OBTENCIÓN DE ESPECTROS DE RESPUESTA CONSIDERANDO EFECTOS DE SITIO OBTENIDOS DE REGISTROS POR MEDIO DE LA UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS.

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

Download "OBTENCIÓN DE ESPECTROS DE RESPUESTA CONSIDERANDO EFECTOS DE SITIO OBTENIDOS DE REGISTROS POR MEDIO DE LA UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS."

Transcripción

1 OBTENCIÓN DE ESPECTROS DE RESPUESTA CONSIDERANDO EFECTOS DE SITIO OBTENIDOS DE REGISTROS POR MEDIO DE LA UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS. M. G. Contreras Ruz Esparza y J. Agurre González Insttuto de Ingenera, UNAM Cudad Unverstara Apdo. Postal Méxo D.F., C.P moy@servdor.unam.mx y jag@euler.ngen.unam.mx RESUMEN En este trabajo se utlza un método, on un mínmo grado de omplejdad, para estmar fálmente los efetos de sto, en un perodo de tempo relatvamente orto. Como parte de este trabajo se utlzaron uatro eventos regstrados por uatro estaones dferentes en la udad de Aapulo. Con los efetos de sto de estas estaones y utlzando datos de ssmos dstntos a los uatro antes menonados generamos espetros de desplazamento de Fourer on los uales obtuvmos el espetro de respuesta, utlzando la teoría de vbraones aleatoras, estos mostraron una gran smltud on los alulados on el método exato. SUMMARY In ths work a smple method to estmate the ste effets easly n short tme, s used. As part of ths work, four events reorded by four dfferent statons n Aapulo ty were used. Wth the obtaned ste effets for these statons and usng data of other earthquake we generated the resultant dsplaement Fourer spetra. Usng that, we omputed the response spetra by random vbratons theory. Our response spetra showed a great smlarty wth that alulated by the exat method. INTRODUCCIÓN El regstro de temblores onsttuyen la herramenta mas mportante en la ngenería sísma para estudar los ssmos y sus efetos en estruturas vles. Dado que en este movmento sísmo se enuentran mezladas las ontrbuones de la fuente, el efeto de sto y la trayetora, es deseable separar la ontrbuón de estos efetos para poder estudarlos por separado. Andrews (1982) onsderando que las observaones solo ontenían efetos de sto y fuente, planteó el problema en forma matral a través de una lnearzaón de los espetros de Fourer de la fuente, del efeto de sto y del movmento observado. Usando I estaones y J eventos (resultando K=IxJ regstros), resolvó la matrz de K renglones y I+J olumnas para ada freuena usando el método de desomposón en valores sngulares. Iwata e Irkura (1986) sgueron la formulaón de Andrews (1982) pero además ntrodujeron el térmno de atenuaón de las ondas S a lo largo del trayeto. En este método los regstros son normalzados on respeto a una estaón en roa que se supone lbre de efetos de sto. Moya et al. (2000) realzan la separaón para las réplas del ssmo de Kobe de 1995 en estaones muy eranas a la fuente. Ellos onsderaron únamente la separaón entre los efetos de sto y la fuente, ya que los datos fueron orregdos prevamente por trayeto on valores obtendos en estudos anterores de atenuaón en la zona. Dado que el método que utlzan no requere de la normalzaón on respeto a una estaón en roa, les permte enontrar los efetos de sto en una estaón ubada en roa y que resultaron ser sgnfantes. En el presente trabajo se sgue el método propuesto por Moya et al. (2000) on algunas modfaones, onsderando las leyes de atenuaón enontradas por Ordaz y Sngh (1992) para separar los efetos de sto y los efetos de fuente de uatro ssmos de subduón y uatro estaones. Luego, on la nformaón anteror, se obtene un espetro de Fourer de otro ssmo dado y medante la Teoría de Vbraones Aleatoras, el espetro de respuesta de los lugares donde se enuentran las uatro estaones.

2 MÉTODO Para un evento regstrado a una dstana hpoentral R, la ampltud del espetro de Fourer de la señal regstrada Obs j ( f ), se puede esrbr de la sguente manera: Obs ( f ) j g ( f ) C S ( f ) G( R) e πfr / βq( f ) = j ; (1) donde R 2 ϑφ (2π ) C = FP ; (2) 3 4πρβ S j ( f ), es el espetro de fuente, g ( f ) es el efeto de sto de la -ésma estaón, G(R) es la amplfaón geométra, R es la dstana hpoentral, β es la velodad de onda de ortante (3.5 Km/se), ρ es la densdad (2.8 x Kg/Km ), Q ( f ) es el fator de aldad que en este aso utlzaremos el de Q ( f ) = 273 f (Ordaz y Sngh, 1992), R ϑφ = es el patrón de radaón promedo (Boore y Boatwrght, 1984), F es la amplfaón de superfe lbre (tomada omo 2), P es el fator que onsdera la partón equtatva de energía en las dos omponentes horzontales ( 1 / 2 ), debdo a que estamos tomando la suma vetoral de las omponentes 1/ 2 horzontales este fator se vuelve gual a 1, G( R) = ( Rx R) donde R x = 100. Consderando que los datos observados ( Obs j ( f ) ) se orrgen por C y trayeto, omo se desrbó prevamente, la euaón (1) se redue a Obs ( f ) = S ( f ) g ( f ) (3) j j en donde Obs j ( f ) orresponde al espetro de ampltud orregdo de la fuente del j-ésmo evento regstrado en la -ésma estaón, g ( f ) es el efeto de sto de la -ésma estaón y S j ( f ) es el térmno de fuente para el j-ésmo terremoto. Por lo tanto el efeto de sto se puede expresar omo la relaón del espetro observado orregdo respeto a la fuente, Obsj ( f ) g ( f ) = (4) S ( f ) S la fuente es onoda, entones la euaón 4 puede ser fálmente resuelta. Suponendo que nuestra fuente tene un deamento espetral ω -2 (Ak, 1967), Ω S ( f ) = (5) 2 f 1+ f donde Ω orresponde al nvel plano del espetro de desplazamentos en bajas freuenas, f es la freuena de esquna. j

3 2 f Obs j ( f ) 1+ f g ( ) = f (6) Ω los efetos de sto quedan solamente en funón de dos varables, el nvel plano y la freuena de esquna. Por lo que, una vez orregdos los espetros, utlzaremos un algortmo de búsqueda para hallar la ombnaón de los mejores nveles planos y freuenas de esquna, que estmen satsfatoramente los efetos de sto, on ayuda de Algortmos Genétos (AG). Después del trabajo de Holland (1975), los AG han probado ser una herramenta poderosa para los entífos en un amplo rango de ampos. Este algortmo de búsqueda esta dseñado para resolver problemas basado en el prnpo bológo de la evoluón natural. En este aso, los datos están tratados omo una poblaón de ndvduos que expermentan un proeso de evoluón a través de varas generaones. Un ndvduo es la oleón de parámetros (genes) que onsttuyen una alternatva de soluón al problema, estos ndvduos ompten entre sí para ser seleonados y ruzados para así poder preservar su espee (Holland, 1975). Como en la naturaleza, el proeso de evoluón se debe prnpalmente a la seleón, la ruza y la mutaón. La seleón en una manera smple de desrbrse es que s un organsmo falla ante una prueba natural que se le mponga (omo sería reonoer y esapar de un depredador), éste muere. Así, exlusvamente aquellos ndvduos apaes de superar las dversas pruebas, tendrán mayores posbldades de sobrevvr y segur proreándose. La ruza sgnfa que en el momento de la proreaón los ndvduos nteramban ertas araterístas (genes) que pueden ayudar a mejorar el desempeño de la espee. Nos refermos a mutaón uando un gen ompletamente ajeno puede ser ntrodudo a algún ndvduo de la poblaón en ualquer momento. En muhos asos la mutaón ayuda al algortmo a salr de mínmos loales omunes a otros algortmos de búsqueda. Utlzando la euaón 5 podemos proponer un sn número de ombnaones de nveles planos y freuenas de esquna para modelar la fuente. Sn embargo no tenemos nngún parámetro para determnar s la fuente que propusmos es la orreta. Esto es posble determnarlo uando usamos varos eventos regstrados en varas estaones. Usando AG para proponer nveles planos (Ω) y freuenas de esquna ( f ) (que onstturán los genes de un ndvduo), se obtene un modelo de fuente por medo de la euaón 5 para ada evento grabado en las estaones. Estmaremos ahora los efetos de sto de la euaón 6 dvdendo lo observado por la fuente propuesta por el AG. Conseuentemente podremos obtener tantas estmaones de efetos de sto para ada estaón omo eventos grabados en ella. Debdo a que los efetos son los msmos para ada sto sn mportar el evento, podemos alular la suma de las desvaones estándar normalzadas de todas las estaones y pedrle al AG una nueva propuesta de Ω s y f s, que la mnme. Es mportante señalar que se deben tomar muestras del espetro de desplazamentos en ntervalos regulares de la esala logarítma, para dar pesos guales a las bajas y altas freuenas, de otra manera sera dfíl de obtener una buena estmaón del nvel plano en bajas freuenas. Para poder tener unos álulos efentes, es neesaro defnr un erto rango para los parámetros no onodos. Para evtar la no undad de la soluón (Agurre et al. 2000), se propone la nserón de la sguente euaón 7Ω σ = (7) β 16 2 πf la ual nos lga las freuenas de esquna on los nveles planos a través de la aída de esfuerzos ( σ ). Con los efetos de sto obtendos se puede modelar el espetro de ampltudes de Fourer de algún ssmo, onoendo el espetro de fuente. S utlzamos la euaón 5 solo neestamos onoer el nvel plano y la freuena de esquna. Es laro que este espetro deberá ser orregdo por dstana y atenuaón geométra. Con el espetro de Fourer se puede obtener el espetro de respuesta para un sto dado, haendo uso de la teoría de vbraones aleatoras Renoso et al. (1990). APLICACIÓN DEL MÉTODO En el trabajo de Humphrey y Anderson (1994) enontramos un amplo numero de ssmos uya aída de esfuerzos es reportada. De estos ssmos se busaron aquellos que estuveran regstrados smultáneamente por un mínmo de 4

4 estaones, que sus aelerogramas tuveran buena aldad en la Base Mexana de Ssmos Fuertes. Las estaones ACAD, ACAP, ACAZ, ACAC, ubadas en Aapulo Guerrero, fueron seleonadas. Los ssmos que estas estaones gravaron en omún fueron, 17 de agosto de 1989, 21 de agosto de 1989, 8 de otubre de 1989, 31 de mayo de 1990, las loalzaones epentrales de los msmos se muestran en la fgura Neaxa 19 Mhoaán D.F. Lattud 18 Guerrero 17 Feha Magntud 31/ma/ /o/ /ag/ /ag/ /05/90 08/10/89 21/08/89 17/08/89 Aapulo Oaxaa 16 Oéano Paífo Longtud Fgura 1 Loalzaón de los eventos sísmos Las aídas de esfuerzos aluladas en el trabajo tado, de los ssmos fueron, σ = bars, 17 / 08 / 89 σ 21/ 08 / 89 = bars, σ 8 /10 / 89 = bars, σ 31/ 05 / 90 = bars. Los espetros de Fourer orregdos se muestran en la fgura 2. Fgura 2 Espetros de Fourer orregdos

5 La eleón de los rangos del nvel plano, se realzo trazando dos líneas horzontales en los espetros de Fourer de las 4 estaones, en las que se tomaran en uenta tanto los mayores, omo los menores valores de Mo(f). La nversón se realzó on un tamaño de poblaón de 100 ndvduos por generaón, un total de 1000 generaones, una razón de mutaón de y una razón de apareamento de 0.6. Con los resultados obtendos del AG se obtuveron los efetos de sto que se muestran en la fgura 3. Fgura 3 Resultados de los Efetos de Sto Se seleono el ssmo del 9 de novembre de 1989, que se enuentran en el trabajo de Humpherey y Anderson (1994), dferente de los utlzados para la separaón, que fue regstrado por dos estaones. Con la freuena de esquna y el nvel plano, se generó el espetro de ampltudes de Fourer para las 2 estaones, en que este ssmo fue gravado, on estos se obtuveron los espetros de respuesta para ada una de las estaones. Haendo uso del programa DEGTRA y on las seres de tempo del ssmo menonado, se obtuveron los espetros de respuesta de ada estaón, estos junto on los alulados por el método propuesto, se muestran normalzados on respeto al valor máxmo en la fgura A m p l f a ó n Freuena (Hz) Fgura 4 Comparaón entre el efeto de sto de la estaón ACAZ, alulado on el método propuesto (en línea gruesa) y el alulado por Chávez et al (1994)(en línea delgada).

6 Fgura 5 Espetros de respuesta normalzados, en azul se grafa el espetro del método exato y en rojo el espetro del método utlzado RESULTADOS Y CONCLUSIONES La metodología presentada en el presente artíulo nos permtó separar extosamente los efetos de sto de los efetos de fuente para uatro estaones ubadas en la Cudad de Aapulo. El efeto de sto obtendo en la estaón ACAZ mostrado en la fgura 3, se pudo omparar on el obtendo por Chávez et al (1994). Fgura 4, on lo ual pudmos observar que tenemos pos a las msmas freuenas y la magntud de las ampltudes son smlares. Debdo a que no exsten mas trabajos smlares en la Cudad de Aapulo no pudmos omparar los efetos de las demás estaones. Como pudmos observar en la fgura 4 el espetro de respuesta obtendo usando el espetro de ampltudes de Fourer alulado on nuestro método, se ajusta en un amplo rango de perodos al obtendo de forma exata. Este método brnda una alternatva para la estmaón de espetros de respuesta de ssmos no regstrados en el sto estudado por lo que puede servr de apoyo para estudos de resgo sísmo y en la elaboraón de reglamentos. AGRADECIMIENTOS El programa para alular el espetro de respuesta utlzando Vbraones Aleatoras fue amable mente proporonado por el Dr. Eduardo Renoso Angulo. Las dsusones sobre Vbraones Aleatoras on el Dr. Maro Ordaz S. Fueron muy enrqueedoras. El programa de algortmos genétos usado en este artulo fue GENESIS versón 5.0 elaborado por John J. Grefenstette. Los regstros de aeleraón fueron obtendos de la base naonal de datos de ssmos fuertes. Este proyeto ha sdo patronado por el CONACYT proyeto número J27740T.

7 REFERENCIAS Agurre, J. Contreras, M. y Flores H. (2000), Obtenón de efetos de sto utlzando algortmos genétos y el modelo de fuente w -2, Memoras del Smposo Internaonal de Resgos Geológos y Ambentales en la Cudad de Méxo, Cudad Unverstara, Méxo D.F., pp Ak, K. (1967), Salng law of sesm spetrum, J. Geophys. Res., 72, Andrews, D. J. (1982), Separaton of soure and propagaton spetra of seven Mammoth Lakes aftershoks, en Proeedngs of Workshop XVI, Dynam Charatersts of Faultng, 1981, U.S. Geol. Sur. Open Fle Rep , p Boore y Boatwrght (1984), Average body-wave radaton oeffent, Bull. Sesm. So. Am., 74, F. Chávez-Garía, J. Cuena y M. Cárdenas (1994), Estudo omplementaro de efetos de sto en Aapulo, Guerrero, Informe téno del Insttuto de Ingenería, UNAM,proyeto Holland, J.H. (1975), Genet Algorthms, omputer programs that evolve n way that resemble even ther reators do not fully understand. Sentf Ameran, July, pp Humphrey,J. y Anderson, J. (1994), Sesm Soure Parameters from the Guerrero Subduton Zone, Bull. Sesm. So. Am., 84, Iwata,T. y K.Irkura (1988), Soure parameters of the 1983 Japan Sea earthquake, J. Phys. Earth, 37, pp Lermo, J., F. Chavez-Gara, R. Montello, H. Mjares (1992), Estmaón de perodos domnantes y amplfaón relatva en zonas faltantes (transón y lago) del D.F., Informe Fnal del proyeto 1742 elaborado por el Insttuto de Ingenera, UNAM, para el Departamento de Dstrto Federal, DDF. Novembre, Moya, A., J. Agurre y K. Irkura (2000), Inverson of Soure Parameters and Ste Effets from Strong Ground Moton Reords usng Genet Algortms, Bull. Sesm. So. Am., 90, pp Ordaz, M. y S. K. Sngh (1992), Soure spetra and spetral attenuaton of sesm waves from mexan earthquakes, and evdene of amplfaton n the hll zone of Mexo ty, Bull. Sesm. So. Am., 82, pp Perez-Campos, C., S. K. Sngh y G. C. Beroza (1999), Resolvng the dsrepany between loal and telessm estmates of radated sesm energy, GEOS, 19, p Renoso, E. Ordaz, M. y Sanhez-Sesma, F. (1990), A note on the fast omputaton of response spetra estmates, Earthquake Engneerng and Strutural Dynams, 19, p

Medición de la creatividad bajo la visión del ingeniero

Medición de la creatividad bajo la visión del ingeniero Medón de la reatvdad bajo la vsón del ngenero l modelo de Redelnghuys (1997ª, 1997b), es otra propuesta que busa medr la reatvdad en el proeso y se desarrolla espeífamente alrededor del tema de la reatvdad

Más detalles

Tema 2.2 TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN

Tema 2.2 TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ema. EORÍA DE LA ESIMACIÓ Febrero-Mayo 006 IDICE.. IRODUCCIÓ.. ESIMACIÓ DE MÁXIMA VEROSIMILIUD (ML)..3 ESIMACIÓ BAYESIAA..4 PROBLEMAS DE LA DIMESIOALIDAD - AÁLISIS DE COMPOEES PRICIPALES (PCA) - AÁLISIS

Más detalles

CÁLCULO DE APROXIMACIÓN A CRÍTICO. Orso J. A. (1) Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (UNR) CNEA

CÁLCULO DE APROXIMACIÓN A CRÍTICO. Orso J. A. (1) Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (UNR) CNEA ÁLULO DE APROXIMAIÓN A RÍTIO Orso J. A. ( Faultad de enas Exatas, Ingenería y Agrmensura (UNR NEA RESUMEN La posón de la barra de ontrol para la ondón del estado ríto de un reator nulear depende de muhos

Más detalles

V. Materiales y Métodos. Castro (2002). Las propiedades de la corriente de alimentación se presentan en la tabla 2.

V. Materiales y Métodos. Castro (2002). Las propiedades de la corriente de alimentación se presentan en la tabla 2. V. Materales y Métodos 5.1 Caso de Estudo Para probar el algortmo a desarrollar se utlzará el aso de estudo utlzado por Jménez y Castro (2002). Las propedades de la orrente de almentaón se presentan en

Más detalles

UN POCO DE HISTORIA Prof. Teuvo Kohonen UN POCO DE HISTORIA

UN POCO DE HISTORIA Prof. Teuvo Kohonen UN POCO DE HISTORIA Self-Organzng Maps 1. Defnón.. Un poo de hstora. CONTENIDO 3. Desrpón del algortmo. L. Pablo Sergo Garía 4. Ejemplos en ejeuón. 5. Problemas 6. Aplaones. DEFINICIÓN El SOM es un algortmo para vsualzar

Más detalles

Nº A EVALUACIÓN DE LA NUEVA NORMA ACI 350 EN ESTANQUES SEMIENTERRADOS DE HORMIGÓN ARMADO.

Nº A EVALUACIÓN DE LA NUEVA NORMA ACI 350 EN ESTANQUES SEMIENTERRADOS DE HORMIGÓN ARMADO. Unversdad de Conepón Departamento de Ingenería Cvl Asoaón Chlena de Ssmología e Ingenería Antsísma Nº A1-15. EVAUACIÓN DE A NUEVA NORMA ACI 350 EN ESTANQUES SEMIENTERRADOS DE ORMIGÓN ARMADO. Fernando Yáñez

Más detalles

Soluciones Hoja 2: Relatividad (II)

Soluciones Hoja 2: Relatividad (II) Soluones Hoja 2: Relatdad II Dos naes espaales déntas y, on longtud en reposo l km, aanzan paralelas la una a la otro on elodades /2 y /4, respetamente, on respeto a un sstema de referena neral S Inalmente,

Más detalles

Posicionamiento puntual preciso con receptores GPS geodésicos

Posicionamiento puntual preciso con receptores GPS geodésicos osonamento puntual preso on reeptores GS geodésos C. Brunn, M. Gende, F. Azplueta Geodesa Espaal y Aeronomía Faultad de Cenas Astronómas y Geofísas Unversdad Naonal de a lata CONICET Argentna Reunón SIRGAS

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

Vaporización y condensación parcial de equilibrio

Vaporización y condensación parcial de equilibrio Vaporaón y ondensaón paral de equlbro El separador flash en equlbro es el más senllo de los proesos de etapas de equlbro on el que se puede enontrar un dseñador. Aún uando ntervene solamente una etapa,

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS ÁLGEBRA LINEAL Tema 2. Espacios Vectoriales TEMA: MATRIZ DE TRANSICIÓN Y VECTOR DE COORDENADAS

PROBLEMAS RESUELTOS ÁLGEBRA LINEAL Tema 2. Espacios Vectoriales TEMA: MATRIZ DE TRANSICIÓN Y VECTOR DE COORDENADAS PROLEMS RESUELTOS ÁLGER LINEL Tema. Espaos Vetorales TEM: MTRIZ DE TRNSICIÓN Y VECTOR DE COORDENDS Problema : Sean las bases y de un espao vetoral defndo sobre los números omplejos:, 0,,,, {( ) ( )} (,,

Más detalles

Laboratorio 9. Equilibrio de distribución de un soluto en solventes inmiscibles

Laboratorio 9. Equilibrio de distribución de un soluto en solventes inmiscibles Laboratoro 9. Equlbro de dstrbuón de un soluto en solventes nmsbles Objetvo Determnar el oefente de dstrbuón de ádo aéto en el sstema agua/loroformo y agua/éter. Además, se determnará la efena de extraón

Más detalles

Geometría y Cinemática. Control y Programación de Robots

Geometría y Cinemática. Control y Programación de Robots Geometría y Cnemáta Control y Programaón de Robot Cnemáta de un Robot Manpulador Cnemáta dreta Cnemáta Invera Matrz Jaobana Cnemáta de un Robot Manpulador Cnemáta del robot : Etudo de u movmento on repeto

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

TIPOS DE FLUJO. Tomaremos para analizar

TIPOS DE FLUJO. Tomaremos para analizar IPOS E FLUJO Muhos sstemas de utldad práta nvoluran flujos bdmensonales, lo ual torna ompleja la resoluón matemáta de la stuaón, por ello se plantearon asos límte de omportamento de flujo: FLUJO IVISCIO

Más detalles

PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS DE EQUILIBRIO

PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS DE EQUILIBRIO FACUTAD DE QUÍMICA Maestría En Ingenería Químa TERMODINÁMICA QUÍMICA Semestre 00- PANTEAMIENTO DE PROBEMAS DE EQUIIBRIO Un problema de equlbro de fases es aquel en donde dos o más fases están en ontato

Más detalles

Laboratorio 9. Equilibrio de distribución de un soluto en solventes inmiscibles

Laboratorio 9. Equilibrio de distribución de un soluto en solventes inmiscibles Laboratoro 9. Equlbro de dstrbuón de un soluto en solventes nmsbles Objetvo Determnar el oefente de dstrbuón de ádo aéto en el sstema agua/loroformo y agua/éter. Además, se determnará la efena de extraón

Más detalles

Producto F1 F2 F3 F4 F5 F6 A B C Capacidad

Producto F1 F2 F3 F4 F5 F6 A B C Capacidad PROBLEMA: PRODUCCIÓN DE TRES PRODUCTOS (PRODUCTION OF THREE PRODUCTS) Una ompañía fabra una gama de tres produtos, A, B y C, en ses dferentes fatorías. Los ostes untaros de fabraón de ada produto y las

Más detalles

I. Ecuaciones Matemáticas

I. Ecuaciones Matemáticas Pontfa Unversdad Católa de Chle SIMULA v.0 suela de Ingenería Centro de Mnería I. uaones Matemátas ( Densdad Pula(omuesta mneral y agua. Se onsdera una tonelada ula y ρ HO ton/m 3 ρ S S + 00 ρ m 00 ρ,

Más detalles

Determinación de los tiempos en el Hidrograma Unitario Geomorfológico de Depósitos y Canal.

Determinación de los tiempos en el Hidrograma Unitario Geomorfológico de Depósitos y Canal. IV Jornadas de Ingenería del Agua La preptaón y los proesos erosvos Córdoba, 1 y de Otubre 15 Determnaón de los tempos en el Hdrograma Untaro Geomorfológo de Depóstos y Canal. Goñ, M., Gmena, F.N., López,

Más detalles

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

ESTADÍSTICA (GRUPO 12) ESTADÍSTICA (GRUPO 2) CAPÍTULO II.-ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA.- DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA . DISTRIBUCIÓN

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Parámetros de estabilidad de un regulador de tres terminales

Parámetros de estabilidad de un regulador de tres terminales Parámetro de etabldad de un regulador de tre termnale Federo Myara. Introduón o fabrante de reguladore de tre termnale pren, normalmente, epefaone relata a la etabldad de la tenón de alda que permten preder

Más detalles

Utilizar sumatorias para aproximar el área bajo una curva

Utilizar sumatorias para aproximar el área bajo una curva Cálculo I: Guía del Estudante Leccón 5 Apromacón del área bajo la curva Leccón 5: Apromacón del área bajo una curva Objetvo: Utlzar sumatoras para apromar el área bajo una curva Referencas: Stewart: Seccón

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

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

Sistemas de Control Primario y Secundario. Roberto Cárdenas D. Ingeniero Electricista, Msc. Ph.D.

Sistemas de Control Primario y Secundario. Roberto Cárdenas D. Ingeniero Electricista, Msc. Ph.D. Sstemas de Control Prmaro y Secundaro Roberto Cárdenas D. Ingenero Electrcsta, Msc. Ph.D. Droop Control Ya dscutmos Droop Control, maestro y esclavo, los cuales son utlzados en sstemas de generacón convenconal.

Más detalles

Organización y resumen de datos cuantitativos

Organización y resumen de datos cuantitativos Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS

Más detalles

AJUSTE DE LA CURVA DE PROBABILIDAD DEL ESCURRIMIENTO MEDIO HIPERANUAL ANUAL SEGÚN LA TEORÍA S B JOHNSON.

AJUSTE DE LA CURVA DE PROBABILIDAD DEL ESCURRIMIENTO MEDIO HIPERANUAL ANUAL SEGÚN LA TEORÍA S B JOHNSON. AJUSTE DE LA CURVA DE PROBABILIDAD DEL ESCURRIMIENTO MEDIO HIPERANUAL ANUAL SEGÚN LA TEORÍA S B JOHNSON. Revsta Voluntad Hdráulca No. 57, 98. Págnas 58-64 RESUMEN Se nforma sobre el desarrollo del método

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. Fenómeno aleatoro: no es posble predecr el resultado. La estadístca se ocupa de aquellos fenómenos no determnstas donde

Más detalles

CAPÍTULO III. METODOLOGÍA 1. sismos pasados, por lo que este se calculara evaluando primero la tasa de actividad sísmica

CAPÍTULO III. METODOLOGÍA 1. sismos pasados, por lo que este se calculara evaluando primero la tasa de actividad sísmica CAPÍTULO III. METODOLOGÍA 1 III.1 Evaluacón del pelgro sísmco La determnacón drecta del pelgro sísmco rara vez se puede hacer debdo a la falta de nformacón en cuanto a las aceleracones que se han producdo

Más detalles

I.E.S. Historiador Chabás -1- Juan Bragado Rodríguez

I.E.S. Historiador Chabás -1- Juan Bragado Rodríguez Problema La sguente tabla epresa la estatura en cm. de soldados: Talla 5 56 60 6 68 6 80 8 88 Soldados 6 86 50 8 95 860 85 6 9 a) Haz un hstograma que represente la estatura en metros de los soldados.

Más detalles

Figura 77. Tabla de los costes de transporte de la operativa actual según las dos metodologías.

Figura 77. Tabla de los costes de transporte de la operativa actual según las dos metodologías. 6. CONCLUSIONES: VALORACIONES DE LOS COSTES DE TRANSPORTE: Reogemos aquí de nuevo los resultados de la valoraón de los ostes de transporte de la operatva atual obtendos a través de las dos metodologías

Más detalles

Teorema de Clausen von Staudt. Congruencias de Kummer. Primos irregulares

Teorema de Clausen von Staudt. Congruencias de Kummer. Primos irregulares Teorema de Clausen von Staudt. Congruenas de Kummer. Prmos rregulares Alexey Beshenov (adadr@gmal.om 7 de Marzo de 2017 Denomnadores de B (el teorema de Clausen von Staudt Teorema. Para todo 2 par se tene

Más detalles

Probabilidad condicional

Probabilidad condicional robabldades y Estadísta Computaón Faultad de Cenas Exatas y Naturales Unversdad de uenos res na M. ano y Elena J. Martínez 00 robabldad ondonal Consderemos una urna que ontene bolllas roas y 5 blanas.

Más detalles

CAPÍTULO 3.0 METODOLOGÍA Evaluación de peligro sísmico

CAPÍTULO 3.0 METODOLOGÍA Evaluación de peligro sísmico CAPÍTULO 3.0 METODOLOGÍA 3. Evaluacón de pelgro sísmco El pelgro sísmco se cuantfca en térmnos de los perodos de retorno de ntensdades ( o sus nversos, las tasas de excedenca sísmcas relevantes en el comportamento

Más detalles

) para toda permutación (p p 1 p

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

Más detalles

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

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

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

Más detalles

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

CÓDIGO N A14-10 DETERMINACIÓN EXPERIMENTAL DE PROPIEDADES MODALES DEL PUERTO DE VENTANAS

CÓDIGO N A14-10 DETERMINACIÓN EXPERIMENTAL DE PROPIEDADES MODALES DEL PUERTO DE VENTANAS Unversdad de Conepón Departamento de Ingenería Cvl Asoaón Chlena de Ssmología e Ingenería Antsísma CÓDIGO N A14-10 DETERMINACIÓN EXPERIMENTAL DE PROPIEDADES MODALES DEL PUERTO DE VENTANAS R.L. Boroshek

Más detalles

Teoría rigurosa de la dispersión de haces gaussianos por una rejilla con sustrato metálico

Teoría rigurosa de la dispersión de haces gaussianos por una rejilla con sustrato metálico Superfes y Vaío 7(), 7-3, marzo de 004 Soedad Mexana de Cena de Superfes y de Vaío Teoría rgurosa de la dspersón de haes gaussanos por una rejlla on sustrato metálo O. Mata Méndez, Chávez Rvas Departamento

Más detalles

Un nuevo algoritmo de búsqueda de sistemas de trading bursatil a corto plazo basado en GAPs

Un nuevo algoritmo de búsqueda de sistemas de trading bursatil a corto plazo basado en GAPs Un nuevo algortmo de búsqueda de sstemas de tradng bursatl a orto plazo basado en GAPs Manuel E. Fernández Garía Enrque A. de la Cal Marín Raquel Quroga Garía Dpto. de Informáta Dpto. de Informáta Dpto.

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

Cinemática del movimiento rotacional

Cinemática del movimiento rotacional Cnemátca del movmento rotaconal Poscón angular, θ Para un movmento crcular, la dstanca (longtud del arco) s, el rado r, y el ángulo están relaconados por: 180 s r > 0 para rotacón en el sentdo anthoraro

Más detalles

8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría

8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría 8 MECANICA Y FLUIDOS: Calormetría CONTENIDOS Dencones. Capacdad caloríca. Calor especíco. Equlbro térmco. Calormetría. Calorímetro de las mezclas. Marcha del calorímetro. Propagacón de Errores. OBJETIVOS

Más detalles

Lección 4. Ejercicios complementarios.

Lección 4. Ejercicios complementarios. Introduccón a la Estadístca Grado en Tursmo Leccón 4. Ejerccos complementaros. Ejercco 1 (juno 06). La nformacón relatva al mes de enero sobre los ngresos (X) y los gastos (Y), expresados en mles de euros,

Más detalles

Teoría de Sistemas y Señales

Teoría de Sistemas y Señales Teoría de Sstemas y Señales MODULACIÓN DE ONDA CONTINUA NB: El ontendo de este apunte es una traduón al Castellano de parte del Capítulo 3 de Communaton Systems by Smon Haykn, 3rd. Edton, Wley & Sons,

Más detalles

TEMA 6: INTERDEPENDENCIA COMPETENCIA

TEMA 6: INTERDEPENDENCIA COMPETENCIA TEMA 6: INTERDEPENDENCIA ESTRATEGICA Y MODELOS DE COMPETENCIA. Competena en antdades: Modelos de Cournot. La ompetena perfeta omo límte de ompetena en antdades entre gran número de empresas. Competena

Más detalles

CLAVE - Laboratorio 1: Introducción

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

Más detalles

Slide 1. Slide 2 Organización y Resumen de Datos. Slide 3. Universidad Diego Portales. Tablas de Frecuencia. Estadística I

Slide 1. Slide 2 Organización y Resumen de Datos. Slide 3. Universidad Diego Portales. Tablas de Frecuencia. Estadística I Slde 1 Unversdad Dego Portales Estadístca I Seccón II: Dstrbucones de Frecuenca y Representacón Gráfca Sgla: EST2500 Nombre Asgnatura: Estadístca I Slde 2 Organzacón y Resumen de Datos Como recordará,

Más detalles

Aprendizaje neuronal aplicado a la fusión de colecciones multilingües en CLIR

Aprendizaje neuronal aplicado a la fusión de colecciones multilingües en CLIR Aprendzaje neuronal aplado a la fusón de oleones multlngües en CLIR Mª Teresa Martín Valdva Unversdad de Jaén Av. Madrd 37, 23071 mate@ujaen.es L. Alfonso Ureña López Unversdad de Jaén Av. Madrd 37, 23071

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

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

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

ESCALAMIENTO DE 1,018 V A 10 V POR MEDIO DE UN DIVISOR RESISTIVO

ESCALAMIENTO DE 1,018 V A 10 V POR MEDIO DE UN DIVISOR RESISTIVO Smposo de Metrología 004 5 al 7 de Otubre ESCALAMIEO DE,08 A 0 PO MEDIO DE U DIISO ESISIO D Avlés, C Sánhez, G Durán y D Hernández Centro aonal de Metrología km 4,5 arretera a Los Cués, 764 El Marqués,

Más detalles

VII. Solución numérica de ecuaciones diferenciales

VII. Solución numérica de ecuaciones diferenciales VII. Solucón numérca de ecuacones derencales VII. Antecedentes Sea dv dt una ecuacón derencal de prmer orden : g c m son constantes v es una varable dependente t es una varable ndependente c g v I m Las

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

TRABAJO DE FIN DE CARRERA

TRABAJO DE FIN DE CARRERA TRABAJO DE FI DE CARRERA TITULO DEL TFC: avegaón en el sstema solar empleando asterodes omo referena TITULACIO: Engnyera Tèna Aeronàuta, espealtat Aeronavegaó AUTOR: José Lus Cha Bermejo DIRECTOR: Jord

Más detalles

Técnicas de tratamiento de señal y comunicaciones

Técnicas de tratamiento de señal y comunicaciones Esuela Téna Superor de Ingenería de Teleomunaón Máster en Ingenería de Teleomunaón Ténas de tratamento de señal y omunaones 5 Transmsón en anales on desvanementos Tx d d Rx =d / José Tomás Entrambasaguas

Más detalles

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA, AUTOMÁTICA Y FÍSICA APLICADA Prátas de Vsón Artal Práta 3 Calbraón de ámaras de vídeo 3.2 Calbraón de ámaras 3 CALIBRACIÓN

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

Manual de Prácticas. Práctica número 9 Carga y corriente eléctricas

Manual de Prácticas. Práctica número 9 Carga y corriente eléctricas Práctca número 9 Carga y corrente eléctrcas Tema Correspondente: Crcutos Eléctrcos en Corrente Drecta Nombre del Profesor: Nombre completo del alumno Frma N de brgada: Fecha de elaboracón: Grupo: Elaborado

Más detalles

Control Estadístico de las Mediciones (Aplicación a la calibración de pesas)

Control Estadístico de las Mediciones (Aplicación a la calibración de pesas) Control Estadísto de las Medones (Aplaón a la albraón de pesas) Lus Oar Beerra antago Resuen: En etrología, y en espeal en laboratoros de albraón y pruebas es portante antener bajo ontrol etrológo los

Más detalles

Desarrollo de las curvas residuo de membrana para pervaporación

Desarrollo de las curvas residuo de membrana para pervaporación Desarrollo de las urvas resduo de membrana para pervaporaón Alan Dder érez Ávla, Glora Lua Orozo Cardona esumen En el presente trabao, se presenta el desarrollo soluón del modelo para obtener los mapas

Más detalles

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

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

Más detalles

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 de curvas residuo y de permeato a sistemas batch y en continuo

Aplicación de curvas residuo y de permeato a sistemas batch y en continuo Aplcacón de curvas resduo de permeato a sstemas batch en contnuo Alan Dder érez Ávla En el presente trabajo se presentara de manera breve como obtener las ecuacones que generan las curvas de resduo, de

Más detalles

NOTA METODOLÓGICA 1. CÁLCULO DEL IDH. METODOLOGÍA ONU

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

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Estadístca descrptva. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA POBLACIÓN Y MUESTRA. VARIABLES ESTADÍSTICAS DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE UNA MUESTRA AGRUPACIÓN DE DATOS REPRESENTACIONES GRÁFICAS DE LAS MUESTRAS PRINCIPALES

Más detalles

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO

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

Más detalles

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN

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

Más detalles

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

DISEÑO SÍSMICO DE ESTRUCTURAS DE ACERO UTILIZANDO ALGORÍTMOS GENÉTICOS RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN

DISEÑO SÍSMICO DE ESTRUCTURAS DE ACERO UTILIZANDO ALGORÍTMOS GENÉTICOS RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN DISEÑO SÍSMICO DE ESTRUCTURAS DE ACERO UTILIZANDO ALGORÍTMOS GENÉTICOS Jorge H. González Cuevas 1, Edén Bojórquez Mora 1, Alfredo Reyes Salazar 1, Juan I. Velázquez Dmas 1 y Basla Quñonez Esquvel 1 RESUMEN

Más detalles

SEMANA 13. CLASE 14. MARTES 20/09/16

SEMANA 13. CLASE 14. MARTES 20/09/16 SEMAA 3. CLASE. MARTES 20/09/6. Defncones de nterés.. Estadístca descrptva. Es la parte de la Estadístca que se encarga de reunr nformacón cuanttatva concernente a ndvduos, grupos, seres de hechos, etc..2.

Más detalles

PyE_ EF1_TIPO1_

PyE_ EF1_TIPO1_ SEMESTRE 00- TIPO DURACIÓN MÁIMA.5 HORAS DICIEMBRE DE 00 NOMBRE. El índce de clardad se determnó en los celos de Morelos, para cada uno de los 365 días de un año, obtenéndose los sguentes datos. Límtes

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

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

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

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

Más detalles

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

Centro Universitario UAEM Zumpango Ingeniería en Computación. Dr. Arturo Redondo Galván 1

Centro Universitario UAEM Zumpango Ingeniería en Computación. Dr. Arturo Redondo Galván 1 Centro Unverstaro UAEM Zumpango Ingenería en Computacón 1 SEGURIDAD EN REDES UNIDAD III Crptografía y autentcacón Tema: Modos de operacón 2 OBJETIVO: Conocer e mplementar los dferentes modos de operacón

Más detalles

MATEMATICA APLICADA A LA ECONOMIA TEORIA DE LAS DECISIONES Y TEORIA DE JUEGOS

MATEMATICA APLICADA A LA ECONOMIA TEORIA DE LAS DECISIONES Y TEORIA DE JUEGOS Prof. Antono Badan MAHAVE PROFESOR EN MAT EMÁT ICA, FÍSICA Y COSMOGRAFÍA, EGRESADO DE LA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, FÍSICAS Y AGRIMENSURA DE LA UNIVER SIDAD NACIONAL DEL NORDESTE. Profesor de la Unversdad

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

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA FACULTAD DE INGENIERÍA U N A M PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Irene Patrca Valdez y Alfaro renev@unam.m Versón revsada: uno 08 T E M A S DEL CURSO. Análss Estadístco de datos muestrales.. Fundamentos de la

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

Estadísticos muéstrales

Estadísticos muéstrales Estadístcos muéstrales Hemos estudado dferentes meddas numércas correspondentes a conjuntos de datos, entre otras, estudamos la meda, la desvacón estándar etc. Ahora vamos a dstngur entre meddas numércas

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

Un estimado de intervalo o intervalo de confianza ( IC

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

Más detalles

Pontificia Universidad Católica de Chile SIMULA v1.0 Escuela de Ingeniería Centro de Minería. Ncrit = D

Pontificia Universidad Católica de Chile SIMULA v1.0 Escuela de Ingeniería Centro de Minería. Ncrit = D Ponta nversdad Católa de Chle IMLA v.0 Esuela de Ingenería Centro de Mnería I. Euaones Matemátas ()Velodad gro molno N N rt ϕ N, Velodad gro molno, rm φ, raón velodad ríta utlzada, %, (0 00) N rt, velodad

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

Espacios de Búsqueda en un Árbol Binario para Resolver Problemas de Optimización Discreta

Espacios de Búsqueda en un Árbol Binario para Resolver Problemas de Optimización Discreta Espacos de Búsueda en un Árbol Bnaro para Resolver Problemas de Optmzacón Dscreta María Elena Gómez-Torres J. Crspín Zavala-Díaz Marco Antono Cruz- Chávez 3 Insttuto Tecnológco de Zacatepec Calzada Insttuto

Más detalles

ESTADÍSTICA. x es el cociente entre la frecuencia absoluta del valor

ESTADÍSTICA. x es el cociente entre la frecuencia absoluta del valor el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 1 ESTADÍSTICA La estadístca es la cenca que permte acer estudos de grandes poblacones escogendo sólo un pequeño grupo de ndvduos, lo que aorra tempo y dnero. Poblacón

Más detalles

edigraphic.com Otras secciones de este sitio: Others sections in this web site: Contents of this number More journals Search

edigraphic.com Otras secciones de este sitio: Others sections in this web site: Contents of this number More journals Search Volumen Volume 7 Boquma Número Number Juno June 00 rtíulo: Cálulo de la nertdumbre asoada al resultado de la medón de gluosa Derehos reservados, Coprght 00: soaón Mexana de Boquíma Clína, C Otras seones

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

CAPÍTULO IV. IV.1 Correlación de los resultados experimentales

CAPÍTULO IV. IV.1 Correlación de los resultados experimentales CAPÍTULO IV IV. Correlacón de los resultados expermentales La aplcacón de modelos de solucón para correlaconar los resultados que se obtenen en los expermentos, resulta de gran mportanca para amplar la

Más detalles

Instituto Nacional de Estadísticas Chile METODOLOGÍA. Encuesta Estructural de Transporte por Carretera Año contable 2012

Instituto Nacional de Estadísticas Chile METODOLOGÍA. Encuesta Estructural de Transporte por Carretera Año contable 2012 Insttuto Naconal de Estadístcas Cle METODOLOGÍA Encuesta Estructural de Transporte por Carretera Año contable 0 Insttuto Naconal de Estadístcas 04 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE

Más detalles