [100-120), [120-140), [160-180) y [180-200) no
tienen ninguna observación.
5.1.2 Histograma.
En el Gráfico 1.1 nos damos cuenta que donde existe la mayor cantidad de
observaciones es entre 0 y 40 dólares, y las menor cantidad de observaciones están
entre 160 y 200.
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7. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.1.3 Ojiva y cuantiles de la muestra.
En el Gráfico 1.2 podemos observar como los datos se manejan con los porcentajes y
es claro ver como el 75% de la población objetivo paga menos de 40 dólares
aproximadamente.
También con el grafico de la ojiva podemos deducir la mediana, los cuartiles, los
deciles, y los percentiles de la muestra ordenada que los presentamos a continuación:
Cuartil 1 = 10.50 entonces el 25% de la muestra paga menos de 10.50 dólares de
energía eléctrica.
Cuartil 2 = Mediana = 20 entonces el 50% de la muestra paga menos de 20 dólares de
energía eléctrica.
Cuartil 3 = 38 entonces el 75% de la muestra paga menos de 38 dólares de energía
eléctrica.
De los datos de la muestra podemos sacar el valor que más se repite al cual
denominaremos como moda, este es 30 y el número de veces que lo hace es 8.
7|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

8. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.1.4 Diagrama de caja.
El Gráfico 1.3 es muy importante ya que este nos muestra los datos aberrantes o
atípicos de la muestra, en el gráfico podemos observar 6 datos atípicos que son: 205,
150, 80, 80, 80, 80 dólares.
La tendencia de los datos de la muestra es a valores menores a 65 dólares y los datos
ya antes mencionados se salen de esa tendencia por lo que son datos aberrantes.
5.1.5 Medidas de tendencia central y dispersión
Media aritmética = 28.57
El total de la población encuestada en promedio paga mensualmente 28.57 dólares del
consumo de energía eléctrica en sus planillas.
Varianza muestral = 847.53
Desviación estándar muestral = 28.94
Este último resultado nos indica que nuestros datos están alejados en 28.94 dólares en
promedio respecto a la media aritmética que es 28.57.
8|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

9. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.1.6 Prueba de Normalidad.
El gráfico 1.4 sirve para conocer si la variable Consumo de Energía Eléctrica tiene o no
distribución normal. La prueba de normalidad se basa en un contraste de hipótesis que
tiene como hipótesis nula la asunción de que la variable tiene distribución normal y
como hipótesis alterna la negación de la misma.
Para aceptar o rechazar la hipótesis nula nos valemos del “valor p”, que en la gráfica se
encuentra en la parte superior derecha. El mismo que si es menor o igual a 0.05
rechazamos la hipótesis nula, si es mayor a 0.1 no rechazamos la hipótesis nula; y en
caso de encontrarse entre 0.05 y 0.1 no se tiene una conclusión concreta.
Para este caso particular como podemos ver el valor p es menor a 0.01, debido a esto
se rechaza la posibilidad de que sea normal.
5.1.7 Prueba de hipótesis para la media.
Se postula el siguiente contraste de hipótesis:
Hipótesis nula (H0): El consumo promedio de energía eléctrica es menor o igual a 25
dólares.
Versus.
Hipótesis alterna (H1): El consumo promedio de energía eléctrica es mayor a 25
dólares.
Realizamos el respectivo cálculo con los valores de la muestra y obtenemos un “valor
p” igual 0,110 mayor a 0.1 entonces no rechazamos la hipótesis nula y concluimos que
9|Página Vicente Alexander Macas Espinosa

10. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
la población paga por consumo de energía eléctrica un valor menor o igual a 25
dólares.
5.1.8 Estimación de intervalo de confianza para la media.
El gráfico 1.5 nos muestra una deducción del intervalo con 95% de probabilidad que el
valor promedio poblacional del consumo de energía eléctrica se encuentre dentro del
rango propuesto.
Se puede apreciar que el consumo de energía eléctrica se encuentra aproximadamente
entre 23 y 34 dólares; y se tiene un valor promedio cercano a 29 dólares.
5.1.9 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias.
5.1.9.1 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias del
consumo con respecto a la tenencia o no de aires
acondicionados.
Se postula el siguiente contraste de hipótesis:
Hipótesis nula (H0): La diferencia de medias del consumo entre las personas que
tienen aire acondicionado y las que no lo poseen es igual a cero.
Versus.
Hipótesis alterna (H1): La diferencia de medias del consumo entre las personas que
tienen aire acondicionado y las que no lo poseen no es igual a cero.
Para el contraste de hipótesis propuesto se obtuvo un “valor p” igual 0,000092 menor
a 0.05 por lo cual se rechaza la hipótesis nula a favor de a hipótesis alterna, entonces
10 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

11. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
se puede decir que existe una diferencia entre lo que pagan las personas que tienen
aire acondicionado y las personas que no tienen dicho electrodoméstico.
5.1.9.2 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias del
consumo con respecto al número de habitantes.
Se postula el siguiente contraste de hipótesis:
Hipótesis nula (H0): La diferencia de medias del consumo entre un grupo que posean
un número menor o igual a 4 de habitantes y un número mayor a 4 es igual a 0.
Versus.
Hipótesis alterna (H1): La diferencia de medias del consumo entre un grupo que
posean un número menor o igual a 4 de habitantes y un número mayor a 4 no es igual
a 0.
Como resultado de el contraste de hipótesis presentado se tuvo un “valor p” igual
0.002 menor a 0.05 por lo cual rechazamos la hipótesis nula a favor de a hipótesis
alterna, debido a esto se puede afirmar que existe una diferencia entre lo que pagan
en una vivienda con un número de habitantes menor o igual a 4 y lo que pagan en una
vivienda con un número de habitantes mayor a 4.
5.1.10 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de
medias.
5.1.10.1 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de
medias del consumo con respecto a la tenencia de A/C.
11 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

12. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
Para el gráfico 1.6 se ha clasificado la muestra en dos grupos que son: “0” para los
encuestados que no poseen aire acondicionado; y “1”para aquellos que si lo poseen.
Como se puede observar con 95% de confianza, los encuestados que no poseen aire
acondicionado pagan en promedio entre 14 y 21 dólares aproximadamente. En cambio
quienes tienen este electrodoméstico pagan en promedio alrededor de 32 y 55
dólares.
Mediante el gráfico se nota claramente una marcada diferencia entre los intervalos de
confianza de la media de cada grupo. El límite superior del grupo “0” está muy por
debajo del límite inferior del grupo “1”, esto quiere decir las personas que más pagan
sin tener aire acondicionado ni siquiera llegan a consumir el mínimo de lo que
consume alguien que lo tuviera.
Además el consumo de las personas que tienen a/c supera en promedio entre 13,35 y
37,18 dólares a las personas que no lo tienen, habiendo una destacada diferencia
entre estos dos grupos.
5.1.10.2 Estimación de Intervalos de confianza para la diferencia de
medias del consumo con respecto al número de habitantes.
En la gráfica 1.7 se puede apreciar una nueva clasificación del número de habitantes de
dos grupos que son: “0” para una cantidad de habitantes menor igual a 4, y “1” para
un número mayor a 4. Se ha clasificado de esta manera considerando que una familia
regular no sobrepasa los cuatro miembros, y consume en promedio entre 15 y 27
dólares. Mientras que una familia con más de cuatro miembros gastan en promedio
entre 30 y 50 dólares; también se puede decir que la vivienda que tiene más de 4
12 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

13. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
habitantes gasta en promedio entre 7,41 y 30.87 dólares más que la vivienda que tiene
un número menor e igual a 4 miembros.
5.1.11 Resumen gráfico estadístico para Consumo de energía
eléctrica.
En el gráfico 1.8 se ha resumido los cálculos ya antes efectuados y además se ha
agregado el análisis de los intervalos de confianza para la mediana donde podemos ver
que el 50% de la población consume entre 16 y 25 dólares aproximadamente.
Asimismo este resumen presenta un análisis del intervalo de confianza para la
desviación estándar la misma que nos indica la variabilidad de los datos con respecto al
valor promedio obtenido de la estimado de la población y se puede observar que esta
variabilidad respecto a la población fluctúa entre valores de 25.41 y 33.61 dólares
Gráficamente se puede notar que la aproximación de la variable en cuestión según la
muestra tomada no se ajusta a un modelo matemático de variable aleatoria normal
que describa el consumo de la población, como anteriormente lo habíamos
demostrado con el “valor p” obtenido.
13 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

14. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.2 Análisis del número de habitantes.
5.2.1 Tabla de frecuencias.
Ordinal Clase
Marca de Frecuencia Frecuencia Frecuencia Frecuencia
Clase Absoluta Relativa Absoluta Relativa
Acumulada Acumulada
1 1 1 2 0.02 2 0.02
2 2 2 22 0.22 24 0.24
3 3 3 12 0.12 36 0.36
4 4 4 22 0.22 58 0.58
5 5 5 25 0.25 83 0.83
6 6 6 5 0.05 88 0.88
7 7 7 7 0.07 95 0.95
8 8 8 3 0.03 98 0.98
9 9 9 1 0.01 99 0.99
10 10 10 1 0.01 100 1
Tabla 2.1 Tabla de Frecuencias del número de habitantes.
Como podemos ver en la Tabla 2.1 5 habitantes tienen 25 hogares de nuestros
encuestados este es el valor que sobresale, pero no muy lejos de este se encuentra
que 22 hogares de nuestra población tiene 4 habitantes y 22 hogares mas tienen 2
habitantes. Este ultimo bien podría ser el caso de de dos estudiantes de otras
provincias que residen en Guayaquil.
5.2.2 Histograma.
El Gráfico 2.1 nos muestra una tendencia del número de habitantes menor a 5.
14 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

15. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.2.3 Ojiva y cuartiles de la muestra.
El Gráfico 2.2 nos muestra cómo se va acumulando en porcentajes los datos, y muestra
que el 75% de la muestra tiene menos de 5 a/c.
Cuartil 1 = 3 entonces el 25% de la muestra tiene 3 habitantes en su domicilio.
Cuartil 2 = Mediana = 4 entonces el 50% de la muestra tiene 4 habitantes en su
domicilio.
Cuartil 3 = 5 entonces el 75% de la muestra tiene 5 habitantes en su domicilio.
La moda es 5 habitantes de tal forma que se repite en 25 ocasiones.
15 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

16. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.2.4 Diagrama de caja.
En el Gráfico 2.3 podemos observar 2 datos atípicos en nuestra población objetivo que
son 9 y 10 habitantes. Ya que esta tiende a tener menos de 8 y más de 1 habitante que
es lo que nos indica la gráfica claramente.
5.2.5 Medidas de tendencia central y dispersión.
Media aritmética = 4.17
El total de la población encuestada en promedio tiene 4.17 habitantes en sus
respectivos hogares.
Varianza muestral = 3.355
Desviación estándar muestral = 1.832
Como lo antes dicho en la variable anterior aquí vemos que nuestros datos están
alejados en 1.832 habitantes en promedio respecto a la media que es 4.17.
5.2.6 Prueba de hipótesis para la media.
Se postula el siguiente contraste de hipótesis:
Hipótesis nula (H0): El promedio del número de personas que posee una vivienda de un
estudiante politécnico es menor o igual a cuatro.
Versus.
Hipótesis alterna (H1): El promedio del número de personas que posee una vivienda de
un estudiante politécnico es mayor cuatro.
16 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

17. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
Y resulta que de este contraste de hipótesis se tuvo un “valor p” igual 0,178 mayor a
0.1 por lo cual no rechazamos la hipótesis nula, debido a esto se puede confirmar que
el número de personas que habitan en una vivienda es menor o igual a cuatro.
Por lo que nos podemos dar cuanta que estudiantes que vienen de otras provincias
conviven en grupos pequeños de personas.
5.2.7 Estimación de Intervalos de confianza para la media
El gráfico 2.4 nos muestra una deducción del intervalo, con un 95% de confianza, del
número de personas que habitan en una vivienda de la población esta
aproximadamente entre 3.8 y 4.5, con un promedio de 4.17 personas.
5.3 Análisis de número de aires acondicionados.
5.3.1 Tabla de frecuencias.
Ordinal ClaseMarca de Frecuencia Frecuencia Frecuencia Frecuencia
Clase Absoluta Relativa Absoluta Relativa
Acumulada Acumulada
1 0 0 57 0.57 57 0.57
2 1 1 18 0.18 75 0.75
3 2 2 16 0.16 91 0.91
4 3 3 6 0.06 97 0.97
5 4 4 2 0.02 99 0.99
6 5 5 0 0 99 0.99
8 6 6 1 0.01 1 1
Tabla 3.1 Tabla de frecuencias de numero de aires acondicionados.
17 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

18. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
En la tabla 3.1 identificamos claramente como la carencia de aires acondicionados en
más de la mitad de toda la población objetivo se hace presente.
5.3.2 Histograma.
El Gráfico 3.1 nos ayuda a darnos una mejor visión de lo ya antes mencionado, que la
mayoría de las personas encuestadas no tiene aire acondicionado en sus hogares, y
que la otra mayoría está comprendida entre 1 y 2 electrodomésticos respectivamente.
5.3.3 Ojiva y cuartiles de la muestra.
En el gráfico 3.2 observamos cómo el 57% de nuestros encuestados no tienen aire
acondicionado en sus hogares.
18 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

19. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
Cuartil 1 = 0 entonces el 25% de la muestra tiene 0 aires acondicionados en su casa o
departamento.
Cuartil 2 = Mediana = 0 entonces el 50% de la muestra tiene aires acondicionados en
su casa.
Cuartil 3 = 1.75 entonces el 75% de la muestra tiene 1.75 aires acondicionados en su
casa.
La moda en este caso es 0 aires acondicionados con una frecuencia de 57.
5.3.4 Diagrama de caja.
Tal como muestra el Gráfico 3.3 el primer cuartil es igual al segundo cuartil (mediana) y
existe un dato aberrante que es el 6, dado que el gráfico nos indica que los sujetos
encuestados tienden a poseer menos de 4 aires acondicionados.
5.3.5 Medidas de tendencia central y dispersión.
Media aritmética = 0.82
El total de la población encuestada en promedio posee 0.82 aires acondicionados.
Varianza muestral = 1.381
Desviación estándar muestral = 1.175
Aquí podemos determinar que nuestros datos de a/c están alejados en promedio
1.175 con respecto a la media aritmética de la misma que es 1.381.
19 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

20. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
5.3.6 Prueba de hipótesis para la media.
Se postula el siguiente contraste de hipótesis:
Hipótesis nula (H0): El número promedio de aires acondicionados que tiene el
domicilio de un estudiante politécnico es menor e igual a 0.75.
Versus.
Hipótesis alterna (H1): El número promedio de aires acondicionados que tiene el
domicilio de un estudiante politécnico es mayor e igual a 0.75.
El valor p obtenido en este caso es 0.276, por lo cual no rechazamos la hipótesis nula y
decimos que el promedio de aires acondicionados de un estudiante politécnico es
menor a 0.75; este número al lector tal vez le suene un poco confuso pero haciendo
una comparación decimos que por cada 4 hogares politécnicos existen 3 aires
acondicionados.
5.3.7 Estimación de Intervalos de confianza para la media
En el gráfico 3.5 observamos que un estudiante politécnico en su vivienda tiene en
promedio entre 0.58 y 1.05 aires acondicionados; un intervalo bastante razonable ya
que la mayoría de nuestra muestra tomada no cuenta con un electrodoméstico de este
tipo.
20 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

21. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
6. Análisis de dos variables en forma conjunta.
6.1 Análisis de Consumo de energía eléctrica vs Número de habitantes.
6.1.1 Diagrama de dispersión.
El Gráfico 4.1 nos muestra como existe una relación directa entre el número de
habitantes y el consumo de energía eléctrica; a mayor número de habitantes mayor es
el consumo, pero como el gráfico no miente existen los datos atípicos que en análisis
anteriores ya los descubrimos, pero estos son pocos comparados con el total de los
datos y no nos van a confundir al tratar de sacar una conclusión como ya la antes
mencionada.
6.1.2 Coeficiente de correlación.
El coeficiente de Correlación entre el Consumo energía eléctrica y Número de
habitantes es 0,369.
¿Pero qué nos dice este coeficiente de correlación?
Primeramente el coeficiente es positivo lo que nos indica que hay una relación directa
entre las dos variables, mientras la primera variable crece la otra crece también, por
otro lado el coeficiente es cercano a 0.5, los que dice que la relación no es tan directa,
pueden existir casos como ya los vimos en el experimento en que mientras una crece
la otra decrece.
21 | P á g i n a Vicente Alexander Macas Espinosa

22. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
6.2 Análisis de Consumo de energía eléctrica vs Número de A/C.
6.2.1 Diagrama de dispersión.
Como podemos observar en el Gráfico 4.2 aquí también existe una relación directa
entre las variables, vemos que a mayor número de aires acondicionados mayor es el
consumo de energía eléctrica, y los datos aberrantes también se hacen presentes pero
en menor proporción que el caso anterior.
6.2.2 Coeficiente de correlación.
El coeficiente de correlación del Consumo de energía eléctrica y el Número de aires
acondicionados es 0,712.
Ahora con este valor que es mucho más cercano a 1, nos podemos dar cuenta que la
relación entre el consumo eléctrico y el numero de aires acondicionados es directa y
mucho más fuerte que en el caso anterior.
7. Conclusiones.
 En conclusión se comprobó que la relación entre el consumo de energía
eléctrica y el número de habitantes es directa y la relación del consumo de
energía con el número de aires acondicionados también es directa.
 Pudimos determinar que el número de aires acondicionados tiene una
relación más directa en el consumo de energía que el número de habitantes
de la vivienda, y esto lo logramos determinar gracias al coeficiente de
correlación de cada variable con el consumo eléctrico.
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23. Factores que influyen en el consumo de energía eléctrica
 Determinamos por que existen datos aberrantes en las muestras
consultando otra vez a las personas que nos dieron esos datos, por ejemplo
el dato de $15 de consumo con 10 habitantes, el consumidor nos informó
que eso se debía a que ellos “robaban” energía eléctrica en su sector. Y el
otro caso extremo que sucedió en la otra variable que consumía $205 con 4
aires solamente, el consumidor nos informó que en su vivienda tenían
computadores, televisores y estéreos en cada habitación.
 Se pudo determinar que los datos de la variable “consumo de energía
eléctrica” no se ajusta a un modelo matemático de variable aleatoria
normal.
 Se logró determinar que las personas que tienen aires acondicionados
consumen más electricidad que aquellas que no tienen este
electrodoméstico en casa.
 También se pudo comprobar que el consumo de energía eléctrica es
superior en domicilios donde existe mayor número de habitantes.
 Luego del análisis propuesto se pudo determinar que en una vivienda
politécnica la mayoría no posee aires acondicionados y que el número
promedio de habitantes es menor o igual a 4.
8. Recomendaciones.
 Como ya pudimos comprobar la relación directa que existe entre el numero
de a/c y el consumo de energía eléctrica, una recomendación muy útil sería
que si usted tiene por lo menos un electrodoméstico de este tipo en su
hogar, durante el tiempo en que no sea verdaderamente útil lo apague, y
trate en lo mayor posible de no encenderlo prolongadamente durante el
día ya que de lo contrario esto se podrá ver reflejado en su panilla.
9. Bibliografía.
 Zurita Herrera, Gaudencio (2008), PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA -
FUNDAMENTOS Y APLICACIONES. Primera edición. Capítulo 1. Pág. 3-62
 Walpole, Ronald. Myers, Raymond H. (1998), PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
PARA INGENIERÍA. Sexta edición. Capitulo 1. Pág. 1- 9.
 Instituto de Ciencias Matemáticas. (2006), FUNDAMENTOS MATEMATICAS.
Segunda edición. Capítulo 11. Pág. 871 – 898.
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