Análisis de los hurtos en Colombia durante el año 2017 mediante los modelos de regresión lineal múltiple y la regresión ponderada geográficamente / Analysis of thefts in Colombia during 2017 using multiple linear regression models and geographically weighted regression / Análise dos furtos na Colômbia durante o ano 2017 mediante os modelos de regressão linear múltipla e a regressão ponderada geográficamente

RESUMEN

Resumen Según información procedente del observatorio del delito de la Policía Nacional de Colombia, los hurtos a personas y de celulares han presentado una tendencia al alza desde el año 2003 (Norza, Peñalosa y Rodríguez, 2017). Esta tendencia motivó la realización del presente estudio para analizar la relación entre los factores socioeconómicos y el hurto en los diferentes municipios de Colombia durante el año 2017, mediante el uso de modelos de regresión lineal múltiple y regresión geográficamente ponderada utilizando fuentes de información secundaria segregada a nivel municipal. Se constató que las variables matriculados en instituciones de educación superior por cada mil personas, presupuesto per cápita asignado por el sistema general de participaciones y la categoría del municipio explican el 69,5% de la variabilidad del logaritmo del hurto a personas y de celulares en 532 municipios mediante un modelo de regresión lineal múltiple estimado globalmente y el 50,16% utilizando el modelo de regresión ponderada geográficamente omitiendo en este último la categoría del municipio. En este modelo hubo ligeras variaciones en los coeficientes a nivel municipal, lo que refleja que la heterogeneidad social y económica tiene efectos en los indicadores de hurto a nivel nacional.

ABSTRACT

Abstract According to information from the crime observatory of the National Police of Colombia, thefts from people and of cell phones have shown an upward trend since 2003 (Norza, Peñalosa and Rodríguez, 2017). This trend motivated the carrying out of the current study to analyze the relationship between socioeconomic factors and theft in the different municipalities of Colombia during 2017, through the use of multiple linear regression models and geographically weighted regression using secondary information sources segregated to municipal level. It was validated that variables enrolled in higher education institutions per thousand people, budget per capita allocated by the general system of participations and the category of the municipality account for 69,5% of the variability of the logarithm of theft from individuals and of cellphones in 532 municipalities using a globally estimated multiple linear regression model and 50,16% using the geographically weighted regression model omitting in the latter the category of the municipality. In this model there were slight variations in the coefficients at the municipal level, reflecting that the social and economic heterogeneity has effects on indicators of theft nationwide.

RESUMO

Resumo Segundo informação proveniente do observatório do delito da Polícia Nacional da Colômbia, os furtos a pessoas e de celulares têm apresentado uma tendência de aumento desde o ano 2003 (Norza, Peñalosa y Rodríguez, 2017). Esta tendência motivou a realização do presente estudo para analisar a relação entre os fatores socioeconómicos e o furto em os diferentes municípios da Colômbia durante o ano 2017, mediante o uso de modelos de regressão linear múltipla e regressão geograficamente ponderada utilizando fontes de informação secundária segregada a nível municipal. Constatou-se que as variáveis matriculadas em instituições de ensino superior por cada mil pessoas, orçamento per capita atribuído pelo sistema geral de participações e a categoria do município explicam o 69,5% da variabilidade do logaritmo do furto a pessoas e de celulares em 532 municípios mediante um modelo de regressão linear múltipla estimado globalmente e o 50,16% utilizando o modelo de regressão ponderada geograficamente omitindo neste último a categoria do município. Neste modelo houve ligeiras variações nos coeficientes a nível municipal, o que reflete que a heterogeneidade social e económica tem efeitos nos indicadores de furto a nível nacional.