¿Por qué es importante el reordenamiento vial en Lima?

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[pic 4]

*Contraste de Levene sobre la igualdad de varianzas.

Sig. = 0.00 α = 0.05 D. E.: SE Rechaza la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que las varianzas del número de vehículos carga que pasaron por ese peaje ese día no son homogéneas.

b) Normalidad de los errores:

H 0: Los errores se distribuyen normalmente.

H 1: Los errores no se distribuyen normalmente.

[pic 5]

Sig. = 0,294 α = 0.05, D. E: Se rechaza la hipótesis nula

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que los errores no se distribuyen normalmente.

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Nivel de significancia 5%[pic 6]

Sig. = 0.00˂ α = 0.05 D. E: rechazar la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que al menos uno de los tres peajes presenta mayor circulación de vehículos de carga.

[pic 7]

μ(Panamericana sur) μ(Santa Anita) μ(Evitamiento)

Conclusión: Con respeto a los días lunes y martes, el número de vehículos de carga que circulan se puede concluir que en el peaje de Evitamiento viene presentando el mayor número promedio de vehículos de carga que circulan ese día.

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Objetivo. “Determinar cuál de los tres peajes vino presentando una mayor circulación de vehículos de transporte público que transitaron el año anterior”

Supuestos del modelo.

c) Las variancias de tratamientos.

H 0: Las varianzas son homogéneas.

H 1: Las varianzas no son homogéneas.

[pic 8]

*Contraste de Levene sobre la igualdad de varianzas.

Sig. = 0.00 α = 0.05 D. E.: Se Rechaza la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que las varianzas no son homogéneas.

d) Normalidad de los errores:

H 0: Los errores se distribuyen normalmente.

H 1: Los errores no se distribuyen normalmente.

[pic 9]

Sig. = 0,310 α = 0.05, D. E: No rechazar la hipótesis nula

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que los errores se distribuyen normalmente.

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Nivel de significancia 5%

[pic 10]

Sig. = 0.00 ˂ α = 0.05 D. E: rechazar la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que al menos uno de los días de los peajes vino presentando una mayor circulación de vehículos de transporte público el año anterior.[pic 11]

μ(Panamericana sur) μ(Santa Anita) μ(Evitamiento)[pic 12]

Conclusión: Se determina que los vehículos de transporte público que circularon el año anterior se vio una mayor circulación en el peaje de Evitamiento.

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Objetivo. “Determinar la cantidad promedio de casetas activas por dia que atienden a los vehículos en estos peajes.”.

Nota:Para tal cálculo tomamos el cobro por tarifa y lo multiplicamos por el número de vehículo que circularon por las tres vías.

Supuestos del modelo.

Las variancias de tratamientos.

H 0: Las varianzas son homogéneas.

H 1: Las varianzas no son homogéneas.

[pic 13]

*Contraste de Levene sobre la igualdad de varianzas.

Sig. = 0.00 α = 0.05 D. E.: Se Rechaza la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que las varianzas no son homogéneas.

Normalidad de los errores:

H 0: Los errores se distribuyen normalmente.

H 1: Los errores no se distribuyen normalmente.

[pic 14]

Sig. = 0,365 > α = 0.05, D. E: No rechazar la hipótesis nula

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que los errores se distribuyen normalmente.

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Planteamiento de la Hipótesis

Ho: μ (Evitamiento) = μ (Santa Anita) =μ (Panamericana Sur)

H1: al menos una es diferente.

Nivel de significancia 5%[pic 15]

Sig. = 0.000 ˂ α = 0.05 D. E: Rechazar la hipótesis nula.

Conclusión: Con un nivel de significación del 5%, se puede afirmar estadísticamente que al menos en un peaje el ingreso por concepto de cobro de peaje es diferente al resto.

[pic 16]

μ