División de Evaluación Social de Inversiones

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

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

Download "División de Evaluación Social de Inversiones"

Transcripción

1 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

2 INDICE 1 ANECEDENES 2 2 MEODOLOGÍA 2 Idetfcacó de beefcos 2 Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de flota 3 Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de la dotacó de choferes Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de costos por permsos de crculacó, seguros y parkg Ajustes a precos socales proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 1

3 1. Atecedetes El propósto de este documeto es establecer u procedmeto smplfcado que permta corporar los beefcos asocados a la lberacó de recursos por cocepto de dsmucó de tamaño de flota de buses e los proyectos de desarrollo de corredores co vías exclusvas para buses Metodología a. Idetfcacó de Beefcos Como parte de los beefcos socales obtedos por el desarrollo de proyectos de fraestructura de trasporte públco que aumeta la velocdad de crculacó de los buses por la costruccó e mplemetacó de vías segregadas (exclusvas), se ecuetra la lberacó de recursos por dsmucó del tamaño óptmo de flota requerdo para satsfacer la demada por vajes para u determado vel de servco. De esta forma, ua flota co meor catdad de vehículos o co ua meor tasa utara de uso puede operar y mateer el msmo vel de servco. La lberacó de recursos de bees de captal puede estmarse a través de dos formas. S se matee costate la flota de buses y éstos se usa rotatva y alteratvamete, dsmuye la tasa de utlzacó utara, la tasa de deprecacó (medda e klómetros y o e horas de uso) y por tato, aumeta la vda útl esperada del parque automotor. El tal caso, el beefco está dado por el atraso del mometo óptmo de reemplazo de los vehículos. Alteratvamete, s se dsmuye la flota, mateedo costate la tasa de utlzacó utara y la tasa de deprecacó (medda e klómetros y o e horas de uso), el beefco está dado por la lberacó de los recursos por cocepto de la veta y/o arredo de las udades lberadas. E equlbro y co plea formacó, ambas estmacoes debería ser equvaletes. Además de los ahorros de captal, debe corporarse los ahorros por dsmucó de costos de operacó de los buses sacados del servco (dsmucó de la dotacó de choferes y ahorros de permsos de crculacó, 1 Este documeto sólo mde los beefcos por ahorro de flota, omtedo los efectos drectos y secudaros del proyecto, los cuales se mde como parte del proyecto tegral (por ejemplo, el aumeto e la cogestó e las vías o exclusvas por aumeto de la crculacó de vehículos partculares que deja de usar las vías destadas sólo a buses). proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 2

4 seguros y parkg) y los des-beefcos por aumeto de la velocdad de crculacó de los buses (lubrcates, eumátcos y combustbles). No obstate, éste últmo des-beefco o será estmado e la presete oportudad, por tratarse de ua metodología smplfcada; s embargo, ello o mpde éste se cluya e las evaluacoes socales que se desarrolle y e sucesvas versoes de este documeto, s la formulacó y evaluacó de las catvas de versó así lo amerta. Asmsmo, el beefco por dsmucó de los tempos de vaje de los pasajeros por aumeto de la velocdad de crculacó está ya cludo e la evaluacó orgal del sstema de trasporte, razó por la cual se omte e el presete aálss (clurla mplcaría ua doble cotablzacó de beefcos). Por tratarse de ua smplfcacó del aálss, el presete documeto aalzará los beefcos por dsmucó de flota de buses, mateedo costate la tasa de utlzacó (e klómetros) de los vehículos y los ahorros de operacó correspodetes a choferes, permsos de crculacó, seguros y parkg. U supuesto fudametal de este aálss es que la demada se matee costate (e cada uo de los paraderos de buses) e las stuacoes co y s proyecto, razó por la cual cualquer bus que crcule a mayor velocdad por su recorrdo permte mateer costate la frecueca de paradas (vel de servco). b. Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de flota Para obteer el dferecal de tamaño de flota (e úmero de vehículos) cuado ésta dsmuye como cosecueca del proyecto, debe estmarse el tamaño de flota óptmo e las stuacoes S Proyecto (SP) y Co Proyecto (CP). El tamaño óptmo de flota (oferta de buses) e la stuacó SP se estma de la sguete maera: SP m j 1 1 f j * c sp j sp es el tamaño de flota e udades-buses e la Stuacó SP; fj es la frecueca para cada servco (buses/udad de tempo) y por tpo de bus j. A los fes de la evaluacó, se supoe que esta frecueca se matee costate; proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 3

5 c sp j es el cclo de vaje (meddo e mutos u horas) e la Stuacó SP por udad de tempo; es el servco que utlza el eje; j es el tpo de bus perteecete al servco ; Co la mplemetacó de u corredor de trasporte públco co vías segregadas (exclusvas), aumeta la velocdad de crculacó de los buses, dsmuyedo el tempo del cclo; por ello, el tamaño de flota requerdo e la Stuacó CP es: CP m j 1 1 f j * c cp j cp es el tamaño de flota e udades-buses e la Stuacó CP; fj es la frecueca para cada servco (buses/udad de tempo) y por tpo de bus j; c cp j es el cclo de vaje (meddo e mutos u horas) e la Stuacó CP por udad de tempo; c cp j < c sp j; es el servco que utlza el eje; j es el tpo de bus perteecete al servco ; La lberacó de recursos por efecto del proyecto correspode al dferecal de tamaño de flota, e udades de buses, etre las stuacoes SP y CP: SP CP es el dferecal de tamaño de flota e udades-buses (redodear al etero feror); La valoracó de este beefco se obtee de: B ( flota) p* B( flota) so los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de la flota; p es el preco socal promedo utaro; proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 4

6 es el dferecal de tamaño de flota; Bajo este efoque, los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de tamaño de flota se cotablza sólo e el prmer año de operacó del proyecto. El preco socal del bus debe obteerse a través de la observacó de los precos de mercado de los buses usados, corregdos socalmete. S ello o fuera posble, se propoe estmarlo e fucó de: ) valor promedo poderado de mercado por tpo de bus que crcula e el eje, segú atgüedad de la flota de buses; o alteratvamete a partr de, ) valor promedo poderado bus uevo, ajustado por deprecacó segú la sguete forma: PP pm da PP es el preco prvado promedo poderado de u bus actual; pm es el preco prvado promedo poderado bus uevo; da es la deprecacó acumulada, Para obteer la deprecacó acumulada, se cosdera los sguetes supuestos: ) deprecacó leal; ) el valor cal se cosdera como el preco promedo poderado de u bus uevo; ) vda útl para los buses de 12 años; v) el valor resdual a 12 años se cosdera cero. Luego, la deprecacó aual será: D ( VI VR) / VU D es la deprecacó aual; VI es el valor cal; VR es el valor resdual; VU es la vda útl; De este modo: da D* Sedo: proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 5

7 es la catdad de años de uso del vehículo; c. Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de la dotacó de choferes A partr de la estmacó del dferecal de flota etre las stuacoes CP y SP, puede obteerse el beefco por lberacó de recursos por meor dotacó de choferes e la stuacó CP. Supoedo ua tasa de choferes cotratados por bus (de acuerdo a los turos de trabajo establecdos, meddo e horas u otra udad de tempo), el beefco total por ahorro de choferes se estma como: BD( flota) ( w* * ) 1 (1 r*) BD( flota) so los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de la dotacó de choferes; w es el salaro bruto aual promedo utaro, ajustado a precos socales depededo del tpo de calfcacó de la mao de obra; es la tasa de choferes cotratados por bus; es el dferecal de tamaño de flota; r* es la tasa socal de descueto; es el horzote de evaluacó del proyecto; d. Cuatfcacó y valoracó de beefcos por dsmucó de costos por permsos de crculacó, seguros y parkg A partr de la estmacó del dferecal de flota etre las stuacoes CP y SP també puede obteerse el beefco por lberacó de recursos por meor pago de permsos de crculacó, seguros y parkg e la stuacó CP. La estmacó del beefco por ahorro de permsos de crculacó supoe que éste represeta la cotraprestacó por u servco determado (por ejemplo matemeto y coservacó de la valdad urbaa) y o u mpuesto, e cuyo caso sería ua trasfereca, por lo cual o debera cotablzarse como beefco proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 6

8 socal, excepto por la evetual dstorsó o pérdda de efceca que éste mplca e el mercado de los vehículos 2. El beefco por ahorro de permsos de crculacó se estma de la sguete forma: BC( flota) ( pc* ) 1 (1 r*) BPC( flota) so los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de pago de Permsos de Crculacó; pc es el permso de crculacó aual promedo utaro; es el dferecal de tamaño de flota; r* es la tasa socal de descueto; es el horzote de evaluacó del proyecto; El beefco por ahorro de seguros se estma de la sguete forma: BS( flota) ( s * ) 1 (1 r*) BS( flota) so los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de pago de Seguros; s es el seguro aual promedo utaro; es el dferecal de tamaño de flota; r* es la tasa socal de descueto; es el horzote de evaluacó del proyecto; El beefco por ahorro de permsos de parkg se estma de la sguete forma: BE( flota) ( e * ) 1 (1 r*) 2 A fes de la smplfcacó y dado que o se dspoe de formacó sufcete, se omtrá la estmacó de este evetual costo socal. proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 7

9 BE( flota) so los beefcos por lberacó de recursos por dsmucó de pago de Parkg; e es el parkg aual promedo utaro; es el dferecal de tamaño de flota; r* es la tasa socal de descueto; es el horzote de evaluacó del proyecto; e. Ajustes a precos socales Por últmo, e todas las alteratvas de valorzacó de beefcos los precos prvados de bees e sumos debe ser corregdos a precos socales, desagregado: ) IVA; ) Araceles; ) Preco Socal de la Dvsa y v) Preco Socal de la Mao de Obra. proyectos de corredores co vías exclusvas e trasporte urbao 8

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

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

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

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

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros . alcular el motate que obtedremos al captalzar 5. euros al 5% durate días (año cvl y comercal). Solucó: 5., euros (cvl); 5.,5 euros (comercal). 5. o ' 5,5 5,8 5,5 ' 5. 5.,5) 5,5) 5., 5.,5. alcular el

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

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

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

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

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

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

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

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

-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

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

MATEMÁTICAS FINANCIERAS

MATEMÁTICAS FINANCIERAS MAEMÁICAS FINANCIERAS Aloso ÍNDICE. INERÉS SIMPLE 4. CONCEPOS PREVIOS... 4.2 DEFINICIÓN DE INERÉS SIMPLE... 4.3 FÓRMULAS DERIVADAS... 6.4 INERPREACIÓN GRÁFICA... 8 2. INERÉS COMPUESO 9 2. DEFINICIÓN DE

Más detalles

Serie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente.

Serie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente. Sere de radete (eométrco y rtmétco) y su Relacó co el resete. Certos proyectos de versó geera fluos de efectvo que crece o dsmuye ua certa catdad costate cada período. or eemplo, los gastos de matemeto

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

UNIDAD DIDÁCTICA TERCERA: APLICACIÓN DEL CALCULO MERCANTIL Y FINANCIERO A LAS OPERACIONES BANCARIAS

UNIDAD DIDÁCTICA TERCERA: APLICACIÓN DEL CALCULO MERCANTIL Y FINANCIERO A LAS OPERACIONES BANCARIAS Coceptos (cotedos soporte) Udad de trabajo sexta: Geeraldades. Retas auales costates. Retas costates fraccoadas. Retas varables. Udad de trabajo séptma Geeraldades. mortzacó de u préstamo por el sstema

Más detalles

HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA LAS OPERACIONES FINANCIERAS

HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA LAS OPERACIONES FINANCIERAS HERRAIENTAS BÁSICAS PARA LAS OPERACIONES FINANCIERAS Dr. J. Iñak De La Peña Curso de Postgrado Especalsta e Cotabldad y aplcacó de las Normas Iteracoales de Cotabldad Facera Departameto de Ecoomía Facera

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

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

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

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

CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS

CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS Curso Preparació y Evaluació Social de Proyectos Sistema Nacioal de Iversioes Divisió de Evaluació Social de Iversioes MINISTERIO DE DESARROLLO SOCIAL

Más detalles

ASIGNATURA: MATEMATICAS FINANCIERAS

ASIGNATURA: MATEMATICAS FINANCIERAS PUNTES DOCENTES SIGNTUR: MTEMTICS FINNCIERS PROFESORES: MRIN JIMES CRLOS JVIER SRMIENTO LUIS JIME DEPRTMENTO DE CIENCIS BÁSICS VERSION: 2-20 QUÉ ES MTEMÁTICS FINNCIERS? Hace alguos años éste era u tema

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

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

Nombre DNI Junio, 2000

Nombre DNI Junio, 2000 Apelldos FI Exame ADO Nombre DNI Juo, 2000 Ua empresa preseta a su baco ua letra para su descueto por u mporte de 2.900 euros, co vecmeto a los 26 días. El baco cobra uos tereses para este tpo de operacoes

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

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

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

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

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa 2d teratoal Coferece o dustral Egeerg ad dustral Maagemet X Cogreso de geería de Orgazacó September 3-5, 28, Burgos, Spa Expectatvas del Mercado y Creacó de Valor e la Empresa elpe Ruz López 1, Cáddo Barrea

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

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,

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

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

PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TÉCNICAS PARA EL SERVICIO DE TELEFONÍA FIJA Y MÓVIL (DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE ANDALUCÍA

PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TÉCNICAS PARA EL SERVICIO DE TELEFONÍA FIJA Y MÓVIL (DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE ANDALUCÍA PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TÉCNICAS PARA EL SERVICIO DE TELEFONÍA FIJA Y MÓVIL (DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE ANDALUCÍA . INTRODUCCIÓN 2. SITUACIÓN ACTUAL 2.. Telefoía fja 2.2. Telefoía móvl 3. OBJETO

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

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

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

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

RENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL.

RENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL. Supertedeca de Admstradoras de Fodos de Pesoes CIRCULAR Nº 736 VISTOS: Las facultades que cofere la ley a esta Supertedeca, se mparte las sguetes struccoes de cumplmeto oblgatoro para todas las Admstradoras

Más detalles

Solución Práctica Evaluable 2. Oligopolio y Competencia Monopolística. 16/11/2012

Solución Práctica Evaluable 2. Oligopolio y Competencia Monopolística. 16/11/2012 Solucó Práctca Evaluable. Olgopolo y Copeteca Moopolístca. 6//0 Cosdere u olgopolo de Courot co epresas que produce u be hoogéeo. La fucó versa de deada es p ) = 0 y todas las epresas tee el so coste argal

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

Conceptos y ejemplos básicos de Programación Dinámica

Conceptos y ejemplos básicos de Programación Dinámica Coceptos y eemplos báscos de Programacó Dámca Wlso Julá Rodríguez Roas ularodrguez@hotmal.com Trabao de Grado para Optar por el Título de Matemátco Drector: Pervys Regfo Regfo Igeero Uversdad Nacoal de

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

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

Asociación Argentina de Economía Agraria RESPUESTA DE LA OFERTA DE PRODUCTOS Y DEMANDA DE INSUMOS A CAMBIOS DE PRECIOS EN LA LECHERÍA ARGENTINA 1

Asociación Argentina de Economía Agraria RESPUESTA DE LA OFERTA DE PRODUCTOS Y DEMANDA DE INSUMOS A CAMBIOS DE PRECIOS EN LA LECHERÍA ARGENTINA 1 Asocacó Argeta de Ecoomía Agrara ESPUESA E LA OEA E POUS Y EMANA E INSUMOS A CAMBIOS E PECIOS EN LA LECHEÍA AGENINA Agosto, 4 María Isabel Castga mcastg@fca.ul.edu.ar Gozalo Vargas Otto gvargaso@puc.cl

Más detalles

METODOLOGÍA DE PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE REEMPLAZO DE EQUIPOS

METODOLOGÍA DE PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE REEMPLAZO DE EQUIPOS METODOLOGÍA DE PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE REEMPLAZO DE EQUIPOS Versó Dcembre 2005 Mstero de Plafcacó Dvsó de Plafcacó, Estudos e Iversó INDICE Pága Itroduccó 5 I. Teoría sobre la cual se

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple 1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular

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

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción. TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)

Más detalles

A2.1 SUMA PRESENTE A SUMA FUTURA

A2.1 SUMA PRESENTE A SUMA FUTURA A2. APÉNDICE MATEMÁTICAS FINANCIERAS E este apédce se preseta las fórmulas tradcoales para hallar las sumas equvaletes e el tempo y ua coleccó de fórmulas para equvaleca de tasas omales y efectvas. Para

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

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES NIVERSIA E BENOS AIRES FACLTA E INGENIERÍA EPARTAMENTO E IRÁLICA Cátedra de Costruccoes dráulcas Tuberías e Sere y e Paralelo Ig. Lus E. Pérez Farrás - Novembre 003 - epartameto de dráulca Cátedra de Costruccoes

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

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II. Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra

Más detalles

ANÁLISIS DE ECONOMÍAS DE ESCALA DE LA INDUSTRIA DE TRANSPORTE AÉREO EN EUROPA

ANÁLISIS DE ECONOMÍAS DE ESCALA DE LA INDUSTRIA DE TRANSPORTE AÉREO EN EUROPA ANÁLISIS DE EONOMÍAS DE ESALA DE LA INDUSTRIA DE TRANSPORTE AÉREO EN EUROPA MANUEL ROMERO HERNÁNDEZ MROMERO@EMPRESARIALES.ULPG.ES UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN ANARIA DEPARTAMENTO DE ANÁLISIS EONÓMIO

Más detalles

EJERCICIOS SISTEMA FINANCIERO COMPUESTO

EJERCICIOS SISTEMA FINANCIERO COMPUESTO UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FAULTAD DE IENIAS EONÓMIAS Y SOIALES DEPARTAMENTO DE IENIAS ADMINISTRATIVAS ÁTEDRA: ANÁLISIS DE LA INVERSIÓN ASIGNATURA: MATEMÁTIA FINANIERA PROFESOR: MIGUEL A. OLIVEROS V. EJERIIOS

Más detalles

CÁLCULO FINANCIERO. Teoría, Ejercicios y Aplicaciones

CÁLCULO FINANCIERO. Teoría, Ejercicios y Aplicaciones 2 CÁLCULO FINANCIERO Teoría, Ejerccos y Aplcacoes 3 Uversdad de Bueos Ares Facultad de Cecas Ecoómcas Autores: Jua Ramó Garca Hervás Actuaro (UBA) Master e Ecoomía y Admstracó (ESEADE). Docete de Posgrado

Más detalles

MODELO DE TARIFICACION PARA SEGUROS DE RENTA VITALICIA

MODELO DE TARIFICACION PARA SEGUROS DE RENTA VITALICIA MODELO DE TARIFICACION PARA SEGUROS DE RENTA VITALICIA Semaro para optar al título de Igeero e Iformacó y Cotrol de Gestó Sadra Arteaga Jacobo Clauda Campos Moya Alejadra Gómez Espoza Profesora Guía: Llaa

Más detalles

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD RAFAEL URDANETA FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA QUÍMICA DERECHOS RESERVADOS

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD RAFAEL URDANETA FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA QUÍMICA DERECHOS RESERVADOS REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD RAFAEL URDANETA FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA QUÍMICA DETERMINACIÓN MEDIANTE EL ANÁLISIS REGRESIONAL DE LOS MODELOS MATEMATICOS POLINÓMICOS

Más detalles

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN Y CORRELACIONES ESPÚREAS Erick Lahura Enero, 2003

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN Y CORRELACIONES ESPÚREAS Erick Lahura Enero, 2003 8 EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura Eero, 3 DOCUMENTO DE TRABAJO 8 http://www.pucp.edu.pe/ecooma/pdf/ddd8.pdf EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura

Más detalles

EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO

EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO EVALUACION DEL AHUELLAMIENTO CON EQUIPO DE ALTO RENDIMIENTO CRISTIAN CABRERA TORRICO, Igeero Cvl APSA Ltda. (crstacabrera@apsa.cl) ROBINSON LUCERO, Igeero Cvl Laboratoro Nacoal de Valdad, robso.lucero@moptt.gov.cl

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 3: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Clases

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 3: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Clases Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 3: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Clases Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor Objetvos 1. Der el cocepto

Más detalles

2. LEYES FINANCIERAS.

2. LEYES FINANCIERAS. TEMA 1: CONCEPTOS PREVIOS 1. INTRODUCCIÓN. Se va a aalizar los itercambios fiacieros cosiderado u ambiete de certidumbre. El itercambio fiaciero supoe que u agete etrega a otro u capital (o capitales),

Más detalles

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA 4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor

Más detalles

Modelo Matemático Multiobjetivo para la Selección de una Cartera de Inversión en la Bolsa Mexicana de Valores

Modelo Matemático Multiobjetivo para la Selección de una Cartera de Inversión en la Bolsa Mexicana de Valores Modelo Matemátco Multobjetvo para la Seleccó de ua Cartera de Iversó e la Bolsa Mexcaa de Valores José Crspí Zavala-Díaz, Marco Atoo Cruz-Chavez, Jorge Ruz Vaoye 3, Martí H. Cruz-Rosales 4 Facultad de

Más detalles

SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA

SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA Nura Padlla Garrdo Departameto de Ecoomía Geeral y Estadístca Uversdad de Huelva padlla@uhu.es Flor María Guerrero

Más detalles

Elaborado por: Ing. Rubén Toyama U. 1

Elaborado por: Ing. Rubén Toyama U. 1 CONTENIDO IDENTIFICACIÓN... 2 PLANIFICACIÓN DE LOS ENCUENTROS... 2 PROGRAMA ANALITICO... 3 ORIENTACIONES METODOLÓGICAS... 8. - Itroduccó.... 8..- Objetvos Geerales.... 9 2.- Desarrollo... 9 Prmer ecuetro...

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

1. Lección 11 - Operaciones Financieras a largo plazo - Préstamos (Continuación)

1. Lección 11 - Operaciones Financieras a largo plazo - Préstamos (Continuación) Aputes: Matemáticas Fiacieras 1. Lecció 11 - Operacioes Fiacieras a largo plazo - Préstamos (Cotiuació) 1.1. Préstamo: Método de cuotas de amortizació costates E este caso se verifica A 1 = A 2 = = A =

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

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

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

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

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

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?

Más detalles

Selección de una Cartera de Inversión en la Bolsa Mexicana de Valores por Medio de un Método de Programación Lineal

Selección de una Cartera de Inversión en la Bolsa Mexicana de Valores por Medio de un Método de Programación Lineal Programacó Matemátca y Software (2009) Vol.. No. ISSN: 2007-3283 Recbdo: 0 de Juo de 2008/Aceptado: 3 de Septembre de 2008 Publcado e líea: 26 de juo de 2009 Seleccó de ua Cartera de Iversó e la Bolsa

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ARRERA: Igeería Electromecáca ASIGNATURA: DOENTES: Ig. Norberto laudo MAGGI Ig. Horaco Raúl DUARTE INGENIERÍA ELETROMEÁNIA INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ONEPTOS

Más detalles

GUÍA PRÁCTICA PARA LA VALIDACIÓN, EL CONTROL DE CALIDAD Y LA ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE UN MÉTODO DE ANÁLISIS ENOLÓGICO ALTERNATIVO

GUÍA PRÁCTICA PARA LA VALIDACIÓN, EL CONTROL DE CALIDAD Y LA ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE UN MÉTODO DE ANÁLISIS ENOLÓGICO ALTERNATIVO RESOLUCIÓN OENO 0/005 GUÍA PRÁCTICA PARA LA VALIDACIÓN, EL CONTROL DE CALIDAD Y LA ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE UN MÉTODO DE ANÁLISIS ENOLÓGICO ALTERNATIVO LA ASAMBLEA GENERAL, Vsto el artículo, párrafo

Más detalles

Tema 2: Modelos lineales de optimización con variables enteras.

Tema 2: Modelos lineales de optimización con variables enteras. Tema 2: Modelos leales de optmzacó co varables eteras. Objetvos del tema: Itroducr la programacó leal etera y los domos de aplcacó. Apreder a formular el modelo de u problema de programacó leal etera.

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

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales) ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas

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

Línea de Investigación: Fisicoquímica de Alimentos. Programa Educativo: Licenciatura en Química. Nombre de la Asignatura: Química Analítica V

Línea de Investigación: Fisicoquímica de Alimentos. Programa Educativo: Licenciatura en Química. Nombre de la Asignatura: Química Analítica V Área Académca de: Químca Líea de Ivestgacó: Fscoquímca de Almetos Programa Educatvo: Lcecatura e Químca Nombre de la Asgatura: Químca Aalítca V Tema: Represetacoes gráfcas de las relacoes propedadcocetracó

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIÓN FINANCIERA

TEMA 3.- OPERACIÓN FINANCIERA . DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN. TEMA 3.- OPEACIÓN FINANCIEA Se deomia operació fiaciera a todo itercambio o simultáeo de capitales fiacieros pactado etre dos agetes, siempre que se verifique la equivalecia,

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

(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

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar Matemátcas Aplcadas. SS. I -- I. E. S. Saba MATEMÁTIAS INANIERAS EN 1º BTO.. SS. 1. PORENTAJES 1.1 Aumetos y dsmucoes pocetuales. Ídce de vaacó 1.2 Aumetos y dsmucoes pocetuales ecadeados. Ídce de vaacó

Más detalles

Ejercicios Resueltos de Estadística: Tema 2: Descripciones bivariantes y regresión

Ejercicios Resueltos de Estadística: Tema 2: Descripciones bivariantes y regresión Eerccos Resueltos de Estadístca: Tema : Descrpcoes bvarates regresó . E u estudo de la egurdad e Hgee e el Trabao se cotrastó la cdeca del tabaqusmo e la gravedad de los accdetes laborales. Cosderado ua

Más detalles

Diseños muestrales en Inventarios Forestales Introducción... 1 Distribución de las unidades muestrales.... 3

Diseños muestrales en Inventarios Forestales Introducción... 1 Distribución de las unidades muestrales.... 3 Dseños muestrales e Ivetaros Forestales Itroduccó... Dstrbucó de las udades muestrales.... 3 Dstrbucó Aleatora... 3 Dstrbucó stemátca... 4 Dstrbucó de las UM e trasectos... 5 Estmadores para udades muestrales

Más detalles

4. ESQUELETOS Y CAMINOS OPTIMALES...

4. ESQUELETOS Y CAMINOS OPTIMALES... . INTRODUCCION.... Qué es la Ivestgacó de Operacoes... 3. I.O como apoyo a la toma de decsoes... 5.3 Problemas tpo e Ivestgacó Operatva... 7. OPTIMIZACIÓN... 9. Itroduccó... 9. Covedad... 3.3 Optmos Locales

Más detalles

Juegos finitos n-personales como juegos de negociación

Juegos finitos n-personales como juegos de negociación Juegos ftos -persoales como uegos de egocacó A.M.Mármol L.Moro V. Rubales Departameto de Ecoomía Aplcada III. Uversdad de Sevlla. Avd. Ramó Caal.. 0-Sevlla. vrubales@us.es Resume Los uegos -persoales ftos

Más detalles

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto: Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,

Más detalles

TEMA 2: CAPITALIZACIÓN SIMPLE

TEMA 2: CAPITALIZACIÓN SIMPLE Matemátcas Faceras Prof. Mª Mercedes Rojas de Graca TEMA 2: APITALIZAIÓN SIMPLE ÍNDIE 1. APITALIZAIÓN SIMPLE... 1 1.1. ONEPTO... 2 1.2. DESRIPIÓN DE LA OPERAIÓN... 2 1.3. ARATERÍSTIAS DE LA OPERAIÓN...

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