| Journal: | Nova scientia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000386982 |
| ISSN: | 2007-0705 |
| Authors: | Alcántar Ruiz, Rosa Amelia1 Treviño Treviño, Francisco Edmundo2 Martínez Flores, José Luis1 |
| Institutions: | 1Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Puebla. México 2Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, San Nicolás de los Garza, Nuevo León. México |
| Year: | 2015 |
| Season: | Oct |
| Volumen: | 7 |
| Number: | 14 |
| Pages: | 236-253 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | El presente trabajo propone un modelo estadístico de regresión lineal múltiple para la toma de decisiones sobre el rendimiento de combustible con aplicación a la industria del autotransporte en México considerando los factores con mayor incidencia en el consumo. El modelo aplicado tiene significancia estadística, así como las variables explicativas: tipo de ruta, antigüedad y cantidad de diésel consumido en baja, esto con un nivel de confianza del 95%, lográndose explicar un 94% del efecto de interés modelado. La contribución fundamental de este artículo es proponer un modelo estadístico como una nueva herramienta de gestión para los tomadores de decisiones del sector, en relación al establecimiento de estándares de combustible y la administración en general de este insumo, puesto que fue determinado a partir de las condiciones operativas de la industria del transporte y no bajo condiciones experimentales (difíciles de replicar) empleadas por el fabricante del automotor |
| English abstract | This paper proposes a statistical multiple linear regression model for decision-making on fuel efficiency with application to the motor carrier industry in Mexico considering the factors with the greatest impact on consumption. The model has applied statistical significance, and the explanatory variables: route type, age and amount of diesel consumed in low this with a significance of 5%, achieving explain 94% of the effect of modeling interest. The main contribution of this paper is a statistical model as a new management tool for decision makers in the sector in relation to the establishment of standards for fuel and general administration of this input, as was determined from the conditions operating in the transportation industry and not under experimental conditions (difficult to replicate) used by automotive manufacturers |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería de transportes, Transporte de carga, Consumo de combustible, Rendimiento de combustible, Regresión lineal múltiple |
| Keyword: | Engineering, Transportation engineering, Freight transport, Fuel consumption, Fuel yield, Multiple linear regression |
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