948 resultados para inferencia estadística
Resumo:
El propósito general del artículo fue analizar, en el marco de la globalización, la incidencia de las políticas económicas implementadas en los países Latinoamericanos y Sureste Asiá- tico, en el comportamiento de los mercados de capitales durante el período (1995-2005). El estudio se consideró descriptivo correlacional, de diseño no experimental, de corte longitudinal y de tendencia. La técnica de recolección de datos empleada fue la documental. El método aplicado fue el hipotético deductivo. La técnica de análisis utilizada fue la inferencia estadística usando el coeficiente de correlación Pearson y el contraste de hipótesis. El resultado indica una correlación positiva fuerte (r = 0,805) entre las variables el PIB y la capitalización bursátil CB para los países Asiáticos, mientras que los Latinoamericanos una correlación positiva considerable (r = 0,727). Como conclusión se infiere estadísticamente que las políticas económicas desarrolladas en los países Asiáticos fueron más efectivas que la de los Latinoamericanos en términos de crecimiento sostenido del PIB, ampliación de la demanda interna, desarrollo del sector externo de la economía; por otro lado, respecto al mercado de capitales se registró un desarrollo continuo como fuente de financiamiento a largo plazo de los sectores empresariales. Chile se destaca como el país que más ha progresado en bienestar económico y social seguido por Corea del Sur en orden de importancia
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Esta tesis presenta el diseño y la aplicación de una metodología que permite la determinación de los parámetros para la planificación de nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando además el impacto de estas en los diferentes componentes territoriales, así como en el desarrollo poblacional, el desarrollo económico y el medio ambiente, presentando así un avance en la planificación integral del territorio. La Metodología propuesta está basada en Minería de Datos, que permite el descubrimiento de patrones detrás de grandes volúmenes de datos previamente procesados. Las características propias de los datos sobre el territorio y los componentes que lo conforman hacen de los estudios territoriales un campo ideal para la aplicación de algunas de las técnicas de Minería de Datos, tales como los ´arboles decisión y las redes bayesianas. Los árboles de decisión permiten representar y categorizar de forma esquemática una serie de variables de predicción que ayudan al análisis de una variable objetivo. Las redes bayesianas representan en un grafo acíclico dirigido, un modelo probabilístico de variables distribuidas en padres e hijos, y la inferencia estadística que permite determinar la probabilidad de certeza de una hipótesis planteada, es decir, permiten construir modelos de probabilidad conjunta que presentan de manera gráfica las dependencias relevantes en un conjunto de datos. Al igual que con los árboles de decisión, la división del territorio en diferentes unidades administrativas hace de las redes bayesianas una herramienta potencial para definir las características físicas de alguna tipología especifica de infraestructura logística tomando en consideración las características territoriales, poblacionales y económicas del área donde se plantea su desarrollo y las posibles sinergias que se puedan presentar sobre otros nodos e infraestructuras logísticas. El caso de estudio seleccionado para la aplicación de la metodología ha sido la República de Panamá, considerando que este país presenta algunas características singulares, entra las que destacan su alta concentración de población en la Ciudad de Panamá; que a su vez a concentrado la actividad económica del país; su alto porcentaje de zonas protegidas, lo que ha limitado la vertebración del territorio; y el Canal de Panamá y los puertos de contenedores adyacentes al mismo. La metodología se divide en tres fases principales: Fase 1: Determinación del escenario de trabajo 1. Revisión del estado del arte. 2. Determinación y obtención de las variables de estudio. Fase 2: Desarrollo del modelo de inteligencia artificial 3. Construcción de los ´arboles de decisión. 4. Construcción de las redes bayesianas. Fase 3: Conclusiones 5. Determinación de las conclusiones. Con relación al modelo de planificación aplicado al caso de estudio, una vez aplicada la metodología, se estableció un modelo compuesto por 47 variables que definen la planificación logística de Panamá, el resto de variables se definen a partir de estas, es decir, conocidas estas, el resto se definen a través de ellas. Este modelo de planificación establecido a través de la red bayesiana considera los aspectos de una planificación sostenible: económica, social y ambiental; que crean sinergia con la planificación de nodos e infraestructuras logísticas. The thesis presents the design and application of a methodology that allows the determination of parameters for the planning of nodes and logistics infrastructure in a territory, besides considering the impact of these different territorial components, as well as the population growth, economic and environmental development. The proposed methodology is based on Data Mining, which allows the discovery of patterns behind large volumes of previously processed data. The own characteristics of the territorial data makes of territorial studies an ideal field of knowledge for the implementation of some of the Data Mining techniques, such as Decision Trees and Bayesian Networks. Decision trees categorize schematically a series of predictor variables of an analyzed objective variable. Bayesian Networks represent a directed acyclic graph, a probabilistic model of variables divided in fathers and sons, and statistical inference that allow determine the probability of certainty in a hypothesis. The case of study for the application of the methodology is the Republic of Panama. This country has some unique features: a high population density in the Panama City, a concentration of economic activity, a high percentage of protected areas, and the Panama Canal. The methodology is divided into three main phases: Phase 1: definition of the work stage. 1. Review of the State of the art. 2. Determination of the variables. Phase 2: Development of artificial intelligence model 3. Construction of decision trees. 4. Construction of Bayesian Networks. Phase 3: conclusions 5. Determination of the conclusions. The application of the methodology to the case study established a model composed of 47 variables that define the logistics planning for Panama. This model of planning established through the Bayesian network considers aspects of sustainable planning and simulates the synergies between the nodes and logistical infrastructure planning.
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El propósito de este estudio fue conocer las concepciones de profesores de educación primaria sobre las tecnologías educativas en dos dimensiones: a) conocimiento de las tecnologías de la información y comunicación; y b) creencias sobre el uso educativo que el profesorado da a estas herramientas. Se opta por un enfoque metodológico cuantitativo y un diseño no-experimental descriptivo del tipo encuesta. El análisis de los datos se realizó mediante paquete estadístico SPSS 14.0 y las técnicas utilizadas fueron descriptivos, frecuencias y porcentajes, técnicas de reducción de datos (análisis factorial) e inferencia estadística (comparación de medias y porcentajes). Los resultados demuestran que la mayoría de los profesores reconocen el interés que las tecnologías despiertan en el alumnado y las oportunidades de aprendizaje que ofrecen principalmente en relación con los diferentes ritmos de aprendizaje y las necesidades educativas especiales. Se identifica la búsqueda de información como una competencia fundamental, así como se evidencia que existe una relación causal entre el nivel de formación, la importancia que el profesor otorga al recurso y el uso educativo. Los resultados hacen aconsejable promover programas de formación continua en esta área y fortalecer la formación inicial docente.
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El objetivo de este estudio es modelar las series trimestrales de los componentes de la oferta y demanda globales de Costa Rica, mediante el empleo de métodos ARIMA, a fin de extraer los componentes de tendencia-ciclo, estacional e irregular que conforman dichas series con el propósito de evaluar la evolución del sector real en el corto plazo y realizar pronósticos.Para ello se utilizan las series trimestrales recientemente estimadas de los componentes de oferta y demanda globales basadas en las series anuales compiladas utilizando el año 1991 como periodo de referencia a precios constantes. El periodo de análisis abarca del primer trimestre de 1991 al cuarto trimestre del 2000. Se analizaron un total de treinta y cinco variables.Para obtener los resultados, se hizo uso del paquete computacional TRAMO/SEATS, en su versión para Windows, lo que constituye una primera aplicación de esta herramienta en el Banco Central de Costa Rica. Se emplea este instrumento puesto que se basa en modelos y no en métodos empíricos, lo que permite realizar inferencia estadística de las estimaciones de los modelos ajustados para cada componente. Adicionalmente, se aplicó el método de desestacionalización directo e indirecto a algunas variables.Como conclusiones generales se señalan que el software TRAMO/SEATS constituye una herramienta poderosa, flexible y de fácil uso en el análisis de series de tiempo. En general, este paquete permitió discriminar entre modelos y descomposiciones alternativas. Además, se observó una descomposición final adecuada para cada variable. Sin embargo, falta darle una explicación económica a las series desestacionalizadas. Finalmente, los resultados del ajuste estacional indican que el método indirecto fue significativo en el caso de dos variables (agricultura e industria).
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Estas notas de clase son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: Regresión de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras. También pueden ser útiles a los alumnos de asignaturas afines como es Introducción a la Econometría en la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas y en la Licenciatura de Economía. En estos dos últimos casos sólo necesitarían los capítulos 1, 2 y 3. Las notas de clase se estructuran siguiendo el temario de la asignatura en cuatro capítulos. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría y define algunos de los términos más habituales. En el capítulo dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. Se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo y las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas. En el capítulo tres se muestra como utilizar variables ficticias. En el cuarto y último capítulo se introduce al alumno en las técnicas de validación del modelo. Al inicio de cada capítulo se incluyen los contenidos del mismo y la bibliografía recomendada para dicho contenido. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
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T1. Distribuciones Discretas. Inferencia estadísticas. Variables aleatorias. Modelo de Bernoulli. Modelo de Distribución Binomial. Modelo de Distribución de Poisson.
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Resumen: En el siguiente trabajo se presentan resultados preliminares en la implementación de análisis de fallas aplicando una distribución de Weibull a partir del truncamiento de la población considerada. Se muestra adicionalmente cuáles son los esfuerzos orientados tanto experimentalmente como computacionalmente.
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Resumen: El modelado del proceso de ruptura dieléctrica de aislantes sometidos a un campo eléctrico intenso es importante para el desarrollo de nuevos materiales en las industrias eléctrica y electrónica. Información experimental generada en el laboratorio muestra que el proceso de ruptura dieléctrica involucra la transferencia de energía con la consecuente acumulación progresiva de carga y daño en el material. Ésta, produce finalmente la ruptura macroscópica, creando un camino conductor que inutiliza al material aislante. A partir de experimentos de simulación se han calculado los parámetros característicos (dos y tres parámetros) de la función de distribución de fallas (distribución de Weibull), para distintas familias de árboles. También se ha estudiado la relación intrínseca entre las distintas familias de árboles, mediante una distribución generalizada de Weibull con un índice entrópico q. Este índice q es representativo de la estructura fractal de los distintos árboles.
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El curso está diseñado y escrito para estudiantes con nulo o muy bajo nivel de conocimiento en Estadística y que, además, se incorporan por vez primera al mundo de la Estadística aplicada a un ámbito de conocimiento, en este caso, la Geografía. El objetivo fundamental del curso no es que el estudiante llegue a manipular el mayor número posible de técnicas estadísticas sino que llegue a comprender cuál es el valor que tiene la Estadística cuando se quiere analizar determinados aspectos o problemas de la realidad.
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Duración (en horas): De 11 a 20 horas. Destinatario: Estudiante y Docente
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Códigos JEL: G21, E32, E44
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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.