3.8 ESTADÍSTICOS PARA LA COMPARACIÓN DE RESULTADOS 3.8.1
Distancia Manhattan.
La distancia Manhattan no es más que la sumatoria del valor absoluto de las diferencian entre el valor del muestreo y el pronosticado. Es una medida de magnitud (Aznar y Guijarro, 2015) 𝑛
𝐷𝑀 = ∑|(𝑚𝑖 − 𝑃𝑖 )| 𝑖=1
Donde 𝑛 → Numero de muestras y predicciones, igual a 146. 𝑚 → Valor de metro cuadrado de terreno de las muestras. 𝑃 → Valor de metro cuadrado de terreno de los pronósticos. En este sentido el mejor modelo es aquel que minimice la distancia Manhattan. 3.8.2
Índice de Adecuación
Este índice fue planteado por Aznar y Guijarro en el 2005, y el cual trata de enfrentar la solución base o también llamada solución Naive, al problema a contra otras soluciones a fin de determinar estas nuevas soluciones cuanto mejoran la estimación. La ecuación se plantea aparir de la distancia Manhattan de la siguiente manera. 𝐼. 𝐴𝑑𝑒𝑐𝑢𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 = (1 −
𝐷𝑖𝑠. 𝑀𝑎𝑛ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑆𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖𝑜𝑛 ) 𝑥100 𝐷𝑖𝑠. 𝑀𝑎𝑛ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑁𝑎𝑖𝑣𝑒
Para este caso se toma distancia Manhattan del denominador, la obtenida a partir de la Zonas Homogéneas geonómicas del IGAC. Esto con el fin de que el índice de adecuación muestre un porcentaje, para cada modelo, cuanto mejora la estimación.
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