Examinando por Autor "Chaves Esquivel, Edwin A."
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Ítem Indicadores sintomáticos en las estimaciones poblacionales para áreas menores : Costa Rica(Tesis (Magister Scientiae)--Universidad de Costa Rica. Comisión del Programa de Estudios de Posgrado en Estadística, 1997, 1997) Chaves Esquivel, Edwin A.Debido a la necesidad de contar con estimaciones y proyecciones poblacionales a nivel de áreas menores, y a la problemática que esto conlleva, ocasionada ante todo por los movimientos migratorios internos, esta investigación analizó la introducción de los indicadores sintomáticos para ayudar a predecir los cambios de la dinámica poblacional. A la vez, se examinó la factibilidad de incluir el muestreo de áreas como un alternativa adicional al problema de estimación. En la aplicación de los indicadores sintomáticos se utilizaron cuatro métodos básicos: Razón Censal, Diferencia de Tasas, Razón Correlación y Tasa Correlación. Para valorar la calidad de los resultados, se efectuaron estimaciones y proyecciones poblacionales para 1984, comparándolas luego con su valor censal y con las estimaciones publicadas por la Dirección General de Estadística y Censos (DGEC), la que asume un crecimiento natural de la población. Los resultados mostraron que, a nivel nacional, el número de indicadores sintomáticos es muy limitado; sin embargo, es posible obtener estimaciones de buena calidad. Se observó, además, que la precisión de las estimaciones depende del nivel de agregación del área político-administrativa de interés. A nivel provincial, con el uso del padrón electoral y la aplicación de los métodos de Razón Censal y Diferencia de Tasas, se logró gran eficiencia en las estimaciones. Su error promedio fue cercano al 1,5% con respecto a su valor censal, mostrando una mejora de aproximadamente 6 puntos porcentuales si se compara con las estimaciones de la DGEC. Por otro lado, a nivel cantonal, se obtuvo un error promedio cercano al 4%, donde más del 95% de los cantones presentaron errores inferiores al 10%, y la mejora con respecto a las estimaciones de la DGEC fue de 8,5 puntos porcentuales. A este nivel, las técnicas que emplean regresión lineal dieron los mejores resultados, sobre todo el método de Tasa Correlación con los indicadores padrón electoral y los nacimientos. A nivel distrital no se pudo obtener toda la información sintomática utilizada para los otros dos tipos de áreas. Los resultados presentaron un error promedio de aproximadamente 12% y alrededor del 45% de las estimaciones indicaron errores superiores al 10%, por lo que la mejora respecto al error promedio en las estimaciones de la DGEC fue de aproximadamente 9 puntos porcentuales. A este nivel, el método de Tasa Correlación dio los mejores resultados. Utilizando la información sintomática empleada en las anteriores estimaciones, se puso en práctica una estrategia que permite obtener proyecciones poblacionales para los cinco años posteriores a la obtención de los datos. La prueba se efectuó a nivel cantonal y los resultados indicaron que el 75% de los cantones presentan errores menores al 10% con un error promedio de 6,5%, lo que mejora el error de las estimaciones de la DGEC en 6 puntos porcentuales. Esta práctica permite actualizar las proyecciones cada nuevo año. También se emplearon los abonados del servicio eléctrico para estimar el número de viviendas de las áreas menores, lo que mostró que este indicador ofrece una alternativa adicional en la solución del problema de estimaciones. Para la aplicación del muestreo de áreas se utilizó la cartografía del Censo de Población y Vivienda de 1984. Los resultados evidenciaron lo valioso de la técnica, pues aparte de aproximar la población total, permite estimar otras características de interés, a la vez que puede ser aplicado a áreas que no necesariamente dependan de los límites político-administrativos. Su principal problema radica en la inversión de tiempo y costos, lo que obliga al interesado a evaluar si los logros alcanzados compensan el esfuerzo de llevarlo a cabo. El estudio dejó en evidencia que, ante la carencia de información censal, los indicadores y el muestreo de áreas constituyen una alternativa que debe ser tomada en cuenta por los responsables de ofrecer al público datos poblacionalesÍtem Valoración del riesgo de deforestación futura en Costa Rica(Uniciencia, Vol 18, no. 1, 2001) Chaves Esquivel, Edwin A.; Rosero Bixby, LuisEl artículo expone un procedimiento para estimar los riesgos de deforestación futura de Costa Rica. Se utiliza un sistema de información geográfica con capas de datos en formato “ráster”, que divide el territorio nacional en aproximadamente 100.000 celdas de 750 m de lado, de las cuales alrededor de 34.000 contenían bosque a inicios de los ochenta. Con regresión logística se identifica un modelo explicatorio de la probabilidad de deforestación de una celda en el período 1984-1996. Este modelo se aplica a datos demográficos actualizados en 1996 para estimar las probabilidades esperadas de deforestación de las celdas con bosque en ese año. Alrededor de 4.000 km2 con bosque en 1996, están en riesgo de deforestación en los siguientes 15 años. De los restantes 15.000 km2 de áreas boscosas con bajo riesgo esperado de deforestación, el 73% se encuentra en zonas que tienen algún tipo de protección legal. La mayoría de los bosques fuera de las áreas protegidas se encuentran en grave peligro de ser deforestados en los próximos 15 años. Las áreas de más alto riesgo se ubican en la zona Pacífico norte, en el Caribe y en la zona norte. Según el modelo, los sitios que están en riesgo de deforestación tienen una probabilidad del 44% que efectivamente serán deforestados, siempre y cuando ciertas condiciones pasadas se mantengan. Estos resultados son un aviso sobre lo que podría suceder como consecuencia del incremento de la presión demográfica en Costa Rica, si esta no es neutralizada con políticas apropiadas.