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

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

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

Transcripción

1 Dseños muestrales e Ivetaros Forestales Itroduccó... Dstrbucó de las udades muestrales Dstrbucó Aleatora... 3 Dstrbucó stemátca... 4 Dstrbucó de las UM e trasectos... 5 Estmadores para udades muestrales de gual tamaño... 7 Estmadores MA tradcoales... 8 Promedo Poblacoal... 8 Total poblacoal...8 Varaza de las Medas Muestrales... 8 Error de Estmacó del Promedo...9 Error de Estmacó del Total Poblacoal...9 Error Muestral del Promedo... 9 Límtes Cofdecales... 0 Ejerccos...0 Estmadores MA Alteratvos... Promedo por ectárea... Error de estmacó del promedo por ectárea... Total Poblacoal y su error...3 Error muestral... 3 Lmtes cofdecales... 3 Ejerccos...4 Tamaño de la muestra... 5 Relacó Tamaño-Varabldad...6 Estmadores para udades muestrales de tamaño varable... 8 Ejerccos...9 Estmadores de proporcoes... Tamaño de la muestra... Estmacó de uperfce medate redes de putos...3 Estmadores para grupos de Udades...4 Estratfcacó...4 Estmadores... 5 Tamaño Muestral...6 Ejerccos...6 Itroduccó e etede aquí por Dseño Muestral, el procedmeto para seleccoar dvduos (Udades Muestrales) de ua poblacó (Udad de Ivetaro) y defr e base a ellos, dcadores de su estado (parámetros de Rodal o Varables de Estado). No se pretede agotar aquí el tema sobre dseños muestrales empleados e los vetaros forestales. u objetvo prcpal es descrbr los dseños más comues usados e los vetaros que se ejecuta co el f de tomar decsoes, e especal respecto al maejo del bosque y aprovecameto.

2 Queda, por lo tato, fuera del alcace de este documeto, los dseños que se refere a vetaros cuyo f es defr o evaluar polítcas forestales, regoales o acoales, los que por su complejdad requere de ua base estadístca y tecológca de alta especalzacó. Atededo a la defcó ates dada, es ecesaro referrse a los sguetes elemetos: Udades de Ivetaro El prmer paso al dseñar u vetaro es la dvsó del bosque e Udades de Ivetaro (UI), es decr, e las superfces boscosas báscas e que se localzará u cojuto depedete de udades muestrales, co las que se descrbrá la Udad medate ua sere de Varables de Estado estmadas. Este tema se trata e u documeto dferete (Elemetos de u Ivetaro Forestal) Udades Muestrales E la descrpcó del bosque medate muestreo, los dvduos poblacoales (o udades muestrales) o so arboles dvduales, so cojutos de árboles llamados Udades Muestrales (UM) o vulgarmete parcelas. Este tema també es tratado e u documeto dferete (Udades Muestrales) Parámetros o Varables de Estado Los datos de los arboles seleccoados e las UM que represeta estadístcamete a la UI, so procesados de maera que se obtee, dcadores del estado del bosque, llamados ordaramete Parámetros de Rodal o Varables de Estado (VE). Estos elemetos so tratados e u documeto aparte (Varables de Estado). Estmadores Cada dseño muestral, depededo de la aturaleza de las UM y de la forma e que estas se dstrbuye, tee sus propos estmadores. U estmador descrbe ua VE, que puede ser u Total Poblacoal, u Total por Hectárea, o u Valor Promedo de algú atrbuto de los árboles que tegra el bosque o UI. Los estmadores posee ua sere de propedades estadístcas que so valorzadas e forma dferete por cada dseño muestral: ea estmador de ua VE, cuyo valor real es. el proceso de estmacó muestral se repte, se obtee uevos y dferetes valores de que costtuye ua poblacó que puede llegar a coteer ftos estmadores del msmo valor. e dce que el estmador es sesgado cuado su Esperaza Matemátca, es decr, el promedo de todos los valores que costtuye la poblacó de estmadores, es gual al valor real : [ ] E El error de u estmador respecto al valor real se epresa medate el Error Cuadrátco Medo: [ ] ECM ( ) E La varabldad de u estmador se epresa, e cambo, por la Varaza: [ E[ ] V ( ) E

3 u estmador es sesgado, es decr, s es gual a [ ] gual a su varaza. E, su Error Cuadrátco Medo es E base a ua muestra aleatora de Udades Muestrales, es posble estmar la varaza de los estmadores, e cambo el ECM o es posble estmarlo, pues el valor real será sempre descoocdo. los estmadores so sesgados, al meos para los efectos práctcos, esta varaza estmada se puede emplear como epresó del error del estmador que se smbolza como y que se llama vulgarmete Error de Estmacó: Error Muestral Los estmadores basados e muestras aleatoras tede a ser sesgados y a dstrburse coforme a la Dstrbucó Normal. La codcó de sesgameto y de apromacó a la dstrbucó ormal permte usar como epresó del error del estmador, el llamado Error Muestral. El Error Muestral ( ) es la máma dfereca esperada etre el valor E real de ua VE y su valor estmado e base a ua muestra, para ua probabldad o vel de cofaza dado. Itervalo de Cofaza La Epresó ± E V ( ) se deoma el Itervalo de Cofaza del estmador y defe el rago detro del cual se ecuetra el verdadero valor co ua probabldad o vel de cofaza dado. El fudameto estadístco de los estmadores y de sus propedades está fuera del alcace de este documeto. Para ello el lector puede referrse a tetos como De Vres(986), Raj(968) o Cocra (977) Dstrbucó de las udades muestrales. Dstrbucó Aleatora Los procedmetos de estmacó de parámetros que se verá más adelate, asume que las u.m. se dstrbuye aleatoramete e el rodal. embargo, se a poddo comprobar e umerosas ocasoes que al emplear otras formas de dstrbucó, puede lograrse ua mayor efceca, y el eco de o estr aleatoredad o mpde adoptar los estmadores y sus correspodetes errores asocados a u muestreo aleatoro. La fgura muestra dos procedmetos para dstrbur udades muestrales al azar.

4 Fgura La fgura a preseta la forma más comú de localzacó, cosstete e ua aleatoredad restrgda. e geera ua red sstemátca de putos, co ua dstaca etre putos e la red gual a la dstaca míma a la que debe ubcarse los putos de muestreo e el terreo. Luego se seleccoa ua muestra aleatora de putos de la red que se materalza e terreo como cetros de parcelas. La fgura b muestra el procedmeto de localzacó aleatora estrcta. e emarca la Udad de vetaro e u sstema de coordeadas rectagulares y se seleccoa u par de coordeadas aleatoras (,y), Al emplear este procedmeto, los cetros de parcelas puede localzarse muy cercaos, cluso cocdetes, de maera que dos Udades Muestrales puede coteer los msmos árboles. La localzacó restrgda (a) evta u eveto de este tpo. La localzacó aleatora de Udades Muestrales es probablemete la forma más efcete de dstrbucó muestral, pero es la úca que puede garatzar la represetatvdad estadístca y co ello la codcó de sesgameto de los estmadores. Dstrbucó stemátca La dstrbucó llamada sstemátca cosste e dseñar ua red de parcelas dstrbudas coforme a u arreglo regular, que puede ser cuadrado, rectagular, tragular o cualquera. Luego se elge u puto (partda) aleatoro e la UI, el que se ace cocdr co cualquer puto de la red. Esta forma de dstrbucó (fgura ) geera estmacoes sesgadas debdo a la aleatoredad de la partda. embargo, e estrcto setdo estadístco, toda la red de udades costtuye u sola UM, por lo que es mposble calcular el error de los estmadores. e a propuesto varas formas de apromarse al error de estmacó, las que respode a dversos supuestos. El supuesto mas comú es el de poblacó e orde aleatoro. este supuesto fuera certo, los estmadores de error correspodetes al Muestreo Aleatoro mple (MA) so pleamete váldos au cuado la muestra se dstrbuya

5 sstemátcamete. Para las tesdades usuales de los vetaros de rodal, u sesgameto grade de los estmadores de error es muy mprobable. Por el cotraro, se a poddo comprobar que geeralmete el error de estmacó determado bajo el supuesto de muestreo aleatoro sobrestma el verdadero error muestral e ua pequeña magtud, lo que vee a costtur u factor de segurdad dado que se costruye tervalos de cofaza u poco mas amplos de lo que e realdad so. Fgura. Dstrbucó muestral sstemátca co partda aleatora E Proda el al.(997) puede verse otras formas de realzar estmacoes de parámetros y de sus errores, para dstrbucó de UM. e redes sstemátcas. Dstrbucó de las UM e trasectos Trasectos leales El procedmeto cosste e fjar ua líea que atravese el rodal de u etremo a otro. La líea de logtud L se dvde e segmetos de logtud l metros. Luego se elge ua partda al azar l 0, etre y l, dode se ubca la prmera parcelas y las restates a las dstacas l 0 +l, l 0 +l, etc. ( 5a). Este procedmeto puede dar resultados satsfactoros cuado la mayor varabldad e el rodal se da e su parte cetral.

6 Fgura 3. Dstrbucoes muestrales e trasectos leales (a) Recorrdo estructurado (b) y Rcocet (c)

7 Trasecto de Rcocet Es ua modfcacó del trasecto leal. El trasecto de Rcocet (fgura 3b) parte de u puto localzado al azar, e ua dreccó cardal fjada segú la forma del rodal. El trasecto avaza asta tocar u borde, dode rebota e u águlo cremetado e 45 grados. Debe evtarse los cruces de segmetos del trasecto. La dstaca etre parcelas se establece e la sguete forma (Lud y Tomas, 989): l ( A/ ) (0) Dode A es la superfce del rodal e ectáreas y el umero de parcelas que se dstrbuye. Las parcelas se ubca a lo largo del trasecto e la msma forma que para el trasecto leal. Trasecto e Recorrdo Estructurado Maclare y Gouldg (993) propoe ua forma de dstrbucó de parcelas e rodales pequeños (asta apro. 40 a) que llama el recorrdo estructurado(fgura 3c). Cosste e fjar u recorrdo que, co solo uo o dos quebres de dreccó, cubra al rodal uformemete y comece y cocluya e putos logístcamete favorables. Las parcelas se ubca co partda aleatora y equdstates a lo largo del recorrdo como e el trasecto de Rcocet. Al establecer el recorrdo, debe mmzarse el resgo de cocdeca etre éste y posbles estructuras aturales o costrudas, como camos, quebradas, etc. La poscó de la prmera parcela puede ser aleatora co lo que todo el cojuto de parcelas logra ua mejor represetatvdad. Estmadores para udades muestrales de gual tamaño Cuado las Udades Muestrales (UM) so todas del msmo tamaño, se emplea los estmadores de Muestreo Aleatoro mple (MA). e cosdera que las UM so del msmo tamaño cuado a cada arbol de ua UI se asga la msma probabldad de ser seleccoado e todas las UM que se localza e ella, au cuado esta probabldad puede varar de arbol e arbol. se emplea, por ejemplo, parcelas crculares, todas debe teer la msma superfce. se emplea, e cambo, parcelas de rado varable (Btterlc o MPH) todas debe teer el msmo factor K que multplca al dámetro del árbol para defr su area de seleccó, etc. Los estmadores MA se adopta també cuado se emplea UM e coglomerado, sempre que estos cluya u úmero costate de parcelas y estas sea todas del msmo tamaño. E estrctos térmos estadístcos, los estmadores MA asume que las UM se a localzado aleatoramete e la poblacó. No obstate, ellos se usa també cuado se emplea otros tpos de dstrbucó muestral, e cuyo caso o estrá certeza de sesgameto respecto a las estmacoes y a sus errores. Los estmadores MA que se verá aquí o so los msmos que se puede ecotrar e los tetos que e geeral descrbe a estos estmadores. Cuado se defe los estmadores MA se asume que el marco poblacoal es fto, es decr, que el úmero total de dvduos (o Udades Muestrales) que tegra la poblacó es coocdo y fto, N.

8 Estmadores MA tradcoales obre ua poblacó que cotee N dvduos se seleccoa de ellos e forma tal, que todas las posbles muestras de tamaño tee la msma probabldad de ser elegdas. E la práctca se logra el msmo efecto s los dvduos que tegra la muestra se seleccoa uo a uo dado a todos la msma probabldad de ser elegdos e cada oportudad. Esta seleccó puede efectuarse e dos formas: u dvduo seleccoado tee oportudad de serlo uevamete (Co Reemplazo) o o ( Reemplazo). A cada dvduo () seleccoado se le mde u atrbuto cualquera ( ) Promedo Poblacoal El valor promedo poblacoal de u atrbuto cualquera de los dvduos de ua poblacó es estmado medate el promedo artmétco del msmo atrbuto de los dvduos que tegra la muestra: N / N / Esta epresó se terpreta del sguete modo: La meda poblacoal ( / N ) es estmada sesgadamete ( )medate la meda muestral /. A este estmador se le llama també o estmador de la meda poblacoal Total poblacoal El valor total poblacoal del atrbuto es estmado medate ua muestra aleatora de tamaño del sguete modo: N N Varaza de las Medas Muestrales (o de los estmadores de la meda poblacoal E térmos puramete teórcos, la varaza de las medas muestrales puede determarse e la sguete forma, que supoe coocer el valor de todos los N dvduos que tegra la poblacó: V ( ) ( ) ( reemplazo) N σ & ( Co reemplazo) Dode es la Varaza poblacoal corregda: N ( ) /( N ) La Varaza Poblacoal descrbe la varabldad etre dvduos de la poblacó. Esta també se acostumbra a represetar medate el Coefcete de Varacó: CV() ( / )*00 N

9 Error de Estmacó del Promedo La Varaza de los estmadores de la meda poblacoal ( V ( ) ) uca es coocda eactamete pues se descooce la varaza poblacoal estmarse, també sesgadamete, medate la varaza muestral s : V( ) ) s ( N ) (. embargo, ella puede reemplazo) s ( Co reemplazo) Puesto que la meda muestral estma sesgadamete a la meda poblacoal, La Varaza estmada de este estmador es al msmo tempo u estmador sesgado del error cuadrátco medo del estmador. Por ello se le llama smplemete Error de Estmacó de la meda: ( ) / s ) ( ) N ( ) N ( ) El térmo se llama factor de correccó para muestreo s reemplazo. E la N práctca solo se emplea cuado la fraccó muestral (/N) es relevate, es decr cuado (/N) > 0.05 Error de Estmacó del Total Poblacoal El error de estmacó del total poblacoal se determa e la sguete forma: s N N ( ) N Error Muestral del Promedo e llama Error Muestral ( E ( ) )a la máma dfereca esperada etre el valor estmado y el correspodete valor poblacoal real, para u vel de cofaza dado. E muestras grades ( > 30) su valor puede determarse gracas a que e tales crcustacas, los estmadores tede a dstrburse ormalmete. El Error Muestral, etoces, se aproma al sguete valor, como se demuestra e cualquer teto de estadístca muestral dode se descrbe los sustetos teórcos del MA: E ) z Dode z α / ( α / es u múltplo del Error de Estmacó, tal, que este solo ua probabldad α que la dfereca etre y sea mayor que E ( ). Esta propedad, s embargo, o puede emplearse e la práctca, pues supoe que la muestra es grade y que la Varaza de es coocda y o solamete su estmador E la práctca esto sgfca que el valor de z α / debe ser susttudo por el valor t α /, de maera que e la práctca la epresó del error muestral es: N.

10 E( ) t α / Los valores t varía depededo del tamaño de la muestra y del Nvel de Cofaza - α.e ecuetra tabulados e la mayoría de los tetos de estadístca. El sguete es u pequeño etracto de ua tabla de valores t, tomada de Rolf y okal (969): Tabla Valores crítcos de la dstrbucó t de tudet Valor crítco de la dstrbucó de t para Grados de Lbertad (-) dferetes valores de α α El error muestral puede epresarse, també e forma relatva o %: E( ) E( ) E % Límtes Cofdecales e llama Límtes Cofdecales o Itervalo de Cofaza al rago geerado al sumar y restar al valor estmado, el Error Muestral : LC( ) ± E ( ) ± t Los Límtes Cofdecales represeta el tervalo detro del cual se ecuetra el verdadero valor poblacoal, co ua probabldad dada ( -α ) Este ua probabldad α / de u valor real que eceda el lmte superor del tervalo y la msma probabldad de que sea meor que el lmte feror del rago. Los límtes Cofdecales puede defrse també e fucó del Error Muestral %: LC ( ) ( ± E% /00) Del msmo modo se puede defr para el total poblacoal: LC ( ) ( ± E% /00) Ejerccos E la fgura 4 se ecuetre la Poblacó de Juego I que represeta u bosque de 40 ectáreas dvddo e 400 parcelas cuadradas de 000 m cada ua. El valor regstrado e cada casllero represeta el volume sumado de todos los árboles meddos e cada parcela, e décmos de m 3. α /

11 Fgura 4. eleccó aleatora de 30 UM sobre Poblacó de Juego I La Tabla preseta el resultado del muestreo, comparado co los valores poblacoales reales Parámetro Tabla Valor Poblacoal Promedo Estmador mbolo Valor ímbolo Valor 3.00 Total Varaza s 53.4 Coefcete de Varacó CV()% 59.8% cv()% Varaza de las medas Muestrales Error Muestral V( ) V ( ) % E ( ) % % (.4%).6 (9.94%)

12 Estmadores MA Alteratvos Los estmadores MA tradcoales solo ecepcoalmete puede ser empleados e Ivetaros Forestales. Las Udades Muestrales (UM) empleadas ormalmete e los Ivetaros cosste e desde putos o líeas localzadas e el bosque, desde las que se seleccoa árboles. El úmero de UM que puede localzarse e u bosque, depedete de su superfce, es fto, o determado. De maera que o este u marco poblacoal defdo, como e el MA tradcoal, dode el úmero de dvduos (UM) de la poblacó es fto N. Las UM probablístcas empleadas e los vetaros produce valores que so totales por ectárea de u atrbuto meddo e todos los árboles seleccoados e ella: a Dode, m es el úmero de árboles seleccoados e ua parcela, j es el atrbuto meddo e ua arbol seleccoado y F j es el factor de epasó, es decr, el úmero de árboles por ectárea que represeta cada arbol meddo e la parcela, que es fucó de la probabldad de seleccó que se le a asgado. Promedo por ectárea Los estmadores putuales a tee la propedad de ser estmadores putuales sesgados del total por ectárea. se localza varas () UM probablístcas, el promedo de las estmacoes putuales es ua estmacó sesgada del total poblacoal a /A: m j F j j $a a * a E la epresó ateror, a puede correspoder al valor agregado de ua varable dasométrca cualquera o al valor de la msma para ua determada clase de dámetro, clase de espece, etc. Este estmador permte, pues determar el valor de ua VE desagregada como las que tegra las Tablas de Rodal y de Esteca Error de estmacó del promedo por ectárea Ua muestra de UM probablístcas permte, gual como e el MA tradcoal, estmar la varaza de los estmadores a : Dode: a $ a s ( f ) s es la varaza muestral etre los valores a determados e cada u.m.: s ( a ( ) a) a a f es la fraccó muestral que ormalmete es rrelevate y se omte. embargo, e rodales pequeños muestreados muy tesamete su omsó puede geerar u /

13 sobredmesoameto del error de estmacó. u valor puede determarse apromadamete co la sguete epresó: f m m ( j a j )/ A Dode a j es el área de seleccó del árbol j, segú el tpo de UM empleado, y A es la superfce del rodal. Cuado se emplea parcelas covecoales, la epresó de f es más smple: f a A Ua epresó relatva (porcetual) del error de estmacó es más práctca: a s% % 00 * f a Dode s% es el coefcete de varacó de las UM: s% Total Poblacoal y su error 00 s a $ Epresoes del total poblacoal y su correspodete error de estmacó, so las sguetes: $ A * a (4) Error muestral A $ * El error muestral, es decr, la máma dfereca probable etre el valor estmado del promedo o del total y los correspodetes valores reales, para u vel de cofaza -α. E térmos relatvos (%) es el sguete: E% t * % α / Dode t es el valor tabulado de la dstrbucó de t para u vel de certdumbre α y para -grados de lbertad. Igualmete puede obteerse epresoes para el error muestral del promedo por ectárea y del total, al multplcar el valor de t por la correspodete epresó del error de estmacó Lmtes cofdecales Los lmtes cofdecales represeta el rago e que se ecuetra el valor real, co ua determada probabldad. e establece al sumar y restar el error muestral al valor (promedo o total) estmado. De esta maera se defe u rago detro del cual se ecuetra el verdadero valor poblacoal co u vel de cofaza de -α: a

14 L.C.(a) a *( ± E%/00) L.C.() $ * ( ± E%/00) Es teresate destacar que s se usa UM covecoales, los estmadores descrtos so détcos a los estmadores correspodetes al dseño muestral MA tradcoal. Las epresoes de los estmadores cláscos del MA o so aplcables, s embargo, cuado se emplea otros tpos de UM. probablístcas que o sea parcelas covecoales. Ejerccos E la Tabla 3 se preseta a modo de ejemplo, ua estmacó realzada sobre la Poblacó I Dadas las característcas de esta poblacó, se puede emplear e ella, tato los estmadores MA tradcoal, como los Alteratvos. (fgura 4). Esta poblacó represeta a u rodal de 40 a, dvddo e 400 udades (dvduos o UM), de 0, a cada uo. obre ua poblacó (UI) de este tpo es posble realzar u proceso de seleccó muestral de tpo MA tradcoal, ya que el umero de dvduos e la poblacó es fto y se ecuetra perfectamete detfcables al mometo de efectuar ua seleccó muestral aleatora. Tabla 3. Ejemplo de seleccó aleatora de 0 u.m. sobre poblacó de juego I y empleo de estmadores MA Alteratvos Volume por ectárea(a ): (00,88,60,77,4,06,59,7,59,) Parámetro ímbolo Valor Observacoes uperfce parcela, a A 0, Parcelas covecoales (sup. Fja) uperfce de la UI, a A 40 Tamaño muestral N 0 Fraccó muestral F 0,05 Promedo por ectárea $ a 7,3 f a A $a a * a Total estmado del rodal $ 509 $ A * a Varaza muestral s 73,40 Coefcete de varacó, % % 57,7 s ( a ( ) s % ( s / )*00 a) Error de estmacó a,0 Error de estmacó, % % 5,79 a $ a s ( f ) a s% % 00 * f a

15 Valor de t t / α /,6 Para α 0,05 y 9 grados de lbertad Error muestral, % E% 35,69 E% t * % α / L.C. del promedo, feror L.C.(a) 8,87 L.C.(a) a *( ± E%/00), superor 7,73 L.C. del total, feror L.C.() 375 L.C.() $ * ( ± E%/00), superor 6909 Los lmtes cofdecales presetados e el cuadro 3 ( ) dca que este sólo ua probabldad de u 5% (α0,05) que el valor real total se ecuetre fuera de los lmtes establecdos. Tamaño de la muestra E térmos estadístcos, el tamaño de la muestra depede de la varabldad etre UM, del error muestral mámo admsble y del vel de certdumbre (α) tolerado. Ua epresó smple que permte estmar el tamaño muestral es la sguete: t s% E% Esta epresó resulta al despejar e la fucó de Error muestral, asumedo que la fraccó muestral f es rrelevate. El valor de t e la epresó debe ser el que correspode al resultate, dado el vel de cofaza (-α ) adoptado. Esto ace que mucas veces sea ecesaro terar e el calculo de asta lograr la gualdad dcada resultara que, dado el tamaño de la muestra, la fraccó muestral fuese relevate, es ecesaro ajustar el valor obtedo de e la sguete forma: a ( + f ) La determacó de supoe coocda para la UI, la varabldad etre UM (s%). El mejor medo para estmar la varabldad de la Udad es recurrr a la epereca de otros vetaros realzados e stuacoes smlares. El realzar muestreos prevos o es ua buea opcó, pues la varabldad que afecta a la estmacó de s% co muestras pequeñas es muy grade. Tamaño muestral para ua superfce de refereca dferete a la de la UI Hay ocasoes e que u determado error muestral mámo es requerdo para ua certa superfce boscosa que puede ser mayor o meor que la de la UI e cuestó. Esta superfce puede correspoder, por ejemplo, a la del abastecmeto aual requerdo por las stalacoes dustrales de ua empresa (A 0 ).El tamaño muestral para ua UI de superfce A se puede apromar e la sguete forma:

16 A t s% A E% 0 Tamaño muestral para u Marco presupuestaro restrgdo A veces el factor restrctvo para dmesoar el tamaño de la muestra o es u error mámo admsble, so el presupuesto dspoble para realzar el vetaro. el prosupuesto es P, los costos fjos (dseño, capactacó, cotrol, etc) so C 0 y el costo varable por UM es c, etoces el tamaño muestral posble será: P C0 c Relacó Tamaño-Varabldad La varabldad etre UM e ua UI se epresa comúmete medate el coefcete de s varacó: s% 00 a $ cv% La varabldad depede de característcas estructurales de la UI y del tamaño de las UM que se emplea. Metras más grades so las UM meor es la varabldad. La tasa de reduccó del cv% al aumetar el tamaño de las parcelas es varable, y depede de característcas estructurales de la poblacó. Relacó Tamaño-Varabldad e u Bosque Aleatoro El llamado Bosque Aleatoro se caracterza báscamete por dos elemetos: La ubcacó de cualquer árbol e él es el resultado de u proceso aleatoro, equprobablístco e depedete. La ubcacó de u árbol es totalmete depedete de la ubcacó de cualquer otro árbol del bosque. El proceso que da orge a u bosque aleatoro se llama també proceso de Posso, porque la cueta de árboles e parcelas de superfce fja dstrbudas al azar sgue la dstrbucó de Posso: µ e µ p( )! Dode: p() es la probabldad de cotar árboles e ua parcela que posee µ árboles e promedo. Así, para u bosque que cotee N árboles por ectárea y se emplea parcelas de a ectáreas, µ a N La dmesó de cualquer atrbuto de u árbol de la poblacó es depedete de la dmesó de sus vecos, cualquera sea su promdad. Esto quere decr que la correlacó etre dmesoes de los árboles es ula, depedete de su dstacameto. E Proda et al(997) de demuestra que para u bosque aleatoro, el producto del tamaño de ua parcela por su varabldad es costate: C% a C% a cte. j j Esta relacó permte coocer para u bosque aleatoro, el coefcete de varacó que se dará para u determado tamaño de parcela (a ) s se cooce el C% asocado a parcelas de u tamaño a j.: % a j % C C j a 0.5

17 Por ejemplo, s empleado parcelas de 500 m el coefcete de varacó es 5%, para parcelas de 000m este será: 500 C % 5 7.7% 000 Relacó tamaño-varabldad para cualquer bosque La epresó ateror puede formularse també del sguete modo: C% (C%j*ajk)a -k -k ba Dode: b es ua costate determada por el producto de cualquer tamaño de parcela por su correspodete coefcete de varacó y k es u epoete que vale 0.5 para u bosque aleatoro Numerosos estudos a permtdo observar ua clara relacó etre el coefcete k y la estructura de los bosques. Bosques omogéeos, como so las platacoes posee valores k mayores que 0.5, metras que los bosques de estructura rregular como so la geeraldad de los bosques aturales, tee valores meores que 0.5 Es posble desarrollar modelos de varabldad para bosques co dferetes estructuras empleado ua trasformacó logarítmca de la fucó que relacoa u tamaño de parcela co su coefcete de varacó: L(C%) b +kl(a) Esta relacó se puede tomar como u modelo leal, dode l(c%) es la varable depedete, l(a) la varable depedete y b y k coefcetes, cuyos valores puede determarse medate Mímos Cuadrados Ordaros. Para determar el valor k de u bosque se ecesta formacó epermetal cosstete e los C% correspodetes a dferetes tamaños de parcelas, como los valores que se muestra e la tabla sguete (Proda et al,997): a, a C% Al ajustar los datos al modelo medate mímos cuadrados, se obtee los valores de b3.45 y k El modelo que relacoa los coefcetes de varacó co los tamaños de parcelas para este bosque sería el sguete: % a j % C C j a E la Tabla 3 se compara los C% reales co los estmados medate el modelo ajustado para el msmo bosque y co los estmados para u bosque aleatoro, supoedo coocdo el C% correspodete a parcelas de a.04: Tabla 3 Tamaño de C% estmado parcelas: a, a C% real K0.5(b. K 0.30 aleatoro)

18 Estmadores para udades muestrales de tamaño varable e a dcado que la codcó básca para que las estmacoes realzadas medate muestreo e ua Udad de Ivetaro sea sesgadas y co error de estmacó coocdo es que las Udades Muestrales sea todas de gual tamaño. E alguas ocasoes, s embargo, las UM localzadas e ua UI resulta de tamaños desguales: Muestreo co parcelas de borde, trucadas (fgura 5a) Muestreo co fajas de logtud varable (fgura 5b) Muestreo co líeas de parcelas de logtud varable (fgura 5c) Muestreo co parcelas elíptcas de rado costate e la pedete, luego de superfce varable al proyectarse sobre el plao orzotal. Fgura 5 Cuado las parcelas meddas e u rodal resulta de dmesó varable, por cualquer causa, e lugar de los estmadores MA debe emplearse los llamados Estmadores de Razó de Medas (ERM). mbología : : Número de UM. Localzadas aleatoramete e el rodal Valor agregado de u atrbuto cualquera (área basal, volume,...) de todos los árboles meddos e la UM., s epadr a valores por ectárea. m j j a : : a : puede també correspoder a la suma de para todos los árboles perteecetes a ua clase cualquera k, e caso de crearse tablas de dstrbucó de los parámetros (tablas de rodal y de esteca). Etoces, podría ser el valor agregado del atrbuto meddo e todos los árboles perteecetes a ua determada clase de espece y de dámetro k: superfce de la UM., e ectáreas Promedo artmétco de los valores Promedo artmétco de la superfce de las parcelas a

19 La smbología empleada para descrbr los estmadores es la msma que para el caso de UM de tamaño costate. Total por ectárea: Total poblacoal: Error de estmacó del promedo: a $ $a a $ A * a $ a a a $ ( f ) ( + ) ( ) a a La fraccó muestral f puede apromarse como e el MA Alteratvo: f. Normalmete se asume gual a 0, pues e la práctca su valor es geeralmete muy pequeño Los restates estmadores (, %, E, E, E% y lmtes cofdecales) se determa a e la msma forma que e el MA Alteratvo: A a a % 00* a A * a E( a ) t α / a E( ) A E( a) E% α / t * % L.C.(a) a *( ± E%/00) L.C.() $ * ( ± E%/00) Ejerccos La Tabla4 preseta la Poblacó de Juego II. e trata de u rodal de 40 a que se a dvddo e 40 frajas de u aco gual a 3.3 m y logtud varable Tabla 4.- Rodal de 40 a dvddo e 40 fajas de logtud varable N Faja N uperf. Volume Faja N uperf. Volume a(z) m 3 y 5457 (y) a(z) m 3 (y) N * z 40

20 * * * * Total * * * * * N z N y N yz Z 00. Y σ z σ y z y r yz Ejemplo La Tabla 5 muestra u ejemplo de estmacó co ERM sobre Poblacó II (Tabla 4). Esta poblacó, presetada e forma de tabla, correspode a u rodal de forma rregular, dvddo e fajas de aco costate y logtud varable. Cada faja es cosderada como u dvduo, y para los efectos del muestreo, como ua UM. Los dvduos marcados co astersco e la columa el so los que tegra la muestra aleatora de tamaño 0. Tabla 5. Resultados de u muestreo co ERM sobre poblacó II Parámetro ímbolo Fucó Valor Promedo por a $ a 53,6 Total $ 644,5 Error de estmacó a $ (*) 9,9 Error de estmacó, % %,49 Error muestral, % E% (**) 8, L.C. (prom./a) 0,3-97,0 L.C.(Total) (*) Dado que e este caso partcular, tato N como so coocdos, la Fraccó muestral f correspode al cuocete /N

21 (**) El valor de t para 0 y α0,05 es,6 Es mportate acer alguas aclaracoes respecto a los estmadores ERM aplcados a vetaros:. be estos estmadores so por prcpo sesgados, este sesgo práctcamete desaparece e muestras grades. Cuado las UM so de tamaño costate, los estmadores MA Alteratvos y los estmadores ERM so guales. 3. Este estmadores semejates a los ERM, llamados estmadores de meda de razoes (EMR). Ellos, a dfereca de lo ERM o tede a ser sesgados al aumetar el tamaño de la muestra, por lo que su empleo es correcto. Mucas veces ellos se emplea coscetemete, cuado UM de tamaño varable se epade a valores por ectárea, dvdedo el valor agregado de la parcela ( ) por la superfce de la UM e ectáreas y aplcado estmadores MA Alteratvos sobre los valores dvduales epaddos a totales por ectárea. Dada la mportaca que tee los Estmacoes de Razó y de Regresó, este tema cotua e el documeto Estmadores de Razó y de Regresó. Estmadores de proporcoes Los estmadores de proporcoes se emplea e vetaros forestales para descrbr el estado del bosque e base a varables que puede tomar solo dos valores posbles, como preseca o auseca de u determado atrbuto e los dvduos, como espece, efermedades, defectos, etc. e puede dar mucos ejemplos de varables de este tpo cuya descrpcó puede ser mportate e vetaros co propóstos múltples. El sguete ejemplo muestra cómo puede emplearse los estmadores de proporcó. e trata de la regeeracó de ua determada espece, observada e 0 parcelas de muestreo localzadas aleatoramete e ua UI de 40 ectáreas. Valores o 0 regstrados para cada parcela dca preseca o auseca de dca espece, s cosderar su abudaca. Los sguetes valores muestra el resultado de la regeeracó observada e las 0 parcelas: ( 0, 0,, 0,,, 0, 0,, 0,,, 0,, 0, 0,, 0, 0, 0 ) k 8 es el úmero de parcelas co preseca de regeeracó de la espece k, y 0 el umero total de parcelas. p k k / 8/0 0.4 es a la proporcó de parcelas co preseca de regeeracó de la espece e cuestó. E ua poblacó tegrada por N dvduos, de los cuales N k preseta el atrbuto k, se dce que la proporcó de dvduos e la poblacó que preseta el atrbuto k es: P k N k /N Puede demostrarse fáclmete que la proporcó p k basada e ua muestra aleatora, es u estmador sesgado de la proporcó poblacoal P k. La proporcó muestr Puede observarse que p k correspode també a la meda artmétca de la varable. Así també, la varaza muestral de es:

22 s ( ) ( ) / / 0.53 El coefcete de varacó de es el sguete: s s % 00 6% Uo de los coveetes de los estmadores de proporcoes es su alta varabldad, especalmete cuado se trata de atrbutos escasamete represetados Coforme a los estmadores MA, y puesto que p k es estmador sesgado de P k, el error de estmacó de la meda es, gualmete el error de estmacó de la proporcó p k. Asumedo que la fraccó muestral f es rrelevate, se tee El error de estmacó de p k e % es el sguete: %00*( p /p k ) 8. % Puesto que el área de la UI poblada co la espece k es A k A*P k, ua estmacó MA de A k es la sguete: A k A pk 40*0.4 6 a De acuerdo a la forma e que se propaga los errores, el error de estmacó de la superfce poblada por la espece k es: k k A A A p p * k 40 la muestra () es sufcetemete grade (p y q so mayores que 5), el error muestral de la proporcó p k para u vel de certdumbre α es, segú De Vres(986), el sguete: E t α * /( ) 0.45 ; E 00 ( E p / p ) 6. p / k p + k a % k k los lmtes cofdecales para la proporcó p y para la superfce estmada e base a ella, so los sguetes: L.C.(p k ) p k* ( ± E%/00) ( ) ; L.C.(A k ) A k* ( ± E%/00) ( ) a. Tamaño de la muestra Ua epresó del error de estmacó de la proporcó e % es el sguete: p p p % p p( ) k el error que afecta a la proporcó p k ecedera las epectatvas, sería precso tesfcar la muestra. De esta msma epresó puede dervarse u estmador del tamaño muestra. Para u error mámo admsble p ma% (Ej: 5%), el requerdo es:

23 0000( p) p( ma %) p 600 Estmacó de uperfce medate redes de putos Uo de los empleos más corretes de los estmadores de proporcoes es para estmar la superfces de dferetes Clases de Uso del suelo sobre Imágees de Percepcó Remota (IPR). El procedmeto cosste e dstrbur ua red aleatora de putos sobre ua IPR cuya area total es A ectáreas. El área correspodete a ua clase de uso k, detro de A es A k y su proporcó es P k A k /A. se dstrbuye putos al azar sobre la IPR detro del area A y se cueta los putos ubcados detro de la clase de uso k ( k ), la proporcó p k k / es u estmador sesgado de P k, por lo tato u estmador sesgado del area A k y su correspodete error de estmacó so: p A A k p k A k A pk Estmacó co red sstemátca de putos p( p) A E lugar de emplear ua catdad de putos dstrbudos aleatoramete sobre la IPR, puede emplearse ua red de putos dstrbudos sstemátcamete. las Clases de Uso tede a dstrburse aleatoramete e el área A, o ay grades vetajas al emplear ua red sstemátca, pues el error que afectaría etoces a la proporcó estmada es el msmo que afecta a las estmacoes basadas e putos aleatoros. E cambo, s las clases de uso tede a cocetrarse detro de A e subáreas de formas regulares, la red sstemátca estma co errores más pequeños. La regulardad del área de ua determada Clase de Uso k se mde y epresa medate el llamado Cuocete permetral C k : Dode: C k Per Per k 0 pk Perk πa Per k es el perímetro total de los elemetos que costtuye la Clase de Uso k Per 0 es el perímetro correspodete a u círculo de área A k La sguete escala (Fgura 6) permte formarse ua dea de los valores C k asocados co elemetos co dferetes grados de regulardad: k Fgura 6

24 El error de estmacó % para ua red sstemátca se determa e la sguete forma: Ejercco: p % Ck k obre ua área A a se dstrbuye 300 putos al azar y se cueta 70 putos e ua clase de uso k. El área estmada para k es A k (60/300)* a. El error de estmacó (%) de A k es p 0.8 p % % p( ) los msmos 300 putos se ubera dstrbudo e red sstemátca cuadrada y se ubese cotado los msmos 60 putos e la Clase de Uso k, el error de estmacó de la superfce de dca clase, asumedo que su cuocete permetral es C k 3, sería: p % 50.84*3 0.5 * % Estmadores para grupos de Udades E mucas ocasoes ay terés e agrupar los resultados obtedos para UI dvduales co el f de crear estmacoes de totales o totales por ectárea (o tablas de rodal y de esteca) para grupos de UI cuyo error de estmacó sea també coocdo. També es frecuete que UI eterogéeas de subdvda e sub udades o estratos, de maera que el error de estmacó se reduzca al ser la varabldad detro de los estratos meor que la varabldad e toda la UI. E ambos casos se emplea los estmadores del dseño muestral llamado Muestreo Estratfcado Estratfcacó Estratfcar es dvdr ua poblacó (bosque) e subpoblacoes (o estratos) tegrados por dvduos semejates, de maera que la varabldad detro de ellos sea reducda. La clasfcacó e estratos se basa e geeral e mágees de percepcó remota. La asgacó a estratos puede acerse por delmtacó o medate clasfcacó de putos dstrbudos e ua red sstemátca. Fgura 7

25 La fgura 7 muestra los dos procedmetos de estratfcacó. Ambos procedmetos tee vetajas y desvetajas. Los estratos delmtados tee sempre ua dmesó (superfce) que se asume eacta, pero la varacó detro de ellos es, e mucos casos, mayor. Esto ocurre, por ejemplo, e Clases de uso afectadas por ua alta fragmetacó, y dode se establece ua superfce míma delmtable que da orge a slotes de otras clases detro de ua Clase de Uso delmtada. Los estratos resultates de ua clasfcacó putual puede ser bastate más omogéeos, pero o se cooce su magtud eacta, debedo emplearse dseños muestrales e fases. Además, los estratos o tee ua localzacó geográfca precsa, lo que dfculta la localzacó e terreo de los putos elegdos como parcelas de terreo. Estmadores mbología Para cada udad co superfce A de las L UI que se agrupa o de los L estratos e que se subdvde ua UI, se a estmado el total $ para el atrbuto de terés. y su correspodete error de estmacó. e asume que ambas estmacoes se a $ efectuado depedetemete para cada rodal y e forma sesgada, es decr, s errores sstemátcos de magtud sgfcatva. El tamaño muestral total correspode a la suma de los tamaños muestrales () empleados e las L UI. E cada UI la estmacó puede basarse e u dseño muestral dferete. Total de grupo El total del atrbuto para todas las udades que tegra el grupo( UI o estratos) y su correspodete error de estmacó so los sguetes: Promedo por ectárea $ $ T L L $ $ ; T El promedo por ectárea y su correspodete error de estmacó so los sguetes: Error Muestral a $ T $ T ; A T a $ T L $ T ; AT A A El error muestral se calcula como e los casos aterores, asumedo ua apromacó ormal para los estmadores globales: ( ) ( ) L E T E T t α / ; E% 00 T Los grados de lbertad que determa el valor de t so apromadamete gual a -L, L dode. T T

26 Tamaño Muestral Partedo de la sguete epresó del Error Muestral es posble estmar el tamaño de la muestra e el Muestreo Estratfcado: L L s P t P t t E Dode: P es la proporcó del estrato, es decr, A /A T. s es la varaza etre udades del estrato, e valores absolutos Ates de estmar, es ecesaro especfcar el crtero que se empleará para dstrbur ua muestra global de tamaño e los L estratos. Los crteros de dstrbucó más empleados so los sguetes: a) Dstrbucó proporcoal a la superfce de los estratos:. P La epresó propa del Error Muestral es, etoces: L P s P t E..de la que se obtee la epresó para estmar : L Em P s t b) Dstrbucó óptma, es decr, la que permte estmar co el mímo error, dado u : L c s N c s N / / Reemplazado e la epresó geeral del error muestral y despejado, para costos costates e todos los estratos, resulta: ) ( L Em P s t Tamaño muestral para u presupuesto fjo Para u presupuesto P, co costo fjo (Dseño + capactacó + cotrol + procesameto) C 0 y costo varable por parcela y por estrato c se tee: + L c C P 0 Para ua dstrbucó proporcoal al tamaño de los estratos, resulta: + L L P c C C P c C C 0 0 Ejerccos La fgura 8 preseta la Poblacó de Juego I que se a dvddo e tres estratos

27 Fgura 8 E cada estrato se a seleccoado parcelas aleatoramete, co el resultado que se muestra e la Tabla 8 Tabla 8 Estrato Volume por parcela, m 3 /a La Tabla 9 preseta los estmadores co y s estratfcacó Tabla 9 Pará- Estmacó s Estmacó co estratfcaco metro estratfcacó Estrato 3 Total N P a

28 s s% tot a % L t α / E(tot) E% Estmacó de tamaño muestral para u error mámo admsble El error muestral resultate fue de.94%. upoedo que el mámo admsble es 8%, Cuál debería ser el tamaño muestral? a) Para ua dstrbucó de las UM proporcoal al tamaño de los estratos: t L P s Em El valor de t, para u c.95 y asumedo que la muestra crecerá a u 50 sería.0 El error mámo se epresa e los msmos térmos que la varabldad por estrato, es decr, e m 3 /a: Em0.08* E el sguete cuadro se calcula el resto de los elemetos ecesaros para calcular : Estrato P s P s P s uma (suma)^ Luego, para ua dstrbucó proporcoal: y para ua dstrbucó óptma: COCHRAN, W.G amplg tecques. Jo Wley ad os. N.Y. 48 p.. DE VRIE, P amplg teory for Forest Ivetory. A teac Yourself course. prger Velag Berlí-Hedelburg. 399 p. 3. HUCH, B.; MILLER, CHARLE J.; BEER, THOMA W. 98 Forest Mesurato 3ª Ed. Jo Wley & os, 40 p. 4. Husc, B., Beers, T.W. y Kersaw, J.A, 003. Foresta Mesurato, 4ª Edcó. Jo Wley & os, Ic. 443 p 5. LANLY, J.P. 98. Mual of Forest Ivetory Wt specal referece to med tropcal Forests. FAO Forestry Paper 7, 00 p.

29 6. LOETCH, F. Ad K.E. HALLER Forest Ivetory. Vol. I BLV-Müce Basel, We. 436 p. 7. LOETCH, F., ZÖHRER, F. Ad K.E. HALLER Forest Ivetory Volume. BLV Verlaggesellscaft Muce. 469 p. 8. PETER, R.; M. JOBET y. AGUIRRE Compedo de tablas aulares para el maejo de platacoes de po sge. Isttuto Forestal, Maual Nº 4, 40 p. 9. PHILIP, M Measurg Trees a Forests. CAB Iteratoal. 30 p. 0. PRODAN, M.; 968. Forest Bometrcs Pergamo Press Bayersc Ladwrts-Cafts Verlag Gmb, 447 p.. PRODAN, M.; PETER, R.; CO, F. Y REAL, P Mesura Forestal. GTZ-IICA. Costa Rca. 586 p.. RAJ, D amplg Teory. Mc Graw-Hll, N CHREUDER, MT.; GREGOIRE, T.G. Y WOOD, G.B amplg metods for Multresource Forest Ivetory. Jo Wley & os. Ic. 433 p. 4. VANCLAY, J Modellg growt a yeld: Applcatos to med Tropcal Forest. CAB Iteratoal. 5. Va Laar, Atoe y Akca, Alparsla Forest Mesurato. Cuvller Verlag, Goettge, Alemaa (48 p). IBN: ZOEHRER, F Forstvetur. E Letfade für tudum ud Pras. Verlag Paul Parey. Hamburg. Berlí, 07 p.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

-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

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS. Antonio Morillas 1

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS. Antonio Morillas 1 MUESTREO E POBLACIOES FIITAS Atoo Morllas Coceptos estadístcos báscos Etapas e el muestreo 3 Tpos de error 4 Métodos de muestreo 5 Tamaño de la muestra e fereca 6 Muestreo e poblacoes ftas 6. Muestreo

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

(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

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

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

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

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

7.1. Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo aleatorio de conglomerados. 7.4 Estimación del tamaño poblacional.

7.1. Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo aleatorio de conglomerados. 7.4 Estimación del tamaño poblacional. 7 ELEMETOS DE MUESTREO COTEIDOS: OBJETIVOS: 7.. Muestreo aleatoro smple. 7. Muestreo aleatoro estratfcado. 7.3 Muestreo aleatoro de coglomerados. 7.4 Estmacó del tamaño poblacoal. Determar el dseño de

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

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

CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS

CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS Beatrz Marró Uversdad Nacoal del Sur, beatrz.marro@us.edu.ar Resume: El objetvo de este trabajo es geeralzar

Más detalles

6.2.- Funciones cóncavas y convexas

6.2.- Funciones cóncavas y convexas C APÍTULO 6 PROGRAMACIÓN NO LINEAL 6..- Itroduccó a la Programacó No Leal E este tema vamos a cosderar la optmzacó de prolemas que o cumple las codcoes de lealdad, e e la fucó ojetvo, e e las restrccoes.

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

Guía para la Presentación de Resultados en Laboratorios Docentes

Guía para la Presentación de Resultados en Laboratorios Docentes Guía para la Presetacó de Resultados e Laboratoros Docetes Prof. Norge Cruz Herádez Departameto de Físca Aplcada I Escuela Poltécca Superor Uversdad de Sevlla Curso 0-03 6 de octubre de 0 I Itroduccó Las

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

CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO EXCEL

CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO EXCEL CURSO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS CON LA HOJA DE CÁLCULO ECEL D. Fracsco Parra Rodríguez. Jefe de Servco de Estadístcas Ecoómcas y Socodemográfcas. Isttuto Cátabro de Estadístca. Dª.

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

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

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1)

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1) III. Gráfcos de Cotrol por Varables () III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES () INTRODUCCIÓN E cualquer proceso productvo resulta coveete coocer e todo mometo hasta qué puto uestros productos cumple co

Más detalles

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún:

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún: A. Morllas - p. - MUESTREO E POBLACIOES FIITAS () Dos aspectos báscos de la fereca estadístca, o vstos aú: Proceso de seleccó de la muestra Métodos de muestreo Tamaño adecuado e poblacoes ftas Fabldad

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

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

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

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C Los axomas de la probabldad obabldad El prmer paso para descrbr la certdumbre es cosderar el cojuto de posbles resultados obtedos a partr de u expermeto aleatoro. Este cojuto es llamado espaco muestral

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

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 011-01 1.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

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

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

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,

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

Introducción a la Programación Lineal

Introducción a la Programación Lineal Itroduccó a la Programacó Leal Clauda Llaa Daza Garzó cldaza@uversa.et.co Trabajo de Grado para Optar por el Título de Matemátco Drector: Pervys Rego Rego Igeero Uversdad Nacoal de Colomba Fudacó Uverstara

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 00-0 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

INTRODUCCION A LA GEOESTADISTICA

INTRODUCCION A LA GEOESTADISTICA INTRODUION A LA GEOESTADISTIA 7 3' W MAR ARIBE Boca de la Barra 3 larí 8 6 4 Grade R Sevlla 8 6 R Aracataca 45' N 4 R Fudaco Teoría y Aplcacó UNIVERSIDAD NAIONAL DE OLOMBIA Sede Bogotá Facultad de ecas

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

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

TEXTO DE PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEXTO DE PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA UNIVERIDAD NACIONAL DEL CALLAO VICERECTORADO DE INVETIGACIÓN FACULTAD DE CIENCIA ECONÓMICA TETO DE PROBLEMA DE INFERENCIA ETADÍTICA AUTOR: JUAN FRANCICO BAZÁN BACA (Resolucó Rectoral 940-0-R del -9-) 0-09-

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

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

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

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

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

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos 4. SEGUNDO MÓDULO 4. Resume de Datos E estadístca descrptva, a partr de u cojuto de datos, se busca ecotrar resumes secllos, que permta vsualzar las característcas esecales de éstos. E ua expereca, u dato

Más detalles

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA : Es la ceca que estuda la terpretacó de datos umércos. a) Proceso estadístco : Es aquél que a partr de uos datos umércos, obteemos

Más detalles

Estimación de Parámetros. Estimación Puntual. Universidad Técnica Federico Santa María. Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros.

Estimación de Parámetros. Estimación Puntual. Universidad Técnica Federico Santa María. Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros. Uversdad Técca Federco ata María Estmacó de Parámetros Capítulo 7 Estmacó de Parámetros Estadístca Computacoal II emestre 007 Prof. Carlos Valle Pága : www.f.utfsm.cl/~cvalle e-mal : cvalle@f.utfsm.cl

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

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó

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

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

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

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

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

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

CIRO MARTINEZ BENCARDINO

CIRO MARTINEZ BENCARDINO CIRO MARTINEZ BENCARDINO Nacdo e Covecó (Norte de Satader - Colomba). Ecoomsta de la Uversdad Jorge Tadeo Lozao de Bogotá, D.C. Bo-estadístca (Uversdad de los Ades, Bogotá, D.C.). Téccas Estadístcas (CIENES-Satago

Más detalles

Modelos de Regresión Simple

Modelos de Regresión Simple 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

Simulación de sistemas discretos

Simulación de sistemas discretos Smulacó de sstemas dscretos Novembre de 006 Álvaro García Sáchez Mguel Ortega Mer Smulacó de sstemas dscretos. Presetacó... 4.. Itroduccó... 4.. Sstemas, modelos y smulacó... 4.3. Necesdad de la smulacó...

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

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

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

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

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

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

Análisis de Regresión y Correlación Lineal Aálss de Regresó y Correlacó Leal Dr. Pastore, Jua Igaco Profesor Adjuto. Aálss de Regresó y Correlacó Leal Hasta ahora hemos cetrado uestra atecó prcpalmete e ua sola varable de respuesta umérca o e seres

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

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas. Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra

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

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI RITMETIC Defcó: Es la suma de todos los datos de ua sere dvdda por su úmero Cálculo:

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

LECCIONES DE ESTADÍSTICA

LECCIONES DE ESTADÍSTICA LECCIONES DE ESTADÍSTICA Estos aputes fuero realzados para mpartr el curso de Métodos Estadístcos y umércos e el I.E.S. A Xuquera I de Potevedra. Es posble que tega algú error de trascrpcó, por lo que

Más detalles

Análisis de Regresión

Análisis de Regresión Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o

Más detalles

EXPRESIÓN DE INCERTIDUMBRE EN LA CALIBRACIÓN DE EQUIPOS DE MEDICIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA

EXPRESIÓN DE INCERTIDUMBRE EN LA CALIBRACIÓN DE EQUIPOS DE MEDICIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA Ig. Álvaro Zpaqrá Traa Ig. Gerardo Porras Reda Laboratoro de Poteca y Eergía Spertedeca de Idstra y Comerco 0. INTRODUCCIÓN Cado se expresa el resltado de medcó e a magtd, es coveete y a veces oblgatoro,

Más detalles

Introducción a la simulación de sistemas discretos

Introducción a la simulación de sistemas discretos Itroduccó a la smulacó de sstemas dscretos Novembre de 6 Álvaro García Sáchez Mguel Ortega Mer Itroduccó a la smulacó de sstemas dscretos. Presetacó.. Itroduccó El presete documeto trata sobre las téccas

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

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

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

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca

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

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo: PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula

Más detalles