955 resultados para Curva de Lorenz


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En Nicaragua el 95% de la producción de frijol (Phaseolus vulgaris L.) está en manos de pequeños y medianos productores, con una producción de aproximadamente 88 mil kilogramos/hectárea, estos utilizan baja tecnología y carecen de apoyo financiero para desarrollar el cultivo, por lo que su producción se vuelve muy vulnerable y la principal problemática son los bajos rendimientos que repercuten en la rentabilidad de la producción a pequeña escala. La investigación consistió en un estudio de caso que tiene por objetivo analizar el uso de los factores productivos de 4 pequeños productores de frijol de Masaya y 4 productores de Carazo en las épocas postrera 2010-primera 2011.Realizando un análisis comparativo de las variables: eficacia económica, uso del suelo, mano de obra, capital. La metodología para la realización del trabajo se divide en dos fases, la primera, recopilación de información mediante un taller participativo con 47 productores de ambos departamentos, la segunda fase consistió en la selección de ocho productores, cuatro de ambos departamentos para el seguimiento registrando los datos de producción y de la utilización de los factores productivos de las unidades de producción. Los productores que tienen limitantes en la tenencia de la tierra son: Alder Mora, Bernabé Martinez, ambos de Carazo y el productor Roberto Calero de Masaya, quienes alquilan más del 50 por ciento de las tierras utilizadas para la producción. Los productores tienen niveles de uso del suelo similares, por la baja concentración que se presenta entre el área de la linea de equidistribución y la curva de Lorenz con un coeficiente de Gini=0.38807. Predomina la utilización de mano de obra familiar (58.32%). El promedio de los gastos de hombres- dias mas representativos según las actividades realizadas por los productores de Masaya fue el manejo poscosecha (23%) y en Carazo, Chapia (Control Manual de Plantas No Deseables), barrida, quema y recuento de plagas (36%). los productores que tienen menor gasto de trabajo y que obtienen mayor producción global en kilogramos, son los que obtienen mayor productividad del trabajo y los productores con mayor gasto de trabajo los indices de producción global mas bajos, son los que poseen productividad del trabajo negativa, no hacen uso eficiente del recurso laboral. Los productores que obtienen mayor rentabilidad no precisamente tienen mayor cantidad de tierra, ni utilizan mayor capital para la producción, tal es el caso del productor Genaro Moya cuyo capital es menor en relación al resto de productores incluyendo los que no obtuvieron rentabilidad. No solo los tres factores de producción analizados tienen efectos sobre la eficacia económica de la producción, sino, las condiciones climáticas presentadas principalmente en la época de postrera, niveles pluviométricos, uso de tecnología y calidad de los suelos fueron tambien factores determinantes. El sistema de producción es extensivo, identificándolo en la tecnología, la disponibilidad del insumos y las limitantes para la obtención de recursos financieros.

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[Es] Éste trabajo estudia la desigualdad en la distribución de la renta en la Comunidad Autónoma del País Vasco entre los años 2001 y 2011. Este periodo está dividido en dos sub-periodos, uno de bonanza económica entre 2001 y 2009 y otro de crisis económica y financiera entre 2009 y 2011. Se considera la renta disponible como variable y se toman los datos de UDALMAP y la encuesta de pobreza y desigualdades sociales (2012). Respaldado por un estudio teórico y referenciado de las herramientas para la medición de la desigualdad utilizadas en el trabajo, se analizan los estadísticos de los datos y se mide la distribución de la renta mediante el análisis de los principales y más reconocidos métodos para el estudio de la desigualdad como son la curva de Lorenz, el índice de Gini, la distribución inter-cuartil y el índice de Theil. Los resultados obtenidos indican que la desigualdad en la distribución de la renta en la CAPV (2001-2011) se ha reducido, si bien al analizar los sub-periodos no encontramos factores económicos o territoriales que expliquen con claridad las razones de la variación de la renta.

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Se analiza los efectos redistributivos de la intervención pública a través de la financiación de la educación universitaria en España. Se abordan las distintas justificaciones para la intervención del sector público en la financiación de la educación superior y la forma en que se articula el gasto público destinado a las universidades en España y en algunos paises de la OCDE. Se evalua la capacidad redistributiva conseguida por el actual sistema de financiación de las universidades públicas españolas a través de un estudio de incidencia personal y espacial de los gastos destinados a la enseñanza universitaria por las distintas administraciones públicas en la última década. Se estudian los aspectos económicos en terminos de equidad y eficiencia de los escenarios alternativos de financiación con el objeto de proponer posibles líneas de reforma del sisitema vigente. El estudio empírico comienza explicando la elección del gasto como indicador de la posición económica, el hogar como unidad de análisis y el costo monetario para valorar los servicios públicos. Se analiza el nivel de prograsividad y los efectos redistributivos del gasto público basándose en el índice de desigualdad de Gini y la curva de Lorenz asociada al mismo. La hipótesis comunmente aceptada de que el sistema actual resulta escasamente eficiente justificándose por el mayor grado de distribución asociado a su funcionamiento, no parece contrastarse en esta investigación. Se ha demostrado que el sistema no genera efectos redistributivos positivos de forma que se abre un margen para introducir medidas que conduzcan a la equidad manteniendo los objetivos de eficiencia, gestión y control.

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Analizar la incidencia redistributiva del gasto público en educación obligatoria y universitaria. Estudiar la perspectiva regional para contemplar el impacto territorial de la política retributiva por parte de la Administración central y de las comunidades autónomas.. Se realiza la contrastación empírica de la incidencia de los gastos públicos en educación desde un punto de vista funcional y espacial. El análisis empírico se realiza en las siguientes etapas: I.Identificación del colectivo beneficiario. II.Evolución y análisis del gasto público en educación: tipos de actuaciones y agentes que las realizan. III.Análisis de la incidencia del gasto público en la sociedad española según las variables: individuos, territorios.. Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF).. Porcentajes, tasas, proporciones, escala Oxford, índice de Gini, curva de Lorenz, decilas.. En la última década se ha producido una evolución del gasto público en educación, resultante de la relación entre el ritmo de incremento presupuestario y la descentralización de competencias. Las intervenciones públicas en educación garantizan el acceso a la formación, independientemente de los recursos económicos de los usuarios. La Encuesta de Presupuestos Familiares muestra un componente redistributivo de alumnos y becarios en todos los niveles, observándose una regresividad en el universitario. Las disparidades entre regiones no permiten extraer conclusiones definitivas.. El grado de intervención pública está influenciado por el ciclo político, lo que se manifiesta en una oferta de programas que benefician a los posibles votantes. Se establece la necesidad de mejorar y potenciar el grado de educación, fundamentalmente entre la población adulta..

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Presentacion de la utilidad y metodologia de algunos indicadores para el estudio del proceso de redistribucion espacial de la poblacion. Los indicadores analizados son: 1) densidad de poblacion; 2) distribucion porcentual y por rangos; 3) indices de ocupacion territorial; 4) la curva de Lorenz y el coeficiente de concentracion de Gini; 5) medidas centrograficas; 6) medidas de interaccion espacial. Modelos potenciales y gravitacionales; 7) expresiones cartograficas de la distribucion espacial de la poblacion; 8) grado y ritmo de la urbanizacion; 9) distribucion de tamanos urbanos.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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The ungluing of a strange attractor, gluing of strange attractors, and the coexistence of strange attractors, not reported earlier in the study of the Lorenz system, are discovered numerically.

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El presente trabajo se realizó con el objetivo de estudiar el efecto de cuatro intervalos de medición de leche (diario, cada 7, 14 y 28 días) sobre la producción de leche total, la repetibilidad y la forma de la curva de lactancia. Para lo cual se utilizaron los registros productivos y reproductivos del hato criollo Reyna de la Finca San José ubicada en Masatepe, Nicaragua. Se estudiaron 105 lactancia provenientes de 28 vacas durante el periodo de 1982 - 1990. Las características estudiadas fueron PLTOT, repetibilidad y la forma de la curva de lactancia. Todos los análisis estadísticos fueron realizados con el procedimiento de mínimos cuadrados y máxima verosimilitud establecido en el paquete estadístico LSMLMW demás, se utilizaron los modelos y ecuaciones propuestas por de varianza se estudió el efecto de cuatro tratamientos (intervalos de medición) sobre la producción de leche total, obteniéndose las siguientes medias de mínimos cuadrados: 1,655.23±77.79 para el tratamiento 1 de los diferentes intervalos de medición sobre la producción de leche total. Los valores encontrados para los indices de Repetibilidad para cada uno de los tratamientos fueron de: 0.46±0.11, 0.50±0.11, 0.48±0.11 y 0.50±0.11 para los tratamientos 1, 2, 3, 4 respectivamente Los valores para los parámetros y variables estudias en la curva de la lactancia fueron 3.2±2.5, 0.47±0.32, 0.01± 0.06, 51.81±29.10, 9.45±3.49 y 6.97±1.02 para a, b, c, Tp, Rp y S respectivamente Al estudiar el efecto de los tratamiento sobre las variables y parámetros de la curva de lactancia se determino que solamente la variable (S) que determina la persistencia fue afectada significativamente de medición. Analizando el efecto de los intervalos de medición de leche sobre la forma de la curva de lactancia se determinó que dicho efecto es no significativo debido a que la forma de la curva es similar para los cuatro intervalos estudiados.

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Con el objetivo de caracterizar la curva de lactancia y evaluar los efectos ambientales, año de parto (AAPAR), época de parto (E) y número de parto (NUMPA) asociados con los parámetros de la curva de lactancia, se analizaron registros mensuales (N=241) de vacas criollo Reyna bajo condiciones de trópico seco en la Hacienda "El Pino" Rivas, Nicaragua, los que corresponden a los años 1982-1989. Para la caracterización de la curva de lactancia, se utilizó el modelo propuesto por Wood (1967) de forma linealizada Ln Yx =Ln a + b Ln x - cx, donde Yx es la producción diaria en el periodo x, a representa la producción inicial, b el ascenso al pico, c descenso de producción. A partir del mismo se generaron la persistencia S, rendimiento al pico RP, tiempo al pico TP. La proporción de curvas atípicas encontradas en el presente estudio, fué de 23.21 . Al analizar la curva de lactancia general se observa un a = 1.94t +-0.l7 Kg, b =0.52+-0.04 Kg, c =0.006622+-0.000423 Kg, RP=6.13+-0.11 Kg, TP=89.17+-5.07 días y S = 7.78+-0.13; determinándose una curva sobreestimada producto de un valor para b sumamente grande. En el análisis de varianza se encontró que el factor época fue el que ejerció una mayor influencia sobre las características en estudio. Las medias de mínimos cuadrados y su error estándar según la época de parto, fueron de 2.25+-0.20 Kg, 0.50+-0.04 Kg, 0.007344+-0.0005 Kg para a, b y c respectivamente y para RP, TP y S de 6.38+-0.14 Kq, 67.64+-6.06 días y 7.49+-0.15 en la época 1 (Mayo-Octubre). En la época 2 (Noviembre-Abril) fueron de 1.63+-0.25 Kg para a, 0.52+-0.06 Kg para b, 0.005899+-0.0006 Kg para c y para RP, TP y s de 5.88+-0.17 Kg, l10.7l+-7.53 días y 8.07+-0.09 respectivamente. Los valores estimados para las correlaciones fenotípicas (rs) entre a y b, a y S resultaron de -0.71 y -0.75 respectivamente, y entre PL305 y a, PL305 y c, TP y s b y c, y entre b y S fueron de -0.00, -0.25, 0.66, 0.70 Y 0.84, respectivamente, presentando el resto de las estimaciones correlaciones cercanas a cero.

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Con el objetivo de caracterizar la curva de lactancia y evaluar el comportamiento reproductivo se analizaron los registros mensuales (N=10) de vaquillas Holstein bajo la implementación y falta de implementación de medidas de manejo pre-parto en la Empresa Agropecuaria “San Ignacio” Mateare, Nicaragua. Para caracterizar la curva de lactancia, se utilizó el modelo de Wood (1967) de forma linealizada Ln Yx = Lna + b Lnx - ex , donde Yx es la producción diaria en el período x, a representa la producción inicial, b el ascenso al pico, c el descenso de producción, a partir del mismo se generaron la Persistencia (S), Rendimiento al pico (RP), Tiempo al pico (TP), también se evaluó el Intervalo parto - concepción (IPC) y el Número de servicios por concepción (NSPC) . Al presentar problemas reproductivos la proporción de curvas atípicas encontradas en este Trabajo fue de 40%. Al analizar la curva de lactancia del grupo experimental se observa un a= 11.00212 kg, b = 0.083528 kg, e = 0.00407148 kg, RP = 12.790 kg, TP = 29.54 días, S = 6.126. El grupo testigo presenta un a = 6.4384 kg, b = 0.193048 kg, e = 0.00466974 kg, RP = 9.49 kg, TP = 34.32 días, S = 6.421. En el análisis de varianza se encontró que el RP tiene diferencia significativa entre los tratamientos a un nivel de significancia (P<0.05). Los parámetros reproductivos IPC y NSPC para el grupo experimental fueron de 243.6 días y 3 servicios respectivamente, el grupo testigo presentó un IPC = 221.8 días y NSPC = 3.6 servicios .