REDES DE DISTRIBUCIÓN REDES DE DISTRIBUCIÓN REDES DE DISTRIBUCIÓN REDES DE DISTRIBUCIÓN
|
|
|
- Inés Ortíz Franco
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 .4 Cálculo de Redes Cerradas El roblea que se latea es calcular los caudales que escurre e cada trao de ua red, alla o crcuto, de odo que se cula certas codcoes hdráulcas coo las resoes exstetes e los odos. Se debe culr tres codcoes: I. Cotudad e los odos. II. Sua lgebraca de las érddas de eergía debe ser gual cero e cada alla. Esta codcó establece que debe exstr ua sola líea de eergía e la red III. Relacó etre la érdda de eergía y el caudal que crcula e cada trao debe ser coocda ( Escrba aquí la ecuacó.h=r Codcoes hdráulcas que debe satsfacerse:. Codcó de cotudad e los odos La sua algebraca de los gastos que se reúe e cualquer uto de uó (o odo debe ser cero. C : cosuo o aorte e el odo or covecó: C >0, aorte C <0, cosuo : caudal del odo al odo > 0 s va del odo al odo < 0 s va del odo al odo Cotudad ara odo : = C. Codcó de exsteca de ua líea de carga úca e el sstea. H Eergía e el odo H Eergía e el odo Cañería - : Cañería del crcuto érdda de carga e la cañería del crcuto H H ( H ( H k L. Relacó etre érdda de carga y ara cada cañería de u sstea de red cerrada, exste ua relacó defda etre la érdda or frccó y el gasto. Esta relacó se cooce coo curva característca y se exresa coo: - - Covecó de sgos : ( y L L L k K K > 0 e el setdo = K dode: K : deede de las característcas de la cañería : caudal : deede de la fórula artcular usada. Se asue cte e el cálculo de redes cerradas.
2 Método de solucó ás usados: Hardy Cross y Newto Rahso - Corresode a étodos uércos de aroxacoes sucesvas - Requere exresoes slfcadas ara obteer la érdda frccoal Exste dos aeras teratvas de solucoar el roblea de ua red cerrada: - correccó de caudales - correccó de cotas ezoétrcas (o se aalzará Solucó or correccó de caudales o cotas ezoétrcas : (étodo de Hardy Cross y Newto Rahso vdr la red cerrada e crcutos cerrados (o allas, de tal fora que cada cañería quede cluda e al eos u crcuto, y defr ua oretacó ara cada alla. sgar ua dstrbucó de fluos que cula co la codcó de cotudad. Es decr, asur ua dstrbucó cal de gastos,, ara todas las cañerías de la red, de odo que se cula la rera codcó (cotudad. Calcular la sua algebraca de érddas de carga e cada alla (Σ. S ésta o es ula, defr ua correccó ara los caudales. E caso cotraro, el roblea está resuelto. v eterar ua correccó de caudales a alcar e cada fluo asudo e la arte. Cada cooete del vector de correccó, corresode a u caudal correctvo que se sueroe al caudal que crcula, a f de cosegur la sua algebraca de resoes gual a cero ara cada alla. v gregar la correccó coo: = v Volver a verfcar s la sua de érddas e cada alla es ula. Cotuar el rocedeto hasta lograr equlbro e todas las allas..4. Método de Hardy Cross Cosderado las tres codcoes que debe culr ua red cerrada, el étodo rouesto or el rofesor Hardy Cross cosste e suoer ua dstrbucó de caudales que cula co la codcó, es decr: = C Co = odos = cañerías que llega a odo = Coo o se cule la codcó ( 0, el étodo cosste e troducr ua correccó úca ara todos los caudales de u crcuto, de odo que se cula dcha codcó, es decr la sua algebraca de las érddas de eergía de todas las cañerías de u crcuto sea gual a cero. = ( = K
3 Esto equvale a decr que se debe culr que: ( K ode: ] = esarrollado esta exresó e ua sere de Taylor se tee: ( = K Utlzado sólo los reros téros de la sere: ] ] eseado el caudal correctvo se tee: = ] ] = ] Es la suatora de las érddas de eergía de las cañerías de u crcuto cerrado cosderado ua covecó ya defda ara los coo ara los ( K K = = or otra arte, coo y tee u sgo asocado a la covecó elegda y es el so y se atee ara todos los casos, su valor será sere ostvo. Luego, ara evtar cofusoes se utlza el ódulo: = l evaluar se cosdera todos los caudales ostvos luego las correccoes tedrá u sgo ostvo s tee la sa dreccó de o u sgo egatvo s tee ua dreccó cotrara. ara cañerías que erteece a u sólo crcuto, Eelo Hardy Cross ara la red de la fgura: = s tee el so sgo ostvo de la covecó del crcuto 90 lt/s B C = - s tee dstto sgo del crcuto ara ua cañería que erteece a dos crcutos, ecesaraete el tedrá dstto sgo e uo de los crcutos luego: 0 lt/s F E 60 lt/s = - k a eterar la dstrbucó de caudales b Verfcar s la red roorcoa las resoes requerdas e los odos Ey
4 atos y Cosderacoes esoes de las cañerías Trao Largo ( áetro ( B BC F FE BE E C Cotas geoétrcas y resoes (dsobles o requerdas e los odos Nodo Cota Geoétrca ( resó (/c 50,0 (dsobles F 40,8 (requerda 45,0 (requerda Suoga que ara las cañerías es válda la ley de Haze- Wllas, co C H 0: 0,67 L.85 (udades MKS H = C H v La áxa recsó acetada e el cerre de cualquer crcuto es de 0,5 (ΣH <0,5 v eso esecífco del fludo = γ 00 / Solucó Núero Trao Largo ( áetro ( K - Cálculo del coefcete r de cada cañería 0,67 L.85 H = CH Costate y coocdo Coo C H 0: de dode: H,009 L 4.87 K,009 L ; =.85 ; = K.85 cotuacó se reelaza los datos del eucado, obteédose la sguete tabla B , BC ,7 7 F ,9 6 FE 600 5,6 5 BE ,4 4 E ,7 C ,4 - sgacó de caudales y dreccó de cada alla 90 lt/s 5 55 B 0 lt/s lt/s F E 5 0 C 5
5 Método de Hardy Cross teracó CIRCUITO No se cluye el sgo CIRCUITO Trao K I / I Trao K I/I B 0, 0,055 4,7 58,95 BC 0,7 0,05 6,,4 BE 8485,4 0,0, 9,9 C 8485,4 0,05 7,44 979,06 EF,6-0,005-0,68 5,7 E 0, ,7 4, F 5,9-0,05-5,09 68,9 EB 8485, , 9,9 sua,5 90,6 sua 6,97 77,64 e I q= -0,0064 h h / e II q= -0,007 = teracó CIRCUITO CIRCUITO Trao K I/I Trao K I/I B 0, 0,0486,76 4,05 BC 0,7 0, ,5 BE 8485,4 0,007 4, 68,5 C 8485,4 0,079 4,54 69,8 EF,6-0,04 -,4 509,0 E 0, , 99,96 F 5,9-0,044-6,95 0,8 EB 8485, , 68,5 sua 7,88 0,5 sua 9, 46,44 q= -0,005 q= -0,006 Método de Hardy Cross Cálculo de los uevos caudales ( /s: = q, 055 ( 0, 0064, 0486 B B = q q, 00 ( 0, 0064 ( 0, 007, 0070 BE BE = q, 005 ( 0, 0064, 04 FE FE strbucó de los uevos caudales ( l/s: 90 lt/s 4,4 48,6 7,9 B C 0,7 7,9 0 lt/s,4, 60 lt/s F E teracó CIRCUITO CIRCUITO Trao K I/I Trao K I/I B 0, 0,045,7 4,5 BC 0,7 0,05, 44,06 BE 8485,4 0,098,09,0 C 8485,4 0,05 0,4 498,0 EF,6-0,049-5,7 640,9 E 0,7-0,048-6,0 0,69 F 5,9-0,0449-8,08,65 EB 8485,4-0,098 -,09,0 sua, 8 sua 4,6 8,77 q= -0,00 q= -0,004 4 teracó CIRCUITO CIRCUITO Trao K I/I Trao K I/I B 0, 0,047,09 0,78 BC 0,7 0,08,99,4 BE 8485,4 0,099,9 5,8 C 8485,4 0,08 8,6 46,46 EF,6-0,06-6,06 688,5 E 0,7-0,06-6,49,7 F 5,9-0,046-8,5 4,0 EB 8485,4-0,099 -,9 5,8 sua,69 85, sua,68 5,76 q= -0,0007 q= -0, teracó CIRCUITO CIRCUITO Trao K I/I Trao K I/I B 0, 0,04 8,97 BC 0,7 0,0,87 8,07 BE 8485,4 0,097,96 5,4 C 8485,4 0,0 7,6 99,87 EF,6-0,07-6,55 7,7 E 0,7-0,07-6,66 5,78 F 5,9-0,047-8,77 45,4 EB 8485,4-0,0 -,97 5,4 sua 0,6 40,54 sua 0,87 79,5 q= -0,0006 q= -0,000 6 teracó CIRCUITO CIRCUITO Trao K I/I Trao K I/I B 0, 0,048,96 8, BC 0,7 0,0,8 5,78 BE 8485,4 0,097,97 6,09 C 8485,4 0,0 7,4 85,8 EF,6-0,07-6,74 7,04 E 0,7-0,07-6,76 7,9 F 5,9-0,047-8,86 47,07 EB 8485,4-0,097 -,97 6,09 sua 0, 44,5 sua 0, 65,6 q= -0,0004 q= -0,000
6 F - Cálculo de la resó e odo F F Z = Z ( γ γ F F F F γ Z Z F ( h fa γ c 000 = F 0000c F =,5 /c cule!!! 40 8, c - Cálculo de la resó e odo Toeos: ( h fa - = / [( h fa -F ( h fa F-E ( h fa E- ( h fa -B ( h fa B-C ( h fa C- ] or lo tato: ( h fa - =,66 deás: Z γ c 000 γ = Z ( h fa γ Z Z ( hfa γ = 0000c 45, c =,4 /c No cule!!! El roblea ateror es u roblea de verfcacó, o e otras alabras, es u roblea que, dadas las característcas de las cañerías, ecuetra la dstrbucó de caudales y or lo tato, las érddas de eergía e cada trao. La fora de resolver u roblea de dseño, es decr, u roblea dode se debe deterar los dáetros de las cañerías ara satsfacer certos requeretos téccos, cosste e resolver (ara dsttos coutos de dáetros sucesvaete varos robleas de verfcacó. etro de todas las solucoes téccaete osbles, se escogerá aquella que ce el costo ecoóco volucrado.
Tema 2: Semiconductores intrínsecos y extrínsecos
lectróca de dsostvos Dr.. Reg 5/6 Tea : Secoductores trísecos y extrísecos a. : K. Kao Itroduccó Desdad de stados (De) ucó de dstrbucó de er-drac Desdad de ortadores e secoductores trísecos. vel de er
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
(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
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
Tema 2: Distribuciones bidimensionales
Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;
MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.
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 u ejemplo:
2 - TEORIA DE ERRORES : Calibraciones
- TEORIA DE ERRORES : Calbracoes CONTENIDOS Errores sstemátcos.. Modelo de Studet. Curvas de Calbracó. Métodos de los Mímos Cuadrados. Recta de Regresó. Calbracó de Istrumetos OBJETIVOS Explcar el cocepto
TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS
Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado
Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
Repaso de º de Bachllerato Núeros Coplejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad agara? Es u eleeto del que cooceos úcaete su cuadrado:.obvaete, o se trata de u úero real.. Qué es u úero coplejo? Es
LOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate
1. Propiedades molares y propiedades molares parciales
erodáca. ea 9 Ssteas abertos y ssteas cerrados de coposcó varable. ropedades olares y propedades olares parcales Ua agtud olar se dee coo: Sepre está asocada a u sstea terodáco de u úco copoete (sstea
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
Sistema binario. Disoluciones de dos componentes.
. Itroduccó ermodámca. ema Dsolucoes Ideales Ua dsolucó es ua mezcla homogéea, o sea u sstema costtudo por ua sola fase que cotee más de u compoete. La fase puede ser: sólda (aleacoes,..), líquda (agua
Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central
Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda
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
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
Serie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente.
Sere de radete (eométrco y rtmétco) y su Relacó co el resete. Certos proyectos de versó geera fluos de efectvo que crece o dsmuye ua certa catdad costate cada período. or eemplo, los gastos de matemeto
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:
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
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
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.
0(=&/$6*$6(26$6. i = (3)
0(&/$6$6(26$6,1752'8&&,21 E la erodáca, para poder realzar aál de prera eguda le, e ecearo coocer la propedade terodáca de la utaca de trabajo, coo o, por ejeplo, la eergía tera, la etalpía la etropía.
Tema 3: Valoración financiera de conjuntos de capitales 1
Tea 3: aloracó facera de cojuto de captale. alor facero de u cojuto de captale Se deoa valor facero de u cojuto de captale e u oeto t τ, a u ua facera e dcho puto. Aí, dado u cojuto de captale (, t,(,
6- SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS Y TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
arte Suma de varables aleatoras y Teorema cetral del límte rof. María B. tarell 3 6- SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE 6. Suma de varables aleatoras deedetes Cuado se estudaro las
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
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}
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
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
Propuesta para actualizar la Nota Técnica de Daños Materiales y Robo Total del Seguro de Automóviles Residentes
ropuesta para actualzar la Nota Técca de Daños aterales y Robo Total del Seguro de Autoóvles Resdetes Israel Avlés Torres Novebre 99 Sere Docuetos de Trabajo Docueto de Trabajo No. 0 Ídce. Estructura Técca
Distribución conjunta de variables aleatorias
FCEyN - Estadístca para Quíca - do. cuat. 006 - Marta García Be Dstrbucó cojuta de varables aleatoras E uchos probleas práctcos, e el so expereto aleatoro, teresa estudar o sólo ua varable aleatora so
Inferencia estadística - Estimación puntual
Probabldades y stadístca Cotacó Facltad de Cecas actas y Natrales. Uversdad de Beos Ares Aa M. Baco y lea J. Martíez 4 Ifereca estadístca - stacó tal La estadístca rovee téccas qe erte obteer coclsoes
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
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,
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
Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada primera de de una función
Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada prmera de de ua fucó Prof. Alfredo López L Beto Prof. Carlos Code LázaroL Prof. Arturo dalgo LópezL
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
TEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS
TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto
10. Optimización no lineal
0. Optzcó o lel Coceptos báscos Prcpos y teores pr l búsqued de óptos lobles Optzcó s restrccoes e desó Optzcó s restrccoes e desó > Modelos co restrccoes de uldd Codcoes de uh-tucker Alortos uércos báscos
( ) = 0 entonces ˆ i i. xy x Y Y xy Y x ˆ. β = = β =.(1) Propiedades Estadísticas de los estimadores MICO. Linealidad.
Propedades Estadístcas de los estmadores MICO Lealdad ) y Y Y Y Y = = = β Y Dado que la = 0 etoces β =.) S defmos el poderador k =, co las propedades sguetes: a) No estocástco b) k = 0 c) k = k d) = kx
TEMA 4: NÚMEROS COMPLEJOS
TEMA : COMPLEJOS 1 EN FOMA BINÓMICA 1.1 DEFINICIONES Sabemos que la resolucó de alguas ecuacoes de º grado coduce a ua raíz cuadrada de u º egatvo. Dcha raíz o tee setdo e el cojuto de los úmeros reales.
SIMULACION. Departament d'eio / Notes Curs MEIO/FIB 33
SIMULACION TECNICA PARA IMITAR EN UN COMPUTADOR LAS OPERACIONES DE LOS SISTEMAS DEL MUNDO REAL A MEDIDA QUE EVOLUCIONAN EN EL TIEMPO, MEDIANTE MODELOS QUE LOS REPRESENTAN DE FORMA REALISTA Deartamet d'eio
El Amplificador Operacional de Tensiones
El Aplfcador Operacoal de Tesoes El Aplfcador Operacoal de Tesoes. Itroduccó 2. El Aplfcador Operacoal Ideal de Tesoes 3. Nodealdades e el Opap 4. Crcutos co ealetacó Postva. Itroduccó.. El problea de
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
DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE 1 - ELEMENTOS DEL DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE CERTEZA
DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE - INTRODUCCION Es tecó aalzar e este trabajo las coocdas relacoes costo-volume-utldad para el caso e que sus compoetes sea: w : costo varable utaro
3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna
arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que
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
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
Identificación de los parámetros de una fuente dipolar, usando mínimos cuadrados
Idetfcacó de los arámetros de ua fuete dolar, usado mímos cuadrados María M. Morí Castllo, José J. Olveros Olveros, Elado Flores Mea, Mosés Gutérrez Aras, Gabrela Morales Tmal Facultad de Cecas de Cecas
TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :
Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS
Propuesta de un modelo para la gestión de los neumáticos de una flota de vehículos
5 th Iteratioal oferece o Idustrial Egieerig ad Idustrial Maageet XV ogreso de Igeiería de Orgaizació artagea, 7 a 9 de Setiebre de 2 Prouesta de u odelo ara la gestió de los euáticos de ua flota de vehículos
Estadística descriptiva
Estadístca descrptva PARAMETROS Y ESTADISTICOS Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca Meddas de tedeca cetral: Moda, Medaa, Meda
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
Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero
Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su
Definición. una sucesión, definimos la sumatoria de los n primeros
MATEMATICA GENERAL 00, HERALDO GONZALEZ S SUMATORIAS Suto sle Defcó U sucesó el es tod fucó co doo u sucouto de los úeos tules y co vloes e, sólcete, l sucesó es : N tl que Osevcó Deotos l sucesó o N,
R-C CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR
RC CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR CONTENIDOS Estado trastoro de carga y descarga. Cálculo de la costate de tempo. Método de cuadrados mímos. Errores que se comete durate la evaluacó de τ OBJETIVOS
( ) Tabla 2. Formulas para gráficas de control. Fórmula. Rsk = xk + 1 -Xk -------- X Rs -------------- Z USL. Gráfica (Símbolo) R, S ó Rs.
Boletí Técco Septebre No. Tabla esultados cálculos Núero edcoes Valor áxo Valor ío ago Proedo Desvacó Ídce capacdad l proceso Ídce capacdad l proceso Ídce capacdad aqua Ídce capacdad aqua Fraccó fectva
Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.
Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado e Geomátca y Topografía Escuela Técca Superor de Igeeros e Topografía, Geodesa y Cartografía. Uversdad Poltécca de Madrd Capítulo
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 214 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 7: CONTRASTE DE HIPÓTESIS Juio, Ejercicio 4, Oció B Reserva 2, Ejercicio 4, Oció B Reserva 4, Ejercicio
-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
1 Ce.R.P. del Norte Rivera Julio de 2010 Departamento de Matemática Notas para el curso de Fundamentos de la Matemática
Ce.R.P. del Norte Rvera Julo de Departameto de Matemátca Notas para el curso de Fudametos de la Matemátca CONGRUENCIAS NUMÉRICAS Y ECUACIONES DE CONGRUENCIA. RECORDANDO CONCEPTOS: La cogrueca es ua relacó
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
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
RENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL.
Supertedeca de Admstradoras de Fodos de Pesoes CIRCULAR Nº 736 VISTOS: Las facultades que cofere la ley a esta Supertedeca, se mparte las sguetes struccoes de cumplmeto oblgatoro para todas las Admstradoras
Palabras-Clave: Análisis hidráulicos, régimen transitorio, modelo elástico.
MODLO HIT. ÁLISIS D TSITOIOS HIDÁULIOS SISTMS OMPLJOS MDIT MODLO LÁSTIO. Pedro L. Iglesas ey ; Vcete S. Fuertes Mquel ; Joaquí Izquerdo Sebastá esume el resete artículo se aborda ua formulacó alteratva
. Usaremos una vía algebraica y una geométrica que nos
Título: La desgualdad etre la meda artmétca y geométrca e problemas de olmpadas. Resume: E el presete artículo se pretede mostrar la utldad de ua desgualdad ta elemetal como la relacó etre las medas artmétca
1. RESISTENCIA AL FLUJO.
FLUJO UNIFORME 1. RESISTENCI L FLUJO. E los flujos a superfce lbre la compoete del peso del agua e la dreccó del flujo, fuerza motora, causa la aceleracó de éste (o desaceleracó s la pedete de fodo es
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
Si los cerdos de otro granjero tienen los siguientes pesos: 165, 182, 185, 168, 170, 173, 180, 177. Entonces el diagrama de puntos está dado por:
Aputes de Métodos Estadístcos I Prof. Gudberto J. Leó R. I- 65 Uversdad de los Ades Escuela de Estadístca. Mérda -Veezuela Meddas de Dspersó Además de obteer la formacó que reúe las meddas de tedeca cetral
C URVA DE L ORENZ C OEFICIENTE DE D ESIGUALDAD DE G INI
TESIS DESARROLLO REIONAL C URVA DE L ORENZ C OEFICIENTE DE D ESIUALDAD DE INI D OCUMENTO A UXILIAR N DANIEL CAUAS - 5 JUN 203 LA CURVA DE LORENZ La curva de Lorez (Corado Lorez 905), es u recurso gráfco
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL CONTROL DE CALIDAD EN LAS EMPRESAS
UNIVERIDAD de VALLADOLID ECUELA de INGENIERÍA INDUTRIALE INGENIERO TÉCNICO INDUTRIAL, EPECIALIDAD EN MECÁNICA PROYECTO FIN DE CARRERA ANÁLII ETADÍTICO DEL CONTROL DE CALIDAD EN LA EMPREA Autor: Galca Adrés,
Diseño De Plantas UIS. Ing. Edwin Alberto Garavito H.
MEJORMIENTO DEL DISEÑO DE DISTRIBUCIONES DE PLNT MEDINTE L UTILIZCIÓN DE CRFT. QUÉ ES CRFT? CRFT (Coputerzed Relatve llocato of Facltes Techque es uo de los paquetes de software ás avazados que se utlza
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,
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
Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II
Solucoes de los ejerccos de Selectvdad sobre Ifereca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Fracsco Roldá López de Herro * Covocatora de 006 Las sguetes págas cotee las solucoes
Ejercicios resueltos de funciones generatrices. Matemática discreta 4º Ingeniería Informática
Ejerccos resueltos de fucoes geeratrces. Matemátca dscreta º Igeería Iformátca. Determa la fucó geeratrz para el úmero de formas de dstrbur 5 moedas de u euro etre cco persoas, s (a o hay restrccoes; (b
Bolsa Nacional de Valores, S.A. San José, Costa Rica
SELECCIÓN DE CARTERAS DE INVERSIÓN (TEORÍA DEL PORTAFOLIO) RODRIGO MATARRITA VENEGAS * Bolsa Nacoal de Valores, S.A. Sa José, Costa Rca By ow t s evdet that MPT (moder Portfolo Theory), the theory frst
ÁREA DE INGENIERÍA QUÍMICA Prof. Isidoro García García. Operaciones Básicas de Transferencia de Materia. Tema 4
ÁRE DE IGEIERÍ QUÍMIC Operacioes Básicas de Trasferecia de Materia Tea 4 Operacioes Básicas de Trasferecia de Materia ITRODUCCIÓ a aoría de las corrietes de u proceso quíico está costituidas por varios
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
Métodos Estadísticos Aplicados a la Ingeniería Examen Temas 1-4 Ingeniería Industrial (E.I.I.) 23/4/09
Métodos Estadístcos Aplcados a la Igeería Exame Temas -4 Igeería Idustral (E.I.I.) 3/4/09 Apelldos y ombre: Calfcacó: Cuestó..- Se ha calculado el percetl 8 sobre las estadístcas de sestraldad e el sector
Tema 2: Modelos lineales de optimización con variables enteras.
Tema 2: Modelos leales de optmzacó co varables eteras. Objetvos del tema: Itroducr la programacó leal etera y los domos de aplcacó. Apreder a formular el modelo de u problema de programacó leal etera.
TÉCNICAS MATEMÁTICAS DE MODELADO DEL COMPORTAMIENTO DE SISTEMAS INFORMÁTICOS
TÉCICAS ATEÁTICAS DE ODELADO DEL COPORTAIETO DE SISTEAS IFORÁTICOS or Rao Pugaer Agoto de 4 TABLA DE COTEIDOS. ITRODUCCIÓ..... PRESETACIÓ GEERAL..... CLASIFICACIÓ DE LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS...... Proceo
LOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax + bx + c = 0 se aalzó el sgo
EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN Y CORRELACIONES ESPÚREAS Erick Lahura Enero, 2003
8 EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura Eero, 3 DOCUMENTO DE TRABAJO 8 http://www.pucp.edu.pe/ecooma/pdf/ddd8.pdf EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura
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
Las hipotecas y la tasa anual equivalente
49 Juo 2005,. 25-32 Las hotecas y la tasa aual equvalete La mayor arte de osotros hacemos uso de los crédtos que os ofrece las etdades faceras ara la adquscó de dsttos bees, sobre todo la vveda. E este
Actividad: Elabora un resumen de la información que se muestra a continuación y analiza los procedimientos que se muestran.
Actvdad: Elabora u resume de la formacó que se muestra a cotuacó y aalza los procedmetos que se muestra. Fudametos matemátcos de la electróca dgtal Sstemas de umeracó poscoales E u sstema de esta clase,
CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. El objetivo del capítulo 3 es conocer la metodología, por lo cual nos apoyaremos en el
CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA El objetvo del capítulo 3 es coocer la metodología, por lo cual os apoyaremos e el lbro de Smulato modelg ad Aalyss (Law, 000), para estudar alguas pruebas de bodad de ajuste. També
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.
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
Gestión de operaciones
Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos
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;
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.
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
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
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.
OPERACIONES CON POLINOMIOS.
OPERACIONES CON POLINOMIOS. EXPRESIONES ALGEBRAICAS. Ua epresió ateática que usa úeros o variables o abos para idicar productos o cocietes es u tério. Los térios,, (ab), so todos epresioes algebraicas.
ANGEL FRANCISCO ARVELO LUJAN
ANGEL FRANCISCO ARVELO LUJAN Agel Fracsco Arvelo Lujá es u Profesor Uverstaro Veezolao e el área de Probabldad y Estadístca, co más de 0 años de expereca e las más recoocdas uversdades del área metropoltaa
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
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