La captación estadística de los asalariados agropecuarios : Reflexiones en torno a sus problemas mediante un ejercicio de comparación entre censos de población y agropecuarios (Argentina, 2001/2002)

Históricamente la captación estadística del empleo agropecuario (y más específicamente del empleo asalariado agropecuario) ha presentado una serie de problemas y limitaciones para las fuentes de datos tradicionales. Los elevados niveles de transitoriedad, estacionalidad, no registro e informalidad han tenido como consecuencia una serie de dificultades en su cuantificación por medio de las fuentes censales y muestrales tradicionales. Los procesos más recientes que atraviesan a esta fracción social (urbanización, acortamiento de ciclos productivos y ocupacionales, disminución de requerimientos de fuerza de trabajo por la mecanización de ciertas cosechas, etc.) parecen haber incrementado dichas dificultades. Trabajos previos realizados demuestran que los censos de población y agropecuarios arrojan diferentes resultados en la cuantificación de los asalariados del sector. Se presenta en este documento un análisis comparado de los resultados obtenidos en Argentina, por el Censo Nacional de Población y Vivienda de 2001 y el Censo Nacional Agropecuario de 2002. El objetivo buscado es realizar una aproximación a las diferentes cifras de asalariados en el agro que arrojan ambos relevamientos en todos los departamentos del país. A su vez, se intentará vincular dichas diferencias con los distintos territorios y distintas estructuras sociales y agrarias, buscando descubrir si permiten aportar a la explicación de aquellos resultados divergentes. Para ello se confeccionó una base de datos del total del país, desagregada a nivel provincial y departamental (máximo nivel de desagregación permitida por las fuentes publicadas) de la cantidad total de asalariados agropecuarios y diversos indicadores de la estructura social y agraria (cantidad de explotaciones pobres, niveles de urbanización, distribución de la tierra, etc.).

La captación estadística de los asalariados agropecuarios : Reflexiones en torno a sus problemas mediante un ejercicio de comparación entre censos de población y agropecuarios (Argentina, 2001/2002)

Históricamente la captación estadística del empleo agropecuario (y más específicamente del empleo asalariado agropecuario) ha presentado una serie de problemas y limitaciones para las fuentes de datos tradicionales. Los elevados niveles de transitoriedad, estacionalidad, no registro e informalidad han tenido como consecuencia una serie de dificultades en su cuantificación por medio de las fuentes censales y muestrales tradicionales. Los procesos más recientes que atraviesan a esta fracción social (urbanización, acortamiento de ciclos productivos y ocupacionales, disminución de requerimientos de fuerza de trabajo por la mecanización de ciertas cosechas, etc.) parecen haber incrementado dichas dificultades. Trabajos previos realizados demuestran que los censos de población y agropecuarios arrojan diferentes resultados en la cuantificación de los asalariados del sector. Se presenta en este documento un análisis comparado de los resultados obtenidos en Argentina, por el Censo Nacional de Población y Vivienda de 2001 y el Censo Nacional Agropecuario de 2002. El objetivo buscado es realizar una aproximación a las diferentes cifras de asalariados en el agro que arrojan ambos relevamientos en todos los departamentos del país. A su vez, se intentará vincular dichas diferencias con los distintos territorios y distintas estructuras sociales y agrarias, buscando descubrir si permiten aportar a la explicación de aquellos resultados divergentes. Para ello se confeccionó una base de datos del total del país, desagregada a nivel provincial y departamental (máximo nivel de desagregación permitida por las fuentes publicadas) de la cantidad total de asalariados agropecuarios y diversos indicadores de la estructura social y agraria (cantidad de explotaciones pobres, niveles de urbanización, distribución de la tierra, etc.).

La captación estadística de los asalariados agropecuarios : Reflexiones en torno a sus problemas mediante un ejercicio de comparación entre censos de población y agropecuarios (Argentina, 2001/2002)

Históricamente la captación estadística del empleo agropecuario (y más específicamente del empleo asalariado agropecuario) ha presentado una serie de problemas y limitaciones para las fuentes de datos tradicionales. Los elevados niveles de transitoriedad, estacionalidad, no registro e informalidad han tenido como consecuencia una serie de dificultades en su cuantificación por medio de las fuentes censales y muestrales tradicionales. Los procesos más recientes que atraviesan a esta fracción social (urbanización, acortamiento de ciclos productivos y ocupacionales, disminución de requerimientos de fuerza de trabajo por la mecanización de ciertas cosechas, etc.) parecen haber incrementado dichas dificultades. Trabajos previos realizados demuestran que los censos de población y agropecuarios arrojan diferentes resultados en la cuantificación de los asalariados del sector. Se presenta en este documento un análisis comparado de los resultados obtenidos en Argentina, por el Censo Nacional de Población y Vivienda de 2001 y el Censo Nacional Agropecuario de 2002. El objetivo buscado es realizar una aproximación a las diferentes cifras de asalariados en el agro que arrojan ambos relevamientos en todos los departamentos del país. A su vez, se intentará vincular dichas diferencias con los distintos territorios y distintas estructuras sociales y agrarias, buscando descubrir si permiten aportar a la explicación de aquellos resultados divergentes. Para ello se confeccionó una base de datos del total del país, desagregada a nivel provincial y departamental (máximo nivel de desagregación permitida por las fuentes publicadas) de la cantidad total de asalariados agropecuarios y diversos indicadores de la estructura social y agraria (cantidad de explotaciones pobres, niveles de urbanización, distribución de la tierra, etc.).

Estadística de desembarque de la flota artesanal en la zona sur del litoral peruano (enero 1996 - diciembre 1999)

Brinda información sobre la actividad extractiva de la flota pesquera artesanal en los principales lugares de desembarque del litoral sur: Atico, Matarani, Ilo, Morro Sama y Vila Vila, durante el período de enero de 1996 a diciembre de 1999. Su veracidad y confiabilidad se basa en un riguroso sistema de captación, verificación y procesamiento de datos efectuado por el personal del Laboratorio Costero de Ilo del Instituto del Mar del Perú.

Captación de los gastos no monetarios, particularmente en los hogares con actividad económica en el sector agropecuario

Incluye Bibliografía

Estudio de fallas en dieléctricos aplicando la distribución estadística de Weibull con datos truncados

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.

Enfoque de los Modelos de Ruptura Dieléctrica desde la Termodinámica Estadística

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.

Estadística aplicada a la Geografía

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.

Captación de talentos en gimnasia rítmica

[ES] El Objetivo principal que se pretende conseguir con este estudio consiste en sensibilizar a los técnicos para ser conscientes de las insuficiencias que se ecuentran tanto en la forma, como en la metodología empleada a la hora de seleccionar talentos para competición de alto rendimiento en gimnasia rítmica en España.

Los fenómenos aleatorios en Estadística

Duración (en horas): De 11 a 20 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

Procesos de prociclidad crediticia e impacto de la provisión estadística en España

Códigos JEL: G21, E32, E44

Estadística actuarial : regresión lineal

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.

Estadística actuarial : modelos estocásticos

Son destinatarios de estas notas de clase, los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: modelos estocásticos, actualmente impartida dentro de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras, futuro grado en Finanzas y Seguros. El contenido se estructura en cinco capítulos. El primero contiene una colección de ejercicios propuestos, con la idea de revisar mediante su resolución, una serie de conceptos básicos del cálculo de probabilidades, que serán necesarios en el resto de los temas. Los restantes capítulos contienen una serie de conceptos teóricos en relación a la aplicación de la teoría de la probabilidad al estudio de las situaciones de azar en las ciencias actuariales. Finaliza cada capítulo con una colección de ejercicios propuestos.

Inferencia estadística: estimación por intervalo de confianza y contraste de independencia

Nivel educativo: Grado. Duración (en horas): De 31 a 40 horas

Aplicación de metodología estadística para predecir la mortalidad de pacientes con neumonía

[es]Con esta memoria se pretende crear una herramienta de trabajo que ayude a los médicos a clasificar a los pacientes que padecen neumonía en distintos grupos de riesgo dependiendo de su gravedad. Para ello, hemos estudiado la regresión logística, que relaciona la variable respuesta mortalidad con el resto de variables (datos demográficos, antecedentes médicos y datos clínicos y exploratorios del paciente). Una vez creado el score a partir del modelo de regresión, hemos querido validarlo y compararlo con otros dos que utilizan los neumólogos: el CURB-65 y el FINE.