Potencial dedesarrollode las ciudades deMéxico
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NúcleosDinámicos del Tratado de LibreComercio deAmérica del Norte (tlcan),
CentrosDinámicosdelMercadoNacional con inversiónextranjeradirecta (cdmn),
y Polos deCrecimientoOrientados al MercadoNacional e Internacional (pcvmn).
En términos generales, se encontraron distribuciones
leptocúrticas
,
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por el
tipo de datos absolutos (total de escuelas superiores, total de unidades médicas,
total deunidadesbancarias, númerodecréditosdevivienda). Esto indicaqueerane-
cesarioestandarizar estas variablespara llevarlasaunaescalaconmenor varianza.
El panorama también seve reflejadoenunestadísticodecurtosismuygran-
de (convalorespor encimade100, en tantoqueparadistribucionesde tiponormal
se ubica en0), lo cual indica unamuy alta concentraciónde las distribuciones ana-
lizadas. En general, el comportamiento del conjunto de las variables seleccionadas
es adecuado para ser incorporadas dentro del cálculo del Índice de Potencial de
Desarrollo, dado quemuestran una varianza amplia, lo cual permitirá distinguir los
cortes del índice. Noobstante, y debido a la curtosis, fue necesario ajustar las dis-
tribuciones paraevitar sesgos producidos por la concentracióndel comportamien-
tode variables asociadas al entornourbano.
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Lamayoría de las ciudades tienen un comportamiento en torno a lamedia pero concentrado hacia
un lado. La leptocurtosis tiene una alta concentración hacia los valores centrales y si esto se da es por un
coeficientede curtosis>0quees conel que seanalizael gradode concentraciónalrededor de lamedia.
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Los procedimientos para ajustar la distribución de las variables a un comportamiento normal con-
sistieron en estimar porcentajes, razones y
per cápita
principalmente. Esto se hizo dependiendo de la
distribuciónde cada variableydeacuerdo conel pesoque tendríadentrodel comportamientodel análisis
factorial. Algunas deestas especificaciones sedescribenen las notas del cuadro6. Adicionalmente, no fue
necesario elaborar transformaciones como los logaritmos o cuadrados de las variables, porque el método
estadístico utilizado estandariza automáticamente los datos. Cabemencionar que la transformación por
logaritmos seutilizacomúnmentecuandoel objetivode la investigaciónes construir unmodeloexplicativo
de las variables y la reducción de la varianza. En el caso que nos ocupa, el objetivo se centra en analizar el
comportamientodel conjuntode lasvariablesysudistribución, en laconstrucciónde los factoresdeanálisis
y, finalmente, en su traducciónpara laelaboracióndeun índice sintéticooglobal.
