Medidas de acuerdo entre indicadores de pobreza en Venezuela*

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Medidas de acuerdo entre indicadores de pobreza en Venezuela*"

Transcripción

1 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) Meddas de acuerdo entre ndcadores de pobreza en Venezuela Barllas, Francsco; Nava P., Lus; Snha, Surendra P. Recbdo: 01/03/ Revsado: 20/10/ Aceptado: 27/05/2011 Barllas, Francsco Lcdo. en Estadístca. Estudante de la Maestría en Estadístca del Insttuto de Estadístca Aplcada y Computacón (IEAC) Unversdad de Los Andes, Venezuela francscobarllas10@hotmal.com Nava P., Lus Lcdo. en Estadístca. Magster en Estadístca. Doctor en Estadístca Unversdad de Los Andes, Venezuela navalu@ula.ve Snha, Surendra P. M.S. y Ph.D. (Major: Estadístca Genétca, Mnor: Statstcs) Unversdad de Los Andes Venezuela snha32@yahoo.com Para establecer y lograr el cálculo y comparacón de las meddas de acuerdo, entre los ndcadores de pobreza utlzados en Venezuela, se calcularon índces de pobreza, usando el de la línea de pobreza relatva y no relatva, así como el de las Necesdades Báscas Insatsfechas (NBI); todas estos ndcadores fueron obtendos usando la base de datos de la III Encuesta Naconal de Presupuestos Famlares para el año Se calcularon índces de acuerdo tales como los coefcentes Kappa de Cohen y Acuerdo Puro para medr el acuerdo general entre las NBI y las líneas de pobreza, mentras que para evaluar el acuerdo por celda el coefcente Kappa Condconal Ajustado y Acuerdo Específco. Los térmnos medr acuerdo se referen a establecer comparacones dos a dos entre los resultados obtendos con las líneas de pobreza y las NBI para ver el grado de concdenca entre ambos ndcadores de clasfcar a un hogar como pobre o no pobre. Según la escala de valoracón propuesta por Lands y Koch, la concordanca alcanzada en todos los casos, fue baja. Esto ndca que estas meddas de pobreza (NBI y las líneas de pobreza) clasfcan en forma muy dferente a los hogares como pobres relatvos, pobres extremos y no pobres, Este artículo corresponde a un resultado parcal de trabajo de grado Meddas de acuerdo entre ndcadores de pobreza en Venezuela, desarrollada por Francsco Barllas y tutorado por el Doctor Lus Nava. 20

2 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) confrmando así la nconvenenca de usar dos métodos dferentes para medr pobreza ya que las NBI mden pobreza desde un punto de vsta muy dstnto debdo a que esté está basado en la carenca de necesdades báscas por hogar mentras que la línea de pobreza solo toma como varable los ngresos totales por hogar; lo que nos ndca que al conclur que un hogar es pobre o no, se debe ndcar desde que punto de vsta y perspectva lo es. Palabras clave: Meddas de acuerdo, línea de pobreza, necesdades báscas nsatsfechas. RESUMEN To set and acheve the calculaton and comparson of measures of agreement between the poverty ndcators used n Venezuela, poverty rates were calculated, usng the relatve poverty lne and not relatve, and the Unsatsfed Basc Needs (NBI), all these ndcators were obtaned usng the database of the Thrd Natonal Survey of Famly Budgets for Agreement rates were calculated coeffcents such as Cohen's Kappa and Agreement to measure pure general agreement between the NBI and the poverty lne, whle to evaluate the agreement by Kappa coeffcent Condtonal cell Adjusted and Specfc Agreement. The terms refer to measure agreement two to two comparsons between the results obtaned wth the poverty lnes and the NBI to see the degree of overlap between the two ndcators to classfy a household as poor or not poor. Accordng to the ratng scale proposed by Lands and Koch, the agreement reached n all cases was low. Ths ndcates that these poverty measures (UBN and poverty lnes) very dfferently classfed households as relatvely poor, extremely poor and not poor, thus confrmng the nconvenence of usng two dfferent methods to measure poverty as the NBI measure poverty from a very dfferent pont of vew because ths s based on the lack of basc needs for home whle the poverty lne as a varable only takes total household ncome, whch ndcates that at the concluson that a household s poor or not, ndcate from what pont of vew and perspectve s. Keywords: Measures of agreement, lne of poverty, unmet basc needs. ABSTRACT 1. Introduccón Hstórcamente, el estudo centífco de la pobreza se remonta a comenzos del sglo XX, y en térmnos generales, se refere a la ncapacdad de las personas de vvr una vda tolerable. Entre los aspectos que la componen se menconan llevar una vda larga y saludable, tener educacón y dsfrutar de un nvel de vda decente, además de otros elementos como la lbertad polítca, el respeto de los derechos humanos, la segurdad personal, el acceso al trabajo productvo y ben remunerado 21

3 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) y la partcpacón en la vda comuntara. No obstante, dada la natural dfcultad de medr algunos elementos consttuyentes de la caldad de vda, en general, el estudo de la pobreza se ha restrngdo a los aspectos cuantfcables y materales. Exsten dversas formas de medr fenómenos socales tales como; la educacón, salud, pobreza, desempleo, entre otros. Lo más mportante es que debe tenerse presente que estos ndcadores no son el hecho en sí, sno una forma de medrlos para tratar de comprenderlos. La naturaleza de los ndcadores puede varar entre ellos según las varables empleadas en su construccón. En el caso de la pobreza antes de realzar su análss prmero que nada es necesaro defnrla. Una vez establecdos los aspectos que abarca el térmno pobreza, su medcón requere de esos ndcadores cuantfcables para poder arrojar o dar conclusones acerca de la msma. En Venezuela, se usan varos métodos para estudar el problema de la pobreza, todos con certas defcencas que muchas veces nos afectan y no permten tener cfras más exactas acerca de este fenómeno socal. Al método de la línea de la pobreza se le hacen algunas crítcas ya que se supone que s al tener un ngreso superor a la línea de pobreza están cubertas todas las necesdades esencales (cesta básca y servcos báscos como agua, electrcdad, aseo, entre otros), lo que conlleva a una concepcón ndvdualsta de las necesdades; el método de la línea de pobreza consdera que la satsfaccón de las necesdades báscas depende solamente del ngreso o del consumo corrente (consumo que hacen los hogares y valorado a preco normal sn deflactar) de un hogar, cuando son más las varables que determnan la satsfaccón de los ntegrantes de un hogar como los derechos de acceso a benes y servcos gubernamentales (agua y drenaje, por ejemplo); y solo mde una dmensón de la pobreza, la de la potencaldad de satsfacer las necesdades báscas medante el ngreso, sn consderar el nvel de satsfaccón de esas necesdades. Por otra parte, el método de las Necesdades Báscas Insatsfechas (NBI) permte medr el número de hogares que no ha satsfecho alguna necesdad básca, pero no necesaramente mde la pobreza. Esto se debe, en prmer lugar, a que no exste una forma únca y establecda de relaconar el número de necesdades báscas nsatsfechas con la condcón de pobreza, lo que mplca que la clasfcacón fnal en pobres y no pobres es arbtrara queda entregada enteramente al crtero del nvestgador. En segundo lugar, el número de personas pobres sempre aumenta ante la adcón de nuevos ndcadores; en una stuacón 22

4 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) extrema, el uso de un número sufcentemente grande de ndcadores podría orgnar que cas toda la poblacón sea clasfcada como pobre. Un tercer problema del método de NBI, en tanto, consste en la eleccón de ponderadores para cada ndcador, al momento de agregar las dstntas necesdades entre sí. El índce FGT tene un parámetro α que específca la sensbldad del índce y para valores mayores de α=2 el índce se hace muy dfícl de nterpretar. En este artículo se medrá el grado de acuerdo que exste entre algunas meddas de pobreza, evaluadas medante el uso de la Encuesta de Presupuesto Famlar año Para ello se usará el índce Kappa de Cohen (1960) y el Índce Kappa Condconal Ajustado propuesto por Nava y Snha (2007), con el fn de determnar s las clasfcacones de los hogares pobres son semejantes en todos los ndcadores. Medr acuerdo o desacuerdo entre ndcadores de pobreza es algo que nngún autor ha hecho, al menos tomando como referenca índces de acuerdo; sólo se han realzado comparacones smples y algunos contrastes, por ejemplo ver INE (2004), lo que hace de este artculo de gran nterés para el estudo. 2. Objetvos 2.1. Objetvo general Evaluar el grado de acuerdo que exste entre algunos índces de pobreza en Venezuela Objetvos específcos 1. Calcular algunos índces de pobreza usando la Encuesta de Presupuesto Famlar año Evaluar medante el uso de los Coefcentes de Acuerdo puro (AP) y kappa de Cohen (k), el acuerdo general entre dversos índces de pobreza 3. Medr el grado de acuerdo parcal entre dversos índces de pobreza, usando los Coefcentes de Acuerdo Especfco (P s ()) y Kappa Condconal Ajustado (k ). 4. Probar la sgnfcacón estadístca de los coefcentes k y k. 5. Evaluar la convenenca o no de utlzar el método NBI mas allá de la deteccón de la nsatsfaccón de un conjunto de necesdades báscas como un índce para medr pobreza según el grado de acuerdo que exsta entre dcho método y otros métodos basados en la línea de pobreza. 23

5 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) 3. Metodología En esta nvestgacón se calcula el Índce de Línea de Pobreza según INE (2001), consderando los ngresos en Canasta Almentara per cápta, ICAPC y la Canasta Almentara Normatva(CAN), donde ICAPC=(Ingreso total del hogar per cápta)/(can per cápta). De esta forma se defne el ILP como: ILP=0 s ICAPC 2 (Hogares no pobres), ILP=1 s 1 ICACP<2 (Hogares en pobreza relatva), ILP=2 s ICAPC<1 (Hogares en pobreza extrema). La CAN se fja en este artículo de acuerdo a la págna del INE (2009) ( tomando como referenca los valores mensuales para el año Posterormente se consderan otras posbles líneas de pobreza relatvas LP5, LP10, LP15, LP20 y LP25, donde la notacón LPw ndca el valor de la línea de pobreza (LP) aumentado en w%, es decr, w LPw LP Los valores de LPw tambén se pueden expresar como valores porcentuales de meda de ngreso de hogares. Otro ndcador de pobreza a consderar es el de Necesdades Báscas Insatsfechas (NBI). Para ello se defne según INE (2001), ses ndcadores bnaros de necesdades báscas, asgnándole uno (1) en el hogar s satsface lo sguente: El ndcador Hogares en Vvendas Inadecuadas (IVI), consdera los hogares que habtan en vvendas mprovsadas (ranchos y ranchos campesnos), en casa de vecndad y en otra clase (tralers o remolques, embarcacones, carpas, cuevas, entre otros). El ndcador Hogares en Hacnamento Crítco (IHC), mde el grado de hacnamento en los cuartos de la vvenda que los ntegrantes de un hogar utlzan para dormr. Se ncluyen en esta categoría a aquellos hogares que tenen más tres personas por cuarto para dormr. A través del ndcador Hogares en Vvendas sn Servcos báscos (IFS), se mde la naccesbldad de los hogares al agua potable y a la elmnacón de excretas, aquí se toma en consderacón s el hogar carece al menos de uno de los dos servcos. El ndcador hogares con nños en escolardad que no assten a la escuela (IAE), consdera los hogares con nños en edad escolar (entre 7 a 12 años) que no assten a la escuela. 24

6 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) El ndcador Escolardad del jefe del hogar, se refere a la educacón del jefe del hogar, cuyo jefe del msmo tene menos de cuatro grados de escolardad. El ndcador Hogares con alta Dependenca Económca (IDE), está referdo a las condcones de empleo de los ntegrantes del hogar. En él se contemplan aquellos hogares con más de tres personas por ocupado. Ahora se defne el Índce de NBI como: NBI= IVI+IHC+IFS+IAE+IEJ+IDE Este índce ndca el numero de necesdades báscas nsatsfechas por hogar, con rango entre cero (0) y ses (6). Fnalmente se construye el ndcador NBI (INBI) como: INBI=0 s NBI=0 (hogares no pobres), INBI=1 s NBI=1 (hogares en pobreza relatva), INBI=2 s NBI 2 (hogares en pobreza extrema). Luego del cálculo de NBI se defnen como I₁,I₂,,I₆ los ses ndcadores que se usan para clasfcar s un hogar es pobre o no, de forma tal que s un hogar no satsface la necesdad básca (=1,,6), entonces I vale 1, en caso contraro vale 0. Denotamos por CR() (=1,,6), los dferentes crteros que se pueden formar utlzando los 6 ndcadores para clasfcar los hogares como pobres o no. Por ejemplo CR(m) denotará que la regla utlzada consstrá en clasfcar un hogar como pobre s exste carenca de cualesquera m ndcadores en un hogar, donde (m=1,,6). Por últmo, se calculará el Índce FGT propuesto por Foster, Greer y Thorbecke (1984) ctado por Snha (2004), a través de n 1 z x P = n I(x <z); 0, donde α es un parámetro que 1 z especfca la sensbldad del índce, z= línea de pobreza, n= número total de hogares, x es el ngreso del hogar -ésmo. I(x <z) es una funcón ndcadora que tene el valor gual a 1 s la expresón (x <z) es certa y 0 en el caso contraro. El índce FGT0 (para α = 0), mde la ncdenca de la pobreza, es decr la proporcón de hogares cuyo ngreso está por debajo de la línea de pobreza, FGT1 ( α = 1), mde la ntensdad de la pobreza. Es decr que tan pobres son en promedo los hogares pobres entre sí; y fnalmente, el índce FGT2 (α = 2), mde la desgualdad entre los pobres y a dferenca del FGT1, toma en cuenta la dstanca de cada hogar respecto de la canasta de benes y servcos. Una vez calculado estos índces se procede a comparar los msmos 25

7 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) a través de meddas de acuerdo con el fn de ver s hay smltud en la clasfcacón de los hogares. El Coefcente Kappa de Cohen, propuesto por Cohen (1960), para varables de escala nomnal, es un índce de acuerdo de uso común dada su facldad de cálculo e nterpretacón. Puede ser aplcado a tablas de clasfcacón cruzada para dos o más evaluadores. Es un estadístco que condensa y proporcona en un solo valor, nformacón relevante acerca del acuerdo y está defndo por 0 c donde 0 representa la 1 c probabldad de que ambos evaluadores acuerden y c la probabldad de acuerdo por casualdad. Lands y Koch (1977), ctado por Nava (2008), propuseron una aproxmacón unfcada para el análss de datos categórcos que surgen de estudos de confabldad de observadores. El procedmento consste en expresar las cantdades que mden el grado de acuerdo entre observadores como funcones de las proporcones observadas obtendas de la tabla de contngenca. Estas funcones son entonces usadas conjuntamente con la metodología GSK para la obtencón de tests estadístcos así como para la estmacón de los parámetros de los modelos correspondentes. Ellos lustraron el uso de la metodología GSK para contrastar hpótess acerca de dferencas en el grado de acuerdo para dferentes sub-poblacones así como hpótess que nvolucran meddas tpo Kappa generalzado. Esta aproxmacón se fundamenta en el uso del modelo de ndependenca y una jerarquía de pesos para medr acuerdo. Macmllan, Koch, Stokes y MacVandvere (1981), ctado por Nava (2008), plantearon el uso del método de mínmos cuadrados ponderados para descrbr la varacón en las meddas de acuerdo para fuentes de varacón de nterés. En este trabajo ellos lustraron la manpulacón que se debe segur para producr las funcones del vector de proporcones que son de nterés, así como la construccón de tests de hpótess y las estmacones concernentes a dchas funcones a través de la metodología GSK. La metodología de mínmos cuadrados ponderados se usó para ajustar los modelos que permteron posterormente, probar hpótess de nterés en la nvestgacón como son las relaconadas con el acuerdo entre procedmentos y con la varacón en el grado de acuerdo para un procedmento ndvdual en dos puntos en el tempo, entre otras. El Coefcente Kappa Condconal Ajustado ha sdo propuesto por 26

8 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) Nava y Snha (2007), como una medda de acuerdo por celda, el cual para la categoría se defne como: = donde es la I 1 proporcón asocada con la celda (,), y las proporcones correspondentes a la fla y la columna, respectvamente. Este coefcente posee dos característcas mportantes; cumple con la propedad de adtvdad y permte cuantfcar el aporte de cada celda al acuerdo general. Para probar la sgnfcacón estadístca de, 1,2, 3, Nava y Snha (2007), defnen el estadístco: kˆ f Z ~ N0,1 1 2 S Probar la hpótess H : es equvalente a probar las ' hpótess H 01 : L1 F 0 y H 02 : L2F 0, donde F 1, 2, 3, L y L Rechazar al menos una hpótess de estas, es equvalente a rechazar H : Los valores de Z asocados con las hpótess H 01y H 02 son obtendos ' usando la relacón L FP ~ N0,1 donde S es la matrz de Z ' 1 2 L SL varanza y covaranza estmada de F. El Índce de Acuerdo Puro es una medda que proporcona en un solo valor la nformacón referente al acuerdo en tablas de clasfcacón cruzadas para dos o más evaluadores y a dferenca del Coefcente Kappa de Cohen, este sólo toma en cuenta la proporcón de acuerdo observado, es decr, gnora el acuerdo que ocurre por casualdad. Su forma de cálculo es muy smple y se defne como: 1 P p r n 0 1 Lo que se nterpreta como la suma de los elementos de la dagonal prncpal dvdda por el tamaño de la poblacón, o en su defecto por el tamaño de la muestra; lo que en otras palabras se conoce como proporcón de acuerdo observado (von Eye y Yong Mun, 2005). 27

9 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) Tambén se puede calcular el acuerdo observado en relacón con cada categoría de poscón ndvdualmente a través la proporcón de acuerdo específco y este se defne para cada categoría como: 2n S ps n n Esta medda está relaconada con probabldad condconal, es decr que mde la probabldad de que un ndcador clasfque a un hogar en determnada categoría dado que el otro ndcador ya lo clasfco en una categoría específca. 4. Resultados Se consderan en detalle los casos que usan NBI y LP así como NBI y LP15. Esto por ser los casos donde se alcanza un mayor acuerdo (Cuadro 1). El cuadro 2 muestra la clasfcacón de los hogares según LP y NBI. Cuadro 1 Meddas de acuerdo Kappa para las líneas de pobreza relatvas y no relatvas y las necesdades báscas nsatsfechas Varable CR(1) CR(2) CR(3) CR(4) CR(5) LP (0.148) (0.392) (0.985) LP (0.085) (0.263) (0.643) LP (0.125) (0.326) (0.898) LP (0.070) (0.239) (0.784) LP (0.124) (0.273) (0.568) LP (0.076) (0.362) (0.664) 28

10 NBI Barllas, Francsco; Nava P., Lus; Snha, Surendra P. Meddas de acuerdo entre... Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) Cuadro 2 Clasfcacón de los hogares según NBI y LP LP No pobres Pobreza relatva Pobreza extrema Total No pobres Pobreza relatva Pobreza extrema Total El cuadro 3 se corresponde con la clasfcacón de los hogares según NBI y LP15. Cuadro 3 Clasfcacón de los hogares según NBI y LP15 NBI Línea de pobreza (LP15) No pobres Pobreza relatva Pobreza extrema Total No pobres Pobreza relatva Pobreza extrema Total Sobre la base de los datos de los cuadros 2 y 3, se calculan los Coefcentes de Acuerdo Puro y Kappa de Cohen, usando el software SAS versón Los resultados se muestran en el cuadro 4. Se puede observar que NBI y LP acuerdan en la clasfcacón de los hogares sólo 6.28% de los casos, mentras que NBI y LP15 lo hacen en 6.95%. En ambos casos, el acuerdo se consdera débl según la escala de valoracón propuesta por Lands y Koch (1977), ctada por Nava (2008). Obsérvese que en ambos casos, el valor del Acuerdo Puro está por debajo de 0.50, esto sgnfca que las meddas consderadas acuerdan en la clasfcacón de los hogares en menos de 50% de los casos, específcamente, 38.99% y 34.86%, respectvamente. 29

11 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) 30 Cuadro 4 Coefcente Kappa estmado y Acuerdo Puro para NBI, LP y LP15 Kappa Acuerdo Puro NBI y LP NBI y LP Para evaluar el acuerdo parcal, se propone el uso del Coefcente Kappa Condconal Ajustado, propuesto por Nava y Snha (2007), el cual para la categoría vene dado por la ecuacón (3) y su estmacón se obtene al reemplazar los j por sus estmacones, los p j. Los cuadros 5 y 6 presentan los valores estmados del coefcente kappa condconal ajustado para los datos de las tablas 1 y 2, respectvamente. Cuadro 5 Coefcente Kappa Condconal Ajustado para NBI y LP ˆ ˆo ˆc Aporte (%) No pobre Pobreza relatva Pobreza extrema Total 0, Cuadro 6 Coefcente Kappa Condconal Ajustado para NBI y LP15 ˆ ˆo ˆc Aporte (%) No pobre Pobreza relatva Pobreza extrema Total 0, En ambas clasfcacones, el mayor aporte al acuerdo general lo hace la celda asocada con los hogares no pobres, es decr, los índces consderados tenen o presentan el mayor acuerdo en la clasfcacón

12 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) de los hogares no pobres, mentras que el acuerdo es cas nulo para los hogares clasfcados como pobres extremos. En todos los casos, el acuerdo observado es aproxmadamente gual al acuerdo esperado. De acuerdo a la escala de valoracón propuesta por Lands y Koch (1977), ctado por Nava (2008), en todos los casos el acuerdo alcanzado es débl. El valor de Z calculado usando la ecuacón (4), para las tres categorías y los dos procesos de clasfcacón, se muestran en los cuadros 7 y 8. Para la categoría no pobre, el msmo es sgnfcatvo 1%, al gual que para las categorías pobreza relatva y pobreza extrema. Estas tablas muestran además los lmtes superor e nferor de ntervalos de confanza de 99% para. Cuadro 7 Valores de Z y límtes de confanza de para NBI y LP Intervalo de Confanza del 99% Categoría Z calculado Límte nferor Límte Superor no pobre pobreza relatva pobreza extrema Cuadro 8 Valores de Z y límtes de confanza de para NBI y LP15 Intervalo de confanza de 95% Categoría Z calculado Límte nferor Límte Superor no pobre pobreza relatva pobreza extrema Sguendo el procedmento propuesto por Nava y Snha (2007) y evaluando la ecuacón (5) se prueba la hpótess de gualdad entre los tres coefcentes kappa condconal ajustado. Para el caso NBI y LP, los valores de Z son Z y Z Por tanto, se rechaza H a un 01 nvel de sgnfcacón de 1%, lo que sgnfca rechazar H 0. Esto ndca que exsten dferencas sgnfcatvas entre los. Un resultado smlar 31

13 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) se obtene para el caso NBI y LP15, con Z y Z Recordando lo que sgnfca CR(m): Pobreza en hogares por falta de por lo menos m necesdades báscas y observando el cuadro 1, se puede notar que el coefcente Kappa, es sgnfcatvo 5% para todas las clasfcacones, a excepcón de aquellas líneas de pobreza que se combnan con CR(3), CR(4) y CR(5). Estos acuerdos que no son sgnfcatvos lógcamente están muy próxmos a cero y en algunos casos son negatvos, como por ejemplo lo es LP con CR(5) en donde ˆ y según la escala propuesta por Lands y Koch es un acuerdo pobre. Para aquellas combnacones cuyo coefcente kappa, resultó sgnfcatvo, se obtuveron los valores del coefcente Kappa Condconal Ajustado. En el cuadro 9, se muestran estas meddas y sus ntervalos de confanza de 95%, para verfcar la sgnfcacón estadístca de todas y cada una de las celdas. En el cuadro 10, se presentan las meddas de acuerdo puro, para todas las clasfcacones obtendas con los ndcadores de pobreza. Como se puede observar, el mayor acuerdo se da para la clasfcacón LP y CR(5), en donde estos dos métodos de pobreza, acuerdan 71.52% de los casos. Es mportante notar, que este coefcente es más alto en todas las categorías de clasfcacón, que los acuerdos que se dan para el coefcente Kappa de Cohen; ben es claro, que esta medda de acuerdo puro, no es otra cosa, que la proporcón, de acuerdo observado mentras que el coefcente Kappa, toma en cuenta la proporcón de acuerdo por casualdad. S observamos la clasfcacón LP15 con CR(1), su medda de acuerdo puro es gual a , la cual es la más baja de todas las clasfcacones. Nótese que la clasfcacón LP15 y CR(1), es la que presenta el coefcente Kappa de Cohen más alto. Esta contradccón, es explcada por la proporcón de casos que acuerdan por casualdad, lo cual puede ser meddo como un error para el cálculo de las meddas de acuerdo, y dcho error, no es corregdo por el coefcente de acuerdo puro. 32

14 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) Cuadro 9 Meddas de acuerdo Kappa condconal ajustado Indcadores 1 ˆ LP y CR(1) (0.035;0.052) LP Y CR(2) (0.024;0.050) LP5 Y CR(1) LP5 Y CR(2) LP10 Y CR(1) LP10 Y CR(2) LP15 Y CR(1) LP15 Y CR(2) LP20 Y CR(1) LP20 Y CR(2) LP25 Y CR(1) LP25 Y CR(2) (0.036;0.054) (0.023;0.050) (0.043;0.061) (0.023;0.049) (0.038;0.057) (0.024;0.049) (0.038;0.057) (0.024;0.049) (0.038;0.057) (0.023;0.048) ˆ (0.004;0.020) (0.011;0.033) (0.003;0.020) (0.009;0.031) (0.004;0.021) (0.008;0.029) (0.003;0.021) (0.006;0.027) (0.0009;0.019) (0.009;0.029) (-0.001;0.017) (0.006;0.027) ˆ (0.001;0.013) (-0.004;0.003) (0.002;0.014) (-0.004;0.003) (0.005;0.017) (-0.004;0.003) (0.004;0.016) (-0.004;0.003) (0.003;0.016) (-0.004;0.003) (0.004;0.017) (-0.004;0.003) 33

15 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) 34 Cuadro 10 Meddas de acuerdo puro Indcadores LP y CR(1) LP5 y CR(1) LP10 y CR(1) AP LP15 y CR(1) LP20 y CR(1) LP25 y CR(1) AP LP y CR(2) LP5 y CR(2) LP10 y CR(2) AP LP15 y CR(2) LP20 y CR(2) LP25 y CR(2) AP LP y CR(3) LP5 y CR(3) LP10 y CR(3) AP LP15 y CR(3) LP20 y CR(3) LP25 y CR(3) AP LP y CR(4) LP5 y CR(4) LP10 y CR(4) AP LP15 y CR(4) LP20 y CR(4) LP25 y CR(4) AP LP y CR(5) LP5 y CR(5) LP10 y CR(5) AP LP15 y CR(5) LP20 y CR(5) LP25 y CR(5) AP En el cuadro 11, se muestra el acuerdo específco por celda, para algunas de las categorías de clasfcacón. Se puede observar, que la categoría no pobre, es la que presenta mayor acuerdo para todas las

16 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) clasfcacones realzadas. En el caso de la clasfcacón LP con CR(5), es la que tene un mayor acuerdo específco para la categoría no pobre, ( ), que se nterpreta como la probabldad de que un ndcador (LP o CR(5)), clasfque un hogar como no pobre dado que el otro ndcador ya lo clasfcó como no pobre. Pero tambén se puede detallar que la categoría de clasfcacón pobre extremo, tene un acuerdo específco nulo para todas las líneas de pobreza que se combnan con CR(5), es decr, que para estas clasfcacones, la pobreza extrema tene un nvel de acuerdo muy bajo, lo que ndca que la probabldad de concordanca para la clasfcacón de un determnado hogar como pobre extremo, entre todas las líneas de pobreza consderadas y CR(5), es nula. Cuadro 11 Acuerdo específco P s LP5 y CR(1) P s LP y CR(1) P s LP10 y CR(1) No pobre No pobre No pobre Pobreza Pobreza Pobreza relatva relatva relatva Pobreza Pobreza Pobreza extrema extrema extrema LP15 y CR(1) P s LP y CR(5) P s LP5 y CR(5) No pobre No pobre No pobre Pobreza Pobreza Pobreza relatva relatva relatva Pobreza Pobreza 0 Pobreza 0 extrema extrema extrema LP10 y CR(5) P s LP15 y CR(5) P s LP20 y CR(5) P s No pobre No pobre No pobre Pobreza Pobreza Pobreza relatva relatva relatva Pobreza extrema 0 Pobreza extrema 0 Pobreza extrema 0 P s 35

17 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) En el cuadro 12 se obtene el índce FGT2 por estados, al elevar las dstancas al cuadrado, las mayores dstancas toman mayor mportanca dentro del promedo. Cuadro 12 Índce FGT para α = 2 ESTADOS ÍndceFGT2 ESTADOS ÍndceFGT2 Dstrto Federal 0, Lara 0, Amazonas 0, Mérda 0, Anzoátegu 0, Mranda 0, Apure 0, Monagas 0, Aragua 0, Nueva Esparta 0, Barnas 0, Portuguesa 0, Bolívar 0, Sucre 0, Carabobo 0, Táchra 0, Cojedes 0, Trujllo 0, Delta Amacuro 0, Yaracuy 0, Falcón 0, Zula 0, Guárco 0, Vargas 0, Este índce FGT será mayor cuanto más grande sea la desgualdad entre los pobres S observamos los resultados el estado Guárco es quen presenta un mayor índce ndcándonos que es el que muestra mayor desgualdad entre hogares pobres, segudo a este se encuentran los estados Portuguesa, Cojedes, Falcón y Sucre. Con menor desgualdad de pobreza entre hogares se encuentran los estados Mérda, Delta Amacuro, Mranda, el Dstrto Federal y Vargas. 5. Conclusones 1. A pesar de todas las clasfcacones LP y NBI realzadas, no se logró un acuerdo sustancal, las meddas de acuerdo Kappa de Cohen y acuerdo Kappa Condconal Ajustado, deron valores bajos. Este resultado confrma los obtendos en otros trabajos en los cuales se ha establecdo que no tene porque haber una 36

18 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre. Mérda. Venezuela (20-38) concordanca entre los resultados obtendos sobre la medcón de pobreza usando los métodos: Línea de Pobreza (LP), Necesdades Báscas Insatsfechas (NBI) o cualquer ntegracón de los msmos, como por ejemplo los resultados obtendos por el INE (2004), donde se hace un contraste, Ingreso vs Necesdades, para determnar las condcones de vda o la pobreza en Venezuela, el cual presenta el caso en el que el método de las NBI y LP dan resultados muy dstntos en cuanto a la clasfcacón de los hogares como pobres o no pobres. 2. El índce de Kappa no alcanzó 7% de acuerdo en la clasfcacón de los hogares como pobres o no, catalogándose como un acuerdo débl, según la escala de valoracón propuesta por Lands y Koch (1977), ctada por Nava (2008). Esto ndca que la proporcón de casos observados en la dagonal prncpal son muy próxmos a la proporcón de casos que se dan por casualdad 3. En cuanto al acuerdo por celdas, el coefcente Kappa Condconal Ajustado, ndca que el mayor acuerdo se da, en la clasfcacón de los hogares como no pobres, es decr, esta celda, es la que presenta el mayor aporte al acuerdo global. 4. Como otra medda de acuerdo por celda se presentó el acuerdo específco, esta medda en certa forma o en térmnos explcatvos concde con los resultados obtendos por el Kappa Condconal Ajustado, ya que nos dce que el mayor acuerdo de clasfcacón se da para los hogares no pobres y el menor acuerdo se da para los hogares pobres extremos. 5. Gran parte de los estados llaneros (Guárco, Portuguesa y Cojedes) son los que presentan mayor desgualdad entre hogares pobres junto con el estado Falcón de la regón centro occdental y el estado Sucre de la regón Nor-Orental; con menor desgualdad entre pobres se encuentra los estados de la regón captal (Mranda, el Dstrto Federal y Vargas), de la regón andna el estado Mérda y de la Regón Guayana el estado Delta Amacuro. 6. Fnalmente, esta nvestgacón confrma que dependendo del ndcador de pobreza que se use se puede calfcar a un hogar como pobre o no, pero se debe ndcar desde que punto de vsta es consderado de esa forma, es decr, debdo a la carenca o no de necesdades báscas o debdo a que su ngreso es nferor o 37

19 Actualdad Contable FACES Año 14 Nº 23, Julo - Dcembre Mérda. Venezuela (20-38) superor a la Canasta Almentara Normatva (CAN). 6. Referencas Cohen, Jacob (1960). A coeffcent of agreement for nomnal scales. Educatonal and Psychologcal Measurement 20 (1): Fernández A., Martn G. (1994). Algunas consderacones sobre los índces de pobreza de Foster, Greer y Thorbecke. Departamento de Estadístca y Econometría. Unversdad de Málaga. INE (2001). Mapa de la Pobreza en el Estado Mérda: Metodología para la Medcón de la Pobreza, págs. 5 a 10. INE (2004). Condcones de vda: La Pobreza en Venezuela. Recuperado de INE (2009). Valor mensual de la canasta almentara normatva, según mes, (Montos en bolívares fuertes). Recuperado de Lands, R. J., y Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorcal data. Bometrcs, 33, pp Macmllan, J., Becker, C., Koch, G. G., Stokes, M., y MacVandvere, H. (1981). An applcaton of weghted least squares methods to the analyss of measurement process components of varablty n an observatonal study. Amercan Statstcal Assocaton Proceedngs of Survey Research Methods, Nava, L. (2008). Modelacón GSK para acuerdo entre evaluadores usando Mínmos Cuadrados Ponderados y su comparacón con otros métodos alternos: Log-Lneal y GEE. Tess Doctoral, Unversdad de los Andes. Mérda. Nava L., Snha S., (2007). Medda de acuerdo entre dos clasfcacones de los docentes unverstaros. Economía, XXXII, pp Unversdad de los Andes. Mérda. Snha, S. (2004). Axomas y Propedades de meddas de pobreza. Informe técnco. Insttuto de Estadístca Aplcada y Computacón. Unversdad de los Andes. Mérda. Von Eye, Alexander y Young Mun, Eun (2005). Analyzng Rater Agreement. Manfest varable methods: Lawrence Erlbaum Assocates, Publshers. 38

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios Pruebas Estadístcas de Números Pseudoaleatoros Prueba de meda Consste en verfcar que los números generados tengan una meda estadístcamente gual a, de esta manera, se analza la sguente hpótess: H 0 : =

Más detalles

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis Tema. Estadístcos unvarados: tendenca central, varabldad, asmetría y curtoss 1. MEDIDA DE TEDECIA CETRAL La meda artmétca La medana La moda Comparacón entre las meddas de tendenca central. MEDIDA DE VARIACIÓ

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández MEMORIA DE LA ESTANCIA CON EL GRUPO DE VISIÓN Y COLOR DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO DE FÍSICA APLICADA A LAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS. UNIVERSIDAD DE ALICANTE. 1-16 de Novembre de 01 Francsco Javer Burgos Fernández

Más detalles

DEFINICIÓN DE INDICADORES

DEFINICIÓN DE INDICADORES DEFINICIÓN DE INDICADORES ÍNDICE 1. Notacón básca... 3 2. Indcadores de ntegracón: comerco total de benes... 4 2.1. Grado de apertura... 4 2.2. Grado de conexón... 4 2.3. Grado de conexón total... 5 2.4.

Más detalles

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo Evaluacón Económca de Proyectos de Inversón 1 ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacón se podría defnr, smplemente, como el proceso en el cual se determna el mérto, valor o sgnfcanca de un proyecto. Este proceso

Más detalles

Índice de Precios de las Materias Primas

Índice de Precios de las Materias Primas May-15 Resumen Ejecutvo El objetvo del (IPMP) es sntetzar la dnámca de los precos de las exportacones de Argentna, consderando la relatva establdad en el corto plazo de los precos de las ventas externas

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS P L V S V LT R A BANCO DE ESPAÑA OPERACIONES Gestón de la Informacón ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS El proceso de ntegracón fnancera dervado de la Unón Monetara exge la

Más detalles

CAPÍTULO IV. MEDICIÓN. De acuerdo con Székely (2005), existe dentro del período información

CAPÍTULO IV. MEDICIÓN. De acuerdo con Székely (2005), existe dentro del período información IV. Base de Datos CAPÍTULO IV. MEDICIÓN De acuerdo con Székely (2005), exste dentro del período 950-2004 nformacón representatva a nvel naconal que en algún momento se ha utlzado para medr la pobreza.

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado Análss de la varanza con dos factores. Introduccón Hasta ahora se ha vsto el modelo de análss de la varanza con un factor que es una varable cualtatva cuyas categorías srven para clasfcar las meddas de

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación

Análisis de Regresión y Correlación 1 Análss de Regresón y Correlacón El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes (o relaconadas). El análss de correlacón

Más detalles

MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA

MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA Econometría I UNLP http://www.econometra1.depeco.econo.unlp.edu.ar/ Modelos de Eleccón Bnara: Introduccón Estamos nteresados en la probabldad de ocurrenca de certo evento Podemos

Más detalles

Enfoque de la dominancia para el análisis de la evolución de la pobreza entre 1988 y 2004

Enfoque de la dominancia para el análisis de la evolución de la pobreza entre 1988 y 2004 Enfoque de la domnanca para el análss de la evolucón de la pobreza entre 1988 y 2004 Juan Dego Trejos S. Lus Ángel Ovedo C. Insttuto de Investgacones en Cencas Económcas Unversdad de Costa Rca Hechos 30

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón

Más detalles

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO Cabe menconar que durante el proceso de medcón, la precsón y la exacttud de cualquer magntud físca está lmtada. Esta lmtacón se debe a que las medcones físcas sempre contenen errores.

Más detalles

Capitalización y descuento simple

Capitalización y descuento simple Undad 2 Captalzacón y descuento smple 2.1. Captalzacón smple o nterés smple 2.1.1. Magntudes dervadas 2.2. Intereses antcpados 2.3. Cálculo de los ntereses smples. Métodos abrevados 2.3.1. Método de los

Más detalles

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA Alca Maroto, Rcard Boqué, Jord Ru, F. Xaver Rus Departamento de Químca Analítca y Químca Orgánca Unverstat Rovra Vrgl. Pl. Imperal Tàrraco,

Más detalles

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia Investgacón y Técncas de Mercado Prevsón de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): s de Tendenca Profesor: Ramón Mahía Curso 00-003 I.- Introduccón Hasta el momento,

Más detalles

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Comparacón entre dstntos Crteros de decsón (, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Master of Scence en Evaluacón de Proyectos (Unversty of York) Project Management Professonal (PMP certfed by the PMI) Profesor

Más detalles

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II PRACTICA 11: Crcutos no lneales elementales con el amplfcador operaconal OBJETIVO: El alumno se famlarzará con

Más detalles

Economía de la Empresa: Financiación

Economía de la Empresa: Financiación Economía de la Empresa: Fnancacón Francsco Pérez Hernández Departamento de Fnancacón e Investgacón de la Unversdad Autónoma de Madrd Objetvo del curso: Dentro del contexto de Economía de la Empresa, se

Más detalles

Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple . Regresón lneal smple Correlacón y regresón lneal smple. Introduccón La correlacón entre dos varables ( e Y) se refere a la relacón exstente entre ellas de tal manera que a determnados valores de se asocan

Más detalles

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública Undad Central del Valle del Cauca Facultad de Cencas Admnstratvas, Económcas y Contables Programa de Contaduría Públca Curso de Matemátcas Fnanceras Profesor: Javer Hernando Ossa Ossa Ejerccos resueltos

Más detalles

Consideraciones empíricas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electricidad y alimentos

Consideraciones empíricas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electricidad y alimentos Consderacones empírcas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electrcdad y almentos Emprcal Consderatons of the Famles Consumpton: the Case uf the Expense n Electrcty and Food Maro Andrés Ramón

Más detalles

CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A.

CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A. CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A. PERÍODO 201-2020 Introduccón Las Bases Técnco Económcas Prelmnares, en

Más detalles

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR El Superntendente de Pensones, en el ejercco de las facultades legales contempladas en el artículo 13, lteral b) de la Ley Orgánca de la Superntendenca de Pensones, EMITE el : INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA En el sguente capítulo se presenta al nco, defncones de algunos conceptos actuarales que se utlzan para la elaboracón de las bases técncas del Producto de Salud al gual que la metodología

Más detalles

Diagnóstico de Fortalezas y Debilidades Comunales

Diagnóstico de Fortalezas y Debilidades Comunales Dagnóstco de Fortalezas y Debldades Comunales Introduccón Los avances y mayores nveles de desarrollo que el país ha mostrado durante los últmos 15 años, se han traducdo, entre otros aspectos, en un aumento

Más detalles

Desigualdad de oportunidades y el rol del sistema educativo en los logros de los jóvenes uruguayos

Desigualdad de oportunidades y el rol del sistema educativo en los logros de los jóvenes uruguayos Desgualdad de oportundades y el rol del sstema educatvo en los logros de los jóvenes uruguayos Cecla Llambí Marcelo Perera Pablo Messna Febrero de 2009 Esta nvestgacón fue fnancada por el Fondo Carlos

Más detalles

ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12

ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12 ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12 OBJETO: CONTRATACIÓN DE LA CONSTRUCCIÓN DE LA FASE I DEL RECINTO FERIAL, DEL CENTRO DE EVENTOS Y EXPOSICIONES DEL CARIBE PUERTA DE ORO POR EL SISTEMA DE ECIOS UNITARIOS

Más detalles

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22 DOCENTE: LIC.GUSTO DOLFO JUEZ GUI DE TJO PCTICO Nº 22 CES: POFESODO Y LICENCITU EN IOLOGI PGIN Nº 132 GUIS DE CTIIDDES Y TJO PCTICO Nº 22 OJETIOS: Lograr que el lumno: Interprete la nformacón de un vector.

Más detalles

Unidad I. 1. 1. Definición de reacción de combustión. 1. 2. Clasificación de combustibles

Unidad I. 1. 1. Definición de reacción de combustión. 1. 2. Clasificación de combustibles 2 Undad I.. Defncón de reaccón de combustón La reaccón de combustón se basa en la reaccón químca exotérmca de una sustanca (o una mezcla de ellas) denomnada combustble, con el oxígeno. Como consecuenca

Más detalles

Aspectos fundamentales en el análisis de asociación

Aspectos fundamentales en el análisis de asociación Carrera: Ingenería de Almentos Perodo: BR01 Docente: Lc. María V. León Asgnatura: Estadístca II Seccón A Análss de Regresón y Correlacón Lneal Smple Poblacones bvarantes Una poblacón b-varante contene

Más detalles

Guía de ejercicios #1

Guía de ejercicios #1 Unversdad Técnca Federco Santa María Departamento de Electrónca Fundamentos de Electrónca Guía de ejerccos # Ejercco Ω v (t) V 3V Ω v0 v 6 3 t[mseg] 6 Suponendo el modelo deal para los dodos, a) Dbuje

Más detalles

DEPARTAMENTO DE INGENIERIA MECÁNICA INGENIERÍA INDUSTRIAL

DEPARTAMENTO DE INGENIERIA MECÁNICA INGENIERÍA INDUSTRIAL DEPARTAMENTO DE INGENIERIA MECÁNICA INGENIERÍA INDUSTRIAL DISEÑO MECÁNICO PRÁCTICA Nº 4 METROLOGÍA Y CALIDAD. CALIBRACIÓN DE UN PIE DE REY Metrología y Caldad. Calbracón de n pe de rey. INDICE 1. OBJETIVOS

Más detalles

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son:

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son: ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES. Departamento de Economía Aplcada (Matemátcas). Matemátcas Fnanceras. Relacón de Problemas. Rentas. 1.- Una empresa se plantea una nversón cuyas característcas

Más detalles

PROPUESTAS PARA LA DETERMINACIÓN DE LOS PARÁMETROS DEL GRÁFICO DE CONTROL MEWMA

PROPUESTAS PARA LA DETERMINACIÓN DE LOS PARÁMETROS DEL GRÁFICO DE CONTROL MEWMA Est. María. I. Flury Est. Crstna A. Barbero Est. Marta Rugger Insttuto de Investgacones Teórcas y Aplcadas. Escuela de Estadístca. PROPUESTAS PARA LA DETERMINACIÓN DE LOS PARÁMETROS DEL GRÁFICO DE CONTROL

Más detalles

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte Introduccón a la Facultad de Cs. Físcas y Matemátcas - Unversdad de Chle Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte 12 de Juno, 2008 Garca Se recomenda complementar la clase con una lectura cudadosa de los capítulos

Más detalles

Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Frecuencia. Frecuencia

Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Frecuencia. Frecuencia MAT-3 Estadístca I Tema : Meddas de Dspersón Facltador: Félx Rondón, MS Insttuto Especalzado de Estudos Superores Loyola Introduccón Las meddas de tendenca central son ndcadores estadístcos que resumen

Más detalles

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso CURSO ITERACIOAL: COSTRUCCIÓ DE ESCEARIOS ECOÓMICOS ECOOMETRÍA AVAZADA Instructor: Horaco Catalán Alonso Modelo de Regresón Lneal Smple El modelo de regresón lneal representa un marco metodológco, que

Más detalles

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza Métodos Estadístcos para la Ingenería Curso007/08 Felpe Ramírez Ingenería Técnca Químca Industral TEMA 4 Varables aleatoras dscretas Esperanza y varanza La Probabldad es la verdadera guía de la vda. Ccerón

Más detalles

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS.

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. GESTIÓN FINANCIERA. TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. 1.- Funconamento de las cuentas bancaras. FUNCIONAMIENTO DE LAS CUENTAS BANCARIAS. Las cuentas bancaras se dvden en tres partes:

Más detalles

Créditos Y Sistemas de Amortización: Diferencias, Similitudes e Implicancias

Créditos Y Sistemas de Amortización: Diferencias, Similitudes e Implicancias Crédtos Y Sstemas de Amortzacón: Dferencas, Smltudes e Implcancas Introduccón Cuando los ngresos de un agente económco superan su gasto de consumo, surge el concepto de ahorro, esto es, la parte del ngreso

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

REGRESION Y CORRELACION nav Estadístca (complementos) 1 REGRESION Y CORRELACION Fórmulas báscas en la regresón lneal smple Como ejemplo de análss de regresón, descrbremos el caso de Pzzería Armand, cadena de restaurantes de comda

Más detalles

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO I.- ERRORES 1.- Introduccón Todas las meddas epermentales venen afectadas de una mprecsón nherente al proceso de medda. Puesto que en éste se trata, báscamente, de comparar

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso. CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de

Más detalles

Maestría en Economía Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional de La Plata TESIS DE MAESTRIA. ALUMNO Laura Carella. DIRECTOR Alberto Porto

Maestría en Economía Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional de La Plata TESIS DE MAESTRIA. ALUMNO Laura Carella. DIRECTOR Alberto Porto Maestría en Economía Facultad de Cencas Económcas Unversdad Naconal de La Plata TESIS DE MAESTRIA ALUMNO Laura Carella TITULO Educacón unverstara: medcón del rendmento académco a través de fronteras de

Más detalles

Trabajo y Energía Cinética

Trabajo y Energía Cinética Trabajo y Energía Cnétca Objetvo General Estudar el teorema de la varacón de la energía. Objetvos Partculares 1. Determnar el trabajo realzado por una fuerza constante sobre un objeto en movmento rectlíneo..

Más detalles

Procesamiento Digital de Imágenes. Pablo Roncagliolo B. Nº 17

Procesamiento Digital de Imágenes. Pablo Roncagliolo B. Nº 17 Procesamento Dgtal de mágenes Pablo Roncaglolo B. Nº 7 Orden de las clases... CAPTURA, DGTALZACON Y ADQUSCON DE MAGENES TRATAMENTO ESPACAL DE MAGENES TRATAMENTO EN FRECUENCA DE MAGENES RESTAURACON DE MAGENES

Más detalles

Estudios Económicos de Desarrollo Internacional.AEEADE. Vol. 2, núm 2 (2002)

Estudios Económicos de Desarrollo Internacional.AEEADE. Vol. 2, núm 2 (2002) Estudos Económcos de Desarrollo Internaconal.AEEADE. Vol. 2, núm 2 (2002) VINCULO ENTRE LOGRO EDUCACIONAL Y CARACTERÍSTICAS DE ESTÁNDAR DE VIDA EN LOS HOGARES DEL NORESTE DE ARGENTINA: UN ENFOQUE ECONOMETRICO

Más detalles

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada Smoothed Partcle Hydrodynamcs Anmacón Avanzada Iván Alduán Íñguez 03 de Abrl de 2014 Índce Métodos sn malla Smoothed partcle hydrodynamcs Aplcacón del método en fludos Búsqueda de vecnos Métodos sn malla

Más detalles

CAPÍTULO III ACCIONES. Artículo 9º Clasificación de las acciones. Artículo 10º Valores característicos de las acciones. 10.

CAPÍTULO III ACCIONES. Artículo 9º Clasificación de las acciones. Artículo 10º Valores característicos de las acciones. 10. CAÍTULO III ACCIONES Artículo 9º Clasfcacón de las accones Las accones a consderar en el proyecto de una estructura o elemento estructural serán las establecdas por la reglamentacón específca vgente o

Más detalles

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004)

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004) FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Xménez & San Martín, 004) Capítulo. Nocones báscas de álgebra de matrces Fe de erratas.. Cálculo de la transpuesta de una matrz

Más detalles

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization)

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization) Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multobjectve Optmzaton) Patrca Jaramllo A. y Rcardo Smth Q. Insttuto de Sstemas y Cencas de la Decsón Facultad de Mnas Unversdad Naconal de Colomba, Medellín,

Más detalles

El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015

El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015 El Impacto de las Remesas en el y el Consumo en Méxco, 2015 Ilana Zárate Gutérrez y Javer González Rosas Cudad de Méxco Juno 23 de 2016 1 O B J E T I V O Durante muchos años la mgracón ha sdo vsta como

Más detalles

CLAVE - Laboratorio 1: Introducción

CLAVE - Laboratorio 1: Introducción CLAVE - Laboratoro 1: Introduccón ( x )( x ) x ( xy) x y a b a b a a a ( x ) / ( x ) x ( x ) x a b a b a b ab n! n( n 1)( n 2) 1 0! 1 x x x 1 0 1 (1) Smplfque y evalúe las sguentes expresones: a. 10 2

Más detalles

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009 UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingenería Informátca Examen de Investgacón Operatva 2 de enero de 2009 PROBLEMA. (3 puntos) En Murca, junto al río Segura, exsten tres plantas ndustrales: P, P2 y P3. Todas

Más detalles

NOTA METODOLÓGICA 1. CÁLCULO DEL IDH. METODOLOGÍA ONU

NOTA METODOLÓGICA 1. CÁLCULO DEL IDH. METODOLOGÍA ONU Desarrollo humano en España: 1980-2011 44 NOTA METODOLÓGICA 1. CÁLCULO DEL IDH. METODOLOGÍA ONU El IDH defndo por las Nacones Undas desde 2010 en sus nformes anuales mde los adelantos medos de un país

Más detalles

Presentación. Carmen Alcaide Guindo Presidenta del INE

Presentación. Carmen Alcaide Guindo Presidenta del INE Presentacón El Índce de Precos de Consumo (PC), base 20, es el punto de partda de una nueva forma de concebr este ndcador, cuya característca prncpal es su rápda adaptacón a los cambos de la economía y,

Más detalles

INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO

INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL INSTITUTO DE CIENCIAS HUMANISTICAS Y ECONOMICAS INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO Resumen: Las decsones de

Más detalles

Tasas de Caducidad. - Guía de Apoyo para la Construcción y Aplicación - Por: Act. Pedro Aguilar Beltrán. paguilar@cnsf.gob.mx

Tasas de Caducidad. - Guía de Apoyo para la Construcción y Aplicación - Por: Act. Pedro Aguilar Beltrán. paguilar@cnsf.gob.mx Tasas de Caducdad - Guía de Apoyo para la Construccón y Aplcacón - Por: Act. Pedro Agular Beltrán pagular@cnsf.gob.m 1. Introduccón La construccón y aplcacón de tasas de caducdad en el cálculo de utldades

Más detalles

MÉTODOS PARA PROBAR NUMEROS

MÉTODOS PARA PROBAR NUMEROS Capítulo 3 ALEATORIOS MÉTODOS PARA PROBAR NUMEROS III.1 Introduccón Exsten algunos métodos dsponbles para verfcar varos aspectos de la caldad de los números pseudoaleatoros. S no exstera un generador partcular

Más detalles

RESISTENCIAS EN SERIE Y LEY DE LAS MALLAS V 1 V 2 V 3 A B C

RESISTENCIAS EN SERIE Y LEY DE LAS MALLAS V 1 V 2 V 3 A B C RESISTENCIS EN SERIE Y LEY DE LS MLLS V V 2 V 3 C D Fgura R R 2 R 3 Nomenclatura: Suponemos que el potencal en es mayor que el potencal en, por lo tanto la ntensdad de la corrente se mueve haca la derecha.

Más detalles

Un estimado de intervalo o intervalo de confianza ( IC

Un estimado de intervalo o intervalo de confianza ( IC Un estmado puntual, por ser un sólo número, no proporcona por sí msmo nformacón alguna sobre la precsón y confabldad de la estmacón. Debdo a la varabldad que pueda exstr en la muestra, nunca se tendrá

Más detalles

Medidas de Variabilidad

Medidas de Variabilidad Meddas de Varabldad Una medda de varabldad es un ndcador del grado de dspersón de un conjunto de observacones de una varable, en torno a la meda o centro físco de la msma. S la dspersón es poca, entonces

Más detalles

Análisis de error y tratamiento de datos obtenidos en el laboratorio

Análisis de error y tratamiento de datos obtenidos en el laboratorio Análss de error tratamento de datos obtendos en el laboratoro ITRODUCCIÓ Todas las meddas epermentales venen afectadas de una certa mprecsón nevtable debda a las mperfeccones del aparato de medda, o a

Más detalles

Modelos lineales Regresión simple y múl3ple

Modelos lineales Regresión simple y múl3ple Modelos lneales Regresón smple y múl3ple Dept. of Marne Scence and Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresón Smple Que tpo de relacón exste entre varables Predccón de valores a partr de una

Más detalles

Procedimiento de Calibración. Metrología PROCEDIMIENTO DI-010 PARA LA CALIBRACIÓN DE COMPARADORES MECÁNICOS

Procedimiento de Calibración. Metrología PROCEDIMIENTO DI-010 PARA LA CALIBRACIÓN DE COMPARADORES MECÁNICOS Procedmento de Calbracón Metrología PROCEDIMIENTO DI-00 PARA LA CALIBRACIÓN DE COMPARADORES MECÁNICOS La presente edcón de este procedmento se emte exclusvamente en formato dgtal y puede descargarse gratutamente

Más detalles

EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL

EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL OBJETIVO El alumno obtendrá el punto azeotrópco para el sstema acetona-cloroformo, calculará los coefcentes de actvdad de cada componente a las composcones

Más detalles

Características del hogar y salida de la pobreza:

Características del hogar y salida de la pobreza: Característcas del hogar salda de la pobreza: un análss de los hogares urbanos para el período postconvertbldad Jerónmo R. Carballo Unversdad Naconal de Córdoba Agosto 2004 Característcas del hogar salda

Más detalles

Focalización Geográfica del Gasto Social: Mapas de Pobreza. Javier Escobal Máximo Torero * Carmen Ponce ** RED CIES DE POBREZA GRADE-APOYO

Focalización Geográfica del Gasto Social: Mapas de Pobreza. Javier Escobal Máximo Torero * Carmen Ponce ** RED CIES DE POBREZA GRADE-APOYO Focalzacón Geográfca del Gasto Socal: Mapas de Pobreza Javer Escobal Máxmo Torero * Carmen Ponce ** RED CIES DE POBREZA GRADE-APOYO INFORME FINAL Juno, 2001 Investgador Prncpal, GRADE ** Investgadora Asstente,

Más detalles

ACTIVIDADES INICIALES

ACTIVIDADES INICIALES Soluconaro 7 Números complejos ACTIVIDADES INICIALES 7.I. Clasfca los sguentes números, dcendo a cuál de los conjuntos numércos pertenece (entendendo como tal el menor conjunto). a) 0 b) 6 c) d) e) 0 f)

Más detalles

Algoritmo para la ubicación de un nodo por su representación binaria

Algoritmo para la ubicación de un nodo por su representación binaria Título: Ubcacón de un Nodo por su Representacón Bnara Autor: Lus R. Morera González En este artículo ntroducremos un algortmo de carácter netamente geométrco para ubcar en un árbol natural la representacón

Más detalles

LAS CAUSAS DE LA POBREZA EN VENEZUELA Por Matías Riutort

LAS CAUSAS DE LA POBREZA EN VENEZUELA Por Matías Riutort LAS CAUSAS DE LA OBREZA EN VENEZUELA or Matías Rutort Este trabajo tene por fnaldad, en una prmera nstanca, descrbr una metodología que permta separar los componentes que determnan la pobreza y, en segundo

Más detalles

2.5 Especialidades en la facturación eléctrica

2.5 Especialidades en la facturación eléctrica 2.5 Especaldades en la facturacón eléctrca Es necesaro destacar a contnuacón algunos aspectos peculares de la facturacón eléctrca según Tarfas, que tendrán su mportanca a la hora de establecer los crteros

Más detalles

CUADRIENIO 2011 2014

CUADRIENIO 2011 2014 INFORME TÉCNICO PEAJE POR USO DE INSTALACIONES DE TRANSMISIÓN ADICIONAL POR PARTE DE USUARIOS SOMETIDOS REGULACIÓN DE PRECIOS QUE SE CONECTAN DIRECTAMENTE DESDE INSTALACIONES ADICIONALES CUADRIENIO 2011

Más detalles

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN COLEGIO IGLÉS DEPARTAMETO IVEL: CUARTO MEDIO PSU. UIDAD: ESTADISTICA 3 PROFESOR: ATALIA MORALES A. ROLADO SAEZ M. MIGUEL GUTIÉRREZ S. JAVIER FRIGERIO B. MEDIDAS DE DISPERSIÓ Las meddas de dspersón dan

Más detalles

Glosario básico. de términos estadísticos

Glosario básico. de términos estadísticos Glosaro básco de térmnos estadístcos Lma, mayo de 2006 CREDITOS Dreccón y Supervsón Lupe Berrocal de Montestruque Drectora Técnca del Centro de Investgacón y Desarrollo Responsable del documento Hermna

Más detalles

MATERIAL Y MÉTODOS. Se utilizó el listado de códigos que Caminal estableció para España, a los cuales se

MATERIAL Y MÉTODOS. Se utilizó el listado de códigos que Caminal estableció para España, a los cuales se MATERIAL Y MÉTODOS Fuentes de nformacón Los datos de hosptalzacón se obtenen del Conjunto Mínmo de Datos de Egresos Hosptalaros del Seguro Públco de Salud Costarrcense (SPSC) y las proyeccones de poblacón

Más detalles

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa.

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa. MEDIDA DE DIPERIÓ A. Una pregunta muy partcular que se puede hacer a una dstrbucón de datos es de qué magntud es es la heterogenedad que se observa. FICHA º 18 Las meddas de dspersón generalmente acompañan

Más detalles

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS SUBDIRECCIÓN TÉCNICA DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO ÁREA DE ANÁLISIS ESTADÍSTICAS ECONÓMICAS METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS Santago, Enero de 2008. Departamento

Más detalles

ANÁLISIS DE ACCESIBILIDAD E INTERACCIÓN ESPECIAL:

ANÁLISIS DE ACCESIBILIDAD E INTERACCIÓN ESPECIAL: Geografía y Sstemas de Informacón Geográfca (GEOSIG). Revsta dgtal del Grupo de Estudos sobre Geografía y Análss Espacal con Sstemas de Informacón Geográfca (GESIG). Programa de Estudos Geográfcos (PROEG).

Más detalles

1. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA. Definición del álgebra geométrica del espacio-tiempo

1. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA. Definición del álgebra geométrica del espacio-tiempo EL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA DEL ESPACIO Y TIEMPO. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA Defncón del álgebra geométrca del espaco-tempo Defno el álgebra geométrca del espaco y tempo como el álgebra de las matrces

Más detalles

CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN, CULTURA Y DEPORTE

CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN, CULTURA Y DEPORTE BOLETÍN OFICIAL DE CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN, CULTURA Y DEPORTE Orn ECD/82/2013, 18 julo, por la que se fjan los precos públcos a satsfacer por la prestacón servcos y actvdas académcas unverstaras para el

Más detalles

Diseño y Análisis de Experimentos en el SPSS 1

Diseño y Análisis de Experimentos en el SPSS 1 Dseño y Análss de Expermentos en el SPSS EJEMPLO. Los sguentes datos muestran las meddas de hemoglobna (gramos por 00 ml) en la sangre de 40 ejemplares de una espece de truchas marrones. Las truchas se

Más detalles

) para toda permutación (p p 1 p

) para toda permutación (p p 1 p 09 Elena J. Martínez do cuat. 004 Análss de la varanza de dos factores El problema anteror consderaba la comparacón de muestras para detectar dferencas entre las respectvas poblacones. En el modelo de

Más detalles

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas CAPÍTULO I Equlbro termodnámco entre fases fludas El conocmento frme de los conceptos de la termodnámca se consdera esencal para el dseño, operacón y optmzacón de proyectos en la ngenería químca, debdo

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA TERMODINÁMICA AVANZADA Undad III: Termodnámca del Equlbro Ecuacones para el coefcente de actvdad Funcones de eceso para mezclas multcomponentes 9/7/0 Rafael Gamero Funcones de eceso en mezclas bnaras Epansón

Más detalles

Respuesta A.C. del FET 1/14

Respuesta A.C. del FET 1/14 espuesta A.C. del FET 1/14 1. Introduccón Una ez que se ubca al transstor dentro de la zona saturada o de corrente de salda constante, se puede utlzar como amplfcador de señales. En base a un FET canal

Más detalles

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE TEM 8: PRÉSTMOS ÍNDICE 1. CONCEPTO DE PRÉSTMO: SISTEMS DE MORTIZCIÓN DE PRÉSTMOS... 1 2. NOMENCLTUR PR PRÉSTMOS DE MORTIZCIÓN FRCCIOND... 3 3. CUDRO DE MORTIZCIÓN GENERL... 3 4. MORTIZCIÓN DE PRÉSTMO MEDINTE

Más detalles

Incertidumbre de la Medición: Teoría y Práctica

Incertidumbre de la Medición: Teoría y Práctica CAPACIDAD, GESTION Y MEJORA Incertdumbre de la Medcón: Teoría y Práctca (1 ra Edcón) Autores: Sfredo J. Sáez Ruz Lus Font Avla Maracay - Estado Aragua - Febrero 001 Copyrght 001 L&S CONSULTORES C.A. Calle

Más detalles

Análisis de Resultados con Errores

Análisis de Resultados con Errores Análss de Resultados con Errores Exsten dos tpos de errores en los expermentos Errores sstemátcos errores aleatoros. Los errores sstemátcos son, desde lejos, los más mportantes. Errores Sstemátcos: Exsten

Más detalles

6 Impacto en el bienestar de los beneficiarios del PAAM

6 Impacto en el bienestar de los beneficiarios del PAAM 6 Impacto en el benestar de los benefcaros del PAAM Con el fn de evaluar el efecto del PAAM sobre sus benefcaros, se consderó como hpótess que el Programa ha nfludo en el mejoramento de la caldad de vda

Más detalles

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada. Introduccón a la Estadístca Empresaral Capítulo - Análss conjunto de dos varables Jesús ánchez Fernández CAPITULO - AÁLII COJUTO DE DO VARIABLE Presentacón de los datos Tablas de doble entrada En el capítulo

Más detalles