SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS.

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

Download "SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS."

Transcripción

1 SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS. Rodrigo Cruz-Saco Vilela Juan Natividad Alvarado Rafael Espinoza Paredes Centro de Energías Renovables (CER) Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) Av. Túpac Amaru 210, Rímac (Lima 25) Tel anexo 228 RESUMEN: Los datos climáticos tomados de estaciones meteorológicas (automáticas o convencionales) no son siempre acertados en su totalidad. Ya sea por errores debidos al instrumento de medición o por errores producidos por la persona que toma los datos, algunos de estos datos pueden diferir en mayor o menor medida del valor real. El objetivo de este trabajo es contar con un proceso de control de calidad plasmado en un programa de computadora (Software) con el que podamos tratar una gran cantidad de datos, mediante pruebas estadísticas, en busca de valores que podrían ser datos errados. Pero no todos los valores son necesariamente errores, quedando a criterio del usuario el rechazo o no de cada dato sospechosos. Pasado este proceso tendremos una base de datos con un determinado nivel de confiabilidad que dependerá del tratamiento realizado y del criterio del observador. Palabras clave: datos climáticos, control de calidad, pruebas estadísticas, valores. INTRODUCCION Dentro de la labor de investigación del Centro de Energías Renovables de la Universidad Nacional de Ingeniería (CER - UNI) es imprescindible contar con datos climáticos o meteorológicos, por lo cual contamos con estaciones meteorológicas que se encargan de recolectar dicha información en los diferentes lugares donde ejecutamos nuestro proyectos. Posteriormente los datos son tratados estadísticamente para diferentes aplicaciones, siendo uno de ellos la simulación energética. A través de la simulación energética podemos analizar el comportamiento energético de edificaciones, sistemas fotovoltaicos o cualquier sistema que use recurso renovable. Para obtener resultados energéticos cercanos a la realidad es necesario contar con una base de datos climáticos confiable, es decir, contar con que estos datos correspondan en la medida de lo posible a los valores reales. Tanto los instrumentos de medición como las personas mismas pueden cometer errores al registrar estos datos, provocando que una serie de valores o erróneos en el tiempo sobre un elemento climático, como por ejemplo la radiación solar, puedan ser utilizados en programas de simulación energética, conduciéndonos a resultados erróneos. La cantidad de datos recogidos por las estaciones meteorológicas, ya sea de forma automatizada o convencional, a lo largo de meses y años resulta excesiva para un control de calidad manual pues consume mucho tiempo y recursos. Se hace necesaria una forma rápida de procesar tal cantidad de información, donde se definan ciertos parámetros de búsqueda de valores y se facilite el trabajo. La respuesta del CER - UNI para enfrentar este problema consiste en la creación de un software o programa de computadora capaz de realizar distintas pruebas estadísticas en busca de valores sobre los cuales caerá la decisión del observador de rechazarlos o dejarlos en la base de datos. El programa debe genera un reporte con una cantidad de datos sospechosos que no genere considerable trabajo al observador en su análisis final. De esta manera se obtiene una base de datos confiable para su posterior uso en otros procesos. La segunda función importante del programa es la de generar una rosa de vientos en la que se pueda observar no solo la dirección sino también las velocidades medias y máximas en un determinado período. El Sistema Mundial de Proceso de Datos (SMPD) de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) tiene dos publicaciones importantes a este respecto: una guía OMM (1993) y un Manual (2010). En estas dos publicaciones se pueden encontrar lineamientos generales para un proceso de control de calidad de datos meteorológicos así como las pruebas estadísticas que aplican y los métodos de predicción. Además se brindan tablas con los valores límites y límites de variación de los distintos elementos climáticos a diferentes latitudes y alturas. En el Perú, el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) es la institución que brinda información oficial meteorológica e hidrológica tanto en tiempo real como almacenada, así como de pronóstico del tiempo. Esta institución ha creado su propio sistema de control de calidad a medida nacional pero bajo los lineamientos de SMPDP de la OMM, usando algoritmos de su propia autoría para procesar los distintos elementos climáticos pero repartiendo el proceso entre diferentes grupos de trabajo. Los datos son finalmente revisados de forma manual para descartar cualquier error en el proceso computacional Esta metodología si bien puede generar una base de datos confiable, no es muy portátil y requiere de cierto número de personas. No obstante, para el público ajeno al SENAMHI, solicitar una base de datos bajo control de calidad resulta en un trámite, tedioso y

2 largo. Cabe mencionar que debido a la falta de apoyo presupuestario por parte del Estado, el SENAMHI no puede dar de forma gratuita el servicio de control de calidad sobre información ajena a su base de datos meteorológicos. La tesis de Servin (2010) de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, en México, fue de gran utilidad. En esta tesis se elabora un programa en Autolisp para Autocad, aprovechando el desempeño grafico del programa, y realiza entre otras cosas un control de calidad de los datos, sin embargo el análisis se centra en la tendencia, homogeneidad e independencia de las series. No se hace la comparación con límites globales y locales, así como con límites de variación. Tampoco analiza elementos climáticos como la radiación solar y los vientos, por lo que no resulta de mucha utilidad para los fines del CER - UNI. Otras publicaciones del la OMM (2004) como la guía para el control de calidad para datos de estaciones meteorológicas automáticas fueron útiles para fijar parámetros de limites sobre elementos climáticos. Igualmente sirvieron los trabajos de Magaña Villegas E. et al. (2008) quienes también elaboraron un software en MatLab para el análisis de datos meteorológicos. Su trabajo no aborda el control de calidad pero nos orientó en la elaboración de una rosa de vientos más completa, en la que se pueda apreciar la distribución de dirección, velocidades medias y velocidades máximas. ESTRUCTURA DEL PROGRAMA El Software o Programa para el control de calidad fue creado en MatLab R2010a. Esta compuesto por módulos o funciones los cuales pueden modificarse para mejorarlos o corregirlos independientemente sin alterar la funcionalidad del programa. Este sistema permite además añadir nuevas pruebas o métodos estadísticos para el control de calidad u otras funcionalidades sin tener que modificar seriamente el código. Para facilitar su uso, consta de una interfase gráfica de dos ventanas así como la generación de graficas. En la ventana principal se elige el archivo de datos climáticos. Se trabajará sobre un archivo Excel con un formato predefinido, todos los datos que pasen por este control de calidad deben adoptar dicho formato de lo contrario el programa no trabajará adecuadamente. Los elementos climáticos que se pueden analizar en el programa son: temperatura del aire, humedad relativa, presión atmosférica, dirección del viento, velocidad del viento, velocidad máxima del viento, precipitación y radiación solar. Cada elemento requerirá de parámetros para el análisis, es decir definir los límites globales, locales y de variación. Los parámetros globales no deberían variar (por lo menos no en pocos años), sin embargo, sí los parámetros locales, pues estos dependerán de la latitud, longitud, altitud y geografía en la que se encuentren las estaciones o zonas bajo observación. En la segunda ventana se encuentran las pruebas estadísticas, de las cuales el usuario puede elegir una o varias, mostrándose una breve descripción de las mismas. Los resultados de las pruebas que se realizan son guardados en un archivo Excel, igualmente las gráficas que produce, como la rosa de vientos, pueden ser guardadas por el usuario. El programa puede ser instalado en cualquier computadora y ejecutado sin la necesidad de contar con una instalación de MatLab. Fue probado en Windows XP 64bits con un procesador de 2.0 GHz y 4GB de memoria RAM y en Windows 7 32bits con un procesador Core i3 de 2.6Ghz y 4GB de RAM ejecutándose sin problemas y realizando las pruebas en un tiempo aceptable. PRUEBAS ESTADISTICAS QUE REALIZA EL PROGRAMA Pruebas básicas de límites en dos niveles: globales y locales: El programa compara cada dato con valores referenciales que sirven de cotas fuera de las cuales los datos son considerados sospechosos. Un dato no puede ser mayor a una cota superior o menor a una cota inferior: D min D i D max (1) Los D i que estén fuera de los limites de (1) son considerados sospechosos. También se analiza la variación entre los datos, es decir un dato no puede variar demasiado de otro en un determinado intervalo de tiempo, por ejemplo la temperatura no puede elevarse tan rápido en tan poco tiempo. Estas son pruebas básicas pero muy importantes y constituyen la primera etapa del proceso de control de calidad. Pruebas de desviación total, desviación en horas y medias móviles: En las pruebas de desviación total se compara la variación de un dato, con el que le antecede y con el que le precede, respecto de la desviación estándar de todos los datos: D D D D 4 (2) i i 1 i i 1

3 Donde σ es la desviación estándar de toda la muestra, igualmente los D i que estén fuera de los limites de (2) son considerados sospechosos. La prueba de desviación en horas es aún más específica pues al analizar los datos que corresponden a un mismo horario día a día, se encuentra una distribución que se ajusta muy bien a una campana de Gauss, y con este ajuste podemos marcar aquellos datos que tengan una probabilidad de aparecer menor a un 0.1%, 4.55% o 13.36%, dependiendo del nivel de confiabilidad que el usuario le dé a la muestra: D i D t (3) Donde σ es la desviación estándar del grupo de datos que corresponden a una misma hora, D es la media de ese grupo de datos y t que es definido al iniciar el programa corresponde a los porcentajes de confiabilidad de la muestra. Por ultimo, la prueba de medias móviles consiste en comparar cada grupo de datos de una media móvil de orden 24 y la desviación estándar de ese grupo, con el correspondiente dato central (mediana) de la misma, de manera análoga como se hizo con el caso anterior pues se observo que la distribución de medias móviles también se ajusta muy bien a una campana de Gauss. Este tipo de pruebas no son tan simples, y en la medida que sean demasiado estrictas, aumentará también el peligro de rechazar datos que sí pueden corresponder a valores reales. Test de Helmert: Una serie no homogénea presenta cambios bruscos. Una serie razonablemente homogénea indica que las variaciones corresponden solo a procesos climático-meteorológicos y no a otros factores. Este test no nos indica que la serie es necesariamente homogénea pero sí, de ser el caso, que la serie no es homogénea: N 1 S C N 1 (4) Se compara los cambios de signo respecto de la media entre cada elemento de la serie. S es la cantidad de veces que el signo se mantuvo y C es la cantidad de veces que el signo cambio. N es el número de datos. Si se verifica la expresión (4) entonces la serie es homogénea. Interpolación lineal de faltantes y de datos sospechosos: El programa da la opción de interpolar de forma lineal, es decir obtener la media, de los datos faltantes. De haber varias casillas sin datos, el programa genera valores medios a partir de los datos más cercanos. De igual manera, identificados los valores sospechosos y si a criterio del usuario estos deben ser reemplazados, el programa nos da la opción de hacerlo con las medias de los valores más cercanos. Tras realizar varias pruebas con distintos tipos de interpolación, eliminando datos para interpolarlos y comparar, la interpolación lineal fue la que en general mejor se acercaba a los valores eliminados. Rosa de vientos: La última función que realiza el programa es la de graficar una rosa de vientos. Esta es una gráfica polar en la que se puede observar la distribución de direcciones de vientos así como el promedio de velocidades medias y el promedio de velocidades máximas para cada barra de distribución. En otras palabras, supongamos una primera barra de distribución para todos las direcciones comprendidas entre 0 y 10 grados, la longitud de la barra corresponderá a la cantidad de datos que caigan entre ese límite. Luego para todos los datos cuyas direcciones caigan en el límite mencionado tendremos valores de velocidad media y velocidad máxima, a estos valores se les calcula el promedio y este ultimo resultado es graficado de forma cualitativa como una flecha en medio de cada barra de distribución. Esta grafica es bastante útil pues nos muestra en qué direcciones sopla el viento con mayor frecuencia pero también en qué direcciones sopla con mayor fuerza. La grafica puede realizarse tanto sobre una base de datos que resulte de un control de calidad como de una base de datos sin control de calidad. RESULTADOS Como ejemplo hemos ejecutado todas las pruebas del programa bajo un nivel de confiabilidad de muestra del 95% a los datos obtenidos en temperatura de una de las estaciones automáticas de la Universidad Nacional Santiago Antunez de Manolo. Los datos analizados corresponden al 13 de julio del 2012 de la estación Ocros y han sido tomados cada hora (24 datos); constituyen un fragmento de un total de 12 mil datos y tienen una determinada numeración relacionada al total de datos. La tabla 1 muestra el formato que deben tener los datos para ser tratados por el programa.

4 Número Tabla 1: Datos formateados correspondientes al 13 de julio del 2012, estación Ocros-Ancash Hora Temp. ( C) Hum. Rel. (%) Pres. Atm. Dir. viento Vel. viento (m/s) Vel. viento máx.(m/s) Precip (mm) Rad. Solar (W/m2) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : Al analizar la temperatura en esta tabla tenemos a simple vista un dato faltante, algunos cambios bruscos de temperatura alrededor del dato 5409 y del dato 5418, y temperaturas que se repiten alrededor del dato Luego de ejecutar el programa para la temperatura, indicando un nivel de confiabilidad del 95% y pidiéndole que interpole todos los valores encontrados incluidos los datos faltantes, podemos observar el resultado en la tabla 2: Tabla 2: Resultados de pruebas sobre la tabla 1 Núm T ( C) Lim local Lim glob al Lim varia cion 01 hrs Valores encontrados bajo las siguientes pruebas: Lim Lim Lim Lim Lim Desvia varia varia varia varia varia Des cion cion cion cion cion cion viac misma min ion hora hrs hrs hrs hrs 1 hrs Distrib ucion normal Med ias mov iles Faltant es interpol ados Final 5.3

5 El programa no encontró anomalías en las pruebas que implican variación de los valores respecto de medias móviles y desviaciones estándar, tampoco en las pruebas de limites locales y globales, pero sí encontró valores respecto a cuánto cambia la temperatura cada 2, 3 y 6 horas. Igualmente encontró algunos valores que se han quedado estáticos. Estos datos marcados como sospechosos deben ser analizados en última instancia por el observador, a fin de ser o no rechazados. Para este caso le hemos indicado al programa que rechace e interpole todos las anomalías encontradas y así es como obtenemos la última columna. Por otro lado, en la figura 1 se muestra una Rosa de Vientos que expresa la distribución de direcciones, asimismo el promedio de velocidades medias y el promedio de velocidades máximas por barra de distribución, para 30 mediciones de viento (del dato 5401 al 5430). Figura 1: Rosa de vientos del 13 de Julio del 2013, estación Ocros-Ancash

6 Las barras azules indican la distribución de los vientos cada 10 grados. Barras mas largas denotan una mayor cantidad de valores que caen en ese rango de dirección. Las flechas verdes y rojas indican el promedio cada 10 grados de las velocidades medias y máximas respectivamente. En la figura 1 se observan a grosso modo un grupo de vientos que soplan en un rango amplio de Sur (180 grados) a Sudeste (130 grados) con una predominancia de vientos entre los 150 y 160 grados, y otro grupo de vientos que soplan en un rango mas corto predominantemente hacia el norte entre los 350 y 20 grados. También se observa que las velocidades máximas alcanzadas son mayores en el primer grupo que en el segundo, mientras que para las velocidades medias podríamos inferir que no hay muchas diferencia. Veamos otro ejemplo: en La figura 2 se muestra una gráfica correspondiente a casi 200 datos de Radiación Solar medidos en la estación automática en Ocros entre el 8 y el 14 de marzo del Figura 2: Gráfica de radiación solar de la estación Ocros entre el 8 y 15 de marzo Tras correr el programa, en la tabla 3 se muestran los datos encontrados. Tabla 3: Valores encontrados por el programa para los datos de la figura 2. Numero Día Hora Radiación (W/m2) : : : : : : : : : : : : Podemos ver cómo algunos sobrepasan incluso el límite de radiación fuera de la atmósfera de aprox W/m2 por lo que constituyen definitivamente datos erróneos. La gráfica también nos muestra cambios bruscos en las mediciones. Esto puede deberse a la presencia de nubes, de hecho es una época del año en la que la ocurrencia de lluvias es mayor. Como habíamos mencionado, también podemos pedirle al programa que interpole una lista de valores sospechosos que sea construida por el usuario. Para este caso elegiremos como valores o erróneos aquellos que superen los limites locales de radiación de 1250 W/m2 y cualquier otro que se aleje considerablemente de sus vecinos. Esta lista se puede ver en la tabla 4.

7 Tabla 4: Valores depurados por el usuario para ser designados como erróneos y reemplazarlos. Numero Día Hora Radiación (W/m2) : : : : : : Así tras introducir esta lista en el programa e interpolar estos valores considerados como erróneos podemos ver el resultado en la figura 3, donde observamos que los valores han sido reemplazados por la interpolación lineal de los datos más cercanos, reduciendo los picos y cambios abruptos de radiación. CONCLUSIONES Figura 3: Grafica de radiación solar cuyos valores han sido reemplazados. El software de control de calidad del presente trabajo se crea bajo los lineamientos del SMPDP complementando con otros trabajos y tesis pero ajustándose a las necesidades del CER - UNI. Es un programa con interfase gráfica para facilitar su uso y hacerlo intuitivo. Es portátil y solo requiere de una persona para manejarlo y realizar pruebas sobre todas los elementos climáticos que abarca. Su construcción facilita la implementación de nuevas pruebas y elementos climáticos a analizar así como la corrección de problemas. La utilidad del programa radica en el ahorro de tiempo y recursos en la ubicación de valores, facilitando así el trabajo de control de calidad sobre una gran cantidad de datos. Como resultado obtenemos una base de datos confiables, sin valores, o, en todo caso, ubicados y revisados, para su posterior uso en otros procesos. En este programa, es el observador el que tienen la decisión final de rechazar o aceptar un valor encontrado como sospechosos. La Rosa de Vientos no solo me indica la distribución de direcciones, es decir en qué direcciones sopla el viento con mayor frecuencia, sino también las velocidades medias y máximas en esas direcciones. REFERENCIAS Magaña Villegas E. et al. (2008) Software para el análisis de datos meteorológicos, México. Organización Meteorológica Mundial (1993) Guía del Sistema Mundial de Proceso de Datos, Ginebra. Organización Meteorológica Mundial (2010) Manual del Sistema Mundial de Proceso de Datos y de predicción, Ginebra. Organización Meteorológica Mundial (2004) Guidelines on Quality Control Procedures for Data from Automatic Weather Stations, Ginebra. Servin Arreygue M. (2010) Modulo de Gestión de base de datos de estaciones climatológicas, México. Taylor J.R. An introduction (1997) to error análisis, segunda edicion, EEUU. Walpole y Myers (1992 ) Probabilidad y estadística, cuarta edicion, México.

8 SOFTWARE FOR QUALITY CONTROL AND VALIDATION OF METEOROLOGICAL DATA AND WINDROSE CREATION. ABSTRACT: Climatic data taken from meteorological stations (automatic or conventional) are not always totally accurate. Whether due to instrumental errors or mistakes from the person who takes registry of the data, some of this data could be more or less different from the real value. The aim of this work is to have a quality control process expressed in software by witch, with statistical tests; we may take a large amount of data and look for outliers that might be erroneous values. But not all the outliers are assured mistakes, lying on the observer s criteria to reject or accept each suspicious data. After this process we will have a data base with a reliability level that will depend on both the treatment and the observer s criteria. Key words: climatic data, quality control, statistical tests, outliers.

Protocolo de la Estación Meteorológica Davis

Protocolo de la Estación Meteorológica Davis Protocolo de la Estación Meteorológica Davis Objetivo General Tomar los datos de atmósfera utilizando una Estación Meteorológica Davis Visión General Se instala una estación meteorológica para realizar

Más detalles

RClimTool MANUAL DEL USUARIO

RClimTool MANUAL DEL USUARIO RClimTool MANUAL DEL USUARIO Lizeth Llanos Herrera, estudiante de Estadística Esta herramienta ha sido diseñada para el apoyo, automatización de procesos y análisis de series climáticas dentro del convenio

Más detalles

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8.1 Conclusiones En el proyecto de tesis Realización de software educativo para simular la dispersión de contaminantes atmosféricos se desarrolló un programa computacional

Más detalles

Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón

Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón Junio 9 FGLONGATT/R-9-13 Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón 1 Programa Fuentes Alternas de Energía y Generación Distribuida Acrónimo del proyecto EOLO-

Más detalles

Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela

Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela Contenido 1 Introducción... 3 2 Instalación del Sistema... 3 3 Capacitación a Usuarios y Configuración Inicial

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa Las empresas en general, ante la apertura comercial han venido reaccionando ante los cambios y situaciones adversas, reaccionan por ejemplo ante: Disminución de ventas Cancelación de pedidos Deterioro

Más detalles

ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS

ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS Como se describe en el capítulo 4, la Ayuda de la Base de Datos consta de los siguientes módulos de ayuda elaborados en formato Pregunta/Respuesta:

Más detalles

Bases de datos hidrológicas. Javier Aparicio

Bases de datos hidrológicas. Javier Aparicio Bases de datos hidrológicas Javier Aparicio Contenido Eric III Bandas Modelos de datos y de gestión ERIC III (Extractor Rápido de Información Climatológica versión 3) Introducción El Extractor Rápido de

Más detalles

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa)

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa) Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa) Sistema de monitoreo para evaluar la disponibilidad de agua y evolución de los impactos asociados

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD Ing. Carlos Brunatti Montevideo, ROU, junio 2015 Control de calidad No resulta sorprendente que el hormigón sea un material variable, pues hay muchos factores involucrados

Más detalles

MANEJO DEL SOFTWARE TRANSCAD ESPECIALIZADO EN TRANSPORTE, LOGÍSTICA Y OPERACIONES.

MANEJO DEL SOFTWARE TRANSCAD ESPECIALIZADO EN TRANSPORTE, LOGÍSTICA Y OPERACIONES. MANEJO DEL SOFTWARE TRANSCAD ESPECIALIZADO EN TRANSPORTE, LOGÍSTICA Y OPERACIONES. Análisis de recorridos de los vehículos de los Transporte Público Becarios: Rolón Rocío. Tutor: Ing. Rivera Julián. Área

Más detalles

Capítulo IV. Implementación del Sistema

Capítulo IV. Implementación del Sistema La implementación del sistema consiste en la integración de la aplicación en una LAN, la instalación en varias computadoras personales de clientes del almacén, de administradores de almacén y de los almacenes

Más detalles

DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE

DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE 1 BREVE DESCRIPCION DEL SOFTWARE 1.1 Modos de Funcionamiento 1.2 Systema Operativo 2 MODULOS 3 PARAMETROS DE PLANIFICACION DE RUTAS 4 INTERFASE DEL USUARIO

Más detalles

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos 12 Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos Anibal Cotrina Facultad de Ingeniería Electrónica y Eléctrica, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima Perú RESUMEN: En el presente artículo

Más detalles

BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC

BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC DIRECTORIO Ing. Amelia Díaz Pabló Presidenta Ejecutiva del SENAMHI Ing. Ezequiel Villegas Paredes Director Científico PhD. Waldo Lavado Casimiro Director

Más detalles

Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx

Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx Aspecto y comportamiento El aspecto y comportamiento (look and feel) del sistema OPUS le dan una enorme ventaja.

Más detalles

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S.

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. 1 Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. Las condiciones meteorológicas del tiempo representan el estado de la atmósfera

Más detalles

Capítulo VI. Estudio de Caso de Aplicación del Integrador de Información Desarrollado

Capítulo VI. Estudio de Caso de Aplicación del Integrador de Información Desarrollado Capítulo VI Estudio de Caso de Aplicación del Integrador de Información Desarrollado 6.1 Organización elegida La Organización elegida para el caso de aplicación, es la empresa CTM Tours del grupo Costamar,

Más detalles

Control Estadístico de Procesos

Control Estadístico de Procesos Control Estadístico de Procesos Gráficos de Control Los gráficos de control o cartas de control son una importante herramienta utilizada en control de calidad de procesos. Básicamente, una Carta de Control

Más detalles

Mapa y Predicción EÓLICA

Mapa y Predicción EÓLICA Mapa y Predicción EÓLICA Evaluación de los recursos y potenciales de EERR Ingeniería del Software División de I+D Tecnológico Mapas Eólicos y Predicción Eólica Indice (común para mapas y predicción) Qué

Más detalles

2. Seleccionar Insertar función:

2. Seleccionar Insertar función: Estadística I Curso 2014/2015 Guión de la Práctica 1 Introducción a la Estadística con Excel; Estadística Descriptiva En el siguiente guión vamos a ver cómo realizar Estadística Descriptiva con el software

Más detalles

CONTROLES DE CALIDAD

CONTROLES DE CALIDAD CONTROLES DE CALIDAD Los controles de calidad aplicados a la información están agrupados en primer lugar, los concernientes a los datos de la estación (QC0) y, en segunda instancia los relativos al perfil

Más detalles

Introducción al @RISK

Introducción al @RISK Introducción al @RISK Ariadna Berger Noviembre 2004 Introducción al @RISK El análisis de riesgo implica cuatro etapas: Desarrollo del modelo Identificación de las fuentes de riesgo Análisis con simulación

Más detalles

CAPITULO IV. HERRAMIENTAS DE CÓDIGO ABIERTO

CAPITULO IV. HERRAMIENTAS DE CÓDIGO ABIERTO CAPITULO IV. HERRAMIENTAS DE CÓDIGO ABIERTO En la actualidad la mayoría de las grandes empresas cuentan con un sin número de servicios que ofrecen a sus trabajadores y clientes. Muchos de estos servicios

Más detalles

Anexo 4. Herramientas Estadísticas

Anexo 4. Herramientas Estadísticas Anexo 4 Herramientas Estadísticas La estadística descriptiva es utilizada como una herramienta para describir y analizar las características de un conjunto de datos, así como las relaciones que existen

Más detalles

NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS.

NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS. CAPITULO II NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS. En este capítulo se describirán en forma general las normas internacionales para la medición de variables climatológicas y cómo funciona un sistema

Más detalles

MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO

MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO Autor: Cristina Sánchez Pérez Directores: José Luis Guzmán Sánchez y Jorge Antonio Sánchez Molina 19 de septiembre de 2014 2

Más detalles

GESTOR DE DESCARGAS. Índice de contenido

GESTOR DE DESCARGAS. Índice de contenido GESTOR DE DESCARGAS Índice de contenido 1. Qué es DocumentosOnLine.net?...2 2. Qué es el Gestor de Descargas?...3 3.Instalación / Configuración...5 4.Descarga de Documentos...9 5.Búsqueda / Consulta de

Más detalles

Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración

Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Equipos de Medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Disertante:

Más detalles

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES Luis Ochoa T., Nicolas Kemper V., Zarela Arroyo R., Guillermo

Más detalles

En nuestro capitulo final, daremos las conclusiones y las aplicaciones a futuro

En nuestro capitulo final, daremos las conclusiones y las aplicaciones a futuro Capitulo 6 Conclusiones y Aplicaciones a Futuro. En nuestro capitulo final, daremos las conclusiones y las aplicaciones a futuro para nuestro sistema. Se darán las conclusiones para cada aspecto del sistema,

Más detalles

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que Capítulo 1 Marco Contextual 1.1. Formulación del problema 1.1.1. Definición del problema El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que varían con el tiempo. Tal información,

Más detalles

Manual de Instalación

Manual de Instalación ASEGURA Estima el requerimiento financiero para el aseguramiento Manual de Instalación Agosto, 2015 La herramienta presentada fue elaborada por el proyecto USAID Políticas en Salud, en estrecha colaboración

Más detalles

PRESENTACIÓN PRODUCTO. Más que un software, el método más eficaz de conciliar.

PRESENTACIÓN PRODUCTO. Más que un software, el método más eficaz de conciliar. PRESENTACIÓN PRODUCTO Más que un software, el método más eficaz de conciliar. Automatizar las conciliaciones significa ahorrar recursos y generar mayor rentabilidad en su negocio. Eligiendo Conciliac su

Más detalles

www.bvbusiness-school.com

www.bvbusiness-school.com Gráficos de Control de Shewart www.bvbusiness-school.com GRÁFICOS DE CONTROL DE SHEWART Una de las herramientas estadísticas más importantes en el Control Estadístico de Procesos son los Gráficos de Control.

Más detalles

Tutorial - Parte 2: Scoring

Tutorial - Parte 2: Scoring Introducción Tutorial - Parte 2: Scoring En este segundo tutorial aprenderá lo que significa un modelo de Scoring, verá cómo crear uno utilizando Powerhouse Analytics y finalmente a interpretar sus resultados.

Más detalles

Práctica de CONTROL DE CALIDAD Gráficos de control por variables e Índices de Capacidad

Práctica de CONTROL DE CALIDAD Gráficos de control por variables e Índices de Capacidad Práctica de CONTROL DE CALIDAD Gráficos de control por variables e Índices de Capacidad 1. Objetivos de la práctica Utilización de herramientas estadísticas para el Control de Procesos. En particular realizaremos:

Más detalles

SERVIDOR WEB PARA ACCESO EN TIEMPO REAL A INFORMACIÓN METEOROLÓGICA DISTRIBUIDA

SERVIDOR WEB PARA ACCESO EN TIEMPO REAL A INFORMACIÓN METEOROLÓGICA DISTRIBUIDA SERVIDOR WEB PARA ACCESO EN TIEMPO REAL A INFORMACIÓN METEOROLÓGICA DISTRIBUIDA E. SÁEZ, M. ORTIZ, F. QUILES, C. MORENO, L. GÓMEZ Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores. Departamento de Arquitectura

Más detalles

AUTOMATIZACIÓN DE CORRECCIÓN E INFORMES DE EXÁMENES MEDIANTE MODELOS PROGRAMADOS EN HOJA DE CÁLCULO.

AUTOMATIZACIÓN DE CORRECCIÓN E INFORMES DE EXÁMENES MEDIANTE MODELOS PROGRAMADOS EN HOJA DE CÁLCULO. AUTOMATIZACIÓN DE CORRECCIÓN E INFORMES DE EXÁMENES MEDIANTE MODELOS PROGRAMADOS EN HOJA DE CÁLCULO. Bernal García, Juan Jesús Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de

Más detalles

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis cĺınico. María Cecilia San Román Rincón Monografía vinculada a la conferencia del Dr. Horacio Venturino sobre Instrumental para laboratorio

Más detalles

Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial República de Colombia

Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial República de Colombia Generación de Información sobre Clima y Precipitación Proyecto Agua Cepal ERNESTO RANGEL MANTILLA Subdirector de Meteorología Bogotá D.C 9- al 11 de mayo de 2011 CONTENIDO Red meteorológica nacional Flujo

Más detalles

Elementos requeridos para crearlos (ejemplo: el compilador)

Elementos requeridos para crearlos (ejemplo: el compilador) Generalidades A lo largo del ciclo de vida del proceso de software, los productos de software evolucionan. Desde la concepción del producto y la captura de requisitos inicial hasta la puesta en producción

Más detalles

Seguros paramétricos o de índices.

Seguros paramétricos o de índices. Seguros paramétricos o de índices. Introducción y características generales Ing. Agr. María Methol Contenido 1. Definición y características principales. 2. Diferencias con el seguro tradicional 3. Condiciones

Más detalles

Control de calidad del Hormigón

Control de calidad del Hormigón Control de calidad del Hormigón Calidad Hay muchos factores involucrados en la producción del hormigón, desde los materiales, la dosificación de la mezcla, el transporte, la colocación, el curado y los

Más detalles

Capítulo 10. Análisis descriptivo: Los procedimientos Frecuencias y Descriptivos

Capítulo 10. Análisis descriptivo: Los procedimientos Frecuencias y Descriptivos Capítulo 10 Análisis descriptivo: Los procedimientos Frecuencias y Descriptivos Al analizar datos, lo primero que conviene hacer con una variable es, generalmente, formarse una idea lo más exacta posible

Más detalles

Gestión de calidad en el software. Calidad en el Desarrollo de Software. Spoilage. Spoilage

Gestión de calidad en el software. Calidad en el Desarrollo de Software. Spoilage. Spoilage Gestión de calidad en el software Calidad de software Depto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Segundo Cuatrimestre 2007 primer problema: los errores se aceptan. Esto

Más detalles

Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración

Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración Curso de Hidrología Departamento de Ingeniería a Civil y Minas División n de Ingeniería Universidad de Sonora Mayo de 2007 Introducción La presencia de

Más detalles

Predicción de los ciclos de El Niño

Predicción de los ciclos de El Niño Predicción de los ciclos de El Niño Israel Cendrero Sánchez I.T.T.Telemática Universidad Carlos III de Madrid Leganes,Madrid,España 100055713@alumnos.uc3m.es Beatriz López Moreno I.T.T.Telemática Universidad

Más detalles

C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO

C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO Los métodos más eficaces de protección contra las heladas son la plantación de cultivos que no

Más detalles

Manual de usuario Terminal control de Rondas CONTROL DE RONDAS GS. Manual de usuario para el sistema de control de rondas versión 3.

Manual de usuario Terminal control de Rondas CONTROL DE RONDAS GS. Manual de usuario para el sistema de control de rondas versión 3. Manual de usuario Terminal control de Rondas CONTROL DE RONDAS GS 1 Lea el manual para entender la estructura básica del producto, rendimiento, función y conocimientos básicos acerca de la instalación,

Más detalles

Modelo matemático de las autoclaves industriales

Modelo matemático de las autoclaves industriales AUTOMÁTICA Y ELECTRÓNICA Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, Vol. XXIII, No. 2, 2002 Modelo matemático de las autoclaves industriales J. E. González y R. Misa Empresa Laboratorio Farmacéutico

Más detalles

Versiones Home / Profesional

Versiones Home / Profesional . ConSix Facturación 9.0 Versiones Home / Profesional Manual de Usuario Copyright 2009 http://www.consix.es 1. Introducción a ConSix Facturación 1.1. Qué es ConSix Facturación? ConSix Facturación es una

Más detalles

SofPP Software de Gestión de Salones de Belleza

SofPP Software de Gestión de Salones de Belleza SofPP Software de Gestión de Salones de Belleza Manual de usuario v1.1.1 El propósito de este documento es el de profundizar sobre el uso del programa SofPP al lector, con el fin de facilitar la experiencia

Más detalles

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de estudios previos y los alcances que justifican el presente estudio. 4.1. Justificación.

Más detalles

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Los criterios La información meteorológica y climática resulta esencial para la seguridad

Más detalles

Ing. Roberto Villalobos Ing. José Retana GESTION DE DESARROLLO INSTITUTO METEOROLOGICO NACIONAL COSTA RICA

Ing. Roberto Villalobos Ing. José Retana GESTION DE DESARROLLO INSTITUTO METEOROLOGICO NACIONAL COSTA RICA Sistema de Pronóstico de Lluvias en Costa Rica. Agrupación de años con características pluviométricas semejantes para la creación de escenarios climáticos 1. Introducción Ing. Roberto Villalobos Ing. José

Más detalles

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT.

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT. EL ABC DE LA AUTOMATIZACION ALGORITMO DE CONTROL PID; por Aldo Amadori Introducción El Control automático desempeña un papel importante en los procesos de manufactura, industriales, navales, aeroespaciales,

Más detalles

El mundo de la automatización Catálogo de productos en DVD

El mundo de la automatización Catálogo de productos en DVD El mundo de la automatización Catálogo de productos en DVD Los productos y los servicios de Festo aumentan la productividad en el sector de la automatización industrial. A partir de más de 32 000 productos,

Más detalles

CAPÍTULO 3. ALGORITMOS DE PREVISIÓN BASADOS EN LA EXTRAPOLACIÓN DE LOS DATOS MÁS RECIENTES

CAPÍTULO 3. ALGORITMOS DE PREVISIÓN BASADOS EN LA EXTRAPOLACIÓN DE LOS DATOS MÁS RECIENTES CAPÍTULO 3. ALGORITMOS DE PREVISIÓN BASADOS EN LA EXTRAPOLACIÓN DE LOS DATOS MÁS RECIENTES El objetivo de esta tesina es la introducción de mejoras en la previsión meteorológica a corto plazo. El punto

Más detalles

Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP

Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP Este documento es producto de la experiencia de Analítica en pruebas de stress sobre el software SGP. Estas pruebas se realizaron sobre un proceso

Más detalles

Modelado y simulación de proyecto

Modelado y simulación de proyecto Modelado y simulación de proyecto El objetivo de este caso es practicarse en las técnicas de Análisis Cuantitativo de Riesgos y de Modelado, para lo cual se utilizará el software @RISK for Project, el

Más detalles

Carlos Araujo Herrera 1, Vicente Jama Lozano 2. Litoral, Profesor de ESPOL desde 2001.

Carlos Araujo Herrera 1, Vicente Jama Lozano 2. Litoral, Profesor de ESPOL desde 2001. DESARROLLO E IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN ORIENTADO HACIA EL CONTROL DE CALIDAD DE PROVEEDORES PARA PLANTAS INDUSTRIALES EN LA CIUDAD DE GUAYAQUIL Carlos Araujo Herrera 1, Vicente Jama Lozano

Más detalles

Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa

Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa Bellini Saibene, Y.; Fernandez, D.; Casagrande G.; Lucchetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Más detalles

PAGINA WEB DE CALIDAD DEL AIRE DE LA COMUNIDAD DE MADRID

PAGINA WEB DE CALIDAD DEL AIRE DE LA COMUNIDAD DE MADRID PAGINA WEB DE CALIDAD DEL AIRE DE LA COMUNIDAD DE MADRID 1. Introducción Ante la creciente preocupación de ciudadanos e Instituciones por la problemática ambiental generada por los contaminantes atmosféricos

Más detalles

Módulo I - Excel. Conociendo la aplicación de Excel... 2. Abriendo una planilla de Excel... 2. Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda...

Módulo I - Excel. Conociendo la aplicación de Excel... 2. Abriendo una planilla de Excel... 2. Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda... Módulo I - Excel Índice Conociendo la aplicación de Excel... 2 Abriendo una planilla de Excel... 2 Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda... 3 Creando el primer libro... 4 Saliendo de Excel...

Más detalles

PROCEDIMIENTO DE INSTALACIÓN EN RED

PROCEDIMIENTO DE INSTALACIÓN EN RED PROCEDIMIENTO DE INSTALACIÓN EN RED VERSIÓN 2010 1. Componentes del Sistema KidsPC El Sistema KidsPC típico instalado en una red local consta de tres elementos principales: El Servidor KidsPC, la Estación

Más detalles

SISTEMA INTEGRAL DE COMUNICACIÓN, CONTROL Y SEGUIMIENTO DE LA VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA FITOSANITARIA

SISTEMA INTEGRAL DE COMUNICACIÓN, CONTROL Y SEGUIMIENTO DE LA VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA FITOSANITARIA SISTEMA INTEGRAL DE COMUNICACIÓN, CONTROL Y SEGUIMIENTO DE LA VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA FITOSANITARIA INTRODUCCIÓN El Centro nacional de Referencia Fitosanitaria (CNRF) hace uso de solicitudes, es decir,

Más detalles

DIPLOMADO EN RELACIONES LABORALES Estadística Asistida por Ordenador Curso 2008-2009

DIPLOMADO EN RELACIONES LABORALES Estadística Asistida por Ordenador Curso 2008-2009 Índice general 6. Regresión Múltiple 3 6.1. Descomposición de la variabilidad y contrastes de hipótesis................. 4 6.2. Coeficiente de determinación.................................. 5 6.3. Hipótesis

Más detalles

Estadística con Excel Informática 4º ESO ESTADÍSTICA CON EXCEL

Estadística con Excel Informática 4º ESO ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. Introducción ESTADÍSTICA CO EXCEL La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en

Más detalles

Campaña Aristarco http://bit.ly/aristarchus-campaign. Tormenta Meteórica del Cometa 209P/Linear Mayo 24 de 2014

Campaña Aristarco http://bit.ly/aristarchus-campaign. Tormenta Meteórica del Cometa 209P/Linear Mayo 24 de 2014 Campaña Aristarco http://bit.ly/aristarchus-campaign Tormenta Meteórica del Cometa 209P/Linear Mayo 24 de 2014 Detalles Técnicos A continuación se ofrece una guía detallada de cómo se pueden tomar las

Más detalles

INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE

INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE "AA0 DE LA INTEGRACION NACIONAL Y EL RECONOCIMIENTO DE NUESTRA DIVERSIDAD" INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE l. NOMBRE DEL ÁREA Gerencia de Informática 11. RESPONSABLE DE LA EVALUACIÓN Felix

Más detalles

Capítulo III. Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico.

Capítulo III. Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico. Capítulo III Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico. El estudio del potencial eólico de Yasila, de 1986, representa una primera aproximación del cálculo de energía para la localidad

Más detalles

UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS

UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS Wilson Mayorga M. Director de Cámara de Vida y Personas y Actuaría Con base en modelos de regresión que explican la evolución de las

Más detalles

6.4 ESTRATEGIAS DE PRUEBA

6.4 ESTRATEGIAS DE PRUEBA Prueba del sistema Prueba de validación Prueba de integración Prueba de Unidad Código Diseño Requisitos Ingeniería del Sistema Las pruebas del software aplican similar estrategia moviéndonos de adentro

Más detalles

Tema 4:Segmentación de imágenes

Tema 4:Segmentación de imágenes Tema 4:Segmentación de imágenes La segmentación de imágenes divide la imagen en sus partes constituyentes hasta un nivel de subdivisión en el que se aíslen las regiones u objetos de interés. Los algoritmos

Más detalles

Para iniciar Excel es posible realizarlo de varias maneras, una de ellas es: Desde el menú Inicio.

Para iniciar Excel es posible realizarlo de varias maneras, una de ellas es: Desde el menú Inicio. Alexander Siniscalchi Agosto 2005 Introducción Este documento está adaptado al curso de Excel que se dicta a estudiantes que se inician con poco o ningún conocimiento de las herramientas de hojas de cálculos,

Más detalles

DOCUMENTACIÓN DE LAS PRUEBAS DE INTEGRACIÓN

DOCUMENTACIÓN DE LAS PRUEBAS DE INTEGRACIÓN DOCUMENTACIÓN DE LAS PRUEBAS DE INTEGRACIÓN INTRODUCCIÓN Probar completamente cada módulo es inabordable y además no resulta ni rentable ni práctico. Se trata de alcanzar un compromiso para que con el

Más detalles

NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD

NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD 0 INTRODUCCIÓN La reducción o limitación de ruidos que causan molestias es de una importancia

Más detalles

TALLER COMPUTACIÓN II

TALLER COMPUTACIÓN II Prof. Martín Ferreyra TALLER COMPUTACIÓN II MANEJO AVANZADO DE MS WORD COMBINAR CORRESPONDENCIA Combinar Correspondencia Instituto Secundario John Kennedy Unidad 2. Combinar correspondencia (I) Mediante

Más detalles

1.1.1 ANTECEDENTES DE LOS SISTEMAS DE CONTROL HOTELEROS E HISTORIA HOTELERA

1.1.1 ANTECEDENTES DE LOS SISTEMAS DE CONTROL HOTELEROS E HISTORIA HOTELERA CAPÍTULO 1 1.1 ANTECEDENTES El presente capítulo explica que son las empresas que se dedican al rubro de la hotelería, sus orígenes y etapas en la historia, sus principios básicos y la importancia de este

Más detalles

CAPITULO II MANUAL DE USUARIO

CAPITULO II MANUAL DE USUARIO 1 CAPITULO II MANUAL DE USUARIO 2 CONTENIDO GENERALIDADES Introducción 5 REQUERIMIENTOS Servidor no Dedicado 6 Consideraciones Generales 7-8 GUIA DE INSTALACION Instalación Cliente 11 Desinstalación del

Más detalles

Curso Excel 2010 Rangos y tablas Teoría 3. Rangos y tablas... 1. Contenido... 1. Operaciones con rangos... 2. Copia de un rango...

Curso Excel 2010 Rangos y tablas Teoría 3. Rangos y tablas... 1. Contenido... 1. Operaciones con rangos... 2. Copia de un rango... RANGOS Y TABLAS Los rangos y tablas en Excel son la base de los tipos de libros más usados, como listados, bases de datos, resúmenes estadísticos, etc. En las últimas versiones se ha ido dando cada vez

Más detalles

3. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS DE LAS PRECIPITACIONES EN EL MAR CASPIO

3. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS DE LAS PRECIPITACIONES EN EL MAR CASPIO Análisis estadístico 31 3. ANÁLII ETADÍTICO DE LA PRECIPITACIONE EN EL MAR CAPIO 3.1. ANÁLII Y MÉTODO ETADÍTICO UTILIZADO 3.1.1. Introducción Una vez analizado el balance de masas que afecta al mar Caspio

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Suponga que le pedimos a un grupo de estudiantes de la asignatura de estadística que registren su peso en kilogramos. Con los datos del peso de los estudiantes

Más detalles

MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE

MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE La presente publicación es un resumen del estudio Modelación de alta resolución para fines de prospección de energías renovables no convencionales

Más detalles

La Curva Spot (Cero Cupón) Estimación con Splines Cúbicos Suavizados: Programa en Excel *

La Curva Spot (Cero Cupón) Estimación con Splines Cúbicos Suavizados: Programa en Excel * La Curva Spot (Cero Cupón) Estimación con Splines Cúbicos Suavizados: Programa en Excel * Introducción. Este documento describe el uso del programa para la estimación de la curva spot (Cero Cupón) que

Más detalles

PROGRAMA DE CALCULO PARA INSTALACIONES DE CALEFACCIÓN ELÉCTRICA

PROGRAMA DE CALCULO PARA INSTALACIONES DE CALEFACCIÓN ELÉCTRICA PROGRAMA DE CALCULO PARA INSTALACIONES DE CALEFACCIÓN ELÉCTRICA 1 GUIA PRÁCTICA E INSTRUCCIONES DE USO El CD-ROM de Instalación dispone de auto arranque por lo que en las unidades que tengan activado el

Más detalles

ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062

ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062 A Electrotecnia 0.2 kw ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062 DESCRIPCIÓN GENERAL El Sistema de Adquisición y gestión de datos para los sistemas electromecánicos

Más detalles

SMS PUSH. Aún no conoces todas nuestras posibilidades?

SMS PUSH. Aún no conoces todas nuestras posibilidades? SMS PUSH Aún no conoces todas nuestras posibilidades? DESCRIPCION DEL PRODUCTO Envíos masivos y frecuentes de mensajes a móviles. Flexibilidad en la definición y creación de los mensajes. Posibilidad de

Más detalles

NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES

NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES Versión: 18/01/2010 V1.0- - 1 ÍNDICE 1 Descripción general de la presentación de NOTIFICACIONES...

Más detalles

Manual Interfaz de Usuario CLS Perú DATA WEB Manual de usuario. Manual de uso de la interfaz web de CLS Perú DATA WEB. Versión del Manual: 0.

Manual Interfaz de Usuario CLS Perú DATA WEB Manual de usuario. Manual de uso de la interfaz web de CLS Perú DATA WEB. Versión del Manual: 0. Manual Interfaz de Usuario CLS Perú DATA WEB Manual de usuario Manual de uso de la interfaz web de CLS Perú DATA WEB Versión del Manual: 0.74 Contenido 1. SOBRE CLS Perú DATA WEB... 4 1.1. REQUISITOS MÍNIMOS

Más detalles

Creator1X2 Estadísticas 1X2 Fútbol Pronosticador Generador de apuestas

Creator1X2 Estadísticas 1X2 Fútbol Pronosticador Generador de apuestas Creator1X2 Estadísticas 1X2 Fútbol Pronosticador Generador de apuestas 1. INTRODUCCION 2. REQUERIMIENTOS 3. OPCIONES DEL MENU PRINCIPAL A. ESTADISTICAS 1X2 Configurar Estadística Mantenimiento de Quinielas

Más detalles

SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO

SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO PON DESIGN SOFTWARE IVÁN ALEXIS SANTOS QUICENO FREDY ANDRES SANABRIA UNIVERSIDAD DISTRITAL FEBERO DE 2009 Diseño de redes ópticas pasivas En general los niveles de potencia

Más detalles

MANUAL DEL USUARIO (SEPDCA)

MANUAL DEL USUARIO (SEPDCA) MANUAL DEL USUARIO Simulador Educativo Para la Dispersión de Contaminantes Atmosféricos SEPDCA ÍNDICE A. Requerimientos del ordenador. 63 B. Secciones del SEPDCA 63 C. Cómo realizar eventos?... 73 D. Resultados.

Más detalles

Curso. Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Curso. Análisis Estadístico de Datos Climáticos Curso I-1 Análisis Estadístico de Datos Climáticos Distribuciones de Probabilidad Mario Bidegain (FC) Alvaro Diaz (FI) Universidad de la República Montevideo, Uruguay 2011 I-2 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Más detalles

4. ACCIONES A REALIZAR PARA MEJORAR LOS FACTORES QUE ESTÁN AFECTANDOEL TIEMPO DE CICLO

4. ACCIONES A REALIZAR PARA MEJORAR LOS FACTORES QUE ESTÁN AFECTANDOEL TIEMPO DE CICLO 4. ACCIONES A REALIZAR PARA MEJORAR LOS FACTORES QUE ESTÁN AFECTANDOEL TIEMPO DE CICLO 4.1 TREN DE AVANCE 4.1.1 Objetivos -Reducir el tiempo de ciclo que estaba entre 155 min y 170 min a 70 min - Agilizar

Más detalles

MANUAL DE MÓDULO CONTABLE MÓDULO DE CONTABILIDAD.

MANUAL DE MÓDULO CONTABLE MÓDULO DE CONTABILIDAD. MÓDULO DE CONTABILIDAD. 1 Introducción MyBusiness Pos pretende facilitarte la elaboración, análisis e interpretación de información contable y financiera que es útil en la toma de decisiones de tu negocio,

Más detalles

TITO : ENTORNO PARA SIMULACIÓN, ANÁLISIS Y SINTONÍA DE SISTEMAS CON CONTROL DESCENTRALIZADO 2X2

TITO : ENTORNO PARA SIMULACIÓN, ANÁLISIS Y SINTONÍA DE SISTEMAS CON CONTROL DESCENTRALIZADO 2X2 TITO : ENTORNO PARA SIMULACIÓN, ANÁLISIS Y SINTONÍA DE SISTEMAS CON CONTROL DESCENTRALIZADO 2X2 INTRODUCCIÓN En este documento se presenta el entorno desarrollado durante el trabajo de tesis de Francisco

Más detalles

MANUAL DE USUARIO. SISTEMA de registro y control de empleados públicos (SIREP).

MANUAL DE USUARIO. SISTEMA de registro y control de empleados públicos (SIREP). MANUAL DE USUARIO SISTEMA de registro y control de empleados públicos (SIREP). UDEM-1.00 1 AGOSTO / 2014 Contenido 1 CAPÍTULO I GENERALES DEL SISTEMA. 8 1.1 Requisitos mínimos del Sistema. 8 1.2 Acceso

Más detalles