12 resultados para Microcystin-RR

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

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510 p.

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El trabajo se ocupa de la problemática de la ciudadanía, encuanto que relación de pertenencia a la comunidad política, en el marco de la construcción del Estado brasileño y consiguiente formación de la identidad nacional. Tras una contextualización de las cuestiones a tratar, Por un lado, se caracteriza la ciudadnía sustantivamente, considerando cuáles son los derechos de los ciudadanos y las garantías constitucionales. Por otro lado se identifica quién es "ciudadano" en el Imperio, analizando la distinta situación al respecto de "los que llegaron" (portugueses), "los traidos" (negros) y "los que estaban" (indígenas). Se concluye con un epílogo que temáticamente tiene entidad por sí mismo, atendiendo al cambio de modelo de ciudadanía introducido finalmente por la constitución de 1988.

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El presente trabajo se propone analizar desde una perspectiva internacionalista el recorrido del principio de justicia universal en nuestro ordenamiento: inicialmente configurado como un principio de carácter absoluto y cuyo alcance se ha visto drásticamente reducido tras las reformas llevadas a cabo por el legistlador en la última década, especialmente la última de ellas realizada en 2014, hasta el punto de acabar con la misma esencia de esta figura. Expuesto lo anterior, se abordan también las consecuencias que ha traído esta última modificación y las reacciones que la misma ha provocado. Para terminar, trataremos de esclarecer cuáles son las posibles vías de actuación dado el escenario actual.

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El TFG versa sobre los cambios histórico-legales que se dieron en los siglos XVIII y XIX en relación con los derechos forales de los Territorios Históricos vascos y su configuración hasta 1876, momento en que se derogan para volver a ser puestos en curso con la llegada de la Constitución Española de 1978 y todo lo que ello significó para la vida y el derecho de los vecinos del Señorio de Vizcaya.

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Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms face two main difficulties: the curse of dimensionality, and environment non-stationarity due to the independent learning processes carried out by the agents concurrently. In this paper we formalize and prove the convergence of a Distributed Round Robin Q-learning (D-RR-QL) algorithm for cooperative systems. The computational complexity of this algorithm increases linearly with the number of agents. Moreover, it eliminates environment non sta tionarity by carrying a round-robin scheduling of the action selection and execution. That this learning scheme allows the implementation of Modular State-Action Vetoes (MSAV) in cooperative multi-agent systems, which speeds up learning convergence in over-constrained systems by vetoing state-action pairs which lead to undesired termination states (UTS) in the relevant state-action subspace. Each agent's local state-action value function learning is an independent process, including the MSAV policies. Coordination of locally optimal policies to obtain the global optimal joint policy is achieved by a greedy selection procedure using message passing. We show that D-RR-QL improves over state-of-the-art approaches, such as Distributed Q-Learning, Team Q-Learning and Coordinated Reinforcement Learning in a paradigmatic Linked Multi-Component Robotic System (L-MCRS) control problem: the hose transportation task. L-MCRS are over-constrained systems with many UTS induced by the interaction of the passive linking element and the active mobile robots.