Estimación de los caudales medios mensuales de la cuenca alta del Huallaga aplicando un modelo hidrológico racional con imágenes satelitales

Abstract

Esta investigación tiene como objetivo de determinar los patrones de clasificación del desempeño del sector público mediante la técnica de análisis conglomerados de series de tiempo a las regiones del Perú para el periodo 2007 – 2019. El desarrollo se realizó con los indicadores creados bajo la metodología de la frontera de posibilidades de producción y se evaluó la asociación a través del tiempo con el método de distancia de deformación del tiempo. El indicador utilizado para decidir el número de los conglomerados fue el de Silueta y Calinski. Entre los resultados más importantes se encontró que se mantiene un patrón que predomina entre las regiones que mejor usan los recursos y obtienen resultados idóneos donde resalta Moquegua, Ica y Lima mientras que otro grupo que mantiene fuertes tendencias a ser ineficientes en comparación como Ayacucho y Huancavelica. Finalmente, se observó una predominancia en las regiones que subdivide entre dos conglomerados y se mantiene tanto sectorial y global.

The objective of this research is to determine the classification patterns of the performance of the public sector through the technique of conglomerate analysis of time series to the regions of Peru for the period 2007 - 2019. The development was carried out with the indicators created under the methodology of the production possibility frontier and the association was evaluated over time with the time warp distance method. The indicator used to decide the number of clusters was that of Silueta and Calinski. Among the most important results, it was found that a pattern is maintained that prevails among the regions that best use resources and obtain ideal results, where Moquegua, Ica and Lima stand out, while another group that maintains strong tendencies to be inefficient compared to Ayacucho and Huancavelica. Finally, a predominance was observed in the regions that are subdivided into two conglomerates and remain both sectoral and global.