Sistemas de ayuda a la decisión Modelización de la incertidumbre Tema 2. Incertidumbre y Probabilidad
|
|
- Gregorio Soriano del Río
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 Sistemas de ayuda a la decisión Modelización de la incertidumbre Tema 2. Incertidumbre y Probabilidad Indice 1) Sucesos aleatorios. Espacio muestral. 2) Operaciones con sucesos. 3) Enfoques de la Probabilidad. 4) Axiomas de Kolmogorov. 5) Axiomas de la Probabilidad subjetiva. 6) Resultados básicos con probabilidades. 7) Variables aleatorias. 8) Educción de probabilidades.
2 Educción de probabilidades Estimación de probabilidades Estimación objetiva (frecuencia relativa) y subjetiva (expertos) Asignación de probabilidades: tarea compleja. Métodos rigurosos y sistemáticos (requisitos) Métodos directos e indirectos (estrategias) Probabilidades para variables discretas y continuas (herramientas) Morgan y Henrion (1990) 2 fuentes estrategias de adquisición de conocimiento probabilístico 1. Pregunta directa al experto 2. Inferencia indirecta mediante comparaciones (escenarios artificiales)
3 Datos. Momentos (Pearson) Los k parámetros θ son funciones de los momentos m1, mk Los momentos muestrales definen k ecuaciones. Estimaciones insesgadas (E[θ ]= θ), efiecientes (min Var(θ)), consistentes (E[θ n ] θ)y robustas ((1-α)f(X)+ α g(x)). ECM(θ ) = E[(θ- θ ) 2 ] EMV (Fisher) Maxima verosimilitud, estimar los parámetros de la distribución que maximizan la probabilidad de la muestra observada. Se supone que los datos son variables aleatorios identicamente distribuidas e independientes. Estimaciones insesgadas (E[θ ]= θ) Otros métodos.
4 Discretas Continuas Asignación directa (simple y poco fiable) Asignación basada en apuestas (motivación económica, punto de indiferencia, favorable desfavorable favorable. Convergencia) Asignación basada en loterías (comparar sorteos con uno de referencia) Representación con árboles de sucesos Utilizar los métodos anteriores para asignar ciertas probabilidades acumuladas y ajustar una función de distribución Solicitar ciertos cuantiles (percentiles y cuartiles) y ajustar la F
5 Otros métodos - mejoras Método de la probabilidad: sesgo de confianza y anclaje, construir la F en ciertos intervalos, contrastar y revisar los resultados Método de las alturas relativas: escalas termométricas. P j, f(x) Método de Raiffa-Schlaifer: moda, hipótesis de apuntamiento elevado y probabilidad baja de valores alejados de la moda Descomposición y asignación de probabilidades: puede ser en principio más sencillo asignar probabilidades condicionadas y tendencias. Árboles de probabilidad escenarios condicionantes
6 Fases de educción Adquisición de conocimiento (PROBABILISTICO) Inteligencia Artificial. Marco: encuesta / entrevista + diseño y preparación y ejecución y análisis 1. Motivación: importancia y propósito 2. Estructuración: definición de las variables y distribuciones de interés. Escalas, tablas, parametros, características, funciones, Dependencias. 3. Condicionamiento: identificar sesgos y las causas (experto, técnicas, ) Tarea compleja en tiempo. SRI: fases 1, 2, 3 y 4. Codificación: valores extremos (sesgos), redundancia (inconsistencias), revisión, sensibilidad del experto al nivel de información o evidencia 5. Verificación: refleja la asignación las creencias del experto? Cuestionario derivado del modelo de probabilidad asignado.
7 Comparativa de métodos. - Depende del problema, del experto/decisor - Recomendado: utilizar variso métodos. Contraste de Consistencia de los resultados o juicios. Las inconsistencias pueden resolverse o no en el marco del modelo. Contraste de Coherencia entre sucesos complementarios. El espacio muestral tiene probabilidad 1. Calibración: ensayar el método/técnica en un problema sencillo no trivial antes de atacar la asignación en el problema real
8 Sucesos muy raros Asignación de probabilidades pequeñas de sucesos sin precentes. Estimaciones subjetivas muy sensibles al sesgo (infra/sobrestimación) Difícil discriminar ordenes de magnitud en las probabilidad pequeñas. Procedimientos de asignación: descomposición e identificación de factores que determinan escenarios con probabilidades significativas del suceso raro Arboles de sucesos: árboles de probabilidad, etapa ~ factor. El Cálculo de Probabilidades suministra la probabilidad global a partir de las de los factores. Sucesos raros (sr) hojas sr sr sr 2 sr sr 1 sr Arboles de fallos: descomposición causal del suceso raro. Causas hojas. o sr y c1 c 2 c 3 c 31 c 32
9 Heurísticas y sesgos. 1. Disponibilidad de la heurística. Recuerdos fuertes, Imaginación, correlaciones falsas 2. Representividad de la heurística. Ignorancia de las tasas frecuencia, secuencias de artefactos o patrones previos, ignorancia de la regresión a la media, conjunción de falacias 3. Ajuste de la heurística. Insuficiencia, sobreestimación de conjunción de eventos, infraestimación de disyunciones de eventos. 4. Otros sesgos en los juicios. Sobre estimar los sucesos deseables, propagar la covarianza entre sucesos Calidad de los juicios probabilísticos: expertos reales, problemas reales no de laboratorio, asignación comprensible, motivación, frecuencia ~ probabilidad
10 Asignación basada en apuestas (motivación económica, punto de indiferencia, favorable desfavorable favorable. Convergencia) Ejemplo: el EURIBOR supera el 4% en 2007 A Se plantean dos apuestas simétricas al experto: Donde x e y representa el dinero que está dispuesto a ganar/perder al apostar Apuesta1 Gana x si A Apuesta2 Pierde x si A Pierde y si A Gana y si A Si ninguna de las apuestas es preferida la indiferencia implica que los valores esperados (la suma ponderada con la probabilidad de las perdidas/ganancias) serán iguales
11 A x Apuesta por A A A -y -x Apuesta por A A y Indiferencia o equilibrio entre las apuestas Ganancias esperadas en la Apuesta 1: xp(a) + (-y)p( A) = Ganancias esperadas en la Apuesta 2: (-x)p(a) + yp( A), donde P(A) = 1 P( A) P(A) = y/(x+y), x = yp( A)/P(A) Por ejemplo: x=100, y=10 P(A)=0.091
12 Asignación basada en loterías (comparar sorteos con uno de referencia) Ejemplo: el EURIBOR supera el 4% en 2007 A Se plantean dos sorteos con premios S1 -- un ordenador portatil y S2 un televisor de plasma (suponemos que S1 es preferido a S2) Lotería1 gana S1 si A Lotería2 gana S1 con probabilidad p gana S2 si A gana S2 con probabilidad 1-p La segunda es la lotería de referencia Se interroga al experto sobre la posible indiferencia entre las loterias para algún valor de p especificada mediante una rueda de la fortuna o una urna de bolas. p 1-p
13 A S1 Loteria1 Lotería2 A p 1-p S2 S1 S2 Se propone un valor inicial para p. Si prefiere la Lotería1 se debe incrementar p Si prefiere la Lotería2 se debe disminuir p Si no prefiere ninguna P(A) = p. p 1-p.. p 1-p Si asignamos a un sistema completo de sucesos {A i } n i=1 se hace la asignación secuencialmente y al final se normaliza la n i=1 p i = 1
14 Educción de probabilidades. Discretización Características de variables aleatorias continuas Simulación, integración, discretización Discretización: perdida de información mínima Por niveles en cada nivel la media o mediana Uniforme, ajuste de error No Uniforme, para variables aleatorias multidimensionales Divergencia de Kullback y Leibler
LA MEDIDA Y SUS ERRORES
LA MEDIDA Y SUS ERRORES Magnitud, unidad y medida. Magnitud es todo aquello que se puede medir y que se puede representar por un número. Para obtener el número que representa a la magnitud debemos escoger
Más detallesMuestreo. Introducción
Muestreo Introducción En este documento ofrecemos un resumen sobre el concepto de muestreo, y los tipos de muestreo existentes. Además, adjuntamos una hoja para el cálculo de tamaños muestrales en auditorías
Más detallesTema 10. Estimación Puntual.
Tema 10. Estimación Puntual. Presentación y Objetivos. 1. Comprender el concepto de estimador y su distribución. 2. Conocer y saber aplicar el método de los momentos y el de máxima verosimilitud para obtener
Más detallesHERRAMIENTAS Y DECISIONES BAJO RIESGO
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO HERRAMIENTAS Y DECISIONES BAJO RIESGO M. En C. Eduardo Bustos Farías as 1 Las Decisiones en el Mundo Real Características: Múltiples objetivos
Más detallesAnálisis y cuantificación del Riesgo
Análisis y cuantificación del Riesgo 1 Qué es el análisis del Riesgo? 2. Métodos M de Análisis de riesgos 3. Método M de Montecarlo 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos de deben seguir para el
Más detallesFormulación y Evaluación de Proyectos Análisis de Riesgo. Juan Quinteros
Formulación y Evaluación de Proyectos Análisis de Riesgo Juan Quinteros Qué es el riesgo? El riesgo implica incertidumbre. La incertidumbre no necesariamente implica riesgo. La aversión al riesgo es una
Más detallesANEXO I. MATERIAS DE BACHILLERATO
El artículo 29 en su apartado 6 del R.D. 1892/2008, dice: El establecimiento de las líneas generales de la metodología, el desarrollo y los contenidos de los ejercicios que integran tanto la fase general
Más detallesUniversidad del País Vasco
Universidad del País Vasco eman ta zabal zazu Euskal Herriko Unibertsitatea INSTRUCCIONES. El examen consta de 50 cuestiones. Hay una única respuesta correcta para cada cuestión. Las cuestiones respondidas
Más detallesTema 7: Estadística y probabilidad
Tema 7: Estadística y probabilidad En este tema revisaremos: 1. Representación de datos e interpretación de gráficas. 2. Estadística descriptiva. 3. Probabilidad elemental. Representaciones de datos Cuatro
Más detallesDiseño de un estudio de investigación de mercados
Diseño de un estudio de investigación de mercados En cualquier diseño de un proyecto de investigación de mercados, es necesario especificar varios elementos como las fuentes a utilizar, la metodología,
Más detallesT.3 ESTIMACIÓN PUNTUAL
T.3 ESTIMACIÓN PUNTUAL 1. INTRODUCCIÓN: ESTIMACIÓN Y ESTIMADOR 2. PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES 3. MÉTODOS DE ESTIMACIÓN. EJEMPLO 1, EJEMPLO 2 1. Introducción: Estimación y Estimador En este tema se analizan
Más detallesANÁLISIS DE SENSIBILIDAD OBJETIVO DEL ANÁLISIS
Estudio Financiero ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD OBJETIVO DEL ANÁLISIS Medir cuan sensible es la evaluación financiera a través de variaciones en las principales variables críticas del proyecto, de forma que
Más detallesMatemáticas 2º BTO Aplicadas a las Ciencias Sociales
Matemáticas 2º BTO Aplicadas a las Ciencias Sociales CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA DE JUNIO 2014 MÍNIMOS: No son contenidos mínimos los señalados como de ampliación. I. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA UNIDAD
Más detallesEJEMPLO DE REPORTE DE LIBERTAD FINANCIERA
EJEMPLO DE REPORTE DE LIBERTAD FINANCIERA 1. Introduccio n El propósito de este reporte es describir de manera detallada un diagnóstico de su habilidad para generar ingresos pasivos, es decir, ingresos
Más detallesINDICE 2. Psicología de la toma decisiones 3. Resolución de problemas 4. Imaginación en la toma de decisiones
INDICE Prefacio de la segunda edición XIII 1. Sobre decisiones 1 Decisiones difíciles Analizar las decisiones 2 Elementos del análisis de decisiones (AD) 4 Disciplinas afines 5 Como mirar un cuadro 6 Los
Más detalles8.2.2. Intervalo para la media (caso general)
182 Bioestadística: Métodos y Aplicaciones 100 de ellos se obtiene una media muestral de 3 kg, y una desviación típica de 0,5 kg, calcular un intervalo de confianza para la media poblacional que presente
Más detallesAsignatura: Econometría. Conceptos MUY Básicos de Estadística
Asignatura: Econometría Conceptos MUY Básicos de Estadística Ejemplo: encuesta alumnos matriculados en la UMH Estudio: Estamos interesados en conocer el nivel de renta y otras características de los estudiantes
Más detallesSIMULACION. Formulación de modelos: solución obtenida de manera analítica
SIMULACION Formulación de modelos: solución obtenida de manera analítica Modelos analíticos: suposiciones simplificatorias, sus soluciones son inadecuadas para ponerlas en práctica. Simulación: Imitar
Más detallesMATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II
MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II 2º BACHILLERATO (Modalidad: Humanidades y Ciencias Sociales) Desarrollado en Decreto 67/2008, de 19 de junio. B.O.C.M.: 27 de junio de 2008. PROGRAMACIÓN
Más detallesUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍAS MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN ANÁLISIS MULTIVARIADO
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍAS MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN ANÁLISIS MULTIVARIADO OBJETIVO GENERAL El curso es de un nivel matemático intermedio y tiene
Más detalleshttp://www.dragodsm.com.ar
UBA-CS ECONOMICAS- PROF MIGUEL MARTIN. Página 1 04/05/11 U.B.A- UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES- FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS. Profesor: Materia: Cátedra: Licenciado Miguel O. Martin. Teoría de la Decisión.
Más detallesCURSO DE ESTADISTICA Y HERRAMIENTAS PARA ANALISIS. Estadística y Herramientas cuantitativas. Obligatoria NÚMERO DE CREDITOS: 2
Error! Marcador no definido. Página 1 de 5 1. IDENTIFICACIÓN CURSO DE ESTADISTICA Y HERRAMIENTAS PARA ANALISIS NOMBRE DE LA OFRECIDO PARA: CARÁCTER DE LA Estadística y Herramientas cuantitativas Maestria
Más detallesPrograma de la asignatura Curso: 2007 / 2008 ESTADÍSTICA (3174)
Programa de la asignatura Curso: 2007 / 2008 ESTADÍSTICA (3174) PROFESORADO Profesor/es: SANTIAGO RUIZ MIGUEL - correo-e: rumi@ubu.es FICHA TÉCNICA Titulación: INGENIERÍA DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS
Más detalles-100 0.10 0 0.20 50 0.30 100 0.25 150 0.10 200
ESTADISTICA Y PROBABILIDAD Orientadores:. Arch. Taller3_est.doc 1. El siguiente es un ejemplo de experimentos y variables aleatorias asociadas. Identifique en cada caso los valores que la variables aleatoria
Más detallesESTIMACIÓN. puntual y por intervalo
ESTIMACIÓN puntual y por intervalo ( ) Podemos conocer el comportamiento del ser humano? Podemos usar la información contenida en la muestra para tratar de adivinar algún aspecto de la población bajo estudio
Más detallesMaterial preparado por: C.P. Raúl H. Vallado Fernández, M.F. Rhvf. 1
Material preparado por: C.P. Raúl H. Vallado Fernández, M.F. 1 Está pasando su empresa problemas financieros?, Estará al borde de la quiebra? Qué hacer para mejorar su situación? Antes que nada, es necesario
Más detallesUnidad IV: Identificación y cuantificación de riesgos financieros Parte II: Análisis de Pre y Post-simulación estocástica
Unidad IV: Identificación y cuantificación de riesgos financieros Parte II: Análisis de Pre y Post-simulación estocástica INTRODUCCIÓN El propósito de este documento es explicar la metodología propuesta
Más detallesCapítulo 1. Introducción
Capítulo 1. Introducción 1.1 Antecedentes La selección de personal siempre ha sido una tarea en la cual se ha requerido mucho tiempo y esfuerzo para el área de recursos humanos dentro de una organización.
Más detallesDESARROLLO DE LA PROGRAMACIÓN PARA 4º ESO Opción B. Bloque 1. Contenidos comunes.
DESARROLLO DE LA PROGRAMACIÓN PARA 4º ESO Opción B Contenidos mínimos según real decreto 1631/2006 Bloque 1. Contenidos comunes. o Planificación y utilización de procesos de razonamiento y estrategias
Más detallesMATEMÁTICAS 3º CURSO DE ESO INFORMACIÓN PARA LOS ALUMNOS
I.E.S. Dr. FLEMING (OVIEDO) DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS MATEMÁTICAS 3º CURSO DE ESO INFORMACIÓN PARA LOS ALUMNOS Estas hojas son un resumen de la Programación Didáctica que está a disposición de los alumnos
Más detallesSistemas de Generación de Energía Eléctrica HIDROLOGÍA BÁSICA. Universidad Tecnológica De Pereira
2010 Sistemas de Generación de Energía Eléctrica HIDROLOGÍA BÁSICA Universidad Tecnológica De Pereira Conceptos Básicos de Hidrología La hidrología es una ciencia clave en el estudio de los sistemas de
Más detallesMATEMÁTICAS aplicadas a las Ciencias Sociales II
MATEMÁTICAS aplicadas a las Ciencias Sociales II UNIDAD 1: SISTEMAS DE ECUACIONES. MÉODO DE GAUSS Sistemas de ecuaciones lineales Sistemas equivalentes. Transformaciones que mantienen la equivalencia.
Más detallesPROGRAMA DE CURSO. Código Nombre MA3403 Probabilidades y Estadística Nombre en Inglés Probability and Statistics SCT 6 10 3 2 5
PROGRAMA DE CURSO Código Nombre MA3403 Probabilidades y Estadística Nombre en Inglés Probability and Statistics SCT Unidades Horas de Horas Docencia Horas de Trabajo Docentes Cátedra Auxiliar Personal
Más detallesMedidas de tendencia central o de posición: situación de los valores alrededor
Tema 10: Medidas de posición y dispersión Una vez agrupados los datos en distribuciones de frecuencias, se calculan unos valores que sintetizan la información. Estudiaremos dos grandes secciones: Medidas
Más detallesDocumento no controlado, sin valor
HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura Estadística Industrial 2. Competencias Diseñar estrategias de mantenimiento mediante el análisis de factores humanos, tecnológicos,
Más detallesIntroducción al @RISK 5.7
Introducción al @RISK 5.7 Javier Ordóñez, PhD Director de Soluciones Personalizadas Riesgo» Riesgo: Un escenario en donde existe una posibilidad de desviación respecto de un resultado deseado o esperado»
Más detallesFundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1
Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1 1 de agosto de 2003 1. Introducción Cualquier modelo de una situación es una simplificación de la situación real. Por lo tanto,
Más detallesTÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN DESARROLLO DE NEGOCIOS
TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura Estadística para negocios. 2. Competencias Administrar el proceso de ventas mediante estrategias,
Más detallesEJERCICIOS RESUMEN. Aplicación: INFERENCIA ESTADÍSTICA. Nota técnica preparada por: Mayte Zaragoza Benítez Fecha: 13 de mayo de 2013
Aplicación: INFERENCIA ESTADÍSTICA EJERCICIOS RESUMEN Nota técnica preparada por: Mayte Zaragoza Benítez Fecha: 13 de mayo de 2013 Página1 DESCRIP Ejercicio 1 Los siguientes son los números de cambios
Más detallesPROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN PARA LAS TRABAJADORAS Y TRABAJADORES
MINISTERIO DE EDUCACIÓN SECRETARÍA DE ESTADO DE EDUCACIÓN Y FORMACIÓN PROFESIONAL DIRECCIÓN GENERAL DE FORMACIÓN PROFESIONAL INSTITUTO NACIONAL DE LAS CUALIFICACIONES PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN
Más detallesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística
Departamento Administrativo Nacional de Estadística Dirección de Metodología y Producción Estadística CONVENIO DANE UESP 034 02 SUBCAPITULO: METODOLOGÍA ESTADÍSTICA POBLACIÓN Julio 2003 1.3. METODOLOGIA
Más detallesMETODOS ESTADISTICOS.
AREA DE ESTADISTICA E INVESTIGACION DE OPERACIONES PROGRAMA: METODOS ESTADISTICOS. PROYECTO: SERVICIO DE CONSULTORIA ESTADISTICA. SERVICIO DE CONSULTORIA ESTADISTICA. Diseño con propósitos de un posterior
Más detallesCurso: Métodos de Monte Carlo Unidad 2, Sesión 6: Integración por Monte Carlo
Curso: Métodos de Monte Carlo Unidad 2, Sesión 6: Integración por Monte Carlo Departamento de Investigación Operativa Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Montevideo,
Más detallesERRORES CONCEPTUALES DE ESTADÍSTICA EN ESTUDIANTES
ERRORES CONCEPTUALES DE ESTADÍSTICA EN ESTUDIANTES DE BÁSICA PRIMARIA EN LA CIUDAD DE PEREIRA José R. Bedoya Universidad Tecnológica de Pereira Pereira, Colombia La formación estadística en la ciudadanía,
Más detallesPRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.E.
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.E. CURSO 2013-2014 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMATICAS APLICADAS A LAS CC. SS. - Cada alumno debe elegir sólo una de las pruebas (A o B). - Cada una de las preguntas
Más detallesDATOS GENERALES DEL PROGRAMA
DATOS GENERALES DEL PROGRAMA 1. Nombre del Programa: Fondo de Apoyo para la Micro, Pequeña y Mediana Empresa (Fondo PYME) 2. Dependencia: ECONOMÍA. 3.Unidad Administrativa Responsable: 4. Datos del(a)
Más detallesCAPÍTULO I EL PROBLEMA. del comercio internacional, condicionan la preparación de información
EL PROBLEMA 3 CAPÍTULO I EL PROBLEMA 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA El crecimiento económico que experimentan los países y el incremento del comercio internacional, condicionan la preparación de información
Más detallesUNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES GUÍA 2: PROBABILIDADES Profesor: Hugo S. Salinas Segundo Semestre 2010 1. Describir el espacio muestral
Más detallesRESUMEN. Planificación de Auditorías de la Calidad. Seminario de Auditores de Sistema de Gestión de Seguridad Operacional ATM
RESUMEN - Conocer y aplicar la ISO 19011:2002- Auditoría de la Calidad; Seminario de Auditores de Sistema de Gestión de Seguridad Operacional ATM Planificación de Auditorías de la Calidad Esta Norma Técnica
Más detallesTema 8: Análisis Discriminante. Clasificación. Aurea Grané Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid. Análisis discriminante
Aurea Grané. Máster en Estadística. Universidade Pedagógica. 1 Aurea Grané. Máster en Estadística. Universidade Pedagógica. 2 Análisis discriminante Tema 8: Análisis Discriminante y Clasificación Aurea
Más detallesRelación de problemas: Variables aleatorias
Estadística y modelización. Ingeniero Técnico en Diseño Industrial. Relación de problemas: Variables aleatorias 1. Se lanza tres veces una moneda y se observa el número de caras. (a) Calcula la distribución
Más detallesTratamiento borroso del intangible en la valoración de empresas de Internet
Tratamiento borroso del intangible en la valoración de empresas de Internet Mª Carmen Lozano Gutiérrez Federico Fuentes Martín Esta página está alojada por el Grupo EUMED.NET de la Universidad de Málaga
Más detallesV.4 Incertidumbre, Métodos Probabilísticos de Análisis de Alternativas
. Incertidumbre Nadie puede predecir el futuro. Sólo es posible formular hipótesis más o menos fundadas. Es un futuro que contiene un número indeterminado de resultados posibles, ninguno de los cuales
Más detallesPRUEBAS DE HIPÓTESIS
PRUEBAS DE HIPÓTESIS Muchos problemas de ingeniería, ciencia, y administración, requieren que se tome una decisión entre aceptar o rechazar una proposición sobre algún parámetro. Esta proposición recibe
Más detallesIntroducción a la Estadística y a la Probabilidad Tercer examen. Capítulo 5 y 6. Viernes 5 de febrero del 2010.
Introducción a la Estadística y a la Probabilidad Tercer examen. Capítulo 5 y 6. Viernes 5 de febrero del 2010. Dos puntos 1. Para cada una de las siguientes variables, indica si son variables aleatorias,
Más detallesESTIMACION PARA PROYECTOS DE SOFTWARE (TIPOS, MODELO, TECNICAS) Y MODELO COCOMO
ESTIMACION PARA PROYECTOS DE SOFTWARE (TIPOS, MODELO, TECNICAS) Y MODELO COCOMO Resumen Sandy C. Polvo Loaiza Universidad Autónoma de Tlaxcala Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Tecnología Antes
Más detallesINFORME DE RESULTADOS ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DEL PERSONAL DE ADMINISTRACIÓN Y SERVICIOS UNIVERSIDAD CATÓLICA SAN ANTONIO DE MURCIA
INFORME DE RESULTADOS ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DEL PERSONAL DE ADMINISTRACIÓN Y SERVICIOS UNIVERSIDAD CATÓLICA SAN ANTONIO DE MURCIA CURSO 2014 2015 1 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. PARTICIPACIÓN EN LA
Más detallesTécnicas de valor presente para calcular el valor en uso
Normas Internacionales de Información Financiera NIC - NIIF Guía NIC - NIIF NIC 36 Fundación NIC-NIIF Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Este documento proporciona una guía para utilizar
Más detallesSIMULACIÓN VERSUS OPTIMIZACIÓN:
SIMULACIÓN MONTE CARLO Procesos Químicos II La idea básica de la simulación es la construcción de un dispositivo experimental, o simulador, que actuará como (simulará) el sistema de interés en ciertos
Más detallesEncuesta de comercio y reparación. Cálculo de Errores de Muestreo.
Encuesta de comercio y reparación. Cálculo de Errores de Muestreo. EUSKAL ESTATISTIKA ERAKUNDA 1 INDICE 1. Introducción...3 2. Breve descripción de la encuesta...3 2.1 Objetivos...3 2.2 Ambito...4 2.3
Más detalles6. Gestión de proyectos
6. Gestión de proyectos Versión estudiante Introducción 1. El proceso de gestión de proyectos 2. Gestión del riesgo "La gestión de proyectos se basa en establecer objetivos claros, gestionar el tiempo,
Más detallesTema 1. Inferencia estadística para una población
Tema 1. Inferencia estadística para una población Contenidos Inferencia estadística Estimadores puntuales Estimación de la media y la varianza de una población Estimación de la media de la población mediante
Más detallesCapítulo II Marco Teórico CAPÍTULO II
13 CAPÍTULO II 14 CAPÍTULO 2 El presente capítulo presenta el marco teórico, el cual propone los conceptos, herramientas y métodos con que se resolverá el problema de la identificación de las variables,
Más detallesFACULTAD DE ENFERMERIA MAESTRÌA EN ENFERMERIA PROGRAMA DEL CURSO ESTADÌSTICA AVANZADA CODIGO MC1114 REQUISITOS EG2113 CREDITO: 4
FACULTAD DE ENFERMERIA MAESTRÌA EN ENFERMERIA PROGRAMA DEL CURSO ESTADÌSTICA AVANZADA CODIGO MC1114 REQUISITOS EG2113 CREDITO: 4 REQUISITO LICENCIATURA EN ENFERMERÌA PROFESOR 1. Justificación. Se requiere
Más detallesESTADISTICA Y PROBABILIDAD
ESTADISTICA Y PROBABILIDAD Introducción Para incrementar los conocimientos que se tienen acerca del mundo es necesario emplear los métodos y las inferencias estadísticas. Sin embargo debido a la amplitud
Más detallesMATEMÁTICAS 3º E.S.O
MATEMÁTICAS 3º E.S.O Desarrollado en DECRETO 48/2015, de 14 de mayo (B.O.C.M. Núm. 118; 20 de mayo de 2015) PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA I.E.S. JOSÉ HIERRO (GETAFE) CURSO: 2015-16 Pág 1 de 11 1. CONTENIDOS Y
Más detallesAnálisis de arrendamientos
Análisis de arrendamientos Zona: 9 de Julio, campaña 2-2 Este análisis se basa en los datos proporcionados por la empresa Cliente e información procesada por Cultivar Conocimiento Agropecuario. Los resultados
Más detallesPlan docente de la asignatura Bioestadística del Grado de Medicina de la Facultad de Ciencias de la Salud y de la Vida (FCSV)
Plan docente de la asignatura Bioestadística del Grado de Medicina de la Facultad de Ciencias de la Salud y de la Vida (FCSV) 1. Descripción de la asignatura Materia: Estadística Carácter: Formación Básica
Más detallesAdministración de Empresas. 11 Métodos dinámicos de evaluación de inversiones 11.1
Administración de Empresas. 11 Métodos dinámicos de evaluación de inversiones 11.1 TEMA 11: MÉTODOS DINÁMICOS DE SELECCIÓN DE INVERSIONES ESQUEMA DEL TEMA: 11.1. Valor actualizado neto. 11.2. Tasa interna
Más detallesControl de Calidad en Laboratorios
Metodos de control de calidad en laboratorios Funcionar bien en las pruebas de suficiencia (homologación). Funcionar bien en los ensayos de colaboración Un aspecto importante del sistema de gestión de
Más detallesTASACION DE INMUEBLES URBANOS
TASACION DE INMUEBLES URBANOS Estadística para Tasadores A tener en cuenta Toda muestra de datos será incompleta Toda muestra es aleatoria Datos desordenados no sirven Calcular valores típicos Encontrar
Más detallesSistemas de ayuda a la decisión Tema 5. Análisis de Sensibilidad Análisis Cualitivo y Análisis Paramétrico
Tema 5. Análisis de Sensibilidad Análisis Cualitivo y Análisis Paramétrico Indice 1) Motivavión, Identifición y Estructuración del problema 2) Análisis Paramétrico: Medidas basadas en distancias de umbral
Más detallesInforme de Competitividad Global 2014 2015
Informe de Competitividad Global 2014 2015 Setiembre de 2014 El Foro Económico Mundial elaboró en el presente año, tal como lo hace desde 1979, el Informe de Competitividad Global, que analiza 114 variables
Más detallesRECOMENDACIONES DE INVESTIGACIÓN FUTURA.
Capítulo 6 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES DE INVESTIGACIÓN FUTURA. 212 METODOLOGÍA PARA LA DETECCIÓN DE REQUERIMIENTOS SUBJETIVOS EN EL DISEÑO DE PRODUCTO. CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES, APORTACIONES Y RECOMENDACIONES.
Más detallesUnidad 5 Utilización de Excel para la solución de problemas de programación lineal
Unidad 5 Utilización de Excel para la solución de problemas de programación lineal La solución del modelo de programación lineal (pl) es una adaptación de los métodos matriciales ya que el modelo tiene
Más detallesInformación general BAS-II. Evaluación del funcionamiento intelectual. Valoración de los puntos cognitivos fuertes y débiles.
0. FICHA TÉCNICA 1. OBJETIVOS El BAS-II, Escalas de Aptitudes Intelectuales es una batería que evalúa las aptitudes cognitivas y el rendimiento educativo de los niños y los adolescentes. Proporciona una
Más detallesESTUDIO SOBRE EL CAMBIO EN LOS LÍMITES DE VELOCIDAD
ESTUDIO SOBRE EL CAMBIO EN LOS LÍMITES DE VELOCIDAD ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN Y METODOLOGÍA 2. ACTITUD ANTE LOS CAMBIOS EN LOS LÍMITES DE VELOCIDAD EN AUTOPISTAS Y AUTOVÍAS 3. ACTITUD ANTE LOS CAMBIOS EN
Más detallesTema 3: La elección en condiciones de incertidumbre
Tema 3: La elección en condiciones de incertidumbre 3.1. La descripción del riesgo: el valor esperado. 3.2. Las preferencias por el riesgo: la utilidad esperada. 3.3. La reducción del riesgo. BIBLIOGRAFÍA:
Más detallesUso de la evaluación económica en España
Uso de la evaluación económica en España Berlin 5 de noviembre 2012 Javier Mar Hospital Alto Deba Mondragón 1 Definición de evaluación económica La evaluación económica es un análisis comparativo de opciones
Más detallesI. Estadística Descriptiva de una variable
I. Estadística Descriptiva de una variable Objetivo: Organizar un conjunto de datos para extraer el máximo posible de información Herramientas: A. Estadísticos: Media, Varianza, moda, etc B. Representaciones
Más detallesUNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A
OPCIÓN A (3 puntos) Una imprenta local edita periódicos y revistas. Para cada periódico necesita un cartucho de tinta negra y otro de color, y para cada revista uno de tinta negra y dos de color. Si sólo
Más detallesMuestreo estadístico. Relación 2 Curso 2007-2008
Muestreo estadístico. Relación 2 Curso 2007-2008 1. Para tomar la decisión de mantener un determinado libro como texto oficial de una asignatura, se pretende tomar una muestra aleatoria simple entre los
Más detalles8. Estimación puntual
8. Estimación puntual Estadística Ingeniería Informática Curso 2009-2010 Estadística (Aurora Torrente) 8. Estimación puntual Curso 2009-2010 1 / 30 Contenidos 1 Introducción 2 Construcción de estimadores
Más detallesTema 3. Comparaciones de dos poblaciones
Tema 3. Comparaciones de dos poblaciones Contenidos Hipótesis para la diferencia entre las medias de dos poblaciones: muestras pareadas Hipótesis para la diferencia entre las medias de dos poblaciones:
Más detallesMAPAS DE RIESGOS. DEFINICIÓN Y METODOLOGÍA
MAPAS DE RIESGOS. DEFINICIÓN Y METODOLOGÍA El Mapa de Riesgos ha proporcionado la herramienta necesaria, para llevar a cabo las actividades de localizar, controlar, dar seguimiento y representar en forma
Más detallesElementos de Administración del mantenimiento.
Elementos de Administración del mantenimiento. Dinámica de los programas de mantenimiento. Detección grupal de fallas Ceguera de taller. El principio de Pareto. Clasificación de defectos. Herramientas
Más detallesLa actividad física del hombre es un mecanismo importante degeneración de calor.
2.EL ORGANISMO HUMANO Y EL AMBIENTE TERMICO El ser humano es un organismo homeotermo, esto implica que las reacciones metabólicas requieren una temperatura constante (37± 1ºC)para desarrollarse, y en consecuencia
Más detallesVI. TASA DE RETORNO REQUERIDA
VI. TASA DE RETORNO REQUERIDA 1. IMPORTANCIA 2. DEFINICIÓN Mínimo rendimiento aceptable de la inversión. Referencia para los administradores vs. los propietarios de la firma. La TRR de una inversión es
Más detallesTALLER 2. MEJORA CONTINUA
III ENCUENTRO DE ESPACIOS NATURALES PROTEGIDOS PARTICIPANTES EN EL SISTEMA DE CALIDAD TURÍSTICO ESPAÑOL Segovia y Parque Natural de las Hoces del Río Duratón, 15 y 16 de junio de 2011 TALLER 2. MEJORA
Más detallesREPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADÉMICO SECRETARÍA ARAGUA VENEZUELA
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADÉMICO SECRETARÍA ARAGUA VENEZUELA Carrera: Ingeniería Eléctrica Semestre: III Unidad Curricular: Estadística Código:
Más detallesMicroeconomía Intermedia
Microeconomía Intermedia Colección de preguntas tipo test y ejercicios numéricos, agrupados por temas y resueltos por Eduardo Morera Cid, Economista Colegiado. Tema 03 La elección óptima del consumidor
Más detallesPrincipales resultados
5 de junio de 2014 El Salario de las con Discapacidad 1 Explotación de la Encuesta Anual de Estructura Salarial 2011 y de la Base Estatal de con Discapacidad. Año 2011 Principales resultados - El salario
Más detallesTEMA 2 EL PLAN GENERAL DE CONTABILIDAD
TEMA 2 EL PLAN GENERAL DE CONTABILIDAD 1. INTRODUCCIÓN. 2. ESTRUCTURA. 2.1. Marco conceptual. 2.2. Normas de registro y valoración. 2.3. Cuentas anuales. 2.4. Cuadro de cuentas. 2.5. Definiciones y relaciones
Más detallesMUNICIPIO DE TOCANCIPÁ
MUNICIPIO DE TOCANCIPÁ 1 OFICINA DE CONTROL INTERNO PLAN ANUAL DE AUDITORIAS VIGENCIA 2.013 TOCANCIPÁ - COLOMBIA 2 CONTENIDO Introducción. 3 1. Principios. 3 2. Objetivos.. 4 3. Alcance de la auditoria..
Más detallesMANUAL DE ASIGNATURA
INGENIERÍA INDUSTRIAL Objetivos MANUAL DE ASIGNATURA Preparar profesionales líderes, que mediante su formación interdisciplinaria sean capaces de tener una visión analítica y creativa para la mejora continua
Más detallesORIENTACIONES PARA EL TRABAJO PRÁCTICO OBLIGATORIO (Gloria Martí)
ORIENTACIONES PARA EL TRABAJO PRÁCTICO OBLIGATORIO (Gloria Martí) PARTES OBLIGATORIAS DEL TRABAJO: - Portada - Índice o sumario - Breve introducción, explicando las intenciones del trabajo, su estructura,
Más detalleswww.fundibeq.org Es de aplicación a aquellos estudios o situaciones en que es necesario priorizar entre un conjunto de elementos.
GRAÁFICOS DE GESTIÓON (LINEALES, BARRAS Y TARTAS) 1.- INTRODUCCIÓN Este documento introduce los Gráficos de Gestión de uso más común y de mayor utilidad: Gráficos Lineales, Gráficos de Barras y Gráficos
Más detallesTEMA 6 SELECCIÓN DE INVERSIONES PRODUCTIVAS CON RIESGO (parte II)
TEMA 6 SELECCIÓN DE INVERSIONES PRODUCTIVAS CON RIESGO (parte II) Tema 6- Parte II 1 ANÁLISIS DE PROYECTOS En ambiente de incertidumbre Los flujos de caja a descontar no son ciertos Criterio a aplicar
Más detallesDescripción y tabla de especificaciones para prueba formativa Área Matemática Año 2014
Descripción y tabla de especificaciones para prueba formativa Área Matemática Año 2014 Contenidos 1. El referente conceptual de la evaluación... 1 CUADRO 1. TABLA DE ESPECIFICACIONES EN EL ÁREA DE MATEMÁTICA...
Más detallesPOR QUÉ EL VALOR PRESENTE NETO CONDUCE A MEJORES DECISIONES DE INVERSIÓN QUE OTROS CRITERIOS? ( Brealey & Myers )
CAPÍTULO 5 POR QUÉ EL VALOR PRESENTE NETO CONDUCE A MEJORES DECISIONES DE INVERSIÓN QUE OTROS CRITERIOS? ( Brealey & Myers ) Ya hemos trabajado antes con los principios básicos de la toma de decisiones
Más detalles