Pobreza infantil en América Latina y el Caribe

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

Download "Pobreza infantil en América Latina y el Caribe"

Transcripción

1 Pobreza fatl e Amérca Lata y el Carbe El efoque de las prvacoes múltples María Neves Rco y Eresto Espídola Advs Dvsó de Desarrollo Socal Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL) Semaro Iteracoal Medcó Multdmesoal de la Pobreza e Amérca Lata, Satago de Chle, 3 y 4 de mayo de 200, CEPAL- Nacoes Udas

2 Por qué pobreza fatl? recoger comda que las persoas tra porque ya o srve. (Beto, 3 años) que e m famla o hay de desayuar. (Ferado, 7 años)

3 Atecedetes 2003: Prmer estudo mudal de la pobreza fatl (publcado e 2005), UNICEF/LSE/U. de Brstol (Idcadores de Brstol) 2008: Estudo global sobre pobreza fatl (UNICEF): 60 países, 5 de la regó (Bolva, Brasl, Jamaca, Méxco, Ncaragua). 2008/2009: Proyecto CEPAL/UNICEF. Medcó de la pobreza fatl e Amérca Lata y el Carbe, adaptado los dcadores de Brstol a la realdad regoal e corporado la dmesó de gresos Desarrollo de strumetal que tega utldad para la oretacó de la polítca públca de maera tegral, recogedo especfcdad de la pobreza e la faca Herrameta que permta dagostcar y oretar polítca a vel local: georeferecacó.

4 El efoque Los ños y las ñas que vve e la pobreza (so los que) sufre ua prvacó de los recursos materales, esprtuales y emocoales ecesaros para sobrevvr, desarrollarse y prosperar, lo que les mpde dsfrutar sus derechos, alcazar su pleo potecal o partcpar como membros pleos y e pe de gualdad e la socedad (UNICEF, 2005a p.8). La pobreza es multdmesoal (o solo falta de acceso a bees trasables e el mercado) El desarrollo pscosocal de los ños, ñas y adolescetes, y la reproduccó tergeeracoal de la pobreza se ve afectados, uto co la prvacó materal, por el acceso a los servcos báscos y otros factores de dscrmacó y exclusó. Naturaleza e mpacto dferecal de las prvacoes e los ños

5 Medcó desde u efoque de derechos La Covecó de los Derechos del Nño se guía por cuatro prcpos báscos: el terés superor del ño; el derecho a la vda, la supervveca y el desarrollo; las opoes del ño, lo que mplca la cudadaía de los ños y los adolescetes como persoas co derechos polítcos, cvles y socales, y el prcpo de o dscrmacó, que mplca que es aceptable cualquer egacó debdo motvos de raza, perteeca étca, géero o acoaldad. Efoque geeral de derechos (cvles, polítcos, ecoómcos, socales y culturales) Uversaldad Idvsbldad Irreucabldad Progresvdad e su cumplmeto Exgbldad y ustcabldad

6 Metodología utlzada Efoque moetaro, método del greso: Costo de las ecesdades almetaras y o almetaras (pobreza absoluta) Efoque o método de las prvacoes múltples:

7 DEFINICIÓN DE INDICADORES Y UMBRALES SEVERO Y MODERADO DE PRIVACIÓN ENTRE LOS NIÑOS Nveles de Prvacó Dmesoes e Idcadores de Prvacó Moderada (o se preseta excluyedo el umbral severo) Severa / grave Udad de aálss a la que se mde y a la que se aplca el dcador Nutrcó * Relacó peso / edad Relacó talla / edad (Desutrcó global y cróca) Isufceca poderal moderada-grave o baa talla para la edad moderada grave: meos de -2 desvacoes estádar respecto del patró de refereca Isufceca poderal grave o baa talla grave: meos de -3 desvacoes estádar respecto del patró de refereca Nños de 0 a 4 años de edad Saeameto () Acceso a agua potable segú: -Orge -Sumstro -Tempo de acceso (s está dspoble) a) Orge del agua por pozo o ora c) Sumstro de agua fuera de la vveda y fuera del predo (por eemplo, ploes públcos, camoes albe u otros) a) Orge seguro del agua: fuetes aturales de agua (ríos, vertetes). b) E el caso de la dspobldad de algú dcador de tempo de acceso a la fuete de agua, 5 mutos o más Vveda. Nños y adolescetes de 0 a 7 años de edad Saeameto (2) Coexó a sstema de alcatarllado (elmacó de excretas) S coexó a alcatarllado (por eemplo, pozos egros) o acceso fuera de la vveda y predo S servco de elmacó de excretas (por eemplo, drecto al río) Vveda. Nños y adolescetes de 0 a 7 años de edad Vveda Razó de persoas por dormtoro o peza Materal del pso Materal de los muros Materal del techo Hacameto: 3 o más persoas por dormtoro/peza (excluye baño y coca), pso de terra**, materales de costruccó seguros (muros o techos de barro o materales smlares) Hacameto: 5 o más persoas por dormtoro/peza, vvedas trastoras (carpas y smlares), muros o techos fabrcados co materales de desechos Vveda. Nños y adolescetes de 0 a 7 años de edad Educacó Assteca escolar y úmero de años de estudo completados Nños y adolescetes que habedo asstdo a la escuela, hcero abadoo de ella ates de completar la eseñaza secudara Nños y adolescetes que o ha asstdo uca a la escuela Nños desde 7 u 8 años hasta 7 Iformacó Acceso a electrcdad, teeca de rado, televsó o teléfoo S acceso e la vveda a electrcdad, a teléfoo (fo o móvl), a rado/televsó, (al meos dos compoetes o dspobles) S acceso e la vveda a electrcdad, teléfoo (fo o móvl), rado/televsó (smultáeamete) Hogar. Nños y adolescetes de 0 a 7 años de edad

8 Especfcdades de la coceptualzacó e la metodología aplcada El greso (su sufceca) o es ua dmesó de las prvacoes, es ua aproxmacó dferete Icorpora la medcó de la desutrcó, dmesó ausete e las ecuestas de hogares Adapta los dcadores de Brstol a la realdad regoal: cambo de umbrales y defcó de dos umbrales por dmesó (prvacó moderada y prvacó grave) A vel acoal y subacoal, los derechos so guales para todos: el msmo umbral para zoas urbaas y rurales Tradcó de uso del método NBI e la regó e dvsbldad de los derechos: basta ua prvacó para que el ño sea pobre (o extremadamete pobre), dferete de I. de Brstol Problema: las prvacoes extremas; udades de aálss por dmesó

9 Ídce de severdad (equvalete a FGT2), cuado : Dode,, y Ídce de profuddad (brecha de pobreza: ): Ídce de recueto ( ): Formulacó geeral (Bourgugo y Charkravarty, 2003): θ α θ θ α θ θ α = = = = S m S m z x S a z x MAX a z X P ;0 ) ; ( Famla básca de ídces: ; 0 = = θ α = α = 2 α q z x S a z x S a H q m S m = = = = = = 0 0 = = = q m z x S a PG = = m w w a q w = = = S q = = = q m z x S a SI 2

10 Especfcacoes metodológcas Totally fuzzy set approach (coutos dfusos de dcadores) θ es el parámetro de elastcdad de susttucó etre las brechas de varos atrbutos: a es el factor de poderacó del atrbuto : complemeto de la o prvacó austado Doble umbral: de categorías ordales a putaes tervalares (co prvacó extrema=0) Dfereca co método NBI: Extrema pobreza defda por umbrales graves y o por catdad de prvacoes Dfereca co I. de Brstol: Severdad y profuddad o es coteo de prvacoes, so tesdad de la prvacó (poderada por úmero de prvacoes co peso a )

11 Estmacó de probabldad de desutrcó Regresó logístca para ecuestas por muestreo poletápcas (regoes, zoas urbaas/rurales). Varable depedete: desutrcó (atrbuto dcotómco, cálculo de la probabldad de ) logt ( p) = l p ( p) = α + β x + β x + β x β x k k y p = ( α + β x + β x + β x + + β ), y uso de prueba Somers D = ( c - d )/t k x k + e... 4 modelos por país: ) desutrcó global moderada-grave, 2) desutrcó global grave, 3) desutrcó cróca moderada-grave, y 4) desutrcó cróca grave. Dsttos coutos de varables predctoras sgfcatvas por modelo (dscretas y cotuas): Dspobldad de Agua Potable, Dspobldad de Alcatarllado, Combustble para cocar, Educacó de la madre, Madre actualmete trabaado, Tpo de hermao, Número de pezas para dormr, Mardo vve e la casa, Raza, Edad de la madre (años), Edad del ño e años (0-4), Número de ños meores de 5 años e el hogar

12 Resultados prcpales. Amérca Lata Amérca Lata Costa Rca (2007) Chle (2006) Uruguay (2007) Argeta (urbao) (2006) Veezuela (2007) Colomba (2008) Brasl (2007) Méxco (2006) Rep. Domcaa (2007) Ecuador (2007) Paamá (2003) Paraguay (2007) Hoduras (2007) Perú (2008) Bolva (2007) Ncaragua (2005) Guatemala (2006) El Salvador (2004) Extrema pobreza fatl Pobreza fatl a/ Amérca Lata 20.5 Costa Rca 4.4 (2007) 23.2 Chle 6.(2006) 23.9 Uruguay 6.2(2007) Argeta 28.7 (urbao) 0.0 (2006) 35.7 Veezuela 6.4 (2007) Colomba 5.6 (2008) 4.6 Brasl (2007) Méxco.0 (2006) Rep. Domcaa 7.7 (2007) 20.4 Ecuador (2007) 26.9 Paamá (2003) Paraguay 3.7 (2007) 29.2 Hoduras (2007) Perú (2008) Bolva (2007) Ncaragua (2005) Guatemala (2006) El Salvador (2004) Nños e hogares dgetes Nños e hogares pobres b/ a/ Icluye ños extremadamete pobres. b/ Icluye ños e hogares dgetes. Método de las prvacoes múltples: 32,2 mlloes de ños extremadamete pobres 80,9 mlloes de ños pobres Método del greso: 33,6 mlloes de ños e hogares dgetes 84,5 mlloes de ños e hogares pobres

13 Amérca Lata (8 países): Nños e pobreza segú las dos metodologías Extrema pobreza fatl y perteeca a hogares dgetes Pobreza fatl total y perteeca a hogares pobres Nños extremadamete pobres y e hogares dgetes Nños extremadamete pobres e hogares o dgetes Nños o extremadamete pobres e hogares dgetes Nños o extremadamete pobres e hogares o dgetes Nños pobres y e hogares pobres Nños pobres e hogares o pobres Nños o pobres e hogares pobres Nños o pobres e hogares o pobres 8.4 mlloes (0%) 9.9 mlloes (%) 28.3 mlloes (6%) 32.0 mlloes (8%) 3.8 mlloes (8%) 27.8 mlloes (7%) 52.5 mlloes (29%) 67.0 (37%)

14 Medcoes acoales: el caso de Chle (CASEN 2006) Icdeca de Pobreza fatl Nños pobres Número Porcetae (mles) Poblacó total de 0 a 7 años La extrema pobreza fatl La pobreza fatl total a/ 23.2, ,72.4 Prvacoes Graves Moderadas-graves a/ Porcetae Porcetae N (mles) Desutrcó b/ Agua potable Saeameto Vveda Educacó Iformacó prvacoes 0-5 Número acumulado de prvacoes Prvacoes moderadas-graves Prvacoes graves o más 3 o más 2 o más Número acumulado de prvacoes Brechas de pobreza fatl d/ o más Nños e hogares Isufceca de gresos Porcetae Número (mles) Pobreza por gresos e la poblacó total Idgetes c/ Pobres a/ a/ Icluye la extrema pobreza, las prvacoes graves, o la dgeca, segú correspoda. b/ Estmacoes. Presetado para el grupo total de 0 a 7 aos de edad. c/ Nños e hogares cuyo greso percápta está por debao del valor de la caasta básca de almetos. d/ Meddas como promedo de prvacoes respecto del couto de umbrales e 6 dmesoes Umb. grave Umb. moderado Umb. moderado Umb. moderado Nños e extrema pobreza Nños pobres o extremos Total ños

15 Expresó terrtoral de la pobreza fatl (Chle y Argeta, alrededor de 2000)

16 Pobreza fatl e Amérca Lata y el Carbe El efoque de las prvacoes múltples María Neves Rco y Eresto Espídola Advs Dvsó de Desarrollo Socal Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL) Semaro Iteracoal Medcó Multdmesoal de la Pobreza e Amérca Lata, Satago de Chle, 3 y 4 de mayo de 200, CEPAL- Nacoes Udas

17 Las fuetes de formacó Estmacoes moetaras Ecuestas de hogares (8) Estmacoes de pobreza fatl (Adaptacó I. Brstol) Cesos (2) Otros: DHS (3), MICS (8) Procedmeto de estmacó de la desutrcó Efoque relatvo Efoque absoluto Medcó geeral Pareo de la operacoalzacó Medcó de cada dcador o dmesó Dagóstco prcpal Mapeo y aálss geográfco de áreas / grupos pequeños Polítca públca y temas asocados Relacoado co

Pobreza infantil en América Latina y el Caribe

Pobreza infantil en América Latina y el Caribe Pobre ftl e Amérc Lt y el Crbe El efoque de ls prvcoes múltples Mrí Neves Rco y Eresto Espídol Dvsó de Desrrollo ocl. CEPAL er Ecuetro Regol de Idcdores sobre Ifc y Adolescec. INEGI-UNICEF-ER Cudd de Méxco,

Más detalles

División de Evaluación Social de Inversiones

División de Evaluación Social de Inversiones MEODOLOGÍA SIMPLIFICADA DE ESIMACIÓN DE BENEFICIOS SOCIALES POR DISMINUCIÓN DE LA FLOA DE BUSES EN PROYECOS DE CORREDORES CON VÍAS EXCLUSIVAS EN RANSPORE URBANO Dvsó de Evaluacó Socal de Iversoes 2013

Más detalles

CAPÍTULO III. METODOLOGÍA. De acuerdo con la clasificación de Amartya Sen (2001), las medidas de desigualdad se

CAPÍTULO III. METODOLOGÍA. De acuerdo con la clasificación de Amartya Sen (2001), las medidas de desigualdad se CAPÍTULO III. METODOLOGÍA III. Tpos de Medcó De acuerdo co la clasfcacó de Amartya Se (200), las meddas de desgualdad se puede catalogar e u setdo objetvo o ormatvo. E el setdo objetvo se utlza algua medda

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS

Más detalles

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Uversdad Rey Jua Carlos ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Lus Rcó Córcoles Lceso J. Rodríguez-Aragó Programa. Itroduccó. 2. Defcó de redmeto. 3. Meddas para evaluar el redmeto. 4. Programas para

Más detalles

Cuadro II.1 Valores absolutos de peso (kg) de niños y niñas < 5 años de Costa Rica, 1966. pc3. pc25 5.3 5.6 5.7 6.1 7.2 5.5 7.6 7.8 8.4 6.4 7.4 9.

Cuadro II.1 Valores absolutos de peso (kg) de niños y niñas < 5 años de Costa Rica, 1966. pc3. pc25 5.3 5.6 5.7 6.1 7.2 5.5 7.6 7.8 8.4 6.4 7.4 9. II. CRECIMIENTO FÍSICO EN CENTROAMÉRICA Y REPÚBLICA DOMINICANA: MEDIDAS ABSOLUTAS PESO Y TALLA, POR EDAD Y SEXO Y COMPARACIÓN CON EL PATRÓN CRECIMIENTO LA OMS (2005) A. Por países 1. Costa Rica E los cuadros

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA Es coocdo que ua varable aleatora Y se puede cosderar como suma de ua costate μ de ua varable aleatora ε, que represeta el error aleatoro: μ ε Este modelo se adapta be a datos de

Más detalles

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar

Más detalles

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN

Más detalles

ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES

ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES Implatacó de u Cuadro de Mado Itegral e ua empresa de Artes Gráfcas e Terrassa ÍNDICE ÍNDICE A.- INDICADORES DE LA PERSPECTIVA FINANCIERA 3 A2.- INDICADORES

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u

Más detalles

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS Mercedes Alvargozález Rodríguez - malvarg@ecoo.uov.es Uversdad de Ovedo Reservados todos los derechos. Este documeto ha sdo extraído del

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores

Más detalles

Medición de la pobreza infantil a través del método de privaciones múltiples desde el enfoque de derechos

Medición de la pobreza infantil a través del método de privaciones múltiples desde el enfoque de derechos Medición de la pobreza infantil a través del método de privaciones múltiples desde el enfoque de derechos Alianza CEPAL UNICEF/LACRO Ernesto Espíndola División de Desarrollo Social Comisión Económica para

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral ÁLISIS D DTOS CULITTIVOS José Vcés Otero va Meda Moral ero 005 . COSTRUCCIÓ D U TL D COTIGCI Para aalzar la relacó de depedeca o depedeca etre dos varables cualtatvas omales o actores, es ecesaro estudar

Más detalles

APLICACIONES DE LA MATEMÁTICA FINANCIERA EN LA TOMA DE DECISIONES

APLICACIONES DE LA MATEMÁTICA FINANCIERA EN LA TOMA DE DECISIONES Uversdad de Los Ades Facultad de Cecas Ecoómcas y Socales Escuela de Admstracó y Cotaduría Públca Departameto de Cecas Admstratvas Cátedra de Produccó y Aálss de la Iversó Asgatura: Matemátca Facera APLICACIONES

Más detalles

Gestión de operaciones

Gestión de operaciones Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

UNA PROPUESTA DE GRÁFICO DE CONTROL DIFUSO PARA EL CONTROL DEL PROCESO

UNA PROPUESTA DE GRÁFICO DE CONTROL DIFUSO PARA EL CONTROL DEL PROCESO UNA POPUESTA DE GÁFICO DE CONTOL DIFUSO PAA EL CONTOL DEL POCESO VIVIAN LOENA CHUD PANTOJA (UDV) vvalorea16@gmal.com NATHALY MATINEZ ESCOBA (UDV) atta10@gmal.com Jua Carlos Osoro Gómez (UDV) juacarosoro@yahoo.es

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 1. Es u cojuto de procedmetos que srve para orgazar y resumr datos, hacer ferecas a partr de ellos y trasmtr los resultados de maera clara, cocsa y sgfcatva? a) La estadístca b) Las matemátcas c) La ceca

Más detalles

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y

Más detalles

COMENTARIOS Y ANÁLISIS DEL FACTOR DE PRODUCTIVIDAD PROPUESTO POR OSIPTEL PARA EL PLAN DE REGULACIÓN POR PRECIOS TOPE 2004 2007

COMENTARIOS Y ANÁLISIS DEL FACTOR DE PRODUCTIVIDAD PROPUESTO POR OSIPTEL PARA EL PLAN DE REGULACIÓN POR PRECIOS TOPE 2004 2007 OMNTARIOS Y ANÁLISIS DL FATOR D PRODUTIVIDAD PROPUSTO POR OSIPTL PARA L PLAN D RGULAIÓN POR PRIOS TOP 2004 2007 APLIAIÓN D LA VARIABL M por Davd. M. Sappgto RSUMN JUTIVO ste forme preseta ua evaluacó de

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}

Más detalles

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple Ua Propuesta de Presetacó del Tema de Correlacó Smple Itroduccó Ua Coceptualzacó de la Correlacó Estadístca La Correlacó o Implca Relacó Causa-Efecto Vsualzacó Gráfca de la Correlacó U Idcador de Asocacó:

Más detalles

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso Cotrol de procesos Hstórcamete ha evolucoado e dos vertetes: Cotrol automátco de procesos (APC) empresas de produccó cotua (empresas químcas) Cotrol estadístco de procesos (SPC) e sstemas de produccó e

Más detalles

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO Nota: A partr del de julo de 200, las empresas reporta a la SBS formacó más segmetada de las tasas de terés promedo de los crédtos destados a facar

Más detalles

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula: CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS I Meddas de localzacó Auque ua dstrbucó de frecuecas es certamete muy útl para teer ua dea global del comportameto de los datos, es geeralmete ecesaro

Más detalles

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A PRIMERA PRUEBA DE TÉCICAS CUATITATIVAS III. 14-Abrl-015. Grupo A OMBRE: DI: 1. Se quere hacer u estudo sobre gasto e ropa e ua comarca dode el 41% de los habtates so mujeres. (1 puto) Se decde tomar ua

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EJERCICIO REUELTO TEMA 3. 3.1. La ampltud total de la dstrbucó de frecuecas de la tabla 1. es: A) 11; B) 1; C). Tabla 1. Estatura e cetímetros de ños de 1 meses de edad.

Más detalles

7. Muestreo con probabilidades desiguales.

7. Muestreo con probabilidades desiguales. 7. Muestreo co probabldades desguales. 7. Itroduccó. 7.. Probabldades de clusó. 7.. Pesos del dseño muestral. 7.. Alguos métodos co probabldades desguales. 7. Estmacó de la meda, proporcó total poblacoales.

Más detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua

Más detalles

GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL

GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS 2 y (2do Cuatrmestre 208) GRÁFICOS DE COTROL ) Guía o 2: El admstrador de servcos de ua ageca grade de automóvles desea estudar la catdad de tempo requerdo para efectuar u tpo

Más detalles

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores Laboratoro de Físca Prmer curso de Químca Guía práctca para la realzacó de meddas y el cálculo de errores Medda y Error Aquellas propedades de la matera que so susceptbles de ser meddas se llama magtudes;

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C Febrero 010 EAMEN MODELO C Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 6011037 FEBRERO 010 EAMEN MODELO C 1 80 5 3 8 4 1 5 6 6 7 1,0 1,47 38-40 18 35-37 36 3-34 5 9-31 46 6-8

Más detalles

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó

Más detalles

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó

Más detalles

No debe entregar los enunciados

No debe entregar los enunciados Curso 01-13 EAMEN MODELO A ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo)

Más detalles

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II)

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II) Dapotva Matemátca Facera TEMA OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II). Prétamo dcado 2. Prétamo co teree atcpado. Prétamo Alemá 3. Valor facero del prétamo. Uufructo y uda propedad Dapotva 2 Matemátca

Más detalles

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es (Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua

Más detalles

TEMA 6 MUESTREO POR CONGLOMERADOS MONOETÁPICO

TEMA 6 MUESTREO POR CONGLOMERADOS MONOETÁPICO TEA 6 UESTREO POR COGLOERADOS OOETÁPICO Cotedo 1- Defcó. Aplcacó. Seleccó de ua muestra por Coglomerados. Etapas. otacó. - uestreo mooetápco co coglomerados de gual tamaño. Estmacó de la meda, el total

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA - 1 - ÍNDICE CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Tema 1: Itroduccó a la estadístca - 1.1. Itroducc ó a la estadístca descrptva - 1.2. Nocoes báscas o 1.2.1.

Más detalles

Regresión - Correlación

Regresión - Correlación REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:

Más detalles

Pienso que las sociedades con mayores niveles de polarización

Pienso que las sociedades con mayores niveles de polarización POLARIZACIÓN Y CONFLICTO SOCIAL Eresto Cárdeas* Peso que las socedades co mayores veles de polarzacó tee más probabldades de efretar coflctos socales, tpo guerra cvl, y que ua compresó sstemátca del cocepto

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE ENCUESTAS COMPLEJAS 1

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE ENCUESTAS COMPLEJAS 1 63 ITRODUCCIÓ AL AÁLISIS DE ECUESTAS COMPLEJAS MARCELA PIZARRO BRIOES ISTITUTO ACIOAL DE ESTADÍSTICA (IE CHILE Para presetarse e el Taller Regoal del MECOVI: La Práctca del Muestreo para el Dseño de las

Más detalles

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No

Más detalles

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres.

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres. ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA Ejemplo: Se quere hacer u estudo estadístco sobre el país de orge de 40 alumos de u Colego. Poblacó: Cojuto de elemetos sobre los que se realza

Más detalles

1.2. Medidas de Concentración

1.2. Medidas de Concentración .. Meddas de Cocetracó Matlde Machado.. Meddas de Cocetracó La gra mayora de los mercados se ecuetra etre los extremos de competeca perfecta (cocetracó mma) y moopolo (cocetracó máxma). Las meddas de cocetracó

Más detalles

Introducción. Ámbito de la Estadística. Antecedentes. III Objetivos. INE. Instituto Nacional de Estadistica

Introducción. Ámbito de la Estadística. Antecedentes. III Objetivos. INE. Instituto Nacional de Estadistica Itroduccó La Estadístca de Idcadores Hosptalaros proporcoa u cojuto de dcadores báscos que stetza los recursos de persoal y de dotacó, ya sea stalada o e fucoameto, de que dspoe los establecmetos sataros

Más detalles

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética Objetvos Itroduccó a las meddas de poscó (tedeca cetral o tpsmo): Moda y Medaa Meda artmétca tca Cuartles,, decles y percetles Meddas de poscó Defcó: : refereca a u lugar específco de ua dstrbucó, epresado

Más detalles

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II Aálisis de datos e los estudios epidemiológicos II Itroducció E este capitulo cotiuamos el aálisis de los estudios epidemiológicos cetrádoos e las medidas de tedecia cetral, posició y dispersió, ídices

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2). TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores

Más detalles

Los Histogramas. Histograma simple

Los Histogramas. Histograma simple Los Hstogramas El Hstograma es ua forma de represetacó de datos que permte aalzar fáclmete el comportameto de ua poblacó, ya sea per se, o por medo de ua muestra. U Hstograma se defe como u cojuto de barras

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles

Algunas Recomendaciones para la Enseñanza de la Estadística Descriptiva o Análisis de Datos

Algunas Recomendaciones para la Enseñanza de la Estadística Descriptiva o Análisis de Datos Alguas Recomedacoes para la Eseñaza de la Estadístca Descrptva o Aálss de Datos Itroduccó Elemetos Báscos para Aplcar Estadístca Descrptva La Estadístca Descrptva o Formula Iferecas La Estadístca Descrptva

Más detalles

AGRO Examen Parcial 1

AGRO Examen Parcial 1 AGRO 5005 009 Exame Parcal Nombre: Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro las tablas de dstrbucó ormal la hoja de fórmulas provsta y la calculadora. Para

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

Análisis de Regresión y Correlación Lineal Aálss de Regresó y Correlacó Leal 2do C. 2018 Mg. Stella Fgueroa Clase Nº 14 Tpos de relacoes etre varables Exste u compoete aleatoro por lo que las predccoes tee asocado u error de predccó. Modelo determsta

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida -Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS Epermeto: I. OJETIVOS UNIVERSIDD DE TM Facultad de ecas Naturales Departameto de Físca TEORÍ DE ERRORES Idetfcar errores sstemátcos y accdetales e u proceso de medcó. ompreder los coceptos de eacttud y

Más detalles

PROBANDO GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS

PROBANDO GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS PROBADO GRADORS D UMROS ALATORIOS s mportate asegurarse de que el geerador usado produzca ua secueca sufcetemete aleatora. Para esto se somete el geerador a pruebas estadístcas. S o pasa ua prueba, podemos

Más detalles

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1 RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

MATEMÁTICAS FINANCIERAS Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS JAIRO TARAZONA MANTILLA CONSULTOR ASESOR DOCENTE FINANCIERO Y PROYECTOS

MATEMÁTICAS FINANCIERAS Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS JAIRO TARAZONA MANTILLA CONSULTOR ASESOR DOCENTE FINANCIERO Y PROYECTOS MATEMÁTICAS FINANCIERAS Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS JAIRO TARAZONA MANTILLA CONSULTOR ASESOR DOCENTE FINANCIERO Y PROYECTOS Bucaramaga, 2010 INTRODUCCIÓN El presete documeto es ua complacó de memoras de

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE) Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Fracsco Álvarez Gozález fracsco.alvarez@uca.es Bajo el térmo Estadístca Descrptva se egloba las téccas que os permtrá

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: Xmea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recooce dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO)

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO) METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO) I. Descrpcó del cálculo de los dcadores IFO CIFO La flota e operacó se medrá a través de los mecasmos IFO y CIFO, de acuerdo a lo establecdo

Más detalles

Soluciones Hoja de Ejercicios 2. Econometría I

Soluciones Hoja de Ejercicios 2. Econometría I Ecoometría I. Solucioes Hoja 2 Carlos Velasco. MEI UC3M. 2007/08 Solucioes Hoja de Ejercicios 2 Ecoometría I 1. Al pregutar el saldo Z (e miles de euros) de su cueta de ahorro cojuta a u matrimoio madrileño

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS Uverstat de les Illes Balears Col.leccó Materals Ddàctcs INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA ECONOMISTAS Joaquí Alegre Martí Magdalea Cladera Muar Palma, 00 ÍNDICE INTRODUCCIÓN: Qué es...? Qué

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE : Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS

Más detalles

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I Nombres: Apelldos:.I.: Frma: Fecha: 07/03/05 MÉTODO ETADÍTIO I EXAMEN I Prof. Gudberto Leó PARTE I: E el sguete gráfco se muestra los dagramas de caja correspodetes a los pesos de los bebés al acer segú

Más detalles

CURSO 2.004-2.005 - CONVOCATORIA:

CURSO 2.004-2.005 - CONVOCATORIA: PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD LOGSE / LOCE CURSO 4-5 - CONVOCATORIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe

Más detalles

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva. Estadístca Alguos Coceptos Itroduccó Qué es la estadístca? La estadístca, e geeral, es la ceca que trata de la recoplacó, orgazacó presetacó, aálss e terpretacó de datos umércos co e f de realzar ua toma

Más detalles

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción Parte Estadístca Descrptva Prof. María B. Ptarell PARTE - ESTADISTICA 7- Estadístca Descrptva 7. Itroduccó El campo de la estadístca tee que ver co la recoplacó, orgazacó, aálss y uso de datos para tomar

Más detalles

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA SILABUS DE CABLEADO ESTRUCTURADO I. INFORMACION GENERAL CARRERA PROFESIONAL : ELECTRONICA INDUSTRIAL MODULO PROFESIONAL : SISTEMAS DE CONTROL DE PROCESOS INDUSTRIALES Y COMUNICACIONES. UNIDAD DIDACTICA

Más detalles

Ensayos de control de calidad

Ensayos de control de calidad Esayos de cotrol de caldad Fecha: 0170619 1. lcace. Este procedmeto es aplcable e la evaluacó del desempeño del persoal que ejecuta pruebas e la Dvsó de Laboratoros de Ifraestructura de la Coordacó de

Más detalles

Supongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.

Supongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0. Comparacó de medas tomadas de a pares CONDICION Meda s --------- ---------- ------ ---------- 0.00 3.0000 0.00 3.73 3 97.00 3.0000 4 93.00.44 TOTAL 98.73.6036 Supogamos que hemos aplcado el test F y hemos

Más detalles

EVALUACIÓN ECONÓMICA.

EVALUACIÓN ECONÓMICA. EVALUACIÓN ECONÓMICA. 1. ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacó se podría defr, smplemete, como el proceso e el cual se determa el mérto, valor o sgfcaca de u proyecto. Este proceso de determacó os lleva

Más detalles

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de

Más detalles

REVISIÓN DE ALGUNOS INDICADORES PARA MEDIR LA DESIGUALDAD XAVIER MANCERO CEPAL

REVISIÓN DE ALGUNOS INDICADORES PARA MEDIR LA DESIGUALDAD XAVIER MANCERO CEPAL 375 REVISIÓN DE ALGUNOS INDICADORES PARA MEDIR LA DESIGUALDAD XAVIER MANCERO CEPAL 376 Revisió de alguos idicadores para medir desigualdad Medidas de Desigualdad Para medir el grado de desigualdad e la

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: mea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recoocer dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

CONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN

CONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN INTRODUCCIÓN CONTENIDO DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CONCEPTOS BÁSICOS POBLACIÓN VARIABLE: Cualtatvas o Categórcas y Cuattatvas (Dscretas y Cotuas) MUESTRA TAMAÑO MUESTRAL DATO DISTRIBUCIONES

Más detalles

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL ESTUDO DE OSTOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL Volume V apulo 3 forme Fal Revsó. VOLUMEN V APTULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ATULZAÓN DE LAS URVA DE OSTOS ÓPTMOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL

Más detalles

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas

Más detalles

Suficiencia de Capital y Riesgo de Crédito en Carteras de Préstamos Bancarios

Suficiencia de Capital y Riesgo de Crédito en Carteras de Préstamos Bancarios Sufceca de Captal y Resgo de Crédto e Carteras de Préstamos Bacaros U modelo de mpago que relacoa la sufceca de captal co el resgo de crédto, mde el resgo de cocetracó, y determa límtes dvduales para los

Más detalles

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO.

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO. Tema 60.Parámetros estadístcos. Calculo propedades y sgfcado Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGIFICADO.. Itroduccó. Defcó de estadístca. Estadístca descrptva y estadístca ferecal.

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados EAMEN MODELO A Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo) Calfcacó

Más detalles

Introducción a la Transformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES

Introducción a la Transformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES Itroduccó a la Trasformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES Trasformada Wavelet Curso 006 Itroduccó Para ua mejor compresó de los capítulos sguetes desarrollaremos aquí alguos coceptos matemátcos ecesaros

Más detalles

Análisis estadístico de datos muestrales

Análisis estadístico de datos muestrales Aálss estadístco de datos muestrales M. e A. Víctor D. Plla Morá Facultad de Igeería, UNAM Resume Represetacó de los datos de ua muestra: tablas de frecuecas, frecuecas relatvas y frecuecas relatvas acumuladas.

Más detalles

el curso escolar 2003-2004 ha

el curso escolar 2003-2004 ha EL FORO Y LA MOVILIDAD CAMINO AL COLE el curso escolar 2003-2004 ha estado lleo de importates ovedades para el Foro Escolar Ambietal. Este grupo de iños y iñas so ua parte crucial del Programa, como vículo

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles