Relación de largo plazo entre el precio de las viviendas y sus variables fundamentales para los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco en Lima Metropolitana

El objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.

Estadística descriptiva: exploración de datos con R

Hemos dedicado este texto al tratamiento descriptivo de los datos, esto es, al estudio de la primera rama de la estadística, la cual se conoce como estadística descriptiva. Se mostrara el tratamiento de variables tanto cualitativas como cuantitativas desde una perspectiva exploratoria para una y dos variables, y con el acompañamiento de la herramienta computacional R. El R es un software de distribución gratuita constituido por un conjunto de métodos estadísticos que están en continuo desarrollo. Contiene la mayoría de las técnicas estadísticas clásicas estándar así como las últimas metodologías en uso. El desarrollo del texto se presenta de la siguiente manera: el primer capítulo estará dedicado a los conceptos básicos, el capítulo dos estudiará el análisis de datos cualitativos, el tres realizará un estudio de los datos cuantitativos tanto para datos agrupados como sin agrupar, y finalmente el último capítulo hará una revisión bivariada de datos tanto cualitativos como cuantitativos.

Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad hace referencia a algunas distribuciones de probabilidad. Se recomienda en todo caso para abordar estos temas, tener claras las definiciones, propiedades y axiomas para lograr éxito en la solución de problemas; al final hay una serie de ejercicios propuestos que el lector debe intentar resolver. La colección Lecciones de matemáticas, iniciativa del Departamento de Ciencias Básicas de la Universidad de Medellín, a través de su grupo de investigación SUMMA, incluye en cada número la exposición detallada de un tema matemático, tratado con mayor profundidad que en un curso regular. Las temáticas incluyen: álgebra, trigonometría, cálculo, estadística y probabilidades, álgebra lineal, métodos lineales y numéricos, historia de las matemáticas, geometría, matemáticas puras y aplicadas, ecuaciones diferenciales y empleo de softwares para la enseñanza de las matemáticas.

Variables cognitivas y motivacionales relacionadas con el nivel de riesgo y el comportamiento de delincuentes juveniles y adultos

La tasa de reincidencia general de la muestra objeto de estudio asciende al 23,8% . El tipo de delito por el que reinciden con mayor frecuencia corresponde a delitos contra la propiedad, pero cada vez hay más delitos contra la seguridad vial, lo que explica el alto porcentaje de multas. El porcentaje de reincidencia más alto se dio entre los menores de régimen semiabierto, obviamente mayor que entre los de libertad vigilada, pero curiosamente también mayor que los de régimen cerrado. Los menores con medidas diferentes tienen perfiles psicológicos distintos. Las variables con mayor capacidad para predecir la reincidencia de los menores, entre las estudiadas, son la conducta institucional y la actitud antisocial. La motivación hacia la formación y la orientación al futuro se relacionan con la asistencia al programa pero no alcanzan la significación estadística. El PPS-VCJ tuvo efecto sobre la conducta institucional y la actitud antisocial pero no alcanzan la significación estadística respecto a la reincidencia. La mayor dificultad encontrada por los profesionales que aplican el programa es el solapamiento con las actividades programas por el centro. Como conclusiones del segundo estudio se puede decir que los delincuentes con antecedentes tienden a mostrar un mayor Fatalismo y Búsqueda de sensaciones y una menor Auto-regulación, así como una menor motivación y puntuaciones más altas en los estilos de pensamiento criminal. Los estilos de pensamiento criminal permiten diferenciar entre delincuentes violentos y no violentos. Los participantes con antecedentes violentos o que cumplen condenas por delitos violentos muestran una conducta institucional más disruptiva que los que no violentos. Los participantes con antecedentes y que han cometido delitos violentos puntúan más alto en psicopatía, estilo de vida criminal y factores de riesgo. A medida que el nivel de riesgo es mayor, el estilo de vida es más criminal y la puntuación en psicopatía más alta. El nivel de riesgo se relaciona con las actitudes ante la vida, la motivación y los estilos de pensamiento criminal. Como aportaciones, se pueden reseñar que esta investigación se ha realizado incorporando principios teóricos y empíricos provenientes del RNR y del GLM y que los resultados muestran que los factores de riesgo y los factores motivacionales se relacionan entre sí. En segundo lugar, los resultados del PPS-VCJ han mostrado que la falta de integridad, la escasa asistencia a las sesiones de una parte de los menores, condicionan los resultados de su aplicación. Ello refuerza la idea de Hollin (2008) cuando señala que para que una intervención tanto con menores como con adultos, sea eficaz no sólo ha de poseer las características que se desprenden de la investigación científica sino que ha de ser aplicada con integridad. Tal y como señaló Andrews (2006) , de lo que se trata es que la intención de tratamiento de los responsables políticos y de gestión y el tratamiento recibido por los usuarios sean una misma cosa. Por último, señalar que en esta tesis se ha visto que aquellos jóvenes más capaces de mirar al futuro se implican con más frecuencia en conductas que, de persistir en el tiempo, les ayudarían a no reincidir. Asimismo, los adultos privados de libertad durante períodos largos, prescinden del tiempo, y se muestran mayoritariamente más auto-regulados. Son los que puntúan más en riesgo los que se muestran más fatalistas y más propensos a la búsqueda de sensaciones.

Investigación estadística de la feria artesanal Expoartesano 2016.

2 documentos : ilustraciones, fotografías.

América Latina y el Caribe: Variables de competitividad para la dinámica empresarial 2007 - 2014

Este estudio realiza una categorización regional de los países en América Latina con respecto de las categorizaciones globales teniendo en cuenta los índices de competitividad, crecimiento económico y desarrollo humano. El objetivo es actualizar los análisis sobre la situación regional de forma cuantitativa involucrando el grado de asimetría en la competitividad. Esta relación entre el posicionamiento global y regional ha influenciado directamente la evolución del tejido empresarial

Cross-correlations between weather variables in Australia

The information on climate variations is essential for the research of many subjects, such as the performance of buildings and agricultural production. However, recorded meteorological data are often incomplete. There may be a limited number of locations recorded, while the number of recorded climatic variables and the time intervals can also be inadequate. Therefore, the hourly data of key weather parameters as required by many building simulation programmes are typically not readily available. To overcome this gap in measured information, several empirical methods and weather data generators have been developed. They generally employ statistical analysis techniques to model the variations of individual climatic variables, while the possible interactions between different weather parameters are largely ignored. Based on a statistical analysis of 10 years historical hourly climatic data over all capital cities in Australia, this paper reports on the finding of strong correlations between several specific weather variables. It is found that there are strong linear correlations between the hourly variations of global solar irradiation (GSI) and dry bulb temperature (DBT), and between the hourly variations of DBT and relative humidity (RH). With an increase in GSI, DBT would generally increase, while the RH tends to decrease. However, no such a clear correlation can be found between the DBT and atmospheric pressure (P), and between the DBT and wind speed. These findings will be useful for the research and practice in building performance simulation.

Identification of critical input variables for risk-based cost estimates for road maintenance and rehabilitation

An estimation of costs for maintenance and rehabilitation is subject to variation due to the uncertainties of input parameters. This paper presents the results of an analysis to identify input parameters that affect the prediction of variation in road deterioration. Road data obtained from 1688 km of a national highway located in the tropical northeast of Queensland in Australia were used in the analysis. Data were analysed using a probability-based method, the Monte Carlo simulation technique and HDM-4’s roughness prediction model. The results of the analysis indicated that among the input parameters the variability of pavement strength, rut depth, annual equivalent axle load and initial roughness affected the variability of the predicted roughness. The second part of the paper presents an analysis to assess the variation in cost estimates due to the variability of the overall identified critical input parameters.

Using Trauma Injury Severity Score (TRISS) variables to predict length of hospital stay following trauma in New Zealand

Aim – To develop and assess the predictive capabilities of a statistical model that relates routinely collected Trauma Injury Severity Score (TRISS) variables to length of hospital stay (LOS) in survivors of traumatic injury. Method – Retrospective cohort study of adults who sustained a serious traumatic injury, and who survived until discharge from Auckland City, Middlemore, Waikato, or North Shore Hospitals between 2002 and 2006. Cubic-root transformed LOS was analysed using two-level mixed-effects regression models. Results – 1498 eligible patients were identified, 1446 (97%) injured from a blunt mechanism and 52 (3%) from a penetrating mechanism. For blunt mechanism trauma, 1096 (76%) were male, average age was 37 years (range: 15-94 years), and LOS and TRISS score information was available for 1362 patients. Spearman’s correlation and the median absolute prediction error between LOS and the original TRISS model was ρ=0.31 and 10.8 days, respectively, and between LOS and the final multivariable two-level mixed-effects regression model was ρ=0.38 and 6.0 days, respectively. Insufficient data were available for the analysis of penetrating mechanism models. Conclusions – Neither the original TRISS model nor the refined model has sufficient ability to accurately or reliably predict LOS. Additional predictor variables for LOS and other indicators for morbidity need to be considered.

A comparative study of manufacturing practices and performance variables

The reported study was conducted to compare and contrast current manufacturing practices between two countries, Australia and Malaysia, and identify the practices that significantly influence their manufacturing performances. The results are based on data collected from surveys using a standard questionnaire in both countries. Evidence indicates that product quality and reliability is the main competitive factor for manufacturers. Maintaining a supplier rating system and regularly updating it with field failure and warranty data and making use of product data management are found to be effective manufacturing practices. In terms of the investigated manufacturing performance, Australian manufacturers are marginally ahead of their Malaysian counterparts. However, Malaysian manufacturers came out ahead on most dimensions of advanced quality and manufacturing practices, particularly in the adoption of product data management, effective supply chains and relationships with suppliers and customers.