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Unidad Metodológica
Dr. Normand Asuad Sanen
Mtra. Cristina Vazquez Ruiz
INAE V
Septiembre 2013
+
2.1 Tipos de análisis regional: Análisis regional,
delimitación de Regiones, composición y desempeño
productivo de las regiones.
2.2 Problemas de la información regional, bases
de datos y métodos empleados.
2.3 Uso de Índices Simples: Índice de
Participación, Índice de Crecimiento, tasa de
crecimiento, tasa media de crecimiento.
CONTENIDO
2.4 Preparación y tratamiento de los datos:
deflactación, cambio de base e interpolación y
proyección
2.5 Construcción de bases de datos para el
análisis de la región.
2.5.1 Consulta y descarga de datos económicos
en la página WEB de INEGI.
2.5.2 Construcción de las unidades
espaciales de análisis: Municipios, Ciudades y
Zonas Metropolitanas.
2.5.3 Agregación de la información por
Grupos de Análisis Económico. (GAE).
.
+
¿Cuál es el problema a investigar?
Identificación y delimitación de una región funcional
¿Cuáles son las teorías que explican el problema?
Propuesta de Interpretación à Enfoque dimensión espacial
Pregunta de investigación
¿Existe una región?
¿Qué tipo de unidad económica es?
Hipótesis
La región geo económica “X” es una región económica
funcional.
Constatación …….
+
Para la constatación…..
QUE?
IDENTIFICAR Y DELIMITAR UNA REGIÓN ECONÓMICA
COMO?
MEDIANTE LA CONSTRUCCIÓN DE INDICES
CUANDO?
Periodo de Análisis 1998-2008
De donde obtengo información?
FUENTE INFORMACIÓN: INEGI 2009 CENSOS ECONÓMICOS
Tipos de análisis económico regional: Análisis regional,
delimitación de Regiones, composición y desempeño productivo
de las regiones.
2.1.1 Concepto de regionalización
n  La
regionalización es una técnica de clasificación del espacio geográfico de acuerdo a un
atributo o a una serie de atributos o características. Por ejemplo: tomando en cuenta el
empleo.
Un atributo à Una Variable: empleo
Distinguir semejanzas y diferencias.
Espacio geográfico
à
Empleo bajo, Medio, alto
( Una variable empleo)
Varios atributos à Varias variables: Desarrollo industrial: empleo manufacturero,
valor agregado, consumo de energía eléctrica, etc.
Regiones industriales:
1. 
Desarrollo Alto
2. 
Desarrollo Medio
3. 
Desarrollo bajo
.
2.1.2 Tipos de análisis regional
El análisis económico regional consiste en dos etapas:
1. Identificación y delimitación
de regiones económicas
Análisis
Económico
Regional
2. Análisis del comportamiento, composición y
funcionamiento de la estructura económica regional y
sus impactos en el desarrollo económico, social y
urbano de la región
2.1.3 Tipos de regionalización económica
n 
El tipo de regionalización depende de los criterios de regionalización y del
propósito del análisis, identificándose los siguientes tipos de análisis y
regiones económicas:
Propósito
Análisis
Política
C
R
I
Interdependencia
T
Región
funcional o
Polarizada
Región
Planeación
E
R
I
O
Similitud
Región
Homogénea
Región
Programa
n 
Regionalización económica homogénea
Tiene como finalidad principal el distinguir la composición de los principales elementos que
integran la región, por lo que el criterio utilizado es el de la semejanza o similitud estadística
entre las variables, de ahí que no se consideren las interdependencias. Por tanto, se
orienta a identificar los elementos comunes de la región, diferenciándolos y agrupándolos
espacialmente, por ejemplo el caso de las actividades económicas, representadas por el
Valor agregado censal Bruto, empleo y Población total y urbana. Densidad media de
población, Densidad económica, etc.
Se expresa espacialmente mediante un mapa en el que se distinguen áreas de acuerdo a
sus similitudes.
n 
Regionalización económica funcional
En este tipo de regionalización se pretende observar y analizar la estructura y el
funcionamiento económico de la región, por lo que la intencionalidad del análisis es la de
observar tanto las interdependencias económicas de la región entre las actividades
económicas en las que se sustentan.
Para ello, se puede analizar los flujos reales de origen y destino entre actividades lugares, y/o de o flujos probabilísticos mediante modelos gravitacionales. El resultado del
análisis se traducirá en la identificación de los lugares de convergencia y de origen, lo que
nos proporciona la interacción entre actividades.
n 
Por último, el tercer tipo de región corresponde al de programación y/o
planeación de todo tipo de actividades, la cual se caracteriza por unificar las
decisiones o acciones que regionalmente se desea llevar a cabo. Este es el
caso por ejemplo de la estrategia integral para Regiones Prioritarias, que
formuló la Secretaría de Desarrollo Social a partir de 1995.
n 
Esta estrategia, consiste primero, en la identificación de las regiones con
base en los índices de marginación mas altos y en la realización de
programas prioritarios en dichas regiones para la construcción y mejora de
servicios básicos, infraestructura para la salud, educación, empleo, vivienda
y nutrición.
n 
Para instrumentar la estrategia, se identificaron 91 regiones, en las cuales se
pretende alcanzar el desarrollo regional mediante acciones dirigidas a
mejorar las condiciones de nutrición y educación, distribución y
abastecimiento de productos básicos, empleos temporales e infraestructura
social básica.
n Tipo
de regiones económicas:
n  Región
económica homogénea
n  Región
económica funcional o de interacción
n  Región
económica plan o de programación
Tipo de regiones : Región económica homogénea
Criterio : Semejanza o similitud estadística,
continuidad estadística. ( Regionalización con Números
Índices)
Ejemplo:
n  Grado
n  1.
de homogeneidad (desempleo)
> 20% Alto
n  2.
=10% Medio
n  3.
<10% Bajo
n 
Representación espacial
1
2
3
Tipo de regiones : Región económica funcional
Criterio : Regionalización Interacción o interdependencia.
(Análisis de Flujos)
n  I n t e r a c c i ó n
o influencia entre las áreas geográficas
(interdependencia) relación que existe entre las áreas, lo que nos
explica como funciona la actividad económica en el espacio.
n  Captación
de fondos de tres localidades
1
2
Ejemplo
n  Grado
de interacción (desempleo)
1. Capta fondos de 2 y 3
2. provee de fondos a 1
3. Provee de fondos a 1
3
Representación espacial
Tipo de regiones : Planeación o programación
económica
Criterio : Atributos semejantes para decisiones.
n  Unificación
Índices)
de decisiones o criterios ( Números
1
Ejemplo
n  Impulso
industrial
1. Alto
2. Medio
3. Bajo
3
2
Técnicas y procedimientos para delimitar regiones.
n  Asociado
a la estadística descriptiva se utilizan los Números
índices y el análisis factorial, coeficientes como valores para
identificar la actividad económica y analizarla.
A) Presentación y análisis de la información regional.
B) Números índices y análisis factorial (estadística descriptiva)
Primero es fundamental presentar adecuadamente la
información
Atributo
n  Análisis
dual
Espacio geográfico
Presentar las actividades económicas y su espacio geográfico en
forma matricial
X = Atributo (PIB)
Y = Unidades de análisis (entidades federativas)
A=
Análisis Matricial = arreglo numérico de columnas y renglones
(Y1*X1)= a11, a12,………a1j
Número índice.
n  Parámetro
estadístico que muestra las variaciones de los datos
con respecto a un valor de referencia y se expresa en forma
porcentual. Sirve para delimitar regiones y describir
comportamientos.
Medición
Comportamiento de los datos (variables)
a)
b)
c)
espacio
tiempo
ambas
Yl
I t = ..........(1)
Yo
It = índice de cambio de la variable
Yl = Valor de la variable Y subíndice l ( Variable analizada)
Yo= Valor de la variable Y subíndice o ( Variable de referencia)
PIB MANUFACTURERO POR RAMA DE ACTIVIDAD NACIONAL Y REGIÓN MEFGALOPOLITANA 2010. MILES DE PRECIOS CONSTANTES DE 2003.
Total
I
II
III
IV
Total nacional 1,532,159,859.00 440,944,982.00 78,414,191.00 17,010,165.00 50,222,888.00
Región
568,467,157.65 163,723,258.96 37,113,275.37
2,284,667.72 27,816,263.86
Distrito Federal 148,451,862.19 38,180,196.21 13,358,513.42
484,715.73 9,230,238.11
Hidalgo
33,798,619.38 10,896,002.38 3,552,451.63
86,548.61 137,513.11
México
221,245,666.97 81,771,018.51 10,762,470.61
645,267.22 9,896,028.42
Morelos
25,843,292.41 5,122,363.33 1,494,211.64
29,420.99 277,087.31
Puebla
87,282,189.52 16,494,055.95 5,302,249.94
455,489.03 1,519,527.85
Querétaro
39,324,010.97 8,116,471.95
835,124.02
517,485.36 5,444,571.18
Tlaxcala
12,521,516.22 3,143,150.63 1,808,254.11
65,740.78 1,311,297.88
V
I. 
Alimentos, Bebidas y Tabaco
II. 
Textiles, prendas de vestir e
industria del cuero.
III. 
Industria de la madera
IV. 
Papel, productos de papel,
imprentas y editoriales
V. 
Sustancias químicas, derivados
del petróleo, prod. de caucho y
plástico
VI. 
Prod. de minerales no metálicos
VI
VII
VIII
IX
(excepto derivados del petróleo)
Total nacional 226,861,092.00 95,778,680.00 131,724,123.00 436,766,956.00 54,436,782.00
Región
116,858,105.67 32,195,044.46 35,705,043.63 132,311,721.35 20,459,776.63 VII.  Industrias metálicas básicas
Distrito Federal 52,076,338.37 2,225,215.64 12,101,205.11 13,200,946.61 7,594,492.99 VIII.  Productos metálicos, maquinaria
Hidalgo
6,806,391.89 9,476,453.93
540,772.50
1,653,375.99 649,109.33
y equipo
México
38,632,576.56 8,111,883.62 14,286,867.43 47,416,226.03 9,723,328.57
Morelos
9,623,030.55 2,506,979.82
653,999.55
5,408,984.44 727,214.77 IX.  Otras Industrias manufactureras
(incluye el subsector 337 de
Puebla
3,542,843.68 6,003,459.62 5,705,495.55 47,029,489.55 1,229,578.36
fabricación de muebles y
productos relacionados)
Querétaro
4,552,867.55 1,690,117.68 1,599,909.27 16,323,325.47 244,138.51
Tlaxcala
1,624,057.08 2,180,934.15
816,794.21
1,279,373.27 291,914.10
Fuente: Sistemas de Cuentas Nacionales. Producto Interno Bruto Por entiedad Federativa. INEGI 2011
n 
Sustituyendo, para analizar la
megalopolitana con respecto al país.
variación espacial de la región
n 
En otros términos deseamos conocer la participación en el PIB
Manufacturero nacional de la región megalopolitana.
!"#, !"#, !"#. !"
!" =
= !. !"!!
!, !"#, !"#, !"#. !!
Para expresar en números relativos se multiplica por 100
⎛ Y l ⎞
I t= ⎜⎜ ⎟⎟100.......(2)
⎝ Y o ⎠
!"#, !"#, !"#. !"
!" =
×!"" = !"%!
!, !"#, !"#, !"#
PIB MANUFACTURERO POR RAMA DE ACTIVIDAD NACIONAL Y REGIÓN MEGALOPOLITANA 2010. PARTICIPACIÓN
Total nacional
Total I
100%
II
III
IV
V
VI
VII
100%
100%
100%
100%
100%
100%
VIII
IX
100% 100% 100%
Región
37%
37%
47%
13%
55%
52%
34%
27%
30%
38%
Distrito Federal
10%
9%
17%
3%
18%
23%
2%
9%
3%
14%
Hidalgo
2%
2%
5%
1%
0%
3%
10%
0%
0%
1%
México
14%
19%
14%
4%
20%
17%
8%
11%
11%
18%
Morelos
2%
1%
2%
0%
1%
4%
3%
0%
1%
1%
Puebla
6%
4%
7%
3%
3%
2%
6%
4%
11%
2%
Querétaro
3%
2%
1%
3%
11%
2%
2%
1%
4%
0%
Tlaxcala
1%
1%
2%
0%
3%
1%
2%
1%
0%
1%
Fuente: Sistemas de Cuentas Nacionales. Producto Interno Bruto Por entiedad Federativa. INEGI 2011
PIB MANUFACTURERO POR RAMA REGIÓN MEGALOPOLITANA 2010. PARTICIPACIÓN 60% 50% Tlaxcala 40% Querétaro Puebla 30% Morelos México 20% Hidalgo Distrito Federal 10% 0% Total I II III IV V VI VII VIII IX PIB MANUFACTURERO
Concentración Manufacturera en Región Megalopolitana
Nivel de Concentración
Manufacturera
Alto
Medio
Bajo
Analizando la variación en el tiempo……
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA&REGIÓN&
MEGALOPOLITANA
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&
200302010
2003
2010
Total&Nacional
1,345,383,265 1,532,120,376
Región&
502,769,367 569,236,954
Distrito&Federal
147,534,873 153,018,293
Hidalgo
31,357,706
40,921,236
México
181,021,421 223,497,737
Morelos&
25,610,387
23,249,646
Puebla
71,137,042
77,087,904
Querétaro
32,666,837
39,494,402
Tlaxcala
13,441,102
11,967,735
n 
Si deseamos analizar la variación en el tiempo, el índice nos permitirá
realizar dicho análisis, para lo cual aplicamos la siguiente fórmula:
⎛ Y l ⎞
I t= ⎜⎜ ⎟⎟100.......(3)
⎝ Y o ⎠
Yl = Variable año final
Yo = Variable año inicial ( base de la comparación)
Total Nacional à
Región Mega à
!" =
!" =
!, !"#, !"#, !"#
×!"" = !!". !!%!
!, !"#, !"!, !"#
!"#, !"#, !"#
×!"" = !!". !!%!
!"#, !"#, !"#
De tal forma que aplicando el procedimiento se obtienen los índices para el resto de la
siguiente forma :
INDICE DE CRECIMIENTO DEL PIB MANUFACTURERO NACIONAL
Y REGIÓN MEGALOPOLITANA 2003-2010
Total&Nacional
Región&
Distrito&Federal
Hidalgo
México
Morelos&
Puebla
Querétaro
Tlaxcala
113.88
113.22
103.72
130.50
123.46
90.78
108.37
120.90
89.04
140
120
100
80
60
40
20
0
n 
El número índice describe el cambio en el valor del año final con
respecto al inicial de 100 a 146, no obstante no refleja el
crecimiento de ese valor.
n 
Para ello sólo debemos restar al resultado del cociente el año inicial
en proporciones lo que se denota con un valor de 1.00 y
posteriormente el resultado se multiplica por 100, que se denota
matemáticamente como :
⎛ ⎛ Y l ⎞
⎞
I t= ⎜⎜ ⎜⎜ ⎟⎟ − 1.00 ⎟⎟100.......(4)
⎝ ⎝ Y o ⎠
⎠
!! 1, 532,120, 376 $
$
I t = ##
& −1.00 &100 = (1.14 −1.00 )100 = 13.88%
"" 1, 345, 383, 265 %
%
De tal forma que aplicando el procedimiento se obtienen los índices
de crecimiento o tasas de crecimiento de la siguiente forma :
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA&REGIÓN&MEGALOPOLITANA
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&
200302010
2003
2010
Tasa&Crecimiento&(%)
Total&Nacional
1,345,383,265 1,532,120,376
13.88
Región&
502,769,367 569,236,954
13.22
Distrito&Federal
147,534,873 153,018,293
3.72
Hidalgo
31,357,706
40,921,236
30.50
México
181,021,421 223,497,737
23.46
Morelos&
25,610,387
23,249,646
-9.22
Puebla
71,137,042
77,087,904
8.37
Querétaro
32,666,837
39,494,402
20.90
Tlaxcala
13,441,102
11,967,735
-10.96
Tasa Crecimiento 2010-2003 (%)
45
35
30.50
25
23.46
20.90
15
13.88
13.22
8.37
5
Tlaxcala
-9.22
Querétaro
Puebla
Morelos
México
Hidalgo
Región
Distrito Federal
-15
Total Nacional
-5
3.72
-10.96
PIB MANUFACTURERO
Crecimiento Manufacturero en la Región Megalopolitana
Nivel de Crecimiento
Manufacturero
Muy Alto
Medio
Bajo
Muy Bajo
n 
Si se desea conocer la tasa media anual en un periodo de tiempo, entonces
simplemente a la tasa de crecimiento general se incluye el periodo de la siguiente
forma:
1
⎡
⎤
t
⎛
⎞
y
g = ⎢⎜⎜ l ⎟⎟ − 1⎥ *100
⎢⎝ y o ⎠
⎥
⎢⎣
⎥⎦
g = Tasa de crecimiento medio interanual (promedio)
Yl = Variable final
Yo = Variable inicial
t = diferencia entre el año final y el inicial
!, !"#, !"#, !"#
!=
!, !"#, !"!, !"#
!/!
− ! !"" = !!. !"%!
Se procede de la misma manera para obtener los siguientes resultados:
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA&REGIÓN&MEGALOPOLITANA
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&
200302010
2003
2010
Crecimiento&Promedo&Anual&(%)
Total&Nacional
1,345,383,265 1,532,120,376
1.87
Región&
502,769,367 569,236,954
1.79
Distrito&Federal
147,534,873 153,018,293
0.52
Hidalgo
31,357,706
40,921,236
3.88
México
181,021,421 223,497,737
3.06
Morelos&
25,610,387
23,249,646
-1.37
Puebla
71,137,042
77,087,904
1.15
Querétaro
32,666,837
39,494,402
2.75
Tlaxcala
13,441,102
11,967,735
-1.64
Crecimiento Promedo Anual (%)
6.0
5.0
4.0
3.88
3.06
3.0
2.0
2.75
1.87
1.79
1.15
1.0
0.52
0.0
-1.0
Total
Región
Nacional
Distrito
Federal
Hidalgo
México Morelos
-1.37
-2.0
-3.0
Puebla Querétaro Tlaxcala
-1.64
PIB MANUFACTURERO
Concentración Manufacturera en Región Megalopolitana
Nivel de Crecimiento Medio
Anual Manufacturero
Muy Alto
Medio
Bajo
Muy Bajo
n  Problema
para obtener el crecimiento real de los datos
cuando la unidad de cuenta es monetaria.
n 
La producción se valúa a precios corrientes del año por lo que al
compararlos con el periodo de referencia muestran resultados
nominales, puesto que comparan precios corrientes de diferentes
años.
n 
Es decir datos que muestran diferencias por el crecimiento de los
precios de cada año, que es lo que se conoce como inflación. Por lo
que no es posible conocer el crecimiento real.
n 
Se necesitan datos reales o constantes de un año base, por lo cual es
necesario quitarle la inflación. Es necesario transformar datos
nominales a reales.
n 
Se requiere quitar el efecto de la inflación a los datos nominales que
se comparan para obtener datos valorados a un año constante.
n 
Se realiza mediante un cociente que tiene como numerador los datos a
valor nominal (Vn) y como denominador el índice de precios (Ip) que se
toma como base o referencia para la transformación de los datos.
n 
Obviamente el (Ip) , corresponde a un número índice con un año base que
refleja las variaciones de los datos.
n 
Existen diversos índices de precios al productor, consumidor, mayoreo,
menudeo, etc.
n 
Para quitar la inflación o deflactar, es decir convertir una cantidad medida
en términos nominales a términos reales, generalmente se utiliza el Índice
implícito de precios o deflactor implícito, que es una media ponderada de
todos los precios de la producción nacional.
n 
El índice se denomina de valor constante (Vc) o real de los datos, lo cual se
denota como:
Vn
V c= ............(5)
Ip
Vc = valor constante o real
Vn = valor nominal
Ip = Índice de precios (año base)
PIB DE LA INDUSTRIA MANUFACTURERA REGIÓN MEGALOPOLITANA ( MILES DE PESOS CORRIENTES) 2003-­‐2010
Total nacional
2003
2010
1,345,383,265.00 2,244,096,714.00
Región
502,769,367.03
833,761,366.60
Distrito Federal
Hidalgo
México
Morelos
Puebla
Querétaro
Tlaxcala
147,534,873.14
31,357,706.00
181,021,420.94
25,610,386.67
71,137,042.09
32,666,836.62
13,441,101.57
224,125,893.57
59,937,335.87
327,357,135.39
34,053,756.36
112,910,653.25
57,847,450.21
17,529,141.97
Fuente: Sistemas de Cuentas N acionales. Producto Interno Bruto Por e ntiedad Federativa. INEGI 2 011
ÍNDICE DE PRECIOS IMPLÍCITOS DEL PIB TOTAL BASE 1993
Total Nacional Manufactura
1993
100.00
100.00
1994
108.30
107.04
1995
148.34
160.93
1996
192.99
205.07
1997
226.11
232.16
1998
263.59
263.24
1999
303.81
298.12
2000
337.65
319.65
2001
357.16
338.11
2002
385.71
352.67
2003
414.31
375.46
2004
454.16
410.74
2005
474.96
422.53
2006
509.37
456.27
2007
537.97
482.28
2008
579.65
511.85
2009
594.62
546.41
2010
619.01
549.92
Fuente: INEGI. Sistema de Cuentas Nacionales de México.
C b i = cambio de base de índice
Ia = índice anterior
In = índice del nuevo periodo
ÍNDICE DE PRECIOS IMPLÍCITOS DEL PIB TOTAL BASE 2003
Total Nacional Manufactura
1993
24.14
26.63
1994
26.14
28.51
1995
35.80
42.86
1996
46.58
54.62
1997
54.58
61.83
1998
63.62
70.11
1999
73.33
79.40
2000
81.50
85.14
2001
86.21
90.05
2002
93.10
93.93
2003
100.00
100.00
2004
109.62
109.40
2005
114.64
112.54
2006
122.94
121.52
2007
129.85
128.45
2008
139.91
136.33
2009
143.52
145.53
2010
149.41
146.47
Fuente: INEGI. Sistema de Cuentas Nacionales de México.
!,!"",!"#,!"#
!!"#" =
×!"" = 1,532,120,356!
!"#.!"
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA&REGIÓN&
MEGALOPOLITANA
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&
200302010
2003
2010
Total&Nacional
1,345,383,265 1,532,120,376
Región&
502,769,367 569,236,954
Distrito&Federal
147,534,873 153,018,293
Hidalgo
31,357,706
40,921,236
México
181,021,421 223,497,737
Morelos&
25,610,387
23,249,646
Puebla
71,137,042
77,087,904
Querétaro
32,666,837
39,494,402
Tlaxcala
13,441,102
11,967,735
Construcción de las Bases de Datos para la Región
• 
Elección de región a trabajar durante el curso
à 11 regiones geo-económicas
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
Norte
Noreste
Noroeste
Centro-Norte
Centro-Oriente
Centro-Occidente
Centro
Suroeste
Sureste
Península de Yucatán
Península de Baja California
+
INAE V 2014-I
Equipos de Trabajo
Equipo 1 :
Lara Durán Brisa
Bernal Ruiz Juan Carlos
Rodriguez Aquino Fco. Javier
Región de anállisis
Región Centro
Equipo 2 :
Correa Herrejón Alejandra
Tenorio Romero Andrea
Región Centro Norte
Equipo 3 :
Guevara Cinto Andrea
Naranjo Carbajal Anadeli
Región Centro Occidente
Equipo 4 :
Burgos Dzib L. Alejandro
De la Vega Cruzado Victor Hugo
Región Centro Oriente
Equipo 5 :
Álvarez Chombo N. Angélica
Zafra García Krista
Región Norte
Equipo 6 :
Juárez Hernández Marleny
Flores Aza Diana Vanessa
Dorantes Hernandez Margarita
Región Centro Noreste
Equipo 7 :
Lorenzo Ruiz Jorge
Álvarez Quiroz Orlando
Región Centro Noroeste
Equipo 8 :
Godinez Sánchez David
Jiménez Morales Yazmín
Chacón Velazquez Iván
Región Centro Suroeste
Equipo 9 :
Beltrán Méndez Juan Carlos
Ávila Castillo César Alejandro
Región Centro Sureste
Equipo 10 :
Castro Rendón Ehtelgina
Reyes Sánchez Orscar Israel
Paredes Hernández Jesús
Región Península de Yucatán
Equipos formados:
10
Corroborar inclusión de
todos los alumnos
+ Identificación de la importancia de
la región de estudio
n 
Con respecto a las demás regiones
n 
Necesario: Base de datos de TODAS las regiones
n 
Variables a considerar: VACB, PO, POB
n 
Por lo tanto en esta 1ª fase, la base de datos será entregada por los
profesores y trabajada por los alumnos
n 
La base entregada contendrá:
n 
n 
Totales por región en pesos corrientes y a nivel de desagregación
sectorial (2 dígitos) para el periodo de estudio acordado, para las
variables VACB, PO y POB** 1995,2000,2005 y 2010
Periodo de estudio: 1998 - 2008
3. Tratamiento de bases de datos
Variables económicas monetarias
VACB
PO
miles de pesos personas
à  Necesario deflactar para eliminar el efecto de la inflación
Cómo?
à Deflactando
Vn
V c= ............(5)
Ip
3. Tratamiento de bases de datos
Variables poblacionales
à  Necesario Interpolar para obtener la población total estimada para
1998 y 2008
Cómo?
a)  Calcular tasa de crecimiento promedio anual (TCMA) con base en
Censos y Conteos 1995-2000 y 2005-2010
b)  Estimar la población intermedia con base en la tasa de crecimiento
anterior
!"#$%!!"#$%
!"#$%!!"!#!$%
!
!!!
!"1!
Ejemplo:
Conteo de población y
vivienda 1995
MUN
01
01001
01002
01003
01004
01005
01006
01007
01008
01009
01010
01011
Total
Aguascalientes
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
Jesús>María
Pabellón>de>Arteaga
Rincón>de>Romos
San>José>de>Gracia
Tepezalá
El>Llano
San>Francisco>de>los>Romo
1995
91,158,290
862,720
582,827
35,762
51,658
12,136
54,476
31,650
38,752
7,170
16,175
14,278
17,836
1996
92,389,599
878,449
594,471
36,154
51,584
12,231
56,277
32,162
39,316
7,185
16,241
14,482
18,261
XII Censo General
de población y
vivienda 2000
1997
93,637,539
894,465
606,347
36,549
51,511
12,327
58,138
32,683
39,888
7,200
16,307
14,689
18,697
1998
94,902,336
910,772
618,461
36,950
51,437
12,424
60,060
33,212
40,469
7,214
16,374
14,898
19,142
1999
96,184,216
927,377
630,816
37,354
51,364
12,521
62,046
33,750
41,058
7,229
16,441
15,111
19,599
Comprobación
97,483,412
944,285
643,419
37,763
51,291
12,619
64,097
34,296
41,655
7,244
16,508
15,327
20,066
2000
97,483,412
944,285
643,419
37,763
51,291
12,619
64,097
34,296
41,655
7,244
16,508
15,327
20,066
TCMA
0.01350737
0.01823177
0.01997809
0.01094828
/0.0014249
0.00783602
0.03306227
0.01618774
0.01455268
0.00205569
0.00408397
0.01428022
0.02384136
Ejemplo interpolación PT 1996:
Pob 1995*TCMA + Pob 1995 = 92,389,599
!"#$%!!"#$%
!"#$%!!"!#!$%
!
!!!
!"1!
+ 2. Construcción de unidades de análisis
Definiciones
Localidad Urbana: asentamiento humano que contiene
un mínimo de 15 mil habitantes (definición internacional).
INEGI à mínimo de 2500 habitantes.
Área Metropolitana: Conjunto de localidades censales
unidas con alto grado de concentración poblacional, de
las cuales al menos una alberga una población superior a
50 mil habitantes.
Su extensión no corresponde con el municipio que las
contiene, sino que pueden presentar diferentes tamaños
(en términos de territorio y habitantes). De esta forma, el
área metropolitana de una ciudad se define como la
superficie urbana continua, compuesta por varias
localidades que se extienden a través del territorio de dos
o más municipios.
Zona Metropolitana: La zona metropolitana engloba al
área metropolitana, ya que considera a la totalidad del
municipio donde se encuentran las localidades de mayor
concentración.
“el conjunto de dos o más
municipios donde se localiza
una ciudad de 50 mil o más
habitantes, cuya área urbana,
funciones y actividades
rebasan el límite del municipio
que originalmente la contenía,
incorporando como parte de
sí misma o de su área de
influencia directa a municipios
vecinos, predominantemente
urbanos, con los que
mantiene un alto grado de
integración socioeconómica;
en esta definición se incluye
además a aquellos municipios
que por sus características
particulares son relevantes
para la planeación y política
urbanas.”,
Sedesol, Conapo e INEGI (2004).
2. Construcción de bases de datos
• 
Base de Datos Económicos y Poblacionales por
Municipios
• 
Base de Datos Económicos y Poblacionales por
Ciudades y Zonas Metropolitanas.
• 
Criterios para construcción de datos por ciudades
y ZM’s
a)  Datos por ZM: La suma de municipios de cada ZM
•  Los datos se deben construir sumando los municipios
integrantes de cada ZM (ver archivo con definición de
ZM’s, archivo SUN 2010) o en caso de ciudades, usar el
municipio que contiene la ciudad.
2. Construcción de bases de datos
• 
Periodo de Censos Económicos: 1999-2009.
• 
Datos (variables) a contemplar
1. 
2. 
3. 
• 
PO (Empleo)
VACB (Valor Agregado)
Población Total
Grupos sectoriales de actividad económica (GAE) a
contemplar
1. 
2. 
3. 
4. 
5. 
6. 
Industria (IND)
Energía y Construcción (EC)
Comercio (COM)
Comunicaciones y Almacenamiento (CA)
Servicios (SER)
Actividad Total = (IND + EC + COM + CA + SER)
Construcción de base de datos
(Base de Datos con CE 1999 y 2009 a nivel de GAE y a nivel de
Municipios/ZM+Ciudades )
Para construir la información económica a nivel de sectores, considerar lo
siguiente:
a) 
Para Industria usar “31-33 Industrias Manufactureras”.
b) 
Para Energía y Construcción sumar desde “21 Minería” hasta “23
Construcción”.
c) 
Para Comercio sumar “43 Comercio al por mayor” y “46 Comercio al por
menor”.
d) 
Para Comunicaciones y Almacenamiento usar “48-49 Transportes, Correos y
Almacenamiento”.
e) 
Finalmente para “Servicios” sumar desde el sector “51 Información en
medios masivos” hasta “81 Otros Servicios excepto actividades del
Gobierno” (SCIAN 1997, 2002 y 2007).
f) 
Sumar TODOS para obtener Actividad Total.
Región X Periodo 1999
Zona Metropoli
VAC
tana/
PO_I B_IN POB_IN
VACB_E
PO_CO VACB_C POB_CO
VACB_C
VACB_T POB_TO POB_TO
ND D D C POB_EC M OM M A POB_CA PO_S VACB_S POB_S PO_TOT OT T T Ciudad PO_EC PO_CA Municipio 1 ZM X Municipio 2 ZMX Municipio 3 ZMY . ZMC . . Municipio m ZMC ZMC ZMm Región X Periodo 2009
Zona Metropoli
VAC
tana/
PO_I B_IN POB_IN
VACB_E
PO_CO VACB_C POB_CO
VACB_C
VACB_T POB_TO POB_TO
ND D D C POB_EC M OM M A POB_CA PO_S VACB_S POB_S PO_TOT OT T T Ciudad PO_EC PO_CA Municipio 1 ZM X Municipio 2 ZMX Municipio 3 ZMY . ZMC . . Municipio m ZMC ZMC ZMm + ¿Cuáles son las ZM’s que hay en mi
región de estudio?
Consultar
CONAPO
Delimitación de Zonas Metropolitanas 2010
http://www.conapo.gob.mx/es/CONAPO/
Delimitacion_de_las_zonas_metropolitanas_de_Mexico_2010__Anexo_Estadistico_y_bibliografia
Ciudades mayores o iguales a 100 000 habitantes
àCriterio poblacional y por exclusión
+
Fuente: INEGI
CENSOS ECONÓMICOS DE 1999 Y 2009
SAIC à Sistema Automatizado de Información Censal
4. Trabajo de bases de datos para MAPA
DIGITAL
La construcción de bases de datos en EXCEL deberán contener los títulos de cada
columna con tipo código. Ejemplo: para Empleo Industrial 2009, abreviar como: PO_IND09
Será necesario tener la clave conjunta del municipio: CVE_ENT + CVE_MUN, la cual
deberá estar en formato de texto.
CVE
08001
08002
08003
08004
08005
08006
08007
08008
08009
08010
08011
08012
08013
CVE_ENT
08
08
08
08
08
08
08
08
08
08
08
08
08
ENT
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
Chihuahua
CVE_MUN
001
002
003
004
005
006
007
008
009
010
011
012
013
MUN
Ahumada
Aldama
Allende
AquilesASerdán
Ascensión
Bachíniva
Balleza
Batopilas
Bocoyna
Buenaventura
Camargo
Carichí
CasasAGrandes
PO_IND99
VA_IND99
PBT_IND99
Una vez completa la base de datos en excel para poder usarla en Mapa Digital es
necesario convertirla en un archivo .dbf
Para ello hay diversas opciones: vía access, en spss o con otro programa conversor
Salida directa descarga de INEGI
Entidad'federativa Municipios
Codigo
Personal'ocupado Producci_n'bruta'total'(miles'de'pesos) Valor'agregado'censal'bruto'(miles'de'pesos)
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
388
39879
31730
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 001'Aguascalientes
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
280
37269
30428
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 003'Calvillo
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
34
87
61
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 005'Jesus'maria
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
8
38
34
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 006'Pabellon'de'arteaga
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
17
1557
677
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 007'Rincon'de'romos
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
30
624
295
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 008'San'jose'de'gracia
caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
16
300
233
11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'
01'Aguascalientes 011'San'francisco'de'los'romo caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal)
3
4
2
01'Aguascalientes
21'Miner_a
172
29397
15210
01'Aguascalientes 001'Aguascalientes
21'Miner_a
36
9894
6928
01'Aguascalientes 003'Calvillo
21'Miner_a
23
1455
674
01'Aguascalientes 004'Cosio
21'Miner_a
44
7021
2570
01'Aguascalientes 005'Jesus'maria
21'Miner_a
4
952
220
01'Aguascalientes 006'Pabellon'de'arteaga
21'Miner_a
9
1822
274
01'Aguascalientes 007'Rincon'de'romos
21'Miner_a
56
8253
4544
Modificarla con tablas dinámicas y/o filtros para poder tener la base de
datos de acuerdo con el esquema anterior….
Tabla dinámica
Suma%de%Personal%ocupado Etiquetas)de)columna
Etiquetas)de)fila
11)Agricultura,)ganader_a,)aprovechamiento)
21)Miner_a forestal,)pesca)y)caza)22)(Es_lo)
lectricidad,)
pesca)y)acuicultura)
gua)y)suministro)
animal)
23)dCe)onstrucci_n
gas)por)ductos)al)consumidor)31)fBinal
33)Industrias)manufactureras
001)Aguascalientes
280
36
389
7217
44360
002)Asientos
33
723
003)Calvillo
34
23
76
679
004)Cosio
44
9
368
005)Jesus)maria
8
4
59
315
14721
006)Pabellon)de)arteaga
17
9
31
1503
007)Rincon)de)romos
30
56
24
1814
008)San)jose)de)gracia
16
22
235
009)Tepezala
12
122
010)Llano,)el
12
203
011)San)francisco)de)los)romo
3
15
4094
Total%general
388
172
682
7532
68822
+
Proyección de información
INAE V
2014-1
Mtra. Cristina Vazquez Ruiz
Dr. Normand Asuad Sanén
+
Análisis de series de tiempo
à Determinar comportamiento de un conjunto de
observaciones
n Estimación
n Diversos
de Tendencia:
Métodos
n Interpolación
n Regresión
mediante MCO
Proyección por Interpolación
n ¿Qué
es interpolar?
n  Formar
una progresión de números cuyos extremos
son conocidos
n  Permite
n  Se
la extrapolación o proyección de los datos
trata de una técnica preliminar al uso de MCO
Tipos de Progresiones
n Progresión
n 
aritmética
Serie de números que se caracteriza por que cada término se
obtiene sumándole al término anterior una cantidad constante
llamada razón o diferencia
n Serie
n 
Sucesión de términos formados de acuerdo a una ley –
comportamiento- la cual refleja su trayectoria.
Ejemplo
a,b,c,d,e…….u
n 
Sea
una progresión
n 
Razón = r
n 
b= a + r
n 
c= b+ r ; sustituyendo b = (a + r) + r = a + 2r
n 
d= c + r ; sustituyendo c = (a + 2r) + r = a + 3r
n 
e= d + r ; sustituyendo d =
Cada término es igual al 1er término de la progresión (a) más tantas
veces la razón de términos que le preceden
Progresión aritmética
n 
u = a + (n-1) r
u = último término
a = primer término
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Ejercicio:
Si tenemos: 4, 7 10, …..
¿Cuál es el valor del quinto
término de la sucesión?
¿Del décimo?
Progresión geométrica
n  Serie
en la que cada término se obtiene después
del primero, multiplicando el anterior por una
cantidad constante (razón) pudiendo ser ésta
creciente o decreciente
n 
Se consideran como progresiones geométricas
aquellas que dividen, elevan a una potencia o
extraen raíces.
Ejemplo
n 
Sea…a,b,c,d,e….u una progresión
n 
Razón = r
n 
b= ar
n 
c= br ; sustituyendo b = (ar)*r = ar2
n 
d= cr ; sustituyendo c = (ar2)*r = ar3
n 
e= dr; sustituyendo d =
Cada término es igual al término anterior multiplicado por la razón
elevada al número de términos que le preceden
Progresión geométrica
n 
u = ar (n-1)
u = último término
a = primer término
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Ejercicio:
Si tenemos: 1,3,9,27 …..
¿Cuál es el valor del quinto
término de la sucesión?
¿Del décimo?
Proyección por interpolación
n 
Así, conociendo la razón y si esta es constante, es decir, se
comporta como una serie, ya sea aritmética o geométrica se
pueden proyectar los datos, considerando como razón el
crecimiento medio.
n 
Supuesto:
n 
En el futuro la serie continúa con la tendencia anterior
Etapas para la proyección
n 
1. Determinar qué tipo de serie o progresión se tiene. Para
ello se grafican los datos
VACB en la Región Centro Norte
Miles de Pesos 2003=100
Población Total en la Región Centro Norte
250,000,000
10,000,000
230,000,000
9,500,000
210,000,000
9,000,000
190,000,000
170,000,000
8,500,000
150,000,000
8,000,000
130,000,000
7,500,000
110,000,000
90,000,000
7,000,000
1988
1993
1998
2003
1988
2008
Fuente: INEGI
Fuente: INEGI
1993
1998
2003
2008
Etapas para la proyección
n 
2. Identificar las características de los datos existentes para
distinguir si se hará uso de
n 
Interpolación.-
cuando los valores extremos son
conocidos
n 
Extrapolación
.- cuando se tiene una serie continua y
se desea a partir del último dato estimar los valores futuros.
+
Utilizando la información de
población
Si conocemos solo los valores extremos, dada la periodicidad de los
censos y conteos poblacionales, se procede a realizar la interpolación
para los periodos de interés
Municipio Aguascalientes Asientos Calvillo Cosío Jesús María Pabellón de Arteaga Rincón de Romos San José de Gracia Tepezalá El Llano San Francisco de los Romo 1995 582827 35762 51658 12136 54476 31650 38752 7170 16175 14278 2000 643419 37763 51291 12619 64097 34296 41655 7244 16508 15327 2005 723043 40547 50183 13687 82623 38912 45471 7631 17372 17115 2010 797010 45492 54136 15042 99590 41862 49156 8443 19668 18828 17836 20066 28832 35769 Progresión…..
Aguascalientes,
850000#
800000#
750000#
700000#
650000#
600000#
550000#
500000#
1995#
2000#
2005#
2010#
Interpolando la población para los
periodos intermedios
La razón utilizada en este caso es la TCMA
Pu = Po (n-1) r
Pu = valor parcial del año final
Po = dato original (base de la proyección)
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Municipio
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
Jesús;María
Pabellón;de;Arteaga
Rincón;de;Romos
San;José;de;Gracia
Tepezalá
El;Llano
San;Francisco;de;los;Romo
1995
582827
35762
51658
12136
54476
31650
38752
7170
16175
14278
17836
1996
1
⎡
⎤
t
⎛
⎞
y
g = ⎢⎜⎜ l ⎟⎟ − 1⎥ *100
⎢⎝ y o ⎠
⎥
⎢⎣
⎥⎦
1997
1998
1999
2000
643419
37763
51291
12619
64097
34296
41655
7244
16508
15327
20066
Pu = Po (n-1) r
Cálculo
n 
Pu = valor parcial del año final
Po = dato original (base de la proyección)
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Para el caso del municipio de Aguascalientes
1
⎡
⎤
t
⎛
⎞
y
g = ⎢⎜⎜ l ⎟⎟ − 1⎥ *100
⎢⎝ y o ⎠
⎥
⎢⎣
⎥⎦
g = 0.01997809
Pu = Po (n-1) r
Pu = Po (n-1) r
Pu=582827 (2-1) 0.01997809 Pu= 594471(2-1) 0.01997809
Municipio
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
1995
582827
35762
51658
12136
1996
594471
1997
606347
1998
618461
1999 Comprobación
630816
643419
+
Resultados
Municipio
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
Jesús<María
Pabellón<de<Arteaga
Rincón<de<Romos
San<José<de<Gracia
Tepezalá
El<Llano
San<Francisco<de<los<Romo
1995
582827
35762
51658
12136
54476
31650
38752
7170
16175
14278
17836
1996
594471
36154
51584
12231
56277
32162
39316
7185
16241
14482
18261
1997
606347
36549
51511
12327
58138
32683
39888
7200
16307
14689
18697
1998
618461
36950
51437
12424
60060
33212
40469
7214
16374
14898
19142
1999 Comprobación
630816
643419
37354
37763
51364
51291
12521
12619
62046
64097
33750
34296
41058
41655
7229
7244
16441
16508
15111
15327
19599
20066
2000
643419
37763
51291
12619
64097
34296
41655
7244
16508
15327
20066
TCMA
0.01997809
0.01094828
)0.0014249
0.00783602
0.03306227
0.01618774
0.01455268
0.00205569
0.00408397
0.01428022
0.02384136
Extrapolando la población
Municipio
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
Jesús<María
Pabellón<de<Arteaga
Rincón<de<Romos
San<José<de<Gracia
Tepezalá
El<Llano
San<Francisco<de<los<Romo
1
⎡
⎤
t
⎛
⎞
y
g = ⎢⎜⎜ l ⎟⎟ − 1⎥ *100
⎢⎝ y o ⎠
⎥
⎢⎣
⎦⎥
2005
723043
40547
50183
13687
82623
38912
45471
7631
17372
17115
28832
2010
797010
45492
54136
15042
99590
41862
49156
8443
19668
18828
35769
2011
1ª observación
2012
Municipio
TCMA
Aguascalientes
0.01967067
Asientos
0.02328183
Calvillo
0.01528018
Cosío
0.01905932
Jesús2María
0.03806119
Pabellón2de2Arteaga
0.01472249
Rincón2de2Romos
0.01570691
San2José2de2Gracia
0.02042965
Tepezalá
0.02513739
El2Llano
0.01926112
San2Francisco2de2los2Romo 0.04406228
2013
Transformando notación
Pu = Po (n-1) r
Pu = valor parcial del año final
Po = dato original (base de la proyección)
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Pu2011 AGS = 797,010 (1) (0.01967067) = 15,678
Pu + Po= 812,688
+
Extrapolación
Municipio
Aguascalientes
Asientos
Calvillo
Cosío
Jesús<María
Pabellón<de<Arteaga
Rincón<de<Romos
San<José<de<Gracia
Tepezalá
El<Llano
San<Francisco<de<los<Romo
2005
723043
40547
50183
13687
82623
38912
45471
7631
17372
17115
28832
2010
797010
45492
54136
15042
99590
41862
49156
8443
19668
18828
35769
2011
812688
46551
54963
15329
103381
42478
49928
8615
20162
19191
37345
2012
828674
47635
55803
15621
107315
43104
50712
8791
20669
19560
38991
2013
844974
48744
56656
15919
111400
43738
51509
8971
21189
19937
40709
Método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios
n El
método anterior se trata de un ajuste
preliminar y de carácter visual que no
garantiza obtener la mejor curva ajustada.
n El
método de MCO permite determinar el
tipo de relación funcional
matemáticamente óptimo entre las
variables, ajustando los datos observados a
la ecuación seleccionada.
MCO
n 
El procedimiento consiste en la estimación de las distancias
de los datos observados una vez seleccionada la ecuación a
la que se ajustan los datos.
Y = a + bx
∑Y = aN + b∑ X........(1)
∑ XY = a∑ X + b∑ X
2
........(2)
Obteniendo los valores
Considerando la población en función del tiempo (X)
Municipio
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Aguascalientes
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
t
2006
2007
2008
2009
2010
Sumatoria
X
Y
XY
X2
Calculando
t
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Sumatoria
X
Y
XY
X^2
1
2
3
4
5
6
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
723,043
1,474,531
2,255,305
3,066,224
3,908,174
4,782,060
1
4
9
16
25
36
21
4,557,278
16,209,337
91
+
Sustituyendo en las ecuaciones
1y2
∑Y = aN + b∑ X........(1)
∑ XY = a∑ X + b∑ X
4, 557, 278 = a6 + b21
t
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Sumatoria
X
2
........(2)
16, 209, 337 = a21+ b91
Y
XY
X^2
1
2
3
4
5
6
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
723,043
1,474,531
2,255,305
3,066,224
3,908,174
4,782,060
1
4
9
16
25
36
21
4,557,278
16,209,337
91
Resolver las ecuaciones
n 
Método de eliminación
n 
Se elimina una incógnita igualando las ecuaciones y
despejando b, para posteriormente sustituir su valor y
encontrar a
4, 557, 278 = a6 + b21
16, 209, 337 = a21+ b91
Datos estimados
A pesar de que las diferencias entre los datos calculados y los
reales, en su total quedan anulados, lo que es indicativo de que
la serie estimada es una buena base para la proyección.
t
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Sumatoria
X
Y
XY
X^2
Yc
Dif
1
2
3
4
5
6
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
723,043
1,474,531
2,255,305
3,066,224
3,908,174
4,782,060
1
4
9
16
25
36
722,566
737,358
752,150
766,942
781,735
796,527
*477
92
382
386
100
*483
21
4,557,278
16,209,337
91
4,557,278
0
Extrapolando los datos hasta el año 2010 por MCO
t
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
X
Y
1
2
3
4
5
6
7
8
9
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
XY
723,043
1,474,531
2,255,305
3,066,224
3,908,174
4,782,060
X^2
Yc
1
4
9
16
25
36
49
64
81
722,566
737,358
752,150
766,942
781,735
796,527
811,319
826,112
840,904
Dif
*477
92
382
386
100
*483
Comparación
Municipio
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Aguascalientes
723,043
737,266
751,768
766,556
781,635
797,010
812,688
828,674
844,974
Sobreestimación
del 1º método con
respecto a MCO
811,319
826,112
840,904