Técnicas de predicción económica

Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.

Segregación ocupacional e inmigración en el mercado de trabajo español : una perspectiva de género

194 p.

La traducción audiovisual en ETB-1 : un estudio descriptivo de la programación infantil y juvenil

VIII, 579 p.

Desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de medida de compuestos orgánicos volátiles en la atmósfera

331 p.

Desarrollo de métodos de detección de salmonella basados en la reacción en cadena de la polimerasa y su validación en muestras alimentarias

224 p.

Los centros de apoyo a la formación e innovación del sistema educativo en la Comunidad Autónoma Vasca (Berritzegune). Análisis de los puestos de trabajo desde el punto de vista de sus profesionales

III,455 p.

Características clínicas en el Síndrome de Fibromialgia : asociación con la calidad de vida relacionada con la salud y contribución a la caracterización de subgrupos

251 p. : il.

Técnicas Conceptuales en la Gestión de Proyectos Software

205 p.

Development of new applications of inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) hyphenated with different sample introduction systems

225 p. : il. Texto en español con conclusiones en inglés

Actualización del proyecto fin de carrera: «fototriangulación aplicada a elementos patrimoniales»

[ES] Este proyecto corresponde a una actualización del siguiente proyecto fin de carrera:

Simulación y automatización del sistema de aceite de una turbina de gas en un almacenamiento de gas natural.

73 p. : il., col.

Guia Trabajo Fin de Grado. Escuela Universitaria de Enfermería de Leioa. Curso 14/15

Guia docente de la asignatura Trabajo Fin de Grado (TFG) en la Escuela Universitaria de Enfermería de Leioa para el curso 14/15. realizado por la comisión de TFG.

Los robles trasmochos guiados o ipinabarros: Una apuesta sostenible de futuro para una técnica forestal olvidada

Congreso de Historia Forestal. III Reunión del Grupo de Trabajo de Historia Forestal de la Sociedad Española de Ciencias Forestales (S.E.C.F.)(Toledo, 2008).

Análisis operacional del buque diesel eléctrico LNG´c Barcelona Knutsen

En el siguiente trabajo se realizo una descripción del Buque LNG´c Barcelona Knutsen con propulsión DF- Eléctrico y el análisis de operaciones que realiza este con datos reales que obtiene en sus operaciones. Con los siguientes objetivos específicos: Características principales de este buque, dando una breve descripción de un motor Dual, como el que se encontrara en él. Explicando cada elemento más importante que compone la planta de propulsión y la planta de gas, para poder dar paso a la comprensión del método operacional que realiza este. Ya que todo ello intervendrá en el posterior análisis de los modos de operación. En segundo término, se expondrán todos los datos de Boil-Off de dos viajes realizados en Modo GAS, tanto cargado como en lastre, para poder realizar el estudio de la carga como método de combustible para la propulsión. Analizando que procesos pasa esta, desde el día que se sale cargado hasta que se llega a puerto, se descarga y se vuelve en lastre quemando este Boil-Off generado. Estudio integro con datos reales de cada viaje, con el fin de ver el perfil operacional que realiza este tipo de buque. Donde se obtendrán energías generadas, consumos obtenidos, velocidades……pudiendo estudiar la evolución de viaje que realiza. Todos los viajes que se nombraran en conjunto, como viaje “Completo” se realizara una comparativa, con el objetivo del estudio exhaustivo de este. Con el propósito de poder hacer una pequeña comparativa con un buque de turbinas, se explicaran las características de este para poder ver el perfil operacional de un buque con el otro en 24h. Por último, y a fin de concluir se realizara el consumo específico en situación de lastre en modo GAS y HFO, para verificar datos del fabricante respecto del consumo teórico con el real.

Sistema de ayuda al diagnóstico clínico: clasificación de diagnósticos clínicos

El trabajo realizado en este proyecto se enmarca dentro del área de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al ámbito de la medicina. Para este fin se han utilizado técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un modelo capaz de automatizar la clasificación de textos clínicos según el estándar ICD-9- CM (codificación estándar utilizada por la red hospitalaria europea). Aunque existe una herramienta web (https://eciemaps.mspsi.es/ecieMaps/ browser/index_9_mc.html), que facilita la clasificación, este trabajo, hoy en día es realizado manualmente. Básicamente se trata de un diccionario online, de los términos del estándar. Basándonos en trabajos previos relacionados, se ha obtenido un baseline a partir del cual se ha construido el proyecto. En primer lugar, como en cualquier trabajo relacionado con los Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) se ha estructurado el trabajo en dos módulos principales, el preproceso y la clasificación. En el módulo dedicado al preproceso, se tratan los datos para hacerlos comprensibles a los algoritmos de clasificación. En este primer módulo también se realiza una fase de adición de atributos que aporten información útil a la hora de la clasificación y una posterior selección de los mismos, por si alguno fuera redundante o irrelevante. En el segundo módulo dedicado a la clasificación, seleccionamos aquellos algoritmos que consideramos mejores, basándonos para ello, en otros trabajos previos que abordan un problema similar. Una vez seleccionados los algoritmos, se procede a realizar barridos de parámetros que optimicen su rendimiento. Finalmente, se ha realizado la experimentación con distintas técnicas de preprocesamiento de los datos y con los distintos algoritmos de clasificación automática. Esta última de experimentación tiene como objetivo, encontrar la combinación de métodos que optimice el rendimiento de ambos módulos, y por tanto de todo el sistema.