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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

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

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

Transcripción

1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor

2 Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona a partr de muestras de voz. El proceso tene dos etapas báscas: entrenamento (recoleccón de muestras de voz de las personas a ser dentfcadas) y reconocmento (comparacón de las muestras del locutor desconocdo con los datos de entrenamento, y toma de decsón). Reconocmento de Locutor Identfcacón de Locutor: proceso de determnacón de la dentdad de quén está hablando. Verfcacón de Locutor: proceso de valdacón de la dentdad proclamada por el locutor. ProDVoz Reconocmento de Locutor 2

3 Numerosas Aplcacones: acceso de segurdad controlado por voz, sumnstro de servcos o nformaton partcularzados actvados por voz, rotulado de nterlocutores en una conversacón o dálogo grabados, nvestgacones crmnales y forenses que nvolucran muestras grabadas de voz, vglanca, etc. Aplcacón más dfundda: control de acceso dscado por voz, transaccones bancaras desde la red telefónca, compras telefóncas, servcos de acceso a base de datos, nformacon y servcos reservados, correo por voz, acceso remoto a computadoras, etc. ProDVoz Reconocmento de Locutor 3

4 Elementos báscos de un sstema de reconocmento de locutor Sstema de reconocmento de locutor Modo Identfcacón Modo de decsón dentfcacón Modo de decsón verfcacón Una muestra de voz de un locutor desconocdo es analzada y comparada con modelos de locutores conocdos. El locutor desconocdo es dentfcado como aquel en el conjunto de locutores conocdos cuyo modelo mejor se ajusta a las muestras de voz de entrada. Exsten dos formas de operacón para el modo de dentfcacón: conjunto cerrado, y conjunto aberto. ProDVoz Reconocmento de Locutor 4

5 Conjunto cerrado: el número de alternatvas de decsón es gual a la dmensón de la poblacón. El problema consste en dentfcar un locutor dentro un conjunto de N locutores conocdos. Es dentfcado el locutor que obtene el mejor puntaje (en la comparacón) con la señal de ensayo. Conjunto aberto: un modelo de referenca del locutor desconocdo puede que no exsta. El problema consste en decdr s un locutor pertenece a un grupo de N locutores conocdos. Modo Verfcacón Un locutor desconocdo proclama una dentdad. Las muestras de voz del locutor desconocdo son comparadas con el modelo correspondente al locutor cuya dentdad fue proclamada. S el ajuste, meddo por ejemplo con un ensayo de umbral, es sufcentemente bueno se verfca la dentdad proclamada. Aquí exsten sólo dos alternatvas de decsón: aceptar o rechazar la dentdad proclamada, ndependentemente de la dmensón de la poblacón. ProDVoz Reconocmento de Locutor 5

6 Extraccón característca Señal de Voz Smlardad Modelo o Patrón de referenca (loc #) Smlardad Modelo o Patrón de referenca (loc #N) Seleccón máxmo Resultado Identfcacón (Locutor ID) Modo Identfcacón ProDVoz Reconocmento de Locutor 6

7 Señal de Voz Extraccón característca Smlardad Decsón Resultado Verfcacón Locutor ID (# M) Modelo o Patrón de Referenca (loc. # M) Umbral Aceptacón/Rechazo Modo Verfcacón ProDVoz Reconocmento de Locutor 7

8 Modos de Entrada Típcamente los sstemas de reconocmento de locutor operan en uno de los sguentes dos modos: Texto-dependente: el locutor debe proveer muestras de voz correspondentes al msmo texto (contraseña fja) en las etapas de entrenamento y de reconocmento. La estructura de un sstema que usa una contraseña fja es relatvamente smple. Las muestras se alnean temporalmente con los patrones o modelos de referenca creados en la etapa de entrenamento correspondentes a la msma contraseña. S las contraseñas son dferentes para dferentes locutores, esta dferenca puede usarse como nformacón ndvdual adconal para mejorar la performance del sstema. ProDVoz Reconocmento de Locutor 8

9 Texto-Independente: el locutor no está restrngdo a proveer un texto específco en la etapa de reconocmento. Ambos modos de operacón tenen potencalmente el problema de que alguen que reproduzca una grabacón de las palabras clave de un locutor autorzado puede ser aceptado por el sstema. Una solucón a esto son los sstemas que presentan al usuaro contraseñas aleatoras (por ejemplo un conjunto de dígtos) que camban cada vez que el sstema es usado. ProDVoz Reconocmento de Locutor 9

10 Extraccón de característca La extraccón de característca se realza generalmente medante análss espectral de corta duracón, en partcular se suele utlzar análss con banco de fltros, o análss LPC. Análss LPC El segmento de voz es dvddo en cuadros (de entre 0 y 30 mseg) que usualmente tenen un solapamento. Cada cuadro es pasado por una ventana para dsmnur la dstorsón. Para cada cuadro se determnan los coefcentes LPC cepstral (usualmente entre 0 y 20 coefcentes) que consttuyen los vectores característcos reduccón de la tasa de nformacón. Por ejemplo: cuadro = 20 mseg, a 8 KHz, 8 bts por muestra 280 bts/cuadro 4 coef. LPC cepstral por cuadro reduccón 280/(4*8)=.4 ProDVoz Reconocmento de Locutor 0

11 Meddas de Dstorsón Una característca fundamental de los sstemas de reconocmento de locutor es la forma en que los vectores característcos son combnados y comparados con los modelos de referenca. Para poder realzar estas operacones es necesaro defnr una medda de dstorsón o dstanca entre vectores característcos. Algunas de las meddas de dstorsón más utlzadas son las dstancas o métrcas nducdas por las normas en espacos. Por ejemplo, s son las componentes de dos vectores característcos, pueden defnrse las sguentes normas ' f, f con =,2,, D ' f y f D L p ' d = f f dstanca ProDVoz = Reconocmento de Locutor L L p

12 d = D ( ' f ) f = 2 2 dstanca Eucldea (o ) Una medda de dstorsón muy utlzada para los coefcentes cepstral, que ha probado tener una muy buena performance tanto para reconocmento de locutor como para reconocmento de palabra, es la dstanca Eucldea ponderada, defnda como donde 2 σ d 2w = D ( ( ' w ) c c = w = σ sendo una estma de la varanza del -ésmo coefcente cepstral. c ProDVoz Reconocmento de Locutor 2 2 L 2

13 Una formulacón más general, que tene en cuenta la nteraccón entre coefcentes a traves de una matrz de covaranza es la denomnada dstanca de Mahalanobs, defnda como donde Σ µ x d M N e Ne = = x e ( ) T x µ Σ ( x µ ) Meda de los vectores de entrenamento e Ne ( e )( e ) T Matrz de Covaranza de los x µ x µ vectores de entrenamento e = N = N r = x r ProDVoz Reconocmento de Locutor 3 x N r Meda de los vectores de reconocmento r x e x

14 Métodos de Reconocmento de Locutor Enfoque the Ajuste de Plantllas (Template Matchng) Para dstngur entre dstntos locutores se compara un promedo de los vectores característcos obtendos en la etapa de reconocmento usando un segmento relatvamente largo de señal de voz, con una coleccón de promedos obtendos durante la etapa de entrenamento. Para el caso de modo texto-ndependente se necesta en general un segmento de varos segundos o mnutos de señal de voz para asegurar que la voz del locutor pueda ser correctamente modelada por las característcas promedo de los vectores característcos sobre un rango amplo de sondos, en vez de por sondos partculares o fonemas. Esta metodología es tambén conocda como promedado estadístco de característca. Es sensble a varacones del canal de transmsón y a la presenca de ruído de fondo que modfcan las característcas promedo de los vectores característcos. ProDVoz Reconocmento de Locutor 4

15 Modelado Probablístco de Locutores Los vectores característcos se consderan varables aleatoras caracterzados por una funcón de dstrbucón de probabldad en vez de por valores promedos (meda y covaranza). La clasfcacón es basada en meddas de verosmltud en vez de en meddas de dstorsón o dstanca entre vectores de reconocmento y de referenca. Asumendo que los locutores tenen una dstrbucón conocda, con funcones de densdad de probabldad contnuas p, entonces la probabldad de que un vector característco x haya sdo generado por el -ésmo locutor es p () x. Usando la Regla de Bayes, la probabldad de que dado un x, el locutor sea el -ésmo es P ( locutor = x) = p p () x () x P ProDVoz Reconocmento de Locutor 5

16 P donde es la probabldad a pror de que el vector haya sdo generado por el -ésmo locutor, y p(x) es la probabldad de que el vector haya sdo generado por cualquer locutor, es decr, es el promedo de las densdades de los locutores p N () x = p() x P = donde N es el número de locutores. Típcamente P = Pj,, j, por lo que resulta P ( locutor x) () x () x p P p = = = N p p j= () x () x El problema es cómo estmar las densdades de probabldad () x p j ProDVoz Reconocmento de Locutor 6

17 Estmacón de densdad de probabldad Método del vecno más cercano La dea es estmar la funcón de densdad de probabldad en un punto x, a partr de un conjunto de muestras R = {} r. Para ello se mde la dstanca entre x y aquel punto en R que sea el más próxmo a x, es decr el vecno más cercano a x, d NN ( x, R) mn x rj = r R j Intutvamente, cuanto más chca sea la dstanca al vecno más cercano, mayor será la densdad de probabldad. Específcamente, una estma de la densdad de probabldad en x, puede calcularse como () x pˆ = V ( d ( x R ) n NN, ProDVoz Reconocmento de Locutor 7

18 ( ) donde Vn ρ es el volumen de la esfera de rado en un espaco n-dmensonal, donde n es la dmensón del vector x. Tomando logartmos, y consderando que el volumen de una esfera de rado ρ n es proporconal a, resulta ρ ρ ln () x = n ln( d ( x R ) pˆ NN, { u } R { } U = y = Sean r conjuntos de vectores característcos correspondentes a las etapas de reconocmento y entrenamento respectvamente. El conjunto R será usado para estmar la densdad de probabldad del locutor (en realdad se tene un conjunto R por cada locutor pertenecente al conjunto de la poblacón). Se tene ln pˆ ( u ) = n ln( d ( u R ) NN, ProDVoz Reconocmento de Locutor 8

19 y la verosmltud (logarítmca) del locutor resulta ˆ ( U ) = ln( d ( u, R ) u U Es dentfcado aquel locutor que tenga la más grande verosmltud, es decr aquel locutor cuyo modelo de referenca R está más próxmo al conjunto de reconocmento U. El Método del Vecno más Cercano es un método no paramétrco. Una varante propuesta por Hggens et al. defne una dstanca smétrca entre los conjuntos de reconocmento U y de referenca R. ProDVoz Reconocmento de Locutor 9 NN 2 2 (, R) = d NN ( u, R) + d NN ( rj, U ) D U U U u U u U d 2 NN r R ( ) 2 ( u, U { u }) d r, R {} r R j R r R j NN j j

20 El prmer térmno es smlar a la verosmltud logarítmca, excepto que en vez de dstancas logarítmcas, las dstancas están elevadas al cuadrado y sumadas, lo que da mejores en la práctca. El segundo térmno es para smetrzar la dstanca hacendo ( U, R) = D( R U ) D, Los últmos dos térmnos son meddas de dspersón de los vectores en los conjuntos de reconocmento U, y de referenca R, respectvamente. Estos térmnos están presentes para evtar que aquellos vectores que tenen varanzas grandes no sean ndebdamente penalzados. Fnalmente los térmnos están normalzados por los factores / U y / R, para compenzar por las dferentes cardnaldades de los conjuntos U, y R. ProDVoz Reconocmento de Locutor 20

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son

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

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

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

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

Más detalles

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

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

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

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS

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

Más detalles

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

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

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

Más detalles

La adopción y uso de las TICs en las Microempresas Chilenas

La adopción y uso de las TICs en las Microempresas Chilenas Subdreccón Técnca Depto. Investgacón y Desarrollo Estadístco Subdreccón de Operacones Depto. Comerco y Servcos INFORME METODOLÓGICO DISEÑO MUESTRAL La adopcón y uso de las TICs en las Mcroempresas Clenas

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas

Más detalles

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas

Más detalles

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

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

Más detalles

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS En los capítulos anterores se han analzado varos modelos usados en la evaluacón de stocks, defnéndose los respectvos parámetros. En las correspondentes fchas de ejerccos

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

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada

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

Más detalles

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

Variable aleatoria: definiciones básicas

Variable aleatoria: definiciones básicas Varable aleatora: defncones báscas Varable Aleatora Hasta ahora hemos dscutdo eventos elementales y sus probabldades asocadas [eventos dscretos] Consdere ahora la dea de asgnarle un valor al resultado

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

Introducción al riesgo de crédito

Introducción al riesgo de crédito Introduccón al resgo de crédto Estrella Perott Investgador Senor Bolsa de Comerco de Rosaro eperott@bcr.com.ar. Introduccón El resgo credtco es el resgo de una pérdda económca como consecuenca de la falta

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

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

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra. Estadístcos Los estadístcos son valores calculados con los datos de una varable cuanttatva y que mden alguna de las característcas de la dstrbucón muestral. Las prncpales característcas son: tendenca central,

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

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

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

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

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

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

Más detalles

TEMA UNIDAD III: INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA UNIDAD III: INFERENCIA ESTADÍSTICA MÉTODOS DE MUESTREO 13.1. ITRODUCCIÓ 13.. COCEPTOS BÁSICOS 13.3. ERRORES E EL MUESTREO 13.4. ETAPAS DEL PROCESO DE MUESTREO 13.5. RAZOES PARA LA IVESTIGACIÓ POR MUESTREO 13.6. DISEÑO MUESTRAL 13.7. ESTIMACIÓ

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

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

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

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

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

Submicrométricas Ópticas

Submicrométricas Ópticas Estmacón n de la Dstrbucón n de Tamaños de Partículas Submcrométrcas de Látex L por Técncas T Óptcas Lus M. Guglotta, Georgna S. Stegmayer, Jorge R. Vega Santa Fe (ARGENTINA) Septembre de 007 Unversdad

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS E.A.P. DE..ESTADÍSTICA La fecunddad y su relacón con varables socoeconómcas, demográfcas y educatvas aplcando el Modelo de Regresón

Más detalles

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral

Más detalles

Métodos de Apareamiento

Métodos de Apareamiento Human Development Network Latn Amerca and the Carbbean Regon Spansh Impact Evaluaton Trust fund Sesón n Técnca T VI: Métodos de Apareamento Karen Macours Karen Macours Managua, 5 Marzo 2008 En el caso

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.

Más detalles

MÉTODOS PARA PROBAR NUMEROS

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

Más detalles

Economía de la Empresa: Financiación

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

Más detalles

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

Segmentación de Imágenes mediante Reconocimiento de Patrones

Segmentación de Imágenes mediante Reconocimiento de Patrones Equaton Chapter 1 Secton 1 Materal del Curso Segmentacón de Imágenes medante Reconocmento de Patrones Ing. Dego Sebastán Comas Dr. Gustavo Javer Meschno Curso: Segmentacón de Imágenes medante Reconocmento

Más detalles

Reconocimiento de Imágenes Empleando Redes de Regresión General y la Técnica TVS

Reconocimiento de Imágenes Empleando Redes de Regresión General y la Técnica TVS Reconocmento de Imágenes Empleando Redes de Regresón General y la Técnca TVS Rcardo García-Herrera & Waltero Wolfgang Mayol-Cuevas Laboratoro de INvestgacón para el Desarrollo Académco Depto. Ingenería

Más detalles

TEMA 5: SISTEMAS ARITMÉTICOS Y LÓGICOS.

TEMA 5: SISTEMAS ARITMÉTICOS Y LÓGICOS. TENOLOÍ DE OMUTDORES URSO 7/8 Inocente Sánchez udad TEM 5: SISTEMS RITMÉTIOS Y LÓIOS 5 Sumadores bnaros as todo se hace con sumas: sumas, restas, productos, oncepto de acarreo 5 Semsumador Half dder (H)

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

TEMA 6 AMPLIFICADORES OPERACIONALES

TEMA 6 AMPLIFICADORES OPERACIONALES Tema 6 Amplfcadores peraconales ev 4 TEMA 6 AMPLIFICADES PEACINALES Profesores: Germán llalba Madrd Mguel A. Zamora Izquerdo Tema 6 Amplfcadores peraconales ev 4 CNTENID Introduccón El amplfcador dferencal

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

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

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

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

DEFINICIÓN DE INDICADORES

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

Más detalles

Télématique ISSN: 1856-4194 jcendros@urbe.edu Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Venezuela

Télématique ISSN: 1856-4194 jcendros@urbe.edu Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Venezuela Télématque ISSN: 1856-4194 jcendros@urbe.edu Unversdad Prvada Dr. Rafael Belloso Chacín Venezuela García, Rosa Carolna; Rojas, Lus Evaluacón de tráfco de voz y datos en las redes celulares Télématque,

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

PROPORCIONAR RESERVA ROTANTE PARA EFECTUAR LA REGULACIÓN PRIMARIA DE FRECUENCIA ( RPF)

PROPORCIONAR RESERVA ROTANTE PARA EFECTUAR LA REGULACIÓN PRIMARIA DE FRECUENCIA ( RPF) ANEXO I EVALUACIÓN DE LA ENERGIA REGULANTE COMENSABLE (RRmj) OR ROORCIONAR RESERVA ROTANTE ARA EFECTUAR LA REGULACIÓN RIMARIA DE FRECUENCIA ( RF) REMISAS DE LA METODOLOGÍA Las pruebas dnámcas para la Regulacón

Más detalles

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio. Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco

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

PARÁMETROS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA Media aritmética: μ = x

PARÁMETROS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA Media aritmética: μ = x Dstrbucones de Probabldad dscretas-bn1b DISTRIBUIONES DISRETAS DE PROBABILIDAD Dstrbucones dscretas son aquellas en las que la varable sólo puede tomar valores aslados. Ejemplo: lanzar una moneda ( valores:

Más detalles

Fundamentos de Física Estadística: Problema básico, Postulados

Fundamentos de Física Estadística: Problema básico, Postulados Fundamentos de Físca Estadístca: Problema básco, Postulados y Formalsmos. Problema básco de la Mecánca Estadístca del Equlbro (MEE) El problema básco de la MEE es la determnacón de la relacón termodnámca

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

Créditos Y Sistemas de Amortización: Diferencias, Similitudes e Implicancias

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

Más detalles

TEMA 10: ESTADÍSTICA

TEMA 10: ESTADÍSTICA TEMA 10: La Estadístca es la parte de las matemátcas que se ocupa de recoger, organzar y analzar grandes cantdades de datos para estudar alguna característca de un colectvo. 1. VARIABLES S UIDIMESIOALES

Más detalles

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos: MEDIDAS DE POSICIÓN Y DISPERSIÓN Estadístca En la clase anteror vmos como resumr la nformacón contenda en un conjunto de datos medante tablas y gráfcos. En esta clase vamos a ver como resumrlos medante

Más detalles

PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS

PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS Contendo:. Introduccón.. Fondos Mutuos. Rendmento y Resgo.. Parámetros estadístcos de un Portafolo de Tres Actvos. a) El Retorno de un Portafolo. b) El Resgo de un

Más detalles

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria Cfrado de mágenes usando autómatas celulares con memora L. Hernández Encnas 1, A. Hernández Encnas 2, S. Hoya Whte 2, A. Martín del Rey 3, G. Rodríguez Sánchez 4 1 Insttuto de Físca Aplcada, CSIC, C/Serrano

Más detalles

Procesamiento de imágenes para la clasificación de café cereza

Procesamiento de imágenes para la clasificación de café cereza Prospectva Vol. 7, No., Enero - Juno de 2009, pág. 67-73 Procesamento de mágenes para la clasfcacón de café cereza Images processng classfcaton for cherry coffee Zulma Sandoval*, Flavo Preto** *Msc. Ingenería

Más detalles

16/07/2012 P= F A. Pascals. Bar

16/07/2012 P= F A. Pascals. Bar El Estado Gaseoso El Estado Gaseoso Undad I Característcas de los Gases Las moléculas ndvduales se encuentran relatvamente separadas. Se expanden para llenar sus recpentes. Son altamente compresbles. enen

Más detalles

4. PROBABILIDAD CONDICIONAL

4. PROBABILIDAD CONDICIONAL . ROBBILIDD CONDICIONL La probabldad de que ocurra un evento B cuando se sabe que ha ocurrdo algún otro evento se denomna robabldad Condconal, Se denota como (B/) y se lee como la probabldad de que ocurra

Más detalles

ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO

ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO GOBIERNO DE CHILE MINISTERIO DE HACIENDA Dreccón de Presupuestos ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO Dvsón de Control de Gestón Santago, Mayo 2009 CHILE PRESENTACIÓN * El anexo que a contnuacón se

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora

Más detalles

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

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

Más detalles

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros.

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros. Uso de la Estmacón de la Dstrbucón de Probabldad para Muestras Pequeñas y de la Smulacón en la Inferenca de Carteras de Seguros. Trabajo presentado para el XII Premo de Investgacón sobre Seguros y Fanzas

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

ANÁLISIS DE ACCESIBILIDAD E INTERACCIÓN ESPECIAL:

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

Más detalles

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

Trabajo Especial 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank

Trabajo Especial 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank Trabajo Especal 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank FaMAF, UNC Mayo 2015 1. Conceptos prelmnares Sea G = (V, E, A) un grafo drgdo, con V = {1, 2,..., n} un conjunto (contable) de vértces o nodos y E

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

Las acciones a considerar en el proyecto de una estructura o elemento estructural se pueden clasificar según los criterios siguientes:

Las acciones a considerar en el proyecto de una estructura o elemento estructural se pueden clasificar según los criterios siguientes: CAÍTULO III ACCIONES Artículo 9º Clasfcacón de las accones Las accones a consderar en el proyecto de una estructura o elemento estructural se pueden clasfcar según los crteros sguentes: - Clasfcacón por

Más detalles

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1 CAPÍTULO 3 EJERCICIOS RESUELTOS: CONCEPTOS BÁSICOS DE ÁLGEBRA LINEAL Ejerccos resueltos 1 1. La norma p (tambén llamada l p ) en R n se defne como ( ) 1/p x p = x p. Demuestre que cumple los axomas de

Más detalles

Tutorial sobre Máquinas de Vectores Soporte (SVM)

Tutorial sobre Máquinas de Vectores Soporte (SVM) Tutoral sobre Máqunas de Vectores Soporte SVM) Enrque J. Carmona Suárez ecarmona@da.uned.es Versón ncal: 2013 Últma versón: 11 Julo 2014 Dpto. de Intelgenca Artcal, ETS de Ingenería Informátca, Unversdad

Más detalles

CESMA BUSINESS SCHOOL

CESMA BUSINESS SCHOOL CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta

Más detalles

APLICACIÓN DE MODELOS IRT AL ANÁLISIS DE LA OFERTA DE EQUIPAMIENTO DE LOS ALOJAMIENTOS RURALES EXTREMEÑOS

APLICACIÓN DE MODELOS IRT AL ANÁLISIS DE LA OFERTA DE EQUIPAMIENTO DE LOS ALOJAMIENTOS RURALES EXTREMEÑOS APLICACIÓN DE MODELOS IRT AL ANÁLISIS DE LA OFERTA DE EQUIPAMIENTO DE LOS ALOJAMIENTOS RURALES EXTREMEÑOS Marcelno Sánchez Rvero Departamento de Economía Aplcada y Organzacón de Empresas Unversdad de Extremadura

Más detalles

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization)

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

Más detalles

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA EN LA UNIÓN EUROPEA * José Miguel Albert, Jorge Mateu y Vicente Orts **

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA EN LA UNIÓN EUROPEA * José Miguel Albert, Jorge Mateu y Vicente Orts ** DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA EN LA UNIÓN EUROPEA * José Mguel Albert, Jorge Mateu y Vcente Orts ** WP-EC 2007-02 Correspondenca a: Vcente Orts: Dep. Economía e IEI, Unverstat Jaume I,

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS GUÍA PARA PREPARAR EL EXAMEN EXTRAORDINARIO DE ESTADISTICA Y PROBABILIDAD

Más detalles

Lo que necesito saber de mi Tarjeta de Crédito

Lo que necesito saber de mi Tarjeta de Crédito Lo que necesto saber de m Tarjeta de Crédto Informatvo tarjetas de crédto bancaras Cómo obtener una 3 Qué es una La tarjeta de crédto es un medo de pago que permte a los clentes utlzar una línea de crédto

Más detalles

Procesamiento Digital de Imágenes. Pablo Roncagliolo B. Nº 17

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

Más detalles

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd

Más detalles

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

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

Más detalles

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas... TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.. Concepto y orgen de la estadístca..... Conceptos báscos..... Tablas estadístcas: recuento..... Representacón de grafcas.... 6.. Varables cualtatvas... 6.. Varables cuanttatvas

Más detalles

IMPACTO DEL MICROCRÉDITO SOBRE LA POBREZA DEL INGRESO: UN ESTUDIO EN MERCADOS DE CRÉDITO URBANOS EN MÉXICO. Miguel Niño Zarazúa *

IMPACTO DEL MICROCRÉDITO SOBRE LA POBREZA DEL INGRESO: UN ESTUDIO EN MERCADOS DE CRÉDITO URBANOS EN MÉXICO. Miguel Niño Zarazúa * IMPACTO DEL MICROCRÉDITO SOBRE LA POBREZA DEL INGRESO: UN ESTUDIO EN MERCADOS DE CRÉDITO URBANOS EN MÉXICO Mguel Nño Zarazúa Resumen Este estudo presenta una estmacón del mpacto del mcrocrédto sobre la

Más detalles

INSYS Advanced Dashboard for Enterprise

INSYS Advanced Dashboard for Enterprise Enterprse Enterprse INSYS Advanced Dashboard for Enterprse Enterprse, es un tablero de control para llevar a cabo la Gestón de la Segurdad de la Informacón, Gestón de Gobernabldad, Resgo, Cumplmento (GRC)

Más detalles

Material realizado por J. David Moreno y María Gutiérrez. Asignatura: Economía Financiera

Material realizado por J. David Moreno y María Gutiérrez. Asignatura: Economía Financiera Tema - MATEMÁTICAS FINANCIERAS Materal realzado por J. Davd Moreno y María Gutérrez Unversdad Carlos III de Madrd Asgnatura: Economía Fnancera Apuntes realzados por J. Davd Moreno y María Gutérrez Advertenca

Más detalles

Visión moderna del modelo de transporte clásico

Visión moderna del modelo de transporte clásico Vsón moderna del modelo de transporte clásco Zonfcacón y Red Estratégca Datos del Año Base Datos de Planfcacón Para el Año de Dseño Base de Datos año base futuro Generacón de Vajes Demanda Dstrbucón y

Más detalles