MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESION ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA

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

Download "MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESION ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA"

Transcripción

1 MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESION ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA Sara Crstna Vera Agudelo, Germán Poveda Jaramllo Posgrado en Aprovechamento de Recursos Hdráulcos, Unversdad Naconal de Colomba, Sede Medellín Keywords: atmospherc tdes, durnal oscllaton, semdurnal oscllaton, ampltude, phase. ABSTRACT W e study atmospherc tdes n hourly seres of surface atmospherc pressure recorded at the localtes of Guatape and Gratdota, Colomba. W e have dentfed strong durnal and sem-durnal atmospherc tdes by usng spectral decomposton through Wavelets Transforms, Fourer Transform and smple harmonc analyses. W e found that the semdurnal tde predomnates over the durnal oscllaton. The Fourer analyss and the harmonc analyses confrmed that the hghest ampltude correspond to the semdurnal oscllaton, beng on the order of 1 hpa. The semdurnal cycle peaks at about two or three hours before noon or mdnght. The results obtaned for the ampltude an phase of the durnal oscllaton are not statstcal sgnfcant to characterze such oscllaton. The semdurnal tdes of the atmospherc pressure have clmatc mportance and also multple technologcal and ndustral applcatons that depend on the fluctuatons of the surface atmospherc pressure. Palabras claves: mareas atmosfércas, osclacón durna, osclacón semdurna, ampltud, fase RESUMEN Se estudan las mareas atmosfércas en los regstros horaros de presón atmosférca superfcal de los muncpos de Guatape y Grtardota (Antoqua). Se utlza la transformada de ondtas, la trasformada de Fourer y un análss armónco sencllo. Los resultados muestran que la marea (osclacón) semdurna de la presón atmosférca predomna sobre la osclacón durna. Los análss de Fourer y de armóncos confrman que se encuentran mayores valores de la ampltud para la osclacón semdurna, que osclan alrededor de 1 hpa. El máxmo del cclo semdurno ocurre de dos a tres horas antes del medodía o de la meda noche. Los resultados que se obtenen para la ampltud y la fase de la marea durna no son lo sufcentemente sgnfcatvos en térmnos estadístcos para caracterzar tal osclacón. Las mareas semdurnas de la presón atmosférca tenen mportanca clmátca y además múltples aplcacones tecnológcas e ndustrales que dependen de las fluctuacones de la presón atmosférca superfcal. 1. INTRODUCCION Las mareas atmosfércas son osclacones daras a escala global que sufren un forzamento debdo a las varacones durnas del calentamento de la atmósfera que se manfesta en la absorcón de radacón solar ultravoleta por el ozono y por el vapor de agua atmosférco. Estas ondas además de sufrr un forzamento térmco, están sometdas a un forzamento gravtaconal debdo a la nfluenca del Sol y, en menor grado, de la Luna. El estudo de mareas atmosfércas se centra específcamente en el fenómeno de forzamento térmco.

2 El estudo de las mareas se restrnge además, a las mareas mgratoras, las cuales se mueven con el sol. Las mareas no mgratoras están asocadas con la topografía y con fuentes troposfércas de calor que permanecen fjas. Estas últmas no han recbdo atencón en el estudo teórco de este fenómeno. Por otro lado, las ondas mgratoras han sdo estudadas extensvamente. Respecto a la teoría de las mareas atmosfércas, lo prmero que se puede menconar, es que el calentamento solar está actvo úncamente durante el día. La respuesta de la atmósfera a este calentamento puede descomponerse en una componente estaconara, en una osclacón durna, en una semdurna y en otras osclacones de frecuencas mayores. La marea semdurna tene una longtud de onda vertcal grande (mayor de 100 km), lo cual le permte una exctacón más efcente en la regón de calentamento del ozono presente en la estratopausa. Esta se puede propagar más fácl hasta la superfce y así se evdenca en las fluctuacones de la presón superfcal. La marea semdurna es regular debdo a que el calentamento del ozono es regular, y su estructura lattudnal es regularmente unforme. La marea durna tene un comportamento más complejo. Dentro del rango de lattudes entre 30 N y 30 S esta se puede propagar vertcalmente con una longtud de onda de aproxmadamente 28 km. Desde los 30 de lattud hasta los polos, la osclacón es atrapada en la vertcal cerca de la regón de forzamento. Debdo a esto, los modos que se propagan vertcalmente forzados por el calentamento del ozono tenden a nterferr entre ellos destructvamente, provocando que tengan una ampltud más pequeña en la superfce. Sn embargo, la regón de calentamento de vapor de agua en la troposfera puede exctar la osclacón, este calentamento es ntermtente en el espaco y en el tempo, por esto la osclacón resultante en la presón superfcal es tambén ntermtente. Los regstros de presón superfcal consttuyen la fuente de datos más extensa para el estudo de las mareas atmosfércas, sn embargo hoy en día tambén se ha mplementado la medcón de otros parámetros atmosfércos como son la temperatura y los ventos. La observacón de las mareas en la atmósfera meda es muy pobre, actualmente las medcones que se hacen provenen de observacones de naves y radares las cuales proporconan medcones de vento que se han usado para determnar la longtud de onda de las componentes durnas y semdurnas. En la estratosfera baja las observacones de los ventos medante la mplementacón de globos meteorológcos han proporconado regstros en varas zonas del planeta por varos años. Estos datos han sdo analzados para estmar la marea durna y semdurna, para mostrar la estructura horzontal y vertcal y para mostrar la presenca de las componentes mgratoras y no mgratoras. La teoría en la cual se basa el estudo de mareas atmosfércas comprende ecuacones de momentum en las dreccones zonal y merdonal, balance hdrostátco en la vertcal, contnudad de masa y relacones termodnámcas con algunas smplfcacones. En Andrews et al (1987) y Lndzen (1993) se desarrolla en detalle esta teoría.

3 Este trabajo está dstrbudo de la sguente manera. En la seccón 2 hace una breve descrpcón de los datos y de las metodologías empledas, en la seccón 3 se presentan los resultados obtendos y el análss respectvo y fnalmente se hacen una realzan una sere de conclusones y recomendacones para el estudo futuro de este fenómeno. 2. DATOS Y ASPECTOS METODOLÓGICOS Los datos usados para el estudo de las mareas durna y semdurna conssten en regstros de presón atmosférca superfcal en dos muncpos de Antoqua. La prmera sere de datos corresponde al mes de Novembre de 1998 desde el día tres hasta el día once en el muncpo de Grardota el cual está ubcado a 6,38 de lattud norte y 75,45 de longtud oeste y tene una alttud de 1400m. Los datos se tomaron cada hora desde las 10:00 am del prmer día hasta las 7:00 am del últmo día, en total son 646 datos de presón atmosférca superfcal. La segunda sere de datos cubre desde el 22 de Enero de 1999 hasta el 12 de febrero de 1999 en el muncpo de Guatapé el cual está ubcado a 6,23 de lattud norte y 75,16 de longtud oeste y tene una alttud de 1900m. Los datos se tomaron cada meda hora desde las 11:30 am del prmer día hasta las 2:30 pm del últmo día. En total son 1015 datos de presón atmosférca superfcal. Además de los regstros de presón atmosférca superfcal, se cuenta con datos de temperatura y humedad del are, radacón solar, velocdad del vento, precptacón, punto de rocío. Los regstros de radacón solar, temperatura del are y precptacón se usan para analzar el grado de asocacón de estas varables con la presón atmosférca. La sere de presón atmosférca del muncpo de Guatapé se muestra en la fgura 1. Fgura 1. Sere de tempo de presón atmosférca en Guatapé. Regstros cada meda hora desde el 22/01/99 hasta el 12/02/ Identfcacón de mareas durna y semdurna Para verfcar la exstenca de una componente durna y semdurna se realzó un análss espectral el cual permte ver el comportamento de los datos en el domno de las frecuencas. El análss espectral se hzo utlzando la transformada de ondtas ( wavelets ) defnda por (Hoyos, 1999)., λ, t ( t) f( u) ψ ( u) W λ = du, para λ > 0. (1)

4 La funcon ψ (u) se conoce como ondta madre, En este trabajo se usa la ondta de Morlet. Paralelo a este análss espectral por ondtas, se construyó el espectro de Fourer. La trasformada de Fourer para una funcón f(t) se defne como fˆ ( ) f ( t) 2 π ω t ω = e dt (2) 2.2. Análss de ampltud y fase Para separar las componentes durna y semdurna de las seres de tempo de presón atmosférca se aplcó un análss armónco smple a las seres fltradas. Para realzar el fltrado de las seres se usó la trasformada de ondtas (wavelets) defnda en el numeral anteror. El fltrado de las seres se hace con el fn de separar las componentes durna y semdurna y así prevenr la ntrusón de rudo que no sgue un comportamento osclatoro, lo cual podría afectar la determnacón de la ampltud y la fase de las componentes. El análss de ampltud y fase se realzó con los regstros que corresponden a días completos, así la sere de tempo para Guatapé se reduce a 960 datos (20 días) y la sere de datos para Grardota se reduce a 624 datos (26 días). Al realzar el fltrado de la sere no es necesaro sustraer el valor medo de los valores de la presón a cada dato de las seres. El análss armónco se realzó sguendo las convencones empleadas por Hamlton (1980), y la metodología trabajada por Lm y Suh (2000). Las ampltudes (A 1,A 2 ) y las fases (t 1,t 2 ) de las osclacones durna y semdurna, respectvamente, están defndas de la sguente manera Sn (t) = Ancos[ 2π n( t tn) / 24, n= 1, 2 (3) donde t es el tempo solar local en horas. Para la estmacón de la ampltud y la fase se asume que la varable está compuesta de una componente durna, semdurna y por componentes de otras frecuencas. Para n=1 la ecuacón (3) puede escrbrse de la sguente manera ( ) = R( t) + S( t) ( ) Acos π( t / Pt Pt [ 2 cos[ 2π( t / + Asen[ 2π( t / sen[ 2π( t / (4) En la ecuacón (4) la t * es la fase en horas para la componente durna. La presón total P puede dvdrse en una componente durna S y en otras componentes R. Las observacones en una hora determnada del día se denota t. Para regstros de presón tomados cada meda hora (Guatapé) los valores empleados para t son 0000, 0030,...,1000,1030,...,2000,...,2330 UTC con varando de 1 hasta 48. Para regstros de

5 presón tomados cada hora (Grardota) los valores empleandos para t son 0000,0100,...,2300 UTC con varando de 1 hasta 24. Para estmar los valores de A y t * se multplcó por cos[ 2π( t/ ambos lados de la ecuacón (4) y se hzo la sumatora para todos los valores del día. El msmo procedmento se realzó con el factor sen[ 2π ( t/. Fnalmente la ampltud y la fase se expresan de la sguente forma A= cos2 [ π( t / n = 1 n = 1 ( ) cos[ 2π( t / Pt cos 2 [ 2π( t / + sen2 [ π( t / 24 ) n = 1 n = 1 ( ) sen2 [ π( t / Pt sen 2 [ 2π( t / n n P( t) sen[ 2π( t/ P( t) cos[ 2π( t/ = = 1 = 1 t arctan (6) n n 2 2 sen [ 2π( t/ cos [ 2π( t/ = 1 = 1 donde n es 24 o 48 dependendo de la sere de tempo con la que se esté trabajando. El total de l a sum a de los térm nos R( t ) cos[ 2π ( t/ y ( t ) sen[ 2 ( t/ R π se asume como cero, consderando que la covaranza entre seres de tempo con frecuencas dferentes es cas cero. Para la componente semdurna el procedmento es el msmo. Para n=2 la ecuacón (3) Pt ( ) = Rt ( ) + S 2( t) (7) Pt A cos πt / 12 cos 2πt / 12 + A sen 2πt / 12 sen 2πt / 12 ( ) ( ) 2 [ [ ( ) [ ( ) [ ( ) 2 2 Las expresones que se obtene para A 2 y t * 2 son smlares a las obtendas para la componente durna, consderando que un cclo completo (2π) equvale a 12 horas.una vez se tenen los valores de las ampltudes y fases de la componente durna y semdurna de las seres de tempo de presones, se promedan los resultados para todos los días. Con la fase y la ampltud promedo se reconstruyó la sere de presones de componente durna y componente semdurna con base en las ecuacones (4) y (7), y se realzó una gráfca superpuesta de la sere orgnal fltrada y de la sere reconstruda para verfcar el resultado obtendo. 2.3 Relacón con otras varables Para observar la relacón de la presón con otras varables atmosfércas se utlzó el espectro cruzado en ondtas para dentfcar bandas de frecuenca en que las sere están relaconadas. La coherenca en ondtas se defne como el cuadrado del valor absoluto del espectro cruzado suavzado,, (5)

6 dvddo por el producto de los espectros de potencas suavzados de las dos seres en estudo. Los resultados que brnda este método son prncpalmente cualtatvos. El análss de coherenca se realzó con las varables temperatura del are, radacón solar y precptacón, usando el programa ASTOF (Hoyos, 1999). 3. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS En la fgura 2 y 3 se presentan los resultados de la estmacon del espectro de potencas y el espectro de Fourer, para los regstros de Guatapé y Grardota respectvamente. En ambas seres se observa que los perodos correspondentes a 0.5 días y 1 día son los que tenen asocados mayores valores de la potenca, con valores entre el 80 y 90% para la sere de tempo de Guatapé y con valores de entre el 70% y 80% para la sere de tempo de Grardota. Según la transformada en ondta, para esta últma sere se observa que el perodo correspondente a 1 día aporta más a la varanza (tene asocados mayores valores de potenca) a lo largo del tempo de regstro que el perodo correspondente a 0.5 días. Esto se puede observar mejor en el gráfco que corresponde al promedo en el tempo, allí el valor de la potenca correspondente a este período es lgeramente mayor que el valor de la potenca correspondente a 0.5 días. En este tambén se observa que el período correspondente a 15 días tene un valor asocado de la potenca más alto que los antes menconados, sn embargo este perodo no es sgnfcatvo porque no se encuentra dentro del cono de nfluenca. Para la sere de Guatapé se observa que en la gráfca correspondente al promedo en el tempo el perodo de 0.5 días tene asocado el mayor valor de la potenca, sguéndole el perodo de 1 día. Al gual que para la sere anteror, a los 15 días se reporta un valor de la varanza alto, pero este no es sgnfcatvo por no encontrarse dentro del cono de nfluenca. Fgura 2. Espectro de potencas y espectro de Fourer. Grardota (regstros entre 3/11/98 30/11/98) En el espectro de potencas de Fourer se observa que para ambas seres los perodos 0.5 días y 1 día tenen asocados altos valores de la varanza, sendo mayores para el perodo de 0.5 días. Al gual que en el espectro de potencas se observa que para la sere de Guatapé el perodo de 0.5 días es mucho más mportante que el perodo un día, pues para esta sere la dferenca entre los valores de potenca para ambos perodos es mayor que

7 para la sere de Grardota. En este espectro se puede ver claramente que estos perodos predomnan sobre todos los otros. Fgura 3. Espectro de potencas y espectro de Fourer. Guatapé (regstro entre 22/01/99 12/02/99) A partr de estos resultados se puede verfcar entonces la exstenca de osclacones durnas y semdurnas en las seres de presón atmosférca. En la fgura 4 se muestran las seres de Guatapé y Grardota luego de fltrar la componente durna. Como es de esperarse el espectro de Fourer de estas seres muestra que el perodo 1 día es el que aporta cas un 100% a la varanza del fenómeno. Fgura 4. Sere de presón fltrada: Componente durna Guatapé y Grardota respectvamente. Las seres de las componentes semdurnas de los regstros de Guatapé y Grardota se presentan en la fgura 5. Fgura 5. Sere de presón fltrada: Componente semdurna Guatapé y Grardota respectvamente. Después de obtener las seres fltradas, se realzó un análss armónco con el fn de caracterzar las osclacones durnas y semdurnas de las seres de tempo orgnales determnando la ampltud y la fase de las mareas atmosfércas. El análss armónco se realzó utlzando la metodología antes descrta.

8 Luego de realzar un promedo de los valores de la fase y de la ampltud obtendos para cada uno de los días del regstro para ambas seres, se obtuveron los resultados de la Tabla 1 y la Tabla 2. Tabla 1. Valores de Ampltud y fase para la sere de presón de Guatapé Osclacón Durna Osclacón Semdurna Fase (rad) Ampltud (hpa) Tabla 2. Valores de ampltud y fase para la sere de presón de Grardota Osclacón Durna Osclacón Semdurna Fase (rad) Ampltud (hpa) Tenendo en cuenta que para la componente durna el análss de fase se hzo consderando que 2π equvale a 24 horas y que para la componente semdurna 2π equvale a 12 horas, se obtuveron los valores de la fase en horas para ambas seres. El valor presón resulta de sumar a los valores de ampltud obtendos la meda de las seres a las cuales se les hzo el análss. Los resultados se resumen en las tablas sguentes Tabla 3. Valores de ampltud y fase para la sere de tempo de Guatapé Osclacón Durna Osclacón Semdurna Fase (h) , Ampltud (hpa) Tabla 4. Valores de ampltud y fase para la sere de tempo de Grardota Osclacón Durna Osclacón Semdurna Fase (h) , Ampltud (hpa) En estos resultados se observa que la ampltud de la componente semdurna es mayor que la de la componente durna. Se observa tambén que la hora a la cual ocurre el máxmo de la componente semdurna es muy parecda para ambas seres, mentras que la hora a la cual ocurre el máxmo de la componente durna dfere para ambas seres. En las fguras 6 y 7 se presentan las seres reconstruídas para las componentes durna y semdurna superpuestas con la seres fltradas durna y semdurna. Como la presón atmosférca puede ser expresada de la sguente manera P ( t) = P0 + S1( t) + S2( t) + R (8) donde P 0 es la presón meda dara. Fnalmente se obtuvo una sere reconstruída de la presón a partr de las componentes durna y semdurna. En la fgura 8 se puede observar la sere reconstruída superpuesta con la sere orgnal.

9 Fgura 6. Componentes durna y semdurna obtendas superpuestas con la seres fltradas durna y semdurna de la sere de tempo de Guatapé. Fgura 7. Componentes durna y semdurna obtendas superpuestas con la seres fltradas durna y semdurna de la sere de tempo de Grardota. Fgura 8. Seres de presón (líneas punteadas). Seres recostruídas (líneas en color) para Guatapé y Grardota. Los espectros de coherenca que se obtuveron para la presón en relacón con la temperatura, la radacón y la precptacón se muestran en las fgura 9 para Guatapé. De los resultados obtendos al aplcar la transformada en ondtas y la transformada de Fourer de las seres de tempo se concluye que efectvamente exste un cclo durno y un cclo semdurno en la presón atmosférca superfcal. En Guatapé el cclo semdurno es más marcado ya

10 que es este el que aporta más a la varanza. En la sere de Grardota los dos armóncos aportan cas en la msma proporcón a la varanza, esto se puede ver en los espectros de ondtas y de Fourer. A partr de los resultados obtendos de la fase y la ampltud se puede decr que la componente semdurna es más regular que la componente durna ya que para las dos seres consderadas, la fase dentfcada es muy smlar. Por el contraro, para la componente durna exste una dferenca de aproxmadamente 5 horas. El resultado obtendo para los valores de la ampltud es coherente con el resultado del espectro de ondtas o el de Fourer pues para la sere de Grardota exste una dferenca más pequeña entre las ampltudes de las dos componentes estudadas (0.206 hpa) que para la sere de Guatapé (0.896 hpa). Espectro de coherenca entre lluva y presón Espectro de coherenca entre radacón y presón Espectro de coherenca entre temperatura y presón Fgura 9. Espectro de coherenca presón vs varables (lluva, temperatura, radacón) para la sere de Guatapé en el perodo 22/01/99-12/02/99

11 Los valores de la fase y de la ampltud obtendos para la componente semdurna son muy smlares a los que fguran en la lteratura para la regón del trópco. Otros autores han dentfcado valores de la ampltud de la marea es de aproxmadamente hpa en el norte de Sur Amérca y los pcos ocurren dos o tres horas antes del medo día y de la meda noche (Da Wang, 1999). Los resultados que se obtuveron de 0.8 y 0.9 hpa no están muy lejanos de estos resultados. Para el trópco, la ampltud de la marea durna varía entre 0.9 y 0.7 para la regón de suramérca tropcal y que la fase vara entre las 5 y 6 horas de la mañana. El resultado obtendo para la sere de Grardota está aproxmadamente dentro de los rangos enuncados, mentras que los resultados obtendos para la sere de Guatapé dferen bastante. Al realzar la coherenca en ondtas se encontró que para Guatapé, la presón refleja una alta coherenca (0.9) con la radacón solar en una banda de perodos de 0.5 días y 1 día, lo cual refleja la relacón del cclo durno de la radacón con el cclo semdurno y durno de presón y puede dar evdenca del forzamento térmco. Sn embargo para la sere de Grardota, la coherenca en ondtas no arroja bandas de frecuencas donde la radacón y la presón estén relaconadas. Esta dscrepanca debe ser estudada. La coherenca entre la presón y la temperatura del are muestra una buena relacón entre las varables para los perodos de 0.5 días (0.8) y de 1 día (0.9) en la sere de Guatapé. En la sere de Grardota tambén se observa esta coherenca, tambén alta pero en menor magntud para las msmas frecuencas, sendo de 0.7 para el perodo de 0.5 días y de 0.9 para el perodo de 1 día. El perodo de 1 día, esto es, la temperatura máxma dara está ben relaconada con un pco en la sere de presón. La coherenca entre la presón y la lluva muestra una coherenca meda (0.6) para el perodo de 1 día en la sere de Guatapé. Para la sere de Grardota la coherenca entre esta dos varables no es sgnfcatva. La relacón entre la presón y la lluva podría analzarse mejor s se consderan otras varables que para el caso no se tenían como son la nubosdad o el calor latente de precptacón convectva para zonas como el trópco. Además se pueden obtener mejores resultados s se tenen regstros más largos. Las gráfcas de las seres reconstrudas fueron realzadas sumando a la componente durna y semdurna la presón promedo de todo el regstro. Estas gráfcas pueden mejorar s se refna el cálculo sumando el promedo de cada día. 4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES A partr del estudo realzado en las seres de presón atmosférca superfcal en los muncpos de Grardota y Guatapé en Antoqua, se determnó la exstenca de una marea semdurna predomnante sobre la

12 marea durna, que tene una ampltud hpa y que presenta un pco antes del medodía entre las 9.5 y 10 horas, y antes de la medanoche entre las 21.5 y 22 horas. La exctacón de estas perturbacones se debe báscamente a mecansmos térmcos como son el calentamento del ozono y vapor de agua en la atmósfera, la reflexón de radacón solar por las nubes y el flujo de calor sensble desde la terra. El análss de coherenca espectral por ondtas permtó establecer que exste una mportante y fuerte relacón entre la radacón solar y la temperatura con el fenómeno de mareas durna y semdurna, lo cual evdenca la mportanca del forzamento térmco. No se encontró una fuerte asocacón entre las mareas y la precptacón en ambas localdades. Para realzar una caracterzacón más completa del fenómeno es necesaro tener más estacones de presón y con regstros más largos, lo cual haría posble analzar la varacón estaconal y regonal de las mareas, tambén se recomenda estudar seres de ventos en la atmósfera para obtener el desplazamento de la perturbacón en la vertcal y consderar varables como la cantdad de ozono en la columna atmosférca para determnar el aporte del mecansmo de forzamento nducdo por el calentamento de este componente en las osclacones durnas y semdurnas. El estudo realzado es una aproxmacón senclla con herramentas potentes de análss de señales osclatoras, al entendmento de las característcas de un fenómeno que poco se ha estudado en el país. Se hace necesaro realzar este estudo para llegar a tener un conocmento global de cual es la relacón entre las dferentes varables atmosfércas enmarcadas en el cclo durno. El entendmento de las mareas atmosfércas tene mplcacones clmátcas y atmosfércas mportantes, así como múltples aplcacones tecnológcas e ndustrales que dependen de las fluctuacones de la presón atmosférca superfcal. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Andrews, D. G., J. R. Holton y C. B. Leovy, Mddle Atmosphere Dynamcs. Academc Press, , Brggs, W. L., y V. H. Henson, DFT, An owner s manual for Dscrete Fourer Transform. SIAM, 1-59, , Da, A., y J. Wang, Durnal and Semdurnal Tdes n Global Surface Pressure Felds. J. Atmos. Sc., 56, , Hoyos, C. D,. Algunas aplcacones de la transformada de Fourer y de la descomposcón de ondtas a señales hdrológcas y sísmcas. Trabajo Drgdo de Grado, Ingenería Cvl, Facultad de Mnas, Unversdad Naconal de Colomba, Sede Medellín, Lm, G., y A. Suh, Durnal and Semdurnal Varatons n the Tme Seres of 3-Hourly Assmlated Precptaton by NASA GEOS-1. J. Clmate, 13, , Lndzen, R., Dynamcs n Atmospherc Physcs. Cambrdge Unversty Press, ,1993..

Medidas de Variabilidad

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

Más detalles

1. INTRODUCCIÓN RESUMEN

1. INTRODUCCIÓN RESUMEN ANÁLISIS ESPECTRAL DE TEMPERATURAS MEDIAS PARA EL DEPARTAMENTO DE COCHABAMBA MARKO J. ANDRADE 1, IVAN E. FUENTES 1 & FRANCISCO CHOQUE 1 1 DEPARTAMENTO DE FISCA UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMON COCHABAMBA

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

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas Clase 6 Tema 6. Estadístca descrptva bvarable con varables numércas Estadístca bvarable: tpos de relacón Relacón entre varables cuanttatvas Para dentfcar las característcas de una relacón entre dos varables

Más detalles

EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) 2. Estimación de componentes de varianza

EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) 2. Estimación de componentes de varianza EL ANÁLSS DE LA VARANZA (ANOVA). Estmacón de componentes de varanza Alca Maroto, Rcard Boqué Grupo de Qumometría y Cualmetría Unverstat Rovra Vrgl C/ Marcel.lí Domngo, s/n (Campus Sescelades) 43007-Tarragona

Más detalles

3 LEYES DE DESPLAZAMIENTO

3 LEYES DE DESPLAZAMIENTO eyes de desplazamento EYES DE DESPAZAMIENTO En el capítulo dos se expone el método de obtencón de las leyes de desplazamento dseñadas por curvas de Bézer para mecansmos leva palpador según el planteamento

Más detalles

TÍTULO I Aspectos Generales TÍTULO II Alcance TÍTULO III Metodología de Cálculo de FECF... 3

TÍTULO I Aspectos Generales TÍTULO II Alcance TÍTULO III Metodología de Cálculo de FECF... 3 PROCEDIMIENTO DO DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA EN EL SIC DIRECCIÓN DE OPERACIÓN ÍNDICE TÍTULO I Aspectos Generales... 3 TÍTULO II Alcance... 3 TÍTULO III Metodología de Cálculo de FECF... 3 TÍTULO

Más detalles

Introducción a la Física. Medidas y Errores

Introducción a la Física. Medidas y Errores Departamento de Físca Unversdad de Jaén Introduccón a la Físca Meddas y Errores J.A.Moleón 1 1- Introduccón La Físca y otras cencas persguen la descrpcón cualtatva y cuanttatva de los fenómenos que ocurren

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

IDENTIFICACIÓN Y MODELADO DE PLANTAS DE ENERGÍA SOLAR

IDENTIFICACIÓN Y MODELADO DE PLANTAS DE ENERGÍA SOLAR IDENTIFICACIÓN Y MODELADO DE PLANTAS DE ENERGÍA SOLAR En esta práctca se llevará a cabo un estudo de modelado y smulacón tomando como base el ntercambador de calor que se ha analzado en el módulo de teoría.

Más detalles

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

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

DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA PROCEDIMIENTO DO

DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA PROCEDIMIENTO DO Clascacón: Emtdo para Observacones de los Coordnados Versón: 1.0 DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA PROCEDIMIENTO DO Autor Dreccón de Operacón Fecha Creacón 06-04-2010 Últma Impresón 06-04-2010 Correlatvo

Más detalles

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

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

Más detalles

MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA

MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA Meteorología Colombaa N5 pp. 75 8 Marzo, 00 Bogotá D.C. ISSN-014-6984 MAREA DIURNA Y SEMIDIURNA EN LOS REGISTROS DE TIEMPO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA SUPERFICIAL EN GUATAPE Y GIRARDOTA, ANTIOQUIA SARA CRISTINA

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

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

El diodo Semiconductor

El diodo Semiconductor El dodo Semconductor J.I. Hurcán Unversdad de La Frontera Aprl 9, 2012 Abstract Se plantean procedmentos para analzar crcutos con dodos. Para smpl car el trabajo, el dodo semconductor es reemplazado por

Más detalles

Estadísticos muéstrales

Estadísticos muéstrales Estadístcos muéstrales Una empresa dedcada al transporte y dstrbucón de mercancías, tene una plantlla de 50 trabajadores. Durante el últmo año se ha observado que 5 trabajadores han faltado un solo día

Más detalles

Facultad de Química. UNAM Alejandro Baeza

Facultad de Química. UNAM Alejandro Baeza Facultad de Químca. UNM lejandro Baeza.006 Químca nalítca Instrumental I nálss de mezclas por espectrofotometría. Documento de apoyo. Dr. lejandro Baeza. Semestre 007-I.0 Selectvdad espectral en espectrofotometría

Más detalles

Guía para el Trabajo Práctico N 5. Métodos Estadísticos en Hidrología

Guía para el Trabajo Práctico N 5. Métodos Estadísticos en Hidrología Guía para el Trabajo Práctco 5 Métodos Estadístcos en Hdrología er. PASO) Realzar el ajuste de la funcón de dstrbucón normal a una muestra de datos totales anuales de una varable (caudal, precptacón, etc.)

Más detalles

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

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

H 0 : La distribución poblacional es uniforme H 1 : La distribución poblacional no es uniforme

H 0 : La distribución poblacional es uniforme H 1 : La distribución poblacional no es uniforme Una hpótess estadístca es una afrmacón con respecto a una característca que se desconoce de una poblacón de nterés. En la seccón anteror tratamos los casos dscretos, es decr, en forma exclusva el valor

Más detalles

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

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

Más detalles

2. EL TENSOR DE TENSIONES. Supongamos un cuerpo sometido a fuerzas externas en equilibrio y un punto P en su interior.

2. EL TENSOR DE TENSIONES. Supongamos un cuerpo sometido a fuerzas externas en equilibrio y un punto P en su interior. . EL TENSOR DE TENSIONES Como se explcó prevamente, el estado tensonal en un punto nteror de un cuerpo queda defndo por 9 componentes, correspondentes a componentes por cada una de las tensones nternas

Más detalles

10. VIBRACIONES EN SISTEMAS CON N GRADOS DE LIBERTAD

10. VIBRACIONES EN SISTEMAS CON N GRADOS DE LIBERTAD 10. VIBRACIONES EN SISEMAS CON N GRADOS DE LIBERAD 10.1. Matrces de rgdez, nerca y amortguamento Se puede demostrar que las ecuacones lneales del movmento de un sstema dscreto de N grados de lbertad sometdo

Más detalles

Figura 1

Figura 1 5 Regresón Lneal Smple 5. Introduccón 90 En muchos problemas centífcos nteresa hallar la relacón entre una varable (Y), llamada varable de respuesta, ó varable de salda, ó varable dependente y un conjunto

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

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

( ) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) y Y. N n. S y. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas )

( ) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) y Y. N n. S y. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) MUETREO ALEATORIO IMPLE I Este esquema de muestreo es el más usado cuando se tene un marco de muestreo que especfque la manera de dentfcar cada undad en la poblacón. Además no se tene conocmento a pror

Más detalles

Problema: Existe relación entre el estado nutricional y el rendimiento académico de estudiantes de enseñanza básica?

Problema: Existe relación entre el estado nutricional y el rendimiento académico de estudiantes de enseñanza básica? Relacones entre varables cualtatvas Problema: xste relacón entre el estado nutrconal y el rendmento académco de estudantes de enseñanza básca? stado Nutrconal Malo Regular Bueno TOTAL Bajo 13 95 3 55 Rendmento

Más detalles

7º CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERIA MECANICA 7º CONGRESSO IBEROAMERICANO DE ENGENHARIA MECANICA México D.F., 12 al 14 de Octubre de 2005

7º CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERIA MECANICA 7º CONGRESSO IBEROAMERICANO DE ENGENHARIA MECANICA México D.F., 12 al 14 de Octubre de 2005 7º CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERIA MECANICA 7º CONGRESSO IBEROAMERICANO DE ENGENHARIA MECANICA Méxco D.F., 1 al 14 de Octubre de 005 ANÁLISIS DINÁMICO DE UN EQUIPO DE ENSAYO DE AMORTIGUADORES Zabalza

Más detalles

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES Matemátcas 1º CT 1 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES PROBLEMAS RESUELTOS 1. a) Asoca las rectas de regresón: y = +16, y = 1 e y = 0,5 + 5 a las nubes de puntos sguentes: b) Asgna los coefcentes de correlacón

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

Análisis de Resultados con Errores

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

Más detalles

MEMORIA TÉCNICA. Dinámica del agua en el suelo a través del contenido de humedad edáfica H Paoli y J Diez

MEMORIA TÉCNICA. Dinámica del agua en el suelo a través del contenido de humedad edáfica H Paoli y J Diez MEMORIA TÉCNICA Dnámca del agua en el suelo a través del contendo de humedad edáfca H Paol y J Dez Análss estadístco: Lc. Ruben Cardoso 1. INTRODUCCIÓN El suelo es el recpente de donde las plantas extraen

Más detalles

TRABAJO Y ENERGÍA INTRODUCCIÓN. requiere como varia la fuerza durante el movimiento. entre los conceptos de fuerza y energía mecánica.

TRABAJO Y ENERGÍA INTRODUCCIÓN. requiere como varia la fuerza durante el movimiento. entre los conceptos de fuerza y energía mecánica. TRABAJO Y ENERGÍA INTRODUCCIÓN La aplcacón de las leyes de Newton a problemas en que ntervenen fuerzas varables requere de nuevas herramentas de análss. Estas herramentas conssten en los conceptos de trabajo

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

1.- Objetivo Alcance Metodología...3

1.- Objetivo Alcance Metodología...3 PROCEDIMIENTO DO PARA EL CÁLCULO DEL FACTOR DE DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA (FECF) EN EL SIC DIRECCIÓN DE OPERACIÓN ÍNDICE 1.- Objetvo...3 2.- Alcance...3 3.- Metodología...3 3.1.- Cálculo de la

Más detalles

EJERCICIOS. Ejercicio 1.- Para el modelo de regresión simple siguiente: Y i = βx i + ε i i =1,..., 100. se tienen las siguientes medias muestrales:

EJERCICIOS. Ejercicio 1.- Para el modelo de regresión simple siguiente: Y i = βx i + ε i i =1,..., 100. se tienen las siguientes medias muestrales: EJERCICIOS Tema 2: MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE Ejercco 1.- Para el modelo de regresón smple sguente: Y = βx + ε =1,..., 100 se tenen las sguentes medas muestrales: ( P y ) /n =0.3065 ( P y 2 ) /n

Más detalles

Inferencia en Regresión Lineal Simple

Inferencia en Regresión Lineal Simple Inferenca en Regresón Lneal Smple Modelo de regresón lneal smple: Se tenen n observacones de una varable explcatva x y de una varable respuesta y, ( x, y)(, x, y),...,( x n, y n ) el modelo estadístco

Más detalles

ESTADÍSTICA. Definiciones

ESTADÍSTICA. Definiciones ESTADÍSTICA Defncones - La Estadístca es la cenca que se ocupa de recoger, contar, organzar, representar y estudar datos referdos a una muestra para después generalzar y sacar conclusones acerca de una

Más detalles

Introducción a Vacío

Introducción a Vacío Introduccón a Vacío Sstema de vacío Partes generales de un sstema de vacío: Fgura 1: Sstema de vacío con bomba mecánca y dfusora Fgura 2: Prncpo de funconamento de la bomba mecánca La Fg. 2 muestra el

Más detalles

Operadores por Regiones

Operadores por Regiones Operadores por Regones Fltros por Regones Los fltros por regones ntentan determnar el cambo de valor de un píxel consderando los valores de sus vecnos I[-1,-1] I[-1] I[+1,-1] I[-1, I[ I[+1, I[-1,+1] I[+1]

Más detalles

Universidad de Pamplona Facultad de Ciencias Básicas Física para ciencias de la vida y la salud

Universidad de Pamplona Facultad de Ciencias Básicas Física para ciencias de la vida y la salud Unversdad de Pamplona Facultad de Cencas Báscas Físca para cencas de la vda y la salud AÁLISIS GRÁFICO DE DATOS EXPERIMETALES OBJETIVO: Representar gráfcamente datos expermentales. Ajustar curvas a datos

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

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 03: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE II)

LECTURA 03: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE II) LECTURA 03 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE II) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN INTERVALOS DE CLASE Y DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS POR ATRIBUTOS O CATEGORÍAS TEMA 6 DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS EN

Más detalles

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

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

Más detalles

Relación 2: Regresión Lineal.

Relación 2: Regresión Lineal. Relacón 2: Regresón Lneal. 1. Se llevó a cabo un estudo acerca de la cantdad de azúcar refnada (Y ) medante un certo proceso a varas temperaturas dferentes (X). Los datos se codfcan y regstraron en el

Más detalles

Laboratorio de Análisis de Circuitos. Práctica 10. Medición de la potencia eléctrica y corrección del factor de potencia con Maple y Proteus ISIS

Laboratorio de Análisis de Circuitos. Práctica 10. Medición de la potencia eléctrica y corrección del factor de potencia con Maple y Proteus ISIS aboratoro de Análss de Crcutos Práctca 10 Medcón de la potenca eléctrca y correccón del factor de potenca con Maple y Proteus ISIS 1 Objetos 1 Calcular con el empleo de programas de cómputo las ntensdades

Más detalles

OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN

OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN Una parte relevante de la asgnatura trata del estudo de las perturbacones, entenddas como varacones de alguna magntud mportante de un sstema respecto de su valor de equlbro.

Más detalles

Facultad de Ciencias Básicas

Facultad de Ciencias Básicas Facultad de Cencas Báscas ANÁLISIS GRÁFICO DE DATOS EXPERIMENTALES OBJETIVO: Representar gráfcamente datos expermentales. Ajustar curvas a datos expermentales. Establecer un crtero para el análss de grafcas

Más detalles

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

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

Más detalles

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

PRÁCTICA Nº 5. CIRCUITOS DE CORRIENTE CONTINUA

PRÁCTICA Nº 5. CIRCUITOS DE CORRIENTE CONTINUA PÁCTICA Nº 5. CICUITOS DE COIENTE CONTINUA OBJETIVO Analzar el funconamento de dferentes crcutos resstvos empleando la Ley de Ohm y las Leyes de Krchhoff. FUNDAMENTO TEÓICO Corrente Eléctrca Una corrente

Más detalles

SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS

SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS 5 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE RENTAS 5.1 CONCEPTO: Renta fnancera: conjunto de captales fnanceros cuyos vencmentos regulares están dstrbudos sucesvamente a lo largo de

Más detalles

Dpto. Física y Mecánica

Dpto. Física y Mecánica Dpto. Físca y Mecánca Mecánca analítca Introduccón Notacón Desplazamento y fuerza vrtual Fuerza de lgadura Trabao vrtual Energía cnétca. Ecuacones de Lagrange Prncpode los trabaos vrtuales Prncpo de D

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

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

Pista curva, soporte vertical, cinta métrica, esferas metálicas, plomada, dispositivo óptico digital, varilla corta, nuez, computador.

Pista curva, soporte vertical, cinta métrica, esferas metálicas, plomada, dispositivo óptico digital, varilla corta, nuez, computador. ITM, Insttucón unverstara Guía de Laboratoro de Físca Mecánca Práctca : Colsones en una dmensón Implementos Psta curva, soporte vertcal, cnta métrca, eseras metálcas, plomada, dspostvo óptco dgtal, varlla

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

Algunas aplicaciones del test del signo

Algunas aplicaciones del test del signo 43 Algunas aplcacones del test del sgno Test de Mc emar para sgnfcacón de cambos: En realdad este test se estuda en detalle en Métodos no Paramétrcos II, en el contexto de las denomnadas Tablas de Contngenca.

Más detalles

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones

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

5. PROGRAMAS BASADOS EN RELACIONES DE RECURRENCIA.

5. PROGRAMAS BASADOS EN RELACIONES DE RECURRENCIA. Programacón en Pascal 5. PROGRAMAS BASADOS EN RELACIONES DE RECURRENCIA. Exsten numerosas stuacones que pueden representarse medante relacones de recurrenca; entre ellas menconamos las secuencas y las

Más detalles

ESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística

ESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística ESTADISTÍCA. Poblacón, muestra e ndvduo Las característcas de una dstrbucón se pueden estudar drectamente sobre la poblacón o se pueden nferr a partr de l estudo de una muestra. Poblacón estadístca es

Más detalles

INSTRUMENTACIÓN Y TÉCNICAS DE MEDIDA. EL AMPLIFICADOR DE POTENCIA

INSTRUMENTACIÓN Y TÉCNICAS DE MEDIDA. EL AMPLIFICADOR DE POTENCIA PÁCTICA 1. INSTUMENTACIÓN Y TÉCNICAS DE MEDIDA. EL AMPLIFICADO DE POTENCIA 1.1 Objetvos El objetvo de esta práctca consste en presentar los nstrumentos y las técncas de medda habtualmente utlzadas para

Más detalles

Es el movimiento periódico de un punto material a un lado y a otro de su posición en equilibrio.

Es el movimiento periódico de un punto material a un lado y a otro de su posición en equilibrio. 1 Movmento Vbratoro Tema 8.- Ondas, Sondo y Luz Movmento Peródco Un móvl posee un movmento peródco cuando en ntervalos de tempo guales pasa por el msmo punto del espaco sempre con las msmas característcas

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

Tallerine: Energías Renovables. Fundamento teórico

Tallerine: Energías Renovables. Fundamento teórico Tallerne: Energías Renovables Fundamento teórco Tallerne Energías Renovables 2 Índce 1. Introduccón 3 2. Conceptos Báscos 3 2.1. Intensdad de corrente................................. 3 2.2. Voltaje..........................................

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

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

Tipos de amplificadores según su ganancia

Tipos de amplificadores según su ganancia Tpos de amplfcadores según su gananca Electrónca nalógca: ealmentacón Todo amplfcador que posea unas resstencas de entrada () y de salda (o) dstntas de cero y dstntas de nfnto se puede representar de cuatro

Más detalles

CAPÍTULO X ESTADÍSTICA APLICADA A LA HIDROLOGIA

CAPÍTULO X ESTADÍSTICA APLICADA A LA HIDROLOGIA CAPÍTULO X ESTADÍSTICA APLICADA A LA HIDROLOGIA 0. INTRODUCCIÓN. Los estudos hdrológcos requeren del análss de nformacón hdrometeorológca, esta nformacón puede ser de datos de precptacón, caudales, temperatura,

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

FORMA TRADICIONAL DE CÁLCULO DE DESPLAZAMIENTOS Y FUERZAS EN ESTRUCTURAS SIN MAMPOSTERÍA RESUMEN

FORMA TRADICIONAL DE CÁLCULO DE DESPLAZAMIENTOS Y FUERZAS EN ESTRUCTURAS SIN MAMPOSTERÍA RESUMEN CAPITULO 1 FORMA TRADICIONAL DE CÁLCULO DE DESPLAZAMIENTOS Y FUERZAS EN ESTRUCTURAS SIN MAMPOSTERÍA RESUMEN En la actualdad los métodos de dseño estructural y las consderacones que se realzan prevas al

Más detalles

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS Antono Morllas A.Morllas: Muestreo 1 MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS 1. Conceptos estadístcos báscos. Etapas en el muestreo 3. Tpos de error 4. Métodos de muestreo 5. Tamaño

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una muestra 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

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

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

Análisis de ruido en detectores ópticos.

Análisis de ruido en detectores ópticos. Análss de rudo en detectores óptcos. La corrente real generada en un fotododo es de carácter aleatoro, cuyo valor fluctúa entre el valor promedo defndo por la foto-corrente: p = RP Dchas fluctuacones se

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

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

EXPERIMENTOS ANIDADOS O JERARQUICOS NESTED

EXPERIMENTOS ANIDADOS O JERARQUICOS NESTED EXPERIMENTOS ANIDADOS O JERARQUICOS NESTED Exsten ocasones donde los nveles de un factor B son smlares pero no déntcos para dferentes nveles del factor A. Es decr, dferentes nveles del factor A ven nveles

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

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

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores Estmacón del consumo del consumo daro de gas a partr de lecturas peródcas de meddores S.Gl, 1, A. Fazzn, 3 y R. Preto 1 1 Gerenca de Dstrbucón del ENARGAS, Supacha 636- (18) CABA- Argentna Escuela de Cenca

Más detalles

Variables Aleatorias

Variables Aleatorias Varables Aleatoras VARIABLES ALEATORIAS. Varable aleatora. Tpos.... Dstrbucón de probabldad asocada a una varable aleatora dscreta... 4. Funcón de dstrbucón. Propedades... 5 4. Funcón de densdad... 7 5.

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

Capítulo 11. Movimiento de Rodamiento y Momentum Angular

Capítulo 11. Movimiento de Rodamiento y Momentum Angular Capítulo 11 Movmento de Rodamento y Momentum Angular 1 Contendos: Movmento de rodamento de un cuerpo rígdo. Momentum Angular de una partícula. Momentum Angular de un sstema de partículas. Momentum Angular

Más detalles

1. Introducción. 2. Datos climáticos

1. Introducción. 2. Datos climáticos 1. Introduccón Para desarrollar nuevos productos y servcos clmátcos es ndspensable contar con una base de datos robusta y confable, en la que todos sus regstros sean de buena caldad. La consstenca de los

Más detalles

EJERCICIOS SOBRE INTERPOLACIÓN POLINOMIAL. x x0 y y0. Deducir la fórmula para el polinomio de Lagrange de grado a lo más uno que Interpola la tabla.

EJERCICIOS SOBRE INTERPOLACIÓN POLINOMIAL. x x0 y y0. Deducir la fórmula para el polinomio de Lagrange de grado a lo más uno que Interpola la tabla. EJERCICIOS SOBRE INTERPOLACIÓN POLINOMIAL. Consdere la sguente tabla, donde 0 : 0 y y0 y Deducr la fórmula para el polnomo de Lagrange de grado a lo más uno que Interpola la tabla.. Consdere la sguente

Más detalles

Laboratorio de Bases Físicas del Medio Ambiente

Laboratorio de Bases Físicas del Medio Ambiente Laboratoro de Bases Físcas del Medo Ambente Teoría de errores Todas las meddas epermentales venen afectadas de una mprecsón nherente al proceso de medda. Medr es, báscamente, comparar con un patrón y esta

Más detalles

SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES

SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES DIVISIÓN DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DTO. TERMODINÁMICA Y FENÓMENOS DE TRANSFERENCIA MÉTODOS AROXIMADOS EN ING. QUÍMICA TF-33 SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES Esta guía fue elaborada por: rof.

Más detalles

CAMPOS DE VELOCIDADES DE LOS DISCOS

CAMPOS DE VELOCIDADES DE LOS DISCOS CAMPOS DE VELOCIDADES DE LOS DISCOS Los dscos galáctcos se modelan como anllos crculares concéntrcos. S Ω es la velocdad angular del anllo y r el vector que va hasta el centro, sendo n el vector untaro

Más detalles

Simposio de Metrología 25 al 27 de Octubre de 2006

Simposio de Metrología 25 al 27 de Octubre de 2006 Smposo de Metrología 25 al 27 de Octubre de 2006 ESTIMACIÓN DE INCERTIDUMBRE EN LA MEDICIÓN DE ABSORCIÓN DE HUMEDAD EN AISLAMIENTOS Y CUBIERTAS PROTECTORAS DE CONDUCTORES ELÉCTRICOS POR EL MÉTODO ELÉCTRICO

Más detalles

6 Impacto en el bienestar de los beneficiarios del PAAM

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

Más detalles