CAPÍTULO II. Conceptos de Confiabilidad
|
|
|
- Carmen Olivera Fernández
- hace 9 años
- Vistas:
Transcripción
1 CAPÍTULO II Concepos de Confiabilidad
2 CAPÍTULO II CONCEPTOS DE CONFIABILIDAD Una de las áreas de ingeniería de confiabilidad es la modelación de la misma, debido a que los procesos en general se comporan de manera probabilísica. En esudios de confiabilidad podemos enconrar diversos modelos de disribuciones de probabilidad, de los cuales se debe elegir él que mejor se ajuse a los daos que se analizarán. Los modelos eóricos uilizados para describir el iempo de vida úil de los equipos son conocidos como disribuciones de vida. Para deerminar el ipo de disribución que siguen las fallas en un sisema es necesario resringir perfecamene el produco y el iempo en esudio. Para efeco de ese rabajo, las funciones que se analizarán y se describirán serán la exponencial y la weibull, ya que esudios previamene realizados (Tobías, 1986 nos confirman que son las disribuciones que mejor se ajusan a los comporamienos de falla que se van presenando en las disinas eapas por las que araviesa un sisema de ese ipo, desde su arranque asa su reemplazo. 2.1 Concepos relacionados con fallas. Cualquier sisema presena fallas después de deerminado iempo de operación. Eniéndase por falla cualquier aleración por alguna causa provoque la inerrupción de ejecución de una area deerminada. 15
3 2.1.1 Función de Confiabilidad La Disribución de Probabilidad Acumulaiva (FDA, con lo que respeca al análisis de los riesgos, se refiere a la probabilidad de que una unidad de la población elegida aleaoriamene presene una falla después del iempo. La Función de Confiabilidad o esisencia (complemeno de la FDA nos proporciona la probabilidad de que una unidad o fracción de la población presene fallas asa después el iempo (Tobías, 1986, es decir: 1 F Si se aplica la écnica de muliplicación de probabilidades, enunciada en el Capíulo I, sección 1.1.2; la probabilidad de que n unidades idénicas no presenen fallas después del iempo es: n [ ( ] Por ora pare, para calcular la probabilidad de que al menos una de las n unidades fallen (regla del complemeno es: n n [ ( ] 1 [ 1 F( ] 1 Para lograr enender de una mejor forma la diferencia enre F( y ( se puede decir que si n unidades bajo las mismas condiciones inician su operación al mismo iempo; nf( es el número esperado de unidades que presenarán fallas asa el iempo ; y n( es el número 16
4 de unidades que después del iempo seguirán operando. A coninuación se explica más dealladamene la función acumulaiva de falla Tasa de falla Esa función ambién es conocida como Tasa Insanánea de Falla o Tasa de iesgo. Las unidades que la asa de falla ( uiliza son...número de enidades que fallan por unidad de iempo (Tobías, Es necesario aclarar que ( no es una probabilidad y puede omar valores arriba de 1, aunque excepuando valores negaivos. Para lograr explicar ese concepo, es necesario acer uso de la probabilidad condicional explicada en el Capíulo I, sección Aplicándola a nuesro caso de esudio, la probabilidad de que un elemeno falle en un inervalo de iempo (, + dado que no presenó falla alguna asa el iempo es: [ < T < + / T > ] P P [( < T < + ( T > ] P[ T > ] [ < T < + ] P[ T > ] P [ < T < + ] 1 P[ T ] P 17
5 F ( + F 1 F F ( + F Donde: F( + : Función de Probabilidad Acumulaiva en el iempo +. F : Función de Probabilidad Acumulaiva en el iempo. : Función de Confiabilidad. Para calcular la asa de falla en un inervalo de iempo es necesario calcular el riesgo de falla en periodos de iempo iguales, razón por la cual dividiremos enre, como a coninuación se muesra: (, + [ < T < + / T > ] P F ( + F 1 ( Si se requiere calcular la asa de falla en un momeno insanáneo es necesario aproximar a cero el periodo de iempo (Tobías, 1986: 18
6 F ( + F lím 0 1 ( F ' f Función Acumulaiva de Falla Esa función (H( se calcula inegrando la asa de falla en el inervalo 0 < : H ( x dx 0 La Función Acumulaiva de Falla esa enunciada por la siguiene ecuación (Tobías, 1986: H ln_ ( (2.1 A coninuación, se procedió a derivar la ecuación 2.1, para demosrar la igualdad esablecida. 19
7 d d [ ln ] 1 d d 1 d ( d [ 1 F ] f En esudios de confiabilidad es común que se conozca o se aproxime suficienemene la asa de falla de deerminado sisema. A coninuación se demuesra la manera en que dado H( es posible calcular F(. H ( x dx 0 0 d d ln d ln Si es despejada ( de la ecuación anerior se obiene la siguiene ecuación: exp ( H 20
8 De donde: F exp ( x dx 1 (2.2 0 Esa úlima ecuación esablece la relación enre la función de riesgo y la función de disribución acumulaiva Medición de las fallas Oros parámeros de medición comúnmene uilizados para esudiar las fallas que se presenan en un sisema deerminado son los siguienes: Tiempo promedio de falla (MTTF: Inerpreado como la vida promedio que una unidad nueva endrá asa que falle. Mediana de falla: Describe el iempo en que la miad de los componenes abrán fallado, es decir, el puno donde la disribución de probabilidad acumulaiva alcanza el valor de Disribución exponencial. Un componene u objeo que sigue una disribución de vida exponencial iene la paricularidad de no recordar cuano iempo a esado operando, es decir, exise la misma probabilidad de que el sisema falle independienemene del iempo que lleve operando. A eso se le conoce comúnmene como Propiedad de Fala de Memoria (Tobías,1986. Esa propiedad la define la siguiene ecuación: 21
9 P(fallar en la siguiene ora (+ / sobrevivió asa F ( + F 1 F F( En palabras coloquiales esa propiedad enuncia que es equivalene omar 3 unidades de muesra después de 40,000 oras de operación que omar 40,000 unidades de muesra después de 3 oras de operación. En la abla 2.1 se muesran las fórmulas relacionadas con esa disribución que serán de uilidad para el desarrollo de esa esis: Tabla 2.1 Fórmulas de la disribución exponencial Descripción Fórmula Función de Disribución de Probabilidad f λexp ( λ Función de Disribución Acumulaiva F 1 exp( λ Función de Confiabilidad 1 F exp( λ Tasa de Falla f λexp exp ( λ ( λ λ Tiempo Promedio de Falla (MTTF ( λ MTTF λexp d 0 1 λ Mediana de Falla ( ( λ (Tobías,1986. F T 50 exp T50 Aplicando Logarimos naurales: T 50 λ 22
10 Donde λ generalmene es un parámero desconocido que define la Función de la Disribución Exponencial. Es de noarse que la Tasa de Falla en ese ipo de disribución es una consane, no se encuenra en función del iempo. En la gráfica 2.1 es posible observar el comporamieno de la Tasa de Falla de esa disribución. ( λ Gráfica 2.1 Tasa de falla de la disribución exponencial Cálculo de esimadores La disribución exponencial iene una caracerísica muy imporane, la propiedad de cerradura. La propiedad de cerradura se define de la siguiene manera: si el sisema falla cuando el primer componene lo ace, y odos los componenes operan independienemene, la vida de disribución del sisema es, como sus componenes, exponencial (Tobías, Gracias a esa propiedad se puede decir que: λ s n i 1λi Donde : λ s : Parámero del sisema. λ i : Parámero de cada componene. 23
11 La esimación de λ en un lapso de iempo deerminado, independienemene que fallen o no las unidades analizadas, se realiza de la siguiene manera: λ Unidades Número de fallas de iempo en las que se omó la muesra Cuando se requiere la esimación de λ de una muesra complea, es decir, regisrando el iempo en que cada una de los elemenos de la muesra fallan a ravés del iempo, es necesario realizar el cálculo como a coninuación se indica: (Tobías, 1986: r λ r i 1i + ( n r T Donde : r : No. De fallas. n : Tamaño de la muesra. T : Tiempo predeerminado de final de la evaluación.. i : Tiempo exaco de falla. Cuando se esima λ de al manera que la vida del sisema ermina al presenarse la falla r, el cálculo se realiza de acuerdo a la siguiene ecuación: λ r i 1 i r + ( n r r 24
12 2.3 Disribución Weibull Ese ipo de disribución se aplica a variados fenómenos aleaorios, ya que proporciona una aproximación acepable a la ley de probabilidades de mucas variables aleaorias. Es uilizada cuando la asa de falla no es consane y sigue una clara endencia creciene o decreciene (falla emprana y ardía. La Weibull se generó mediane la derivación de la disribución exponencial. La abla 2.2 muesra las fórmulas que serán de uilidad para lograr alcanzar el objeivo planeado en la presene esis. Tabla 2.2 Fórmulas de la disribución Weibull Descripción Fórmula Función de Disribución de Probabilidad f ( x m c 0 c m 1 exp c m 0 en oro caso Función de Disribución Acumulaiva Función de Confiabilidad F 1 exp 1 F c m exp c m Tasa de Falla f m c c m 1 Donde : m : Parámero de forma; c : 1/λ (Caracerísica de vida; : iempo. (Tobías,
Econometría de Económicas Ejercicios para el tema 1
Economería de Económicas Ejercicios para el ema 1 Curso 2005-2006 Profesores Amparo Sancho Perez Guadalupe Serrano Pedro Perez Formas funcionales alernaivas a la lineal Las hipóesis realizadas en el modelo
El Proceso de Poisson en Confiabilidad
El Proceso de Poisson en Confiabilidad Enrique Villa Diharce Verano de Probabilidad y Esadísica 9 CIMAT, Guanajuao, Go. 5 de Julio de 9. Resumen: El objeo de esudio en confiabilidad son la fallas de componenes
1 Introducción... 2. 2 Tiempo de vida... 3. 3 Función de fiabilidad... 4. 4 Vida media... 6. 5 Tasa de fallo... 9. 6 Relación entre conceptos...
Asignaura: Ingeniería Indusrial Índice de Conenidos 1 Inroducción... 2 2 Tiempo de vida... 3 3 Función de fiabilidad... 4 4 Vida media... 6 5 Tasa de fallo... 9 6 Relación enre concepos... 12 7 Observaciones
Señales Elementales. Dr. Luis Javier Morales Mendoza. FIEC Universidad Veracruzana Poza Rica Tuxpan
Señales Elemenales Dr. Luis Javier Morales Mendoza FIEC Universidad Veracruzana Poza Rica Tuxpan Índice 3.1. Señales elemenales en iempo coninuo: impulso uniario, escalón uniario, rampa uniaria y la señal
Circuitos para observar la descarga y carga de un capacitor.
IUITO Objeivo Enconrar el comporamieno de la diferencia de poencial en función del iempo, (), enre los exremos de un capacior cuando en un circuio se carga y cuando se descarga el capacior. INTODUION onsidere
Comentarios de la Nota Técnica sobre la Determinación del Incremento de la Reserva de Previsión
Comenarios de la Noa Técnica sobre la Deerminación del Incremeno de la Reserva de Previsión Fernando Solís Soberón y Rosa María Alaorre Junio 1992 Serie Documenos de Trabajo Documeno de rabajo No. 3 Índice
UDA 2. Factor de seguridad y confiabilidad
Wilde Analysis Ld. (2015) Aloha Airlines Fligh 243 / 28 April 1988: Inceridumbre En el diseño de maquinaria abundan las inceridumbres: La composición del maerial y el efeco de las variaciones en las propiedades.
Fundamentos Básicos Sistemas y Señales
Fundamenos Básicos Sisemas y Señales Preparado por : jhuircan Depo. Ingeniería Elécrica Universidad de La Fronera Objeivos q Revisar los concepos básicos de la Teoría de Sisemas q Revisar los concepos
Ondas y Rotaciones. Principios fundamentales II
Ondas y Roaciones rincipios fundamenales II Jaime Feliciano Hernández Universidad Auónoma Meropoliana - Izapalapa México, D. F. 5 de agoso de 0 INTRODUCCIÓN. Generalmene el esudio del movimieno se realiza
Los Procesos de Poisson y su principal distribución asociada: la distribución exponencial
Los Procesos de Poisson y su principal disribución asociada: la disribución exponencial Lucio Fernandez Arjona Noviembre 2004. Revisado Mayo 2005 Inroducción El objeivo de esas noas es inroducir al esudio
Estimación puntual ± Margen de error
Esimación Punual Para esimar el valor de un parámero poblacional se calcula la caracerísica correspondiene de la muesra, a lo que se le conoce como esadísico muesral. A la media muesral x se le idenifica
UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA - FACULTAD DE ARQUITECTURA Y URBANISMO. Cátedra: ESTRUCTURAS NIVEL 1 Taller: VERTICAL III DELALOYE - NICO - CLIVIO
UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA - FACULTAD DE ARQUITECTURA Y URBANISMO DNC TP3 Cáedra: ESTRUCTURAS NIVEL 1 Taller: VERTICAL III DELALOYE - NICO - CLIVIO Trabajo Prácico Nº 3: Esfuerzos inernos Diagramas
DERIVACIÓN BAJO EL SIGNO INTEGRAL. 1. Hallar el punto del intervalo [0,2] en el que la función =
DERIVACIÓN BAJO EL SIGNO INTEGRAL. Hallar el puno del inervalo [,] en el que la función F () d alcanza su valor mínimo. El mínimo de una función se alcanza en los punos donde su primera derivada es nula
h + para cualquier m 1, 5.2. Modelo E-GARCH Introducción
5.2. Modelo E-GARCH Inroducción Los modelos GARCH exponenciales nacen a parir de la publicación de Daniel Nelson (99) sobre heerocedasicidad condicional en los modelos de renabilidad de acivos. Dicho auor
ECUACIONES DIFERENCIALES
Tema 1 ECUACIONES DIFERENCIALES EJERCICIO 1 Comprobar que la función y() = c 2 ++3 es una solución del problema de valor inicial 2 y 2y + 2y = 6, y(0) = 3, y (0) = 1, (1.1) en <
Y K AN AN AN MODELO SOLOW MODELO
MODELO SOLOW MODELO Rendimienos consanes a escala decrecienes en uso de facores. Tasa de ahorro exógena, s. Crecimieno exógeno, a asa g, de eficiencia del rabajo. Equilibrio mercado de bienes de facores.
Propiedades de la igualdad
Propiedades de la igualdad El álgebra es la rama de las maemáicas que se dedica al esudio de las propiedades de objeos maemáicos. Un objeo maemáico puede ser un número, una ecuación, un vecor, ec. Por
Carga y Descarga de un Condensador Eléctrico
ACUMULADORES DE CARGA ELÉCTRICA Acumuladores de Carga Elécrica Carga y Descarga de un Condensador Elécrico 1. OBJETIVOS - Esudiar los procesos de carga y de descarga de un condensador. - Medida de capacidades
PATRON = TENDENCIA, CICLO Y ESTACIONALIDAD
Pronósicos II Un maemáico, como un pinor o un poea, es un fabricane de modelos. Si sus modelos son más duraderos que los de esos úlimos, es debido a que esán hechos de ideas. Los modelos del maemáico,
CAPITULO 2: Movimiento en una dirección [S.Z.F.Y. 2]
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA NACIONAL Faculad Regional Rosario UDB Física Cáedra FÍSICA I CAPITULO : Movimieno en una dirección [S.Z.F.Y. ] Cinemáica: La Cinemáica se ocupa de describir los movimienos de los
Capítulo Suponga que la función de producción para el país X es la siguiente:
Capíulo 5 BREVE HISTORIA Y CONCEPTOS INTRODUCTORIOS A A TEORÍA DE CRECIMIENTO. Suponga que la función de producción para el país X es la siguiene: Q= F( K, ) = A K a) Cuál de los dos facores, rabajo o
El Modelo de Romer con Externalidad del Capital
César Anúnez. I Noas de Crecimieno Económico UNIVERSIDAD NACIONA MAYOR DE SAN MARCOS FACUTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS (Universidad del Perú, Decana de América) El Modelo de Romer con Exernalidad del Capial
Funciones exponenciales y logarítmicas
89566 _ 0363-00.qd 7/6/08 09:30 Página 363 Funciones eponenciales y logarímicas INTRODUCCIÓN En esa unidad se esudian dos funciones que se aplican a numerosas siuaciones coidianas y, sobre odo, a fenómenos
PRÁCTICA 3: Sistemas de Orden Superior:
PRÁCTICA 3: Sisemas de Orden Superior: Idenificación de modelo de POMTM. Esabilidad y Régimen Permanene de Sisemas Realimenados Conrol e Insrumenación de Procesos Químicos. . INTRODUCCIÓN Esa prácica se
Tema 5: 5 Técnicas de Evaluación de la Fiabilidad
Tema 5: 5 Técnicas de Evaluación de la Fiabilidad.- Inroducción 2.- Funciones para la evaluación de STFs 3.- Técnicas de modelado Arboles de fallos Modelos combinaorios Cadenas de Markov 4.- Modelado con
Ecuaciones diferenciales, conceptos básicos y aplicaciones
GUIA 1 Ecuaciones diferenciales, concepos básicos y aplicaciones Las ecuaciones diferenciales ordinarias son una herramiena básica en las ciencias y las ingenierías para el esudio de sisemas dinámicos
USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD
USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD Inroducción. En muchas áreas de ingeniería se uilizan procesos esocásicos o aleaorios para consruir modelos de sisemas ales como conmuadores
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL. 1. Sistemas analógicos y digitales.
T-1 Inroducción a la elecrónica digial 1 TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL El raamieno de la información en elecrónica se puede realizar de dos formas, mediane écnicas analógicas o mediane écnicas
Complejidad de modelos: Sesgo y Varianza
Complejidad de modelos: Sesgo y Varianza 17 de abril de 2008 Noas de clase. Rolando Belrán A Las medidas de sesgo y varianza son úiles para los modeladores en ano que ayudan a regular la complejidad del
1-Características generales del movimiento
1-Caracerísicas generales del movimieno La pare de la física que se encarga de esudiar los movimienos de los cuerpos se llama Cinemáica. 1.1-Sisema de referencia, posición y rayecoria. Decimos que un cuerpo
CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL. Las investigaciones que retoman FWL para desarrollar sus propios modelos son: la
Capíulo II CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL. 2.. Anecedenes. Las invesigaciones que reoman FWL para desarrollar sus propios modelos son: la invesigación de Sloan (996) y la invesigación de Felham
Metodología para el pronóstico de los ingresos anuales y mensuales
Meodología para el pronósico de los ingresos anuales y mensuales En cumplimieno con lo esablecido en la fracción III, inciso a), del Arículo 41 de la Ley Federal de Presupueso y Responsabilidad Hacendaria,
D to de Economía Aplicada Cuantitativa I Basilio Sanz Carnero
D o de Economía Aplicada Cuaniaiva I Basilio Sanz Carnero PROCESOS ESTOCÁSTICOS Un proceso esocásico «Z» considera «n» variables aleaorias, Z n, en momenos de iempo sucesivos, cada una de esas «n» variables
Técnicas cualitativas para las Ecuaciones diferenciales de primer orden: Campos de pendientes y líneas de fase
Lección 5 Técnicas cualiaivas para las Ecuaciones diferenciales de primer orden: Campos de pendienes y líneas de fase 5.. Técnicas Cualiaivas Hasa ahora hemos esudiado écnicas analíicas para calcular,
Tema 10 La economía de las ideas. El modelo de aumento en el número de inputs de Romer (1990)
Tema 0 La economía de las ideas. El modelo de aumeno en el número de inpus de Romer (990) 0. Endogeneización de la ecnología: un doble enfoque. 0.2 El secor producor de bienes finales. 0.3 Las empresas
1.10 Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de primer orden
. Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de primer orden 55. Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales de primer orden Ejemplo.. Decaimieno radiacivo El isóopo radiacivo Torio 24 se desinegra
PREVISIÓN DE LA DEMANDA
Capíulo 0. Méodos de Previsión de la OBJETIVOS. Los pronósicos y la planificación de la producción y los invenarios. 2. El proceso de elaboración de los pronósicos. Méodos de previsión de la demanda 4.
Propagación de crecidas en ríos y embalses
GUÍA DEL TRABAJO PRACTICO N 8 Propagación de crecidas en ríos y embalses 1 Pare: Propagación de crecidas en río. Méodo de Muskingum Conocidos los hidrogramas de enrada y salida de un ramo del río Tapenagá
Capítulo 5 Sistemas lineales de segundo orden
Capíulo 5 Sisemas lineales de segundo orden 5. Definición de sisema de segundo orden Un sisema de segundo orden es aquel cuya salida y puede ser descria por una ecuación diferencial de segundo orden: d
Métodos de Previsión de la Demanda Datos
Daos Pronósico de la Demanda para Series Niveladas Esime la demanda a la que va a hacer frene la empresa "Don Pinzas". La información disponible para poder esablecer el pronósico de la demanda de ese produco
ESTIMACION DE LA TASA DE DESEMPLEO NO ACELERADORA DE LA INFLACION PARA LA ECONOMIA ECUATORIANA RESUMEN
ESTIMACION DE LA TASA DE DESEMPLEO NO ACELERADORA DE LA INFLACION PARA LA ECONOMIA ECUATORIANA Segundo Fabián Vilema Escudero 1, Francisco Xavier Marrio García. 2 RESUMEN Esa esis esablece la uilización
Práctica 20. CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR ELÉCTRICO
Prácica 20. CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR ELÉCTRICO OBJETIVOS Esudiar los procesos de carga y de descarga de un condensador. Medida de capacidades por el méodo de la consane de iempo. MATERIAL Generador
INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DINÁMICOS
INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DINÁMICOS Modelos maemáicos y eorías Un modelo consiuye una represenación absraca de un ciero aspeco de la realidad. En su esrucura inervienen, por una pare, los elemenos que
Unidad 9 Funciones exponenciales, logarítmicas y trigonométricas
Unidad 9 Funciones eponenciales, logarímicas y rigonoméricas PÁGINA 177 SOLUCIONES 1. En cada uno de los res casos: a) Domf = Imf = Esricamene creciene en odo su dominio. No acoada. Simérica respeco al
Modelo de regresión lineal simple
Modelo de regresión lineal simple Inroducción Con frecuencia, nos enconramos en economía con modelos en los que el comporamieno de una variable,, se puede explicar a ravés de una variable X; lo que represenamos
V () t que es la diferencia de potencial entre la placa positiva y la negativa del
:: OBJETIVOS [7.1] En esa prácica se deermina experimenalmene la consane de descarga de un condensador, ambién llamado capacior ó filro cuando esá conecado en serie a una resisencia R. Se esudian asociaciones
PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES MCO Profesor Rafael de Arce
Economería I. DADE Noas de Clase PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES MCO Profesor Rafael de Arce ([email protected]) INTRODUCCIÓN Una vez lograda una expresión maricial para la esimación de los parámeros
DETERMINACIÓN DE LA CINÉTICA DE REACCIÓN PARA LA OBTENCIÓN DE ACETATO DE ETILO A PARTIR DE ÁCIDO ACÉTICO Y ETANOL
DETERMINACIÓN DE A CINÉTICA DE REACCIÓN PARA A OBTENCIÓN DE ACETATO DE ETIO A PARTIR DE ÁCIDO ACÉTICO Y ETANO Jorge Rivera Elorza Escuela Superior de Ingeniería Química e Indusrias Exracivas, IPN [email protected]
1 Física General I Paralelos 05 y 22. Profesor RodrigoVergara R 0102) Movimiento Rectilíneo Horizontal
Física General I Paralelos 5 y. Profesor Rodrigoergara R ) Movimieno Recilíneo Horizonal ) Concepos basicos Definir disancia recorrida, posición y cambio de posición. Definir vecores posicion, velocidad
11. PREVISIÓN DE LA DEMANDA
. PREVIIÓN E LA EMANA. INROUCCIÓN Anes de comenzar a desarrollar las cuenas previsionales de exploación, la empresa iene que realizar una esimación del volumen de venas que generará la acividad diaria
Tema 2: El modelo de Solow y Swan: análisis teórico
Tema 2: El modelo de Solow y Swan: análisis eórico 2.1 El modelo 2.2 El esado esacionario 2.3 La regla de oro de la acumulación del capial. 2.4 La asa de crecimieno a lo largo del iempo Bibliografía: Sala
Guía de Ejercicios Econometría II Ayudantía Nº 3
Guía de Ejercicios Economería II Ayudanía Nº 3 1.- La serie del dao hisórico del IPC Español desde enero de 2002 hasa diciembre de 2011, esá represenada en el siguiene gráfico: 115 110 105 100 95 90 85
RELACIÓN ENTRE LA RAZÓN DE CAMBIO INSTANTÁNEA Y LA DERIVADA DE UNA FUNCIÓN. Razón de cambio instantánea y la derivada de una función
RELACIÓN ENTRE LA RAZÓN DE CAMBIO INSTANTÁNEA Y LA DERIVADA DE UNA FUNCIÓN Razón de cambio insanánea y la derivada de una función anerior Reomemos nuevamene el problema del proyecil esudiado en la secuencia
Tema 8: SERIES TEMPORALES
Inroducción a la Economería Tema 8: ERIE TEMPORALE Tema 8: ERIE TEMPORALE. Concepo y componenes de una serie emporal. Definiremos una serie emporal como cualquier conjuno de N observaciones cuaniaivas
Curso 2006/07. Tema 1: Procesos Estocásticos. Caracterización de los procesos ARIMA. stico
Curso 6/7 Economería II Tema : Procesos Esocásicos. Caracerización de los procesos ARIMA. Concepo de proceso esocásico sico. Esacionariedad fuere y débil de los procesos esocásicos. Teoremas de ergodicidad
MODELO ARIMA(p, d, q) (P, D, Q) s
SERIES TEMPORALES: MODELO ARIMA Faculad Ciencias Económicas y Empresariales Deparameno de Economía Aplicada Profesor: Saniago de la Fuene Fernández MODELO ARIMA(p, d, q) (P, D, Q) s Se han analizado las
Actividades del final de la unidad
Acividades del final de la unidad ACTIVIDADES DEL FINAL DE LA UNIDAD. Dibuja las gráficas x- y v- de los movimienos que corresponden a las siguienes ecuaciones: a) x = +. b) x = 8. c) x = +. Calcula la
6.7. ENSAYOS EN FLUJO CONVERGENTE
Clase 6.7 Pág. 1 de 1 6.7. ENSAYOS EN FLUJO CONVERGENTE 6.7.1. Principios Los pasos que deben seguirse para efecuar un ensayo de flujo convergene son: 1. Se bombea en un puno hasa conseguir que las condiciones
( ) m / s en un ( ) m. Después de nadar ( ) m / s. a) Cuáles
CINEMÁTICA: MOVIMIENTO TRIDIMENSIONAL, DATOS EN FUNCIÓN DEL TIEMPO. Una cucaracha sobre una mesa se arrasra con una aceleración consane dada por: a (.3ˆ i. ˆ j ) cm / s. Esa sale desde un puno ( 4, ) cm
Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Series Temporales
Esadísica Descripiva y Analisis de Daos con la Hoja de Cálculo Excel Series Temporales Serie emporal una serie emporal es una sucesión de observaciones de una variable realizadas a inervalos regulares
LA BANCA COMERCIAL Y LA COTIZACION DEL DÓLAR EN EL MERCADO PARALELO Rolando Virreira C. 1. INTRODUCCION
LA BANCA COMERCIAL Y LA COTIZACION DEL DÓLAR EN EL MERCADO PARALELO Rolando Virreira C. 1. INTRODUCCION Mucho se ha comenado en los úlimos años, en senido de que la banca privada ha enido y iene una influencia
Econometría. Ejercicios para el tema 7. Profesores: Amparo Sancho Guadalupe Serrano
Economería Ejercicios para el ema 7 Profesores: Amparo Sancho Guadalupe Serrano 1.- Tes de causalidad de Granger enre la demanda de dinero y el ipo de inerés para España, Francia, Japón y USA. Pairwise
Facultad de Ciencias Exactas. UNLP Página 1
ANÁLISIS MATEMÁTICO I. CIBEX-FÍSICA MÉDICA. Primer cuarimesre 0 UNIDAD I. GUÍA FUNCIONES. DOMINIO. GRÁFICA Comenzaremos nuesro curso repasando el concepo de función. Las funciones represenan el principal
UNA APROXIMACION A LA SOSTENIBILIDAD FISCAL EN REPUBLICA DOMINICANA Juan Temístocles Montás
UNA APROXIMACION A LA SOSTENIBILIDAD FISCAL EN REPUBLICA DOMINICANA Juan Temísocles Monás Puede el comporamieno acual de la políica fiscal sosenerse sin generar una deuda pública que crezca sin límie?
1. Derivadas de funciones de una variable. Recta tangente.
1. Derivadas de funciones de una variable. Reca angene. Derivadas Vamos a ver en ese capíulo la generalización del concepo de derivada de funciones reales de una variable a funciones vecoriales con varias
TEMA 5. CONTROL ADAPTATIVO. CONTROL AVANZADO DE PROCESOS Prof. M.A. Rodrigo TEMA 3. CONTROL ADAPTATIVO
TEMA 5. CONTROL ADAPTATIVO 1 DINÁMICA DE PROCESOS. LINEALIZACIÓN INTRODUCCIÓN ANÁLISIS DINÁMICO Definición: esudio del comporamieno no esacionario de un sisema Objeivo: sisemaizar comporamienos de sisemas
FUNCIONES VECTORIALES DE UNA VARIABLE REAL
FUNCIONES VECTORIALES DE UNA VARIABLE REAL [Versión preliminar] Prf. Isabel Arraia Z. Cálcul III - Funcines vecriales de una variable real 1 Una función vecrial es cualquier función que iene n cm imagen
INSTITUTO NACIONAL DE PESCA
INSTITUTO NACIONAL DE PESCA Dirección General de Invesigación Pesquera en el Pacífico Nore Subdirección de Tecnología en el Pacífico Nore. Indicadores económico-financieros para la capura de camarón y
CONSIDERACIONES RESPECTO AL INDICADOR DÉFICIT FISCAL/PIB Juan Carlos Requena I N T R O D U C C I O N
CONSIDERACIONES RESPECTO AL INDICADOR DÉFICIT FISCAL/PIB Juan Carlos Requena I N T R O D U C C I O N Los méodos uilizados para la elaboración del Presupueso General de la Nación es uno de los emas acuales
Correlación. Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamiento Analógico de Señales FIEC - UV
Correlación Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamieno Analógico de Señales FIEC - UV Índice.. Inroducción.. Correlación Cruzada.. Auocorrelación.4. Calculo de la correlación y de la auocorrelación.5.
