Evaluación de la estabilidad de taludes cohesivos de pie 1

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

Download "Evaluación de la estabilidad de taludes cohesivos de pie 1"

Transcripción

1 Evaluacón de la establdad de taludes cohesvos de pe 1 Julo Cesar Quroz Vaca 2 Profesor Unverstaro e Ingenero Cvl Santa Cruz, 3 de juno del 2015 Resumen Los métodos para determnar el factor de segurdad de taludes smples homogéneos se basan en técncas relatvamente complejas fundadas en gráfcos, a través de ábacos y la consulta de tablas. En esta nvestgacón se plantea un método alternatvo relatvamente smple fundado en la estmacón de una ecuacón polnómca de grado tres. Esta ecuacón es el resultado de un ajuste por mínmos cuadrados de las observacones producdas como solucones exactas medante los métodos analítcos de Taylor y Fellenus para taludes cohesvos. Estas observacones se referen al ángulo central (θ) y al ángulo de la cuerda (α), evaluados ambos, en funcón de la nclnacón del talud (β). Las ecuacones estmadas permten evaluar de forma senclla, los datos necesaros para encontrar el factor de segurdad del talud de una forma rápda y práctca. En efecto, para la evaluacón de la segurdad del talud es posble emplear el método de nuestra preferenca (Fellenus por ejemplo, denomnado tambén, método sueco de las dovelas y/o bshop smplfcado). La ecuacón así propuesta es aplcable al caso de taludes homogéneos sn fltracones y con ángulo de frccón nulo (φ = 0). La valdacón de la ecuacón propuesta se realzó medante la comparacón con la solucón exacta, logrando excelentes resultados. Palabras Claves: ábaco de Taylor, ajuste por mínmos cuadrados, círculo de falla, establdad de taludes homogéneos, método de Fellenus. 1. Introduccón Para taludes en suelo arclloso homogéneo (condcón no drenada), Fellenus ha extraído algunas conclusones de carácter general como resultado de un gran número de aplcacones del procedmento de las dovelas. En la Tabla 1 aparece un aspecto de sus nvestgacones; en dcha tabla se defnen algunos círculos crítcos por los pes del talud en suelos puramente "cohesvos", correspondentes a ángulos de talud β menores a 60 o, frecuentes en la práctca. Las letras tenen el sentdo que se desprende de la Fgura 1. 1 Prmer artículo de nvestgacón presentado al programa de Doctorado en Cenca y Tecnología de la Undad de Postgrado de la Facultad de Tecnología de la UAGRM. 2 Master en Ingenería del Agua. Unversdad Juan Msael Saracho, Tarja, Bolva.

2 Tabla 1. Suelos puramente cohesvos (cohesón C 0; φ = 0) (Ref. 5) Talud V:H β(grados) α1(grados) α2(grados) 1: : : :2.00(o mayor) 26.6(o menor) Fgura 1. Talud de suelo homogéneo cohesvo (ángulos α 1 y α 2) Con los datos de la Tabla 1 (α1 y α2) y H (altura del talud), se puede calcular el rado (R), el ángulo central (θ) y el ángulo de la cuerda (α), de acuerdo a la Fgura 2. Queda así determnado el centro de la crcunferenca (Xc, Yc ubcado en "o") con lo que encontramos el factor de segurdad del talud (Fs). Fgura 2. Talud de suelo homogéneo cohesvo (ángulos α y θ) Para ángulos de talud mayores a 53 o, el círculo crítco es sempre un círculo de pe. La localzacón del centro del círculo de pe se encuentra con ayuda de la Fgura 3. 2

3 Fgura 3. Localzacón del centro de los círculos crítcos para β>53 o (Ref. 9) Los análss de establdad de taludes en suelos "cohesvos" homogéneos en el cuerpo de talud y en el terreno de cmentacón han demostrado (Taylor) que la "cohesón" necesara para garantzar la establdad de un talud de nclnacón se calculan aplcando la ecuacón (1). donde: c = N e γ m H; (1) γ m : peso específco del suelo que forma el talud y el terreno de cmentacón (KN/m 3 ); H: altura del talud (m); c: cohesón del suelo (Kpa); Ne = ndcador de establdad del talud. Vale la pena aclarar que Ne es una funcón de la nclnacón, β, del talud, cuando el círculo más crítco posble pasa por el pe de talud. Puede demostrarse que el valor β = 53 o es una frontera de nterés, de modo que s β > 53 o la superfce de falla más crítca posble pasa sempre por el pe del talud. S β < 53 o el círculo más crítco se presenta delante del pe del talud, producéndose una falla de base. Para encontrar el círculo más crítco posble es precso buscar aquel círculo que en el cálculo, de un factor de segurdad (Fs) mínmo. Según la defncón del ndcador de establdad usado por Taylor, el factor de segurdad puede evaluarse según la ecuacón (2). F s = N ec γ m H ; (2) 3

4 donde Fs es el factor de segurdad del talud analzado en térmnos de "cohesón". La experenca permte consderar a 1.5 como un valor de factor de segurdad compatble con una establdad práctca razonable. Debe entonces, cumplrse para la superfce hpotétca selecconada, FS > 1.5. Taylor presenta dos ábacos, uno para φ = 0, donde se puede hallar el ndcador (número) de establdad y luego el factor de segurdad drectamente (según las lustracones de la Fgura 4), y el otro ábaco para φ > 0, que requere de teracones para encontrar el factor de segurdad. Fgura 4. Abaco de Taylor (Ref.10) 2. Formas conocdas de evaluacón del factor de segurdad En esta seccón se presenta las fórmulas para evaluar el factor de segurdad sguendo el método de los momentos en la prmera, y de las dovelas, en el segundo. El Método Sueco. Es un procedmento de análss de establdad respecto a la falla por rotacón, en los que se consdera que la superfce de falla es un clndro, cuya traza con el plano en el que se calcula es un arco de crcunferenca. Exsten varos procedmentos para aplcar este método a los dstntos tpos de suelo, a fn de ver s un talud dado tene garantzada su establdad. Procedmento 1. Método de los momentos. El factor de segurdad vene dado por la ecuacón (3). 4

5 M R Fs ; (3) M m donde: MR: momento resstente; Mm: momento actuante o motor. Para suelos puramente cohesvos se tene los parámetros, defndos como sgue: (φ = 0, c 0); mentras que el factor de segurdad se calcula según (4). clr F s ; (4) Wd donde estos parámetros defndos como sgue, venen lustrados en la Fgura 5: c: cohesón (KN/m 2 ); L: longtud del arco del crculo; R = rado del crculo; W: peso del suelo; d: brazo de palanca. Fgura 5. Evaluacón del factor de segurdad por los momentos Procedmento 2. Método de las dovelas. Podemos tambén calcular el factor de segurdad por el método ordnaro de las dovelas, donde la fórmula vene dada por la ecuacón (5). 5

6 FS n 1 ( cl W cos( ) u l n 1 ( W sn( )) tan( )) (5) Como en el caso de los taludes cohesvos se tene u = 0 y φ = 0, (5) se transforma en (6). donde: FS n 1 n 1 ( W c: cohesón; L: longtud del arco; ( cl ) sn( )) cl T ; (6) mentras que T responde a la ecuacón (7). donde: T = n 1 ( sn( )) ; (7) W β: ángulo de cada dovela con respecto a la horzontal; T: fuerza tangencal a cada dovela Fundamentacón del método alternatvo de evaluacón Taylor y Fellenus realzaron y publcaron un gran volumen de nvestgacón en el tema de la establdad de taludes con la ntencón de evtar a los proyectstas el trabajo largo y tedoso del cálculo del factor de segurdad por tanteos. Como ya expuesto, Taylor presenta ábacos gráfcos de fácl manejo para encontrar el ndcador (número) de establdad para cualquer nclnacón de talud, con el que se puede calcular el factor de segurdad. Fellenus presenta los datos resumdos en la Tabla 1. Con esos datos podemos encontrar las coordenadas del centro y el rado del círculo crítco o de falla del talud para taludes de nclnacón menor a los 60 o, váldo tan sólo, para algunas nclnacones de los taludes más usuales. De esta manera, s queremos encontrar datos para el círculo de falla del talud para nclnacones mayores a los 60 o tenemos que acudr a un ábaco grafco (como el de la fgura 3 y referenca 9). 3 El lector encuentra una explcacón detallada de este procedmento en la referenca 5 de la bblografía. 6

7 En síntess, Fellenus y Taylor desarrollaron fórmulas analítcas complejas dfíclmente aplcables en stuacones de la práctca, para la estmacón del factor de segurdad. Por esta razón, los proyectstas utlzan los métodos gráfcos y de ábaco, prevamente descrtos en este documento. De esta manera, fruto de esta nvestgacón, se propone un método de evaluacón del factor de segurdad medante ecuacones sencllas estmadas medante una regresón de mínmos cuadrados. Este análss de regresón ha sdo realzado sobre las observacones generadas por las complejas fórmulas analítcas de estos autores encontrando que el ajuste es en un caso, gual al 100%. 4. La ecuacón propuesta Como señalado, el punto de partda de la fórmula propuesta son los valores obtendos al aplcar las ecuacones de Fellenus y Taylor para círculos de pe de talud. En efecto, al r varando el ángulo del talud, (β desde 2 o a 90 o ), se obtenen los ángulos θ y α, (ángulo central y ángulo de la cuerda del círculo respectvamente). Estos valores se obtenen mnmzando estos ángulos con la fnaldad de reducr al mínmo posble, el factor de segurdad. Con estos valores se realza un ajuste de la curva por mínmos cuadrados de manera a obtener una ecuacón θ = f(β) y α = f(β), lo que nos permte encontrar en forma rápda el círculo crítco de falla (el rado y las coordenadas del centro del círculo) de un talud homogéneo. Según lo expuesto, Taylor propone unos ábacos para evaluar un ndcador (número) de establdad que luego nos da el factor de segurdad drectamente. En esta nvestgacón se utlza dcho método no para hallar el ndcador (número) de establdad, sno para hallar los componentes del círculo para así poder calcular el factor de segurdad del talud. En cuanto al método analítco de Fellenus, se lo emplea para verfcar que cada uno de los valores utlzados dé los msmos resultados. Dcho esto, las ecuacones propuestas tenen la forma que sgue en (8) y en (9). α = β β β 3 ; (8) con un coefcente de determnacón gual a %, (R 2 = ); mentras que la prueba de Durbn Watson aplcada a los erores de la ecuacón (8) arroja un valor gual a 2.38, ( = 1.62); con un nvel de sgnfcacón del 5%, el estadístco se encuentra en la zona de ndetermnacón de la prueba, (Dl=1.58), (Du=1.73). θ/2 = β β β 3 ; (9) con un coefcente del 100% (R 2 = 1); mentras que la prueba de Durbn Watson aplcada a los erores de la ecuacón (9) arroja un valor gual a 1.596; con un nvel de sgnfcacón del 5%, el estadístco se encuentra gualmente, en la zona de ndetermnacón de la prueba, (Dl=1.58), (Du=1.73). 7

8 Salvo por el Durbn Watson, los ndcadores de la bondad del ajuste como el coefcente de determnacón, estarían ndcando que el ajuste es completo, en el segundo caso, y cuas completo, en el prmero. Para controlar la valdez del modelo empleamos la solucón exacta de los ángulos de nclnacón de taludes más comunes en la práctca, obtenendo los resultados de la Tabla 2. Tabla2. Comparacón de resultados (en grados sexagesmales) Solucón exacta Fellenus, Taylor Formulas propuestas β θ α θ α En la prmera columna de la Tabla 2 aparece la varable ndependente β, en funcón de la cual se evalúan las funcones. En las sguentes dos columnas se tene los valores exactos del ángulo central (θ) de la crcunferenca y del ángulo de la cuerda (α), calculados según las fórmulas propuestas por Fellenus y Taylor; mentras que en las sguentes dos columnas se observa que los valores que da la fórmula propuesta son muy aproxmados a la solucón exacta. En la Fgura 5 se observa la relacón entre las varables donde la solucón exacta corresponde a un ángulo del talud (β) gual a o y un valor de α = θ/2 = A modo de comprobacón aplcamos la fórmula propuesta de acuerdo a lo que sgue: α = (60.51) (60.51) (60.51) 3 =35.57 θ/2 = (60.51) (60.51) (60.51) 3 =35.58 Se demuestra así, que las ecuacones propuestas(35.57 y 35.58) son muy aproxmadas a la solucón exacta ( o ). 8

9 5. Cálculo del factor de segurdad Fgura 5. Evaluacón α y θ/2 en funcón de β En esta seccón se utlza las fórmulas propuestas para evaluar el factor de segurdad según los métodos expuestos para los datos que fguran a contnuacón. c = 40 KN/m 2 ϒm = 17 KN/m 3 H = 5 m. β = 60 o Procedmento 1. Método de los momentos. De acuerdo a la ecuacón (8) tenemos: α = (60) (60) (60) 3 = Según la ecuacón (9): θ =2( (60) (60) (60) 3 )= Sabendo que M m Wd, calculando Wd en funcón de los ángulos β, α, y θ tenemos: Wd 3 ( 2 17)(5) cot Mm = Wd = KN.m R csc(35.338)csc( ) 7.37 m (60) 3cot(60)cot(35.338) 3cot(60)cot( ) 3cot(35.338)cot( ) 2 2

10 71.815( ) L R( ) 7.37( ) m 180 MR = c L R = (40)(9.237)(7.37) = KN.m De acuerdo a ecuacón (3) y (4) se tene: M FS M R m Según el valor encontrado podemos decr que el talud es estable puesto que 2.47 > 1.5. Procedmento 2. Método de las dovelas. Con este método podemos llegar al msmo resultado. Para ello necestamos conocer las coordenadas del centro del círculo y el rado. Para calcular el centro necestamos prevamente conocer el ángulo ( ) que forma la cuerda con el rado que está en funcón del ángulo central: sn( ) sn(71.815) a sn a sn sn( ) 2sn( ) 2 2 Xc 7.37sn( ) m Yc 7.37 cos( ) m R = 7.37 m Con el centro del círculo (Xc, Yc) y el rado (R), calculamos el factor de segurdad, gual a 2.46, con la ayuda de una planlla realzada en Mcrosoft Excel 4 Se observa que por cualquera de los 2 métodos de cálculo, el factor de segurdad es práctcamente el msmo (2.47 y 2.46, respectvamente); la pequeña dferenca es debdo a que en el método de las dovelas se descompone el círculo en segmentos los que nos permte hallar el valor de la longtud del arco (L = 9.16 m.), en forma aproxmada, lo que orgna la dferenca en el valor del factor de segurdad. o 4 Para más detalle ver Anexo 1 10

11 6. Conclusón Con la aplcacón de las fórmulas propuestas podemos calcular fáclmente el factor de segurdad de un talud homogéneo cohesvo donde el círculo de falla pasa por el pe de talud como se ha demostrado, sn tener que recurrr a tanteos. La fórmula es válda para taludes con nclnacón desde 2 o a 90 o. Referencas 1.- M. J. Goodman, J. L. Chameau and C. W. Lovell (1983) "Desgn of compacted clay embankments for mproved stablty and Settlement performance", Indana department of hghways, jont hghways research project, Purdue Unversty. 2.- Dalm Kumar Majumdar (1964) "Smplfed Approach to the Problem of Stablty of Sol Slopes Under Horzontal Earthquake and Pore Pressure", All Graduate Theses and Dssertatons. Paper 1586.Utah State Unversty, Logan. 3.- JIANG, B. S., M. F. CAI, and A. Z. LV (2004) Analytcal Calculaton of Slope Stablty, Chnese Journal of Rock Mechancs and Engneerng, Vol. 23, No. 16, pp Shuangshuang Xao, Kemn L, Xaohua Dng, L Ma and Tong Lu (2014) "Numercal Calculaton on Stablty of Crcular Slp Slopes", electronc journal of geotechncal engneerng. 5.- JUAREZ BADILLO, RICO RODRIGUEZ (1981) "Mecánca de Suelos", Edtoral Lmusa, Tomo II, 3ra. Edcón, Méxco. 6.- Taylor Donald W.( 1937), "Stablty of Earth Slopes", Journal of the Boston Socety of Cvl Engneers, Vol. XXIV, No W. Fellenus (1936), Calculaton of the stablty of earth dams, In Transactons, 2nd Congress on Large Dams, Washngton, Vol Sad M. Easa & Al R.Vatankhah (2011), "Explct Equaton for safety factor of smple slopes", 9.- Das, Braja M. (2001), "Fundamentos de ngenería geotécnca", 1ra Edcón, Thomson Edtores Suarez Jame (2014), "Deslzamentos: Análss Geotécnco", Tomo 1, Edcón electrónca, Colomba. 11

12 Anexo 1 12

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados Capítulo 4 Modelos unfactorales de efectos aleatorzados En el modelo de efectos aleatoros, los nveles del factor son una muestra aleatora de una poblacón de nveles. Este modelo surge ante la necesdad de

Más detalles

4 Estabilidad de taludes. Introducción 2

4 Estabilidad de taludes. Introducción 2 4 Establdad de taludes Introduccón 2 Deslzamento de Thstle en 1983 En Chle un caso smlar ocurró en Rñhue durante el terremoto de 1960 en las cercanías de Valdva. Deslzamentos de terra están asocados a

Más detalles

Fugacidad. Mezcla de gases ideales

Fugacidad. Mezcla de gases ideales Termodnámca del equlbro Fugacdad. Mezcla de gases deales rofesor: Alí Gabrel Lara 1. Fugacdad 1.1. Fugacdad para gases Antes de abarcar el caso de mezclas de gases, debemos conocer como podemos relaconar

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA LABORATORIO 1-008 PRACTICA 4: LEYES DE LOS GASES 1. OBJETIVOS ) Comprobacón expermental de las leyes de los gases. En este caso nos vamos a concentrar en el estudo

Más detalles

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales:

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales: VECTOES 1.- Magntudes Escalares y Magntudes Vectorales. Las Magntudes Escalares: son aquellas que quedan defndas úncamente por su valor numérco (escalar) y su undad correspondente, Eemplo de magntudes

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

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA . El Método de Dferencas Fntas El Método consste en una aproxmacón de las dervadas parcales por expresones algebracas con los valores de

Más detalles

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Tabla de contendos Ap.A Apéndce A: Metodología

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

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.

Más detalles

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Pronóstcos Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Predccón, Pronóstco y Prospectva Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que se basa en consderacones subjetvas, en la habldad, experenca y buen juco de las

Más detalles

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS TEMA NÚMEROS COMPLEJOS. EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS DEFINICIONES Al resolver ecuacones del tpo : x + = 0 x = ± que no tene solucón en los números reales. Los números complejos nacen del deseo

Más detalles

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros Perturbacón de los valores propos smples de matrces de polnomos dependentes dferencablemente de parámetros M Isabel García-Planas 1, Sona Tarragona 2 1 Dpt de Matemàtca Aplcada I, Unverstat Poltècnca de

Más detalles

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas IES Menéndez Tolosa (La Línea) Físca y Químca - 1º Bach - Gráfcas 1 Indca qué tpo de relacón exste entre las magntudes representadas en la sguente gráfca: La gráfca es una línea recta que no pasa por el

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

Hidrología superficial

Hidrología superficial Laboratoro de Hdráulca Ing. Davd Hernández Huéramo Manual de práctcas Hdrología superfcal 7o semestre Autores: Héctor Rvas Hernández Juan Pablo Molna Agular Rukmn Espnosa Díaz alatel Castllo Contreras

Más detalles

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. 1. Una cofradía de pescadores regstra la cantdad de sardnas que llegan al puerto (X), en klogramos, el preco de la subasta en la lonja (Y), en euros por klo, han

Más detalles

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp Análss de Webull Resumen El procedmento del Análss de Webull está dseñado para ajustar una dstrbucón de Webull a un conjunto de n observacones. Es comúnmente usado para analzar datos representando tempos

Más detalles

Consideremos un sólido rígido sometido a un sistema de fuerzas en equilibrío, es decir

Consideremos un sólido rígido sometido a un sistema de fuerzas en equilibrío, es decir 1. PRINIPIO E TRJOS VIRTULES El prncpo de los trabajos rtuales, en su ertente de desplazamentos rtuales, fue ntroducdo por John ernoull en 1717. La obtencón del msmo dera de la formulacón débl (o ntegral)

Más detalles

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin.

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin. Capítulo II: MECÁNICA DEL SÓLIDO RÍGIDO 5ª Leccón: Sstema de fuerzas gravtatoras. Cálculo de centros de gravedad de fguras planas: teoremas de Guldn. Sstemas de fuerzas gravtatoras La deduccón parte de

Más detalles

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

3. VARIABLES ALEATORIAS. 3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)

Más detalles

GUÍA 5. Roberto Fabián Retrepo A., M. Sc. en Física Profesor Asociado Escuela de Física Universidad Nacional de Colombia

GUÍA 5. Roberto Fabián Retrepo A., M. Sc. en Física Profesor Asociado Escuela de Física Universidad Nacional de Colombia GUÍA 5 Dego Lus Arstzábal R., M. Sc. en Físca Profesor Asocado Escuela de Físca Unversdad aconal de Colomba Roberto Fabán Retrepo A., M. Sc. en Físca Profesor Asocado Escuela de Físca Unversdad aconal

Más detalles

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas Tema 3 Métodos específcos de generacón de dversas dstrbucones dscretas 3.1. Dstrbucón de Bernoull Sea X B(p). La funcón de probabldad puntual de X es: P (X = 1) = p P (X = 0) = 1 p Utlzando el método de

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

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

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

En este caso, el valor actual de una unidad monetaria pagadera al final del año de fallecimiento de

En este caso, el valor actual de una unidad monetaria pagadera al final del año de fallecimiento de Parte III: Análss de la determnacón de las prmas en los seguros de vda y de la solvenca dnámca del asegurador cuando los tpos de nterés de valoracón venen estmados a través de números borrosos.4. SEGURO

Más detalles

Guía de Electrodinámica

Guía de Electrodinámica INSTITITO NACIONAL Dpto. de Físca 4 plan electvo Marcel López U. 05 Guía de Electrodnámca Objetvo: - econocer la fuerza eléctrca, campo eléctrco y potencal eléctrco generado por cargas puntuales. - Calculan

Más detalles

Campo eléctrico. Líneas de campo. Teorema de Gauss. El campo de las cargas en reposo. Campo electrostático

Campo eléctrico. Líneas de campo. Teorema de Gauss. El campo de las cargas en reposo. Campo electrostático qco sθ qz Ez= 4 zπε0 2+ R2 = 4πε0 [z2 +R2 ]3/ 2 El campo de las cargas en reposo. Campo electrostátco ntroduccón. Propedades dferencales del campo electrostátco. Propedades ntegrales del campo electromagnétco.

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

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios Teoría de Modelos y Smulacón Enrque Eduardo Tarfa Facultad de Ingenería - Unversdad Naconal de Jujuy Generacón de Números Aleatoros Introduccón Este capítulo trata sobre la generacón de números aleatoros.

Más detalles

Cinemática del Brazo articulado PUMA

Cinemática del Brazo articulado PUMA Cnemátca del Brazo artculado PUMA José Cortés Parejo. Enero 8. Estructura del brazo robótco El robot PUMA de la sere es un brazo artculado con artculacones rotatoras que le proporconan grados de lbertad

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 1. S A es un suceso de probabldad 0.3, la probabldad de su suceso contraro es: a) 0. b) 1.0 c) 0.7 (Convocatora juno 006. Eamen tpo H) S A es un suceso, la probabldad de su suceso

Más detalles

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia de Poder de Mercado y Estratega Curso 3º - ECO- 0-03 Iñak Agurre Jaromr Kovark Marta San Martín Fundamentos del Análss Económco I Unversdad del País Vasco UPV/EHU Tema. Olgopolo y competenca monopolístca.

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

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas. Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta

Más detalles

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena.

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena. UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE COURNOT. Autores: García Córdoba, José Antono; josea.garca@upct.es Ruz Marín, Manuel; manuel.ruz@upct.es Sánchez García, Juan Francsco; jf.sanchez@upct.es

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

T. 9 El modelo de regresión lineal

T. 9 El modelo de regresión lineal 1 T. 9 El modelo de regresón lneal 1. Conceptos báscos sobre el análss de regresón lneal. Ajuste de la recta de regresón 3. Bondad de ajuste del modelo de regresón Modelos predctvos o de regresón: la representacón

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente

Más detalles

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona

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

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA 3.. Introduccón. 3... Dstrbucón de Probabldad de una varable aleatora 3... Funcón de Dstrbucón de una varable aleatora 3.. Varable aleatora dscreta 3... Funcón masa de probabldad

Más detalles

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

Departamento Administrativo Nacional de Estadística Departamento Admnstratvo Naconal de Estadístca Dreccón de Censos Demografía METODOLOGIA ESTIMACIONES Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN, POR ÁREA, SEXO Y EDAD PARA LOS DOMINIOS DE LA GRAN ENCUESTA INTEGRADA DE

Más detalles

Nuevo método de aproximaciones sucesivas para obtención de raíces de polinomios

Nuevo método de aproximaciones sucesivas para obtención de raíces de polinomios Nuevo método de apromacones sucesvas para obtencón de raíces de polnomos Roberto Elzondo Vllarreal A, Vrglo A. González A,B, Ramón Cantú Cuéllar A A FIME-UANL B CIIDIT-UANL roelzon@hotmal.com, vrgonzal@gmal.com,

Más detalles

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 0 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS 03 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE INTERURBANO DE PASAJEROS POR CARRETERA.

Más detalles

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general). 3. En el modelo lneal general Y = X b + e, explcar la forma

Más detalles

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID DELTA MATE OMAÓN UNETAA / Gral. Ampuda, 6 8003 MADD EXÁMEN NTODUÓN A LA ELETÓNA UM JUNO 008 El examen consta de ses preguntas. Lea detendamente los enuncados. tene cualquer duda consulte al profesor. Todas

Más detalles

Laboratorio de Electricidad PRACTICA - 8 SHUNTS PARA INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN DE CORRIENTE

Laboratorio de Electricidad PRACTICA - 8 SHUNTS PARA INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN DE CORRIENTE PRACTCA - 8 HUNT PARA NTRUMNTO D MDCÓN D CORRNT - Fnaldades 1.- Convertr un dspostvo fundamental de medcón (alvanómetro) en un mlamperímetro con márenes de medda más elevados. 2.- Calcular el valor del

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

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

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas

Más detalles

Electricidad y calor

Electricidad y calor Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA

FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA (BLOQUE DE INGENIERIA QUIMICA) GUION DE PRACTICAS DE LABORATORIO ANTONIO DURÁN SEGOVIA JOSÉ MARÍA MONTEAGUDO MARTÍNEZ INDICE PRACTICA PAGINA BALANCE MACROSCÓPICO DE

Más detalles

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage: Algunas definiciones

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage:  Algunas definiciones Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordnacón de Cencas Computaconales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 2010 Cencas Computaconales INAOE Dr. Lus Vllaseñor Pneda vllasen@naoep.mx http://ccc.naoep.mx/~vllasen Algo de nformacón

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

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

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

ESTADÍSTICA (GRUPO 12) ESTADÍSTICA (GRUPO 12) CAPÍTULO II.- ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA 7.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA 1.

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2 EJERCICIOS RESUELTOS TEMA.1. La Moda, para el grupo de Varones de la Tabla 1, es: A) 4,5; B) 17; C) 60.. Con los datos de la Tabla 1, la meda en para las Mujeres es: A) gual a la meda para los Varones;

Más detalles

Tratamiento de datos experimentales. Teoría de errores

Tratamiento de datos experimentales. Teoría de errores Tratamento de datos expermentales. Teoría de errores. Apéndce II Tratamento de datos expermentales. Teoría de errores (Fuente: Práctcas de Laboratoro: Físca, Hernández et al., 005) El objetvo de la expermentacón

Más detalles

Determinación de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1

Determinación de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1 Determnacón de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1 Ing. Federco G. Salazar ( 1 ) RESUMEN El cálculo de las condcones de equlbro de fases líqudo vapor en mezclas multcomponentes es un tema de nterés general

Más detalles

ANÁLISIS DE LA MOROSIDAD TRIBUTARIA DE LAS EMPRESAS APLICANDO TÉCNICAS BORROSAS Y ESTADÍSTICAS. EL CASO DE MAR DEL PLATA.

ANÁLISIS DE LA MOROSIDAD TRIBUTARIA DE LAS EMPRESAS APLICANDO TÉCNICAS BORROSAS Y ESTADÍSTICAS. EL CASO DE MAR DEL PLATA. ANÁLISIS DE LA MOROSIDAD TRIBUTARIA DE LAS EMPRESAS APLICANDO TÉCNICAS BORROSAS Y ESTADÍSTICAS. EL CASO DE MAR DEL PLATA. SEGUNDA PARTE. (TRABAJO PRESENTADO EN EL CONGRESO DE LA SOCIEDAD ARGENTINA DE ESTADISTICA)

Más detalles

Disoluciones. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal

Disoluciones. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal Dsolucones TEM. Dsolucones reales. otencal químco en dsolucones reales. Concepto de actvdad. Una dsolucón es una mezcla homogénea de un componente llamado dsolvente () que se encuentra en mayor proporcón

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

TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA

TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA Ing. Federco G. Salazar Termodnámca del Equlbro TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA Contendo 1. Conversón y Coordenada de Reaccón. 2. Ecuacones Independentes y Regla

Más detalles

Comportamiento de losas de cimentación durante el proceso de consolidación

Comportamiento de losas de cimentación durante el proceso de consolidación Comportamento de losas de cmentacón durante el proceso de consoldacón Félx Hernández Rodríguez Ingenero Cvl Unversdad Naconal de Colomba MSc. en Geotecna: Unversdad Naconal de Colomba Profesor Asstente

Más detalles

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c.

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c. Estadístca robablístca 6. Tablas de contngenca y dagramas de árbol. En los problemas de probabldad y en especal en los de probabldad condconada, resulta nteresante y práctco organzar la nformacón en una

Más detalles

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta. Rentas Fnanceras. Renta fracconada 6. RETA FRACCIOADA Una renta fracconada se caracterza porque su frecuenca no concde con la frecuenca de varacón del térmno de dcha renta. Las característcas de la renta

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

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

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

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación Cómo car?: Montero. R (2011): Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón. Documentos de Trabajo en Economía Aplcada. Unversdad de Granada. España Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón Roberto

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

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas )

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas ) Mecánca lásca ( Partículas y Bpartículas ) Alejandro A. Torassa Lcenca reatve ommons Atrbucón 3.0 (0) Buenos Ares, Argentna atorassa@gmal.com Resumen Este trabajo consdera la exstenca de bpartículas y

Más detalles

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 4: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION. DEFINICION Las meddas estadístcas son meddas de resumen

Más detalles

Vida Util, características de la Fiabilidad e Inviabilidad y distribuciones teóricas en el terreno de la fiabilidad

Vida Util, características de la Fiabilidad e Inviabilidad y distribuciones teóricas en el terreno de la fiabilidad Vda Utl, característcas de la Fabldad e Invabldad y dstrbucones teórcas en el terreno de la fabldad Realzado por: Mgter. Leandro D. Torres Vda Utl Este índce se refere a una vda útl meda nomnal y se puede

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

Oferta de Trabajo Parte 2. Economía Laboral Julio J. Elías LIE - UCEMA

Oferta de Trabajo Parte 2. Economía Laboral Julio J. Elías LIE - UCEMA Oferta de Trabajo Parte 2 Economía Laboral Julo J. Elías LIE - UCEMA Curva de oferta de trabajo ndvdual Consumo Salaro por hora ($) G w=$20 F w=$25 25 Curva de Oferta de Trabajo Indvdual w=$14 20 14 w

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

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED Modelo en red para la smulacón de procesos de agua en suelos agrícolas. CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED IV.1 Modelo matemátco 2-D Exsten dos posbldades, no ndependentes, de acuerdo con

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

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

Coordenadas Curvilíneas

Coordenadas Curvilíneas Departamento: Físca Aplcada III Mecánca Raconal (Ingenería Industral) Curso 007-08 Coordenadas Curvlíneas 1. Introduccón a. Obetvo: Generalar los tpos de coordenadas conocdos. Cartesanas. Clíndrcas, Esfércas,

Más detalles

CONCEPTOS GENERALES DEL CAMPO MAGNÉTICO

CONCEPTOS GENERALES DEL CAMPO MAGNÉTICO CONCEPTOS GENERALES DEL CAMPO MAGNÉTICO 1 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 2. EL CAMPO MAGNÉTICO 3. PRODUCCIÓN DE UN CAMPO MAGNÉTICO 4. LEY DE FARADAY 5. PRODUCCIÓN DE UNA FUERZA EN UN CONDUCTOR 6. MOVIMIENTO DE

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

7ª SESIÓN: Medidas de concentración

7ª SESIÓN: Medidas de concentración Curso 2006-2007 7ª Sesón: Meddas de concentracón 7ª SESIÓN: Meddas de concentracón. Abrr el rograma Excel. 2. Abrr el lbro utlzado en las ráctcas anterores. 3. Insertar la Hoja7 al fnal del lbro. 4. Escrbr

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

GANTT, PERT y CPM INDICE

GANTT, PERT y CPM INDICE GANTT, PERT y CPM INDICE 1 Antecedentes hstórcos...2 2 Conceptos báscos: actvdad y suceso...2 3 Prelacones entre actvdades...3 4 Cuadro de prelacones y matrz de encadenamento...3 5 Construccón del grafo...4

Más detalles

LA RELACIÓN ENTRE EL DESARROLLO DE LA CUERNA DEL CORZO Y SU DENSIDAD ÓSEA SEGÚN LA EDAD, LA MORFOLOGÍA Y LA GENÉTICA

LA RELACIÓN ENTRE EL DESARROLLO DE LA CUERNA DEL CORZO Y SU DENSIDAD ÓSEA SEGÚN LA EDAD, LA MORFOLOGÍA Y LA GENÉTICA X Congreso Galego de Estatístca e nvestgacón de Operacóns Ourense, de novembro de 9 LA RELACÓN ENTRE EL DESARROLLO DE LA CUERNA DEL CORZO Y SU DENSDAD ÓSEA SEGÚN LA EDAD, LA MORFOLOGÍA Y LA GENÉTCA Raml

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

Optimización no lineal

Optimización no lineal Optmzacón no lneal José María Ferrer Caja Unversdad Pontfca Comllas Planteamento general mn f( x) x g ( x) 0 = 1,..., m f, g : n R R La teoría se desarrolla para problemas de mnmzacón, los problemas de

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

Modelos triangular y parabólico Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular

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

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro Págna 1/9 Práctca Caracterzacón de un dnamómetro Págna 1 Págna /9 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Peso de las masas patrón Resgo asocado Al manpular las masas nadecuadamente se

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

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación) Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento

Más detalles