MODELO DE GESTION PARA EL PROCESO DE PRODUCCIÓN DE PRODUCTOS FUNDIDOS EN HIERRO NODULAR PARA LA EMPRESA METACOL S.A.

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

Download "MODELO DE GESTION PARA EL PROCESO DE PRODUCCIÓN DE PRODUCTOS FUNDIDOS EN HIERRO NODULAR PARA LA EMPRESA METACOL S.A."

Transcripción

1 MODELO DE GESION PARA EL PROCESO DE PRODUCCIÓN DE PRODUCOS FUNDIDOS EN HIERRO NODULAR PARA LA EMPRESA MEACOL S.A. MODEL OF MANAGEMEN OF HE PRODUCION PROCESS OF PRODUCS FUSED IN IRON NODULAR FOR COMPANY MEACOL S.A. Ferado, Gozalez Becerra José, Bello Murca 2 Ig. Metalúrgco, Magíster Igería Idustral, Profesor empo Completo, Uversdad Mltar Nueva Graada, Bogotá, Colomba, ferado.gozalez@umg.edu.co 2 Ig. Idustral, Magíster Ivestgacó Operacoes Profesor empo Completo, Uversdad Mltar Nueva Graada, Bogotá, Colomba, jbello@umg.edu.co Resum: El sgute documto te como propósto fudamtal dseñar u molo matemátco programacó leal para mejorar la gestó l proceso maufacturero la frma Metacol S.A. Icalmte se platearo las varables csó que para el caso so las líeas productos elaborados; la fucó objetvo clave para la empresa es la maxmzacó las utldas y tro las restrccoes volucradas el molo se cluy las catdas herro odular, materas prmas, sumos, horas mao obra, costos fjos, mada las dfertes líeas productos y las horas hombre las platas fudcó y mecazado. Este molo se trodujo el software Wqsb, realzado el aálss ssbldad l lado recho las restrccoes y los coefctes la fucó objetvo. Igualmte se obtuvo las catdas famla productos que se b fabrcar para maxmzar las utldas la dustra. Palabras clave: Gestó, Metodoía la programacó leal, Fudcó, Herro odular, Optmzacó, Aálss ssbldad. Abstract: he ext documt ams fudamtal sg a mathematcal mol to mprove the maagemt of the maufacturg process-lear programmg of the sgature Metacol S.A., tally rased cso varables for the case are maufactured product les, the objectve fucto key to the compay s maxmzg utltes, ad wth the restrctos volved the mol clu quattes odular ro raw materals, supples, hours of labor, fxed costs, mad of the dffert product les, ad the ma-hours castg plats ad machg. hs mol was troduced the Wqsb, software by performg the the rght s of the restrctos sstvty aalyss ad the coeffcts of the objectve fucto. Also gets the quattes of each famly of products that should make to maxmze utltes the factory. Key words: Maagemt, Methodoy of the lear programmg, Smeltg, Iro to odular, Optmzato, Sstvty aalyss.

2 Itroduccó E la actualdad las empresas l sector metalúrgco colombao y específcamte las que coforma el subsector la fudcó, bdo a la fuerte competca países como Brasl, Argta, Cha, Vezuela y Ecuador, ha optado tecfcar sus procesos adqurdo tecoías puta, tro las cuales se pu mcoar las maquas automátcas molo, mezcladoras co cotrol umérco, maquara y procesos molo co resas frío o calte, horos duccó co paeles refrgerados y graalladoras automátcas, tre otras. Adcoalmte a este tpo versoes realzadas la dustra colombaa, se vsualza la ecesdad utlzar téccas propas la gería dustral, como es el caso los molos para optmzacó leal, que permta y faclt la toma csoes las orgazacoes y que a su vez sea u sote fudamtal para mater u acuado flujo las operacoes la frma; rado efcca y efcaca los procesos productvos, gerado a la vez la satsfaccó pla los cltes, ques so la razó ser cualquer orgazacó, medate la maufactura y trega productos que cumpla especfcacoes téccas, el momto precso y las catdas requerdas. 2 Metodoía 2. Descrpcó la Orgazacó La empresa Metalúrgca Costrucel Colomba S.A. fue fudada 997 el mucpo ocacpá; gracas al compromso y ate todos los trabajadores, ques co el apoyo l Isttuto Fomto Idustral (IFI) y u grupo versostas l sector ferretero, cdero comprar la compañía cluydo todos sus actvos. Está estructurada dos platas maufactura, la fudcó y la mecazado; cuta actualmte co 75 operaros la plata fudcó y 68 la maquado. El proceso parte la seleccó matera prmas tro las cuales se pu ctar la chatarra acero cold rolled, ferro aleacoes, lgas a base mageso, metales puros, materal recrculate herro odular y pedacería herro grs seleccoada. Amás se utlza sumos tro los cuales temos la ara sílce, carbó btumoso, slcato, resas autofraguates, lqudo carbóco, btota, escorates y agua, tre otros. Ua vez seleccoadas e speccoadas las materas prmas e sumos, se ca el proceso preparacó molos tro l cual se revsa o fabrca las placas molos a utlzar el proceso molo y las cajas machos que so usadas para la elaboracó machos o oyos. Ua vez culmado este proceso se ca la elaboracó oyos y la fabrcacó mols, lo geral se ca co la maufactura machos ya que estos b ser ptados y precocdos prevamte. E el proceso molo se elabora dos mols, uo que hace las veces base y el opuesto cumple la fucó tapa, elaborado las tradas y vacaros tal maera que se permta el greso metal fuddo. Al msmo tempo que se realza este proceso se efectúa la fusó l herro odular u horo duccó co paeles refrgerados. E el sgute dagrama, Gráfca, se scrb los dfertes procesos que se sarrolla la empresa. Posterormte se termaro las varables csó y los parámetros volucradas el proceso, co base los coocmtos molamto matemátco, las ocoes y praxs, adqurdas sobre el proceso metalúrgco la fudcó, y los prcpos báscos programacó leal, establecdo las lmtates o restrccoes para ua éstas, cosrado los parámetros empleados la empresa.

3 GRAFICA. Proceso fabrcacó la empresa Metacol S.A.

4 2.2 Desarrollo l Molo Molo plateado para el proceso MEACOL S.A. es: productos Famla tpo al correspodte Sub dce mecazado totales fjos Cfm mecazado obra mao totales Cmom mecazado prmas materas totales Cmpm fudco totales fjos Cff fudco obra mao Costo total Cmof fudco prmas materas Costo total Cmpf producdos s k otal H fudco terceros mada Maxma MDf fudco terceros mada Mma mdf accesoros mada Maxma MDa accesoros mada Mma mda hdrates mada Maxma MDh hdrates mada Mma mdh valvulas mada Maxma MDv valvulas mada Mma mdv compuertas mada Maxma MDc compuertas mada Mma mdc mecazado fabr famla k fjos Cfm mecazado fabr famla k obra mao Costo Cmom mecazado fabr famla k prma matera Costo Cmpm fudco fabr famla k fjos Cff fudco fabr famla k obra mao Costo Cmof fudco fabr famla k prma matera Costo Cmpf producdo k brutos odular herro s K H famla fabrcado k Utldad U productos famla la fabrcar a s K ( ) : a Sujeto U Utldas Z Maxmzar

5 Restrccó Ks herro odular bruto / ks producdo Restrccó materas prmas fudcó Restrccó sobre Costo Mao obra la plata fudcó Restrccó fjos la plata fudcó H Cff Cmpf Cmof H Cmpm Cmpf Cmof Cff Cmpm Restrccó Costo las materas prmas la plata mecazado Restrccó Costo la Mao obra mecazado Cmom Cfm Cmom Cfm Restrccó fjos la plata mecazado mdc Dc MDc Restrccó Demada míma compuertas mdv Dv MDv Restrccó sobre la Demada míma válvulas mdh Dh MDh Restrccó Demada míma hdrates mdft Dft MDft Restrccó la Demada míma accesoros mda Da MDa Restrccó la Demada míma fudcó terceros 0, Re strccoes, 2, 3, 4, 5 o egatvdad La programacó leal se empleó para maxmzar la fucó utldad las famlas productos fabrcados la empresa MEACOL S.A.

6 Defcó varables el caso: Catdad kg compuertas a producr 2 Catdad kg válvulas a producr 3 Catdad kg hdrates a producr 4 Catdad kg accesoros a producr 5 Catdad kg fudcó terceros a producr El molo matemátco es el sgute [0]: MaxmzarZ(UILIDADES) Sujeto a: < Restrccó Kg herro odular bruto / kg producdo < Restrccó materas prmas fudcó < Restrccó sobre Costo Mao obra la plata fudcó < Restrccó fjos la plata fudcó < Restrccó Costo las materas prmas la plata mecazado < Restrccó Costo la Mao obra mecazado < Restrccó fjos la plata mecazado > 600 Restrccó Demada míma compuertas 2 > 3600 Restrccó sobre la Demada míma válvulas 3 > 00 Restrccó Demada míma hdrates 4 > 8500 Restrccó la Demada míma accesoros 5 > 000 Restrccó la Demada míma fudcó terceros < 8500 Restrccó la Demada máxma compuertas 2 < Restrccó la Demada máxma válvulas 3 < 2000

7 Restrccó la Demada máxma hdrates 4 < Restrccó la Demada máxma accesoros 5 <000 Restrccó la mada máxma fudcó terceros 0,03 +0, , , ,069 5 < 5600 Restrccó Horas mao obra fudcó 0,025 +0, , ,009 4 < 444 Restrccó Horas mao obra mecazado < Restrccó fjos kg producdo. >0 2 >0 3 >0 4 >0 5 >0 Restrccoes o egatvdad. E la abla se presta la solucó l molo obtdo programacó leal, basado el REPORE DE PRODUCCION MEALURGICA CONRUCEL COLOMBIA S.A. EN WINQSB. abla. Solucó l molo obtdo programacó leal: REPORE DE MEALURGICA CONRUCEL COLOMBIA S.A. EN WINQSB. PRODUCCION

8 3 Resultados y Dscusó Aálss ssbldad la solucó l molo programacó leal. Aálss los coefctes la fucó objetvo: La utldad las compuertas pue varar tre $750 y u valor gra M, y co u shadow prce $625 lo cual dca que kg herro odular producdo se gera u cremto la utldad $625. La utldad las válvulas pue varar tre $875 y u valor gra M; la los hdrates tre $750 y u valor gra M; la los accesoros pue varar tre $687.5 y u valor gra M, y la la fudcó terceros pue varar s $0 hasta u valor $ Los costos materas prmas fudcó y mecazado, los costos fjos fudcó y mecazado, costos mao obra fudcó y mecazado, y la mada los kg los 5 tpos famlas o provoca cambos sgfcatvos el shadow prce. Aálss los valores ubcados al lado recho las restrccoes: La produccó herro odular bruto durate el mes pue varar tre y kg; sdo que la capacdad produccó el horo duccó la plata fudcó esta copada al 00%. Los costos materas prmas fudcó pu osclar al mes valores que varía $ y u valor gra M mlloes pesos. E el ateror ejercco, o se utlzo todo el presupuesto dspuesto para materas prmas, jádose vertr u total $ El costo mao obra la plata fudcó pu varar msualmte tre $ y u valor gra M mlloes pesos. Y se jo vertr u valor $ co lo presupuestado costo mao obra, la plata fudcó. Los costos fjos la plata fudcó pu varar msualmte tre $ u valor gra M mlloes pesos. Los presupuestados o utlzados llegaro al or $ la plata fudcó. Los costos las materas prmas la plata mecazado pu osclar tre $ y u valor M mlloes pesos. Y el presupuesto o empleado correspodte a costos materas prmas llega a $ la plata mecazado. El costo mao obra la plata mecazado pu costar msualmte tre $ y u valor mas gra M mlloes pesos. Se jaro usar u total $ co respecto a la estmacó costos mao obra mecazado. Los costos fjos la plata mecazado pu varar msualmte $ y u costo mas gra M mlloes pesos. El presupuesto o utlzado costo fjo llegó $ la plata mecazado. Los kg mímos madados compuertas pu dsmurse hasta u valor muy pequeño y aumtarlo hasta ua catdad kg. De la míma catdad kg presupuestados a vr que fuero l or los 600 kg, se pue llegar a ua catdad muy superor a kg aproxmadamte. La mada míma kg válvulas pue dsmurse hasta u valor pequeño y aumtarlo hasta kg. El presupuesto era vr como mímo 3600 kg válvulas y se ra llegar usado las téccas optmzacó hasta kg. La Demada míma kg hdrates pue dsmurse hasta u valor pequeño y aumtarlo hasta kg. El valor mímo a vr hdrates es.00 kg y se pue llegar a ua catdad klos. La Demada míma kg accesoros pue dsmurse hasta u valor pequeño y aumtarlo hasta klos. La mada míma accesoros es kg y se ra hasta 8500 klos líea accesoros.

9 La Demada míma kg fudcó terceros pue dsmurse hasta u valor pequeño y aumtarlo hasta 0.333,33 kg. La mada míma es.000 kg llegado hasta 9.333,330 kg es esta líea produccó. La mada máxma kg compuertas pue estar tre 7.833,33 y 7.833,33 kg. Esta se satsface totalmte u valor 8500 kg. Por kg madado compuertas esto gera ua varacó la cotrbucó $ La mada máxma kg válvulas pue estar tre ,57 y kg. La mada máxma klos válvulas es satsfecha totalmte el or kg. Por kg madado válvulas se gera ua varacó la cotrbucó $.25. La mada máxma kg hdrates pue estar tre.333,33 y 2.333,33 kg. Esta mada se satsface totalmte kg. Por kg madado válvulas se gera ua varacó la cotrbucó $500. La mada máxma kg accesoros pue estar tre y 00.8,8 kg. Se satsface la mada máxma kg.. Por kg madado accesoros se gera ua varacó la cotrbucó $32.5. La mada máxma kg fudcó terceros pue estar tre 0.333,33 y u valor mayor M kg. Para rar la mada máxma establecda.000 klos se presta u défct 666,6 kg. No se ra el valor establecdo la restrccó. Amás el kg madado la líea fudcó terceros o gera varacó la cotrbucó. Las horas hombre mao obra fudcó pue cremtarse hasta u valor M horas y dsmurse a horas. Exst horas capacdad mao obra o utlzada la plata fudcó, la dspobldad total es horas. Las horas hombre mao obra mecazado pue cremtarse hasta u valor M horas y dsmurse a horas. Exst horas capacdad mao obra o utlzada la plata mecazado, la dspobldad total es 4.44 horas. Los costos fjos kg producdo pu varar $ a u valor M pesos más gra. El costo fjo presupuestado o se ejecuta su totaldad, total queda s ejecutar $ Coclusoes Las catdas optmas a fabrcar parte la empresa ua las líeas, kg so 8500 kg compuertas, kg la líea válvulas, klos hdrates, klos la líea accesoros y 0.333,33 kg líea fudcó terceros. El empleo programacó leal permte ter u acercamto al volum produccó pezas fudcó. La utldas totales so aproxmadamte $ La capacdad produccó herro odular bruto durate el mes afecta maera sgfcatva la utldad la fábrca. Por kg herro odular fabrcado se gera ua varacó las utldas $625. Por kg madado compuertas se gera ua varacó la cotrbucó $6250; uo válvulas se gera ua varacó la cotrbucó $.25; uo hdrates se gera ua varacó la cotrbucó $500; uo accesoros se gera ua varacó la cotrbucó $32.5; y uo la líea fudcó terceros o gera varacó la cotrbucó. La capacdad produccó herro odular bruto durate el mes esta totalmte utlzada. Las madas máxmas establecdas so satsfechas su totaldad. La capacdad mao obra se esta utlzado u 40% la plata fudcó y la plata mecazado u 40%. La programacó leal permte rar optmzar procesos dversa ídole, tal como se pue evcar esta aplcacó.

10 Se evca que cuado la acama se poe al servco la dustra los resultados so befcosos, permtdo el sarrollo vestgacó y mejora los dfertes procesos. Bbrafa. Lomba N., P: Lear programmg, Mac Graw hll, p.5-6, Martí M. Q., Satos M. M.., Rosaro De Paz S. Y. : Ivestgacó Operatva, Edtoral Prtce Hall, 2005, P Arreola R. J. S., Arreola R. A.: programacó leal, ua troduccó a la toma csoes cuattatva, Edtoral homso, García López C. M: Programacó leal y smplex, Ríos Isua, S., Ros Isua D., Mateos A., Martí J.: Programacó leal y aplcacoes, Edtoral Computec y Rama, p. 32, Bazaraa, M.S., Jarvs, J.: Programacó leal y flujo res, Edtoral Lmusa Méxco, p.4, Gobera, M.A., Joret, V., Mc Graw Hll, 2004, p Peñafel Mlla, L.: Programacó leal base teórca y aplcacoes admstratvas, Edtoral rllas p.50-5, Datzg, G.B., hapa, M.: Lear Programmg, heory ad extsos, Sprger, p.49-50, MEACOL, Compdo formacó cotable, reserva la empresa, 2007.

Gestión de operaciones

Gestión de operaciones Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones:

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones: Coverdor PUH PU El coverdor Push Pull es u coverdor que hace uso de u rasformador para eer aslameo ere la esó de erada y la esó de salda. Posee además ua ducaca magezae propa del rasformador que como al

Más detalles

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Uversdad Rey Jua Carlos ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Lus Rcó Córcoles Lceso J. Rodríguez-Aragó Programa. Itroduccó. 2. Defcó de redmeto. 3. Meddas para evaluar el redmeto. 4. Programas para

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida -Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable

Más detalles

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

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

Más detalles

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO

METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LAS TASAS DE INTERÉS PROMEDIO Nota: A partr del de julo de 200, las empresas reporta a la SBS formacó más segmetada de las tasas de terés promedo de los crédtos destados a facar

Más detalles

Resumen. Abstract. Palabras Claves: Algoritmos genéticos, cartera de acciones, optimización.

Resumen. Abstract. Palabras Claves: Algoritmos genéticos, cartera de acciones, optimización. Optmzacó de ua cartera de versoes utlzado algortmos geétcos María Graca Leó, Nelso Ruz, Ig. Fabrco Echeverría Isttuto de Cecas Matemátcas ICM Escuela Superor Poltécca del Ltoral Vía Permetral Km 30.5,

Más detalles

Nombre DNI Junio, 2000

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

Más detalles

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

SELECCIÓN DE UNA CARTERA DE VALORES MEDIANTE LA APLICACIÓN DE MÉTODOS MULTIOBJETIVO INTERACTIVOS A DATOS REALES DE LA BOLSA ESPAÑOLA

SELECCIÓN DE UNA CARTERA DE VALORES MEDIANTE LA APLICACIÓN DE MÉTODOS MULTIOBJETIVO INTERACTIVOS A DATOS REALES DE LA BOLSA ESPAÑOLA Seleccó de ua cartera de valores medate la aplcacó de métodos multobjetvo teractvos... SELECCIÓN DE UNA CARTERA DE VALORES MEDIANTE LA APLICACIÓN DE MÉTODOS MULTIOBJETIVO INTERACTIVOS A DATOS REALES DE

Más detalles

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

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

Más detalles

Tema 2: Modelos lineales de optimización con variables enteras.

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

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II)

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II) Dapotva Matemátca Facera TEMA OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II). Prétamo dcado 2. Prétamo co teree atcpado. Prétamo Alemá 3. Valor facero del prétamo. Uufructo y uda propedad Dapotva 2 Matemátca

Más detalles

APLICACIONES DE LA MATEMÁTICA FINANCIERA EN LA TOMA DE DECISIONES

APLICACIONES DE LA MATEMÁTICA FINANCIERA EN LA TOMA DE DECISIONES Uversdad de Los Ades Facultad de Cecas Ecoómcas y Socales Escuela de Admstracó y Cotaduría Públca Departameto de Cecas Admstratvas Cátedra de Produccó y Aálss de la Iversó Asgatura: Matemátca Facera APLICACIONES

Más detalles

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A

PRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A PRIMERA PRUEBA DE TÉCICAS CUATITATIVAS III. 14-Abrl-015. Grupo A OMBRE: DI: 1. Se quere hacer u estudo sobre gasto e ropa e ua comarca dode el 41% de los habtates so mujeres. (1 puto) Se decde tomar ua

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES

ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES ANEXO A: CUADRO DE MANDO DE LOS INDICADORES Implatacó de u Cuadro de Mado Itegral e ua empresa de Artes Gráfcas e Terrassa ÍNDICE ÍNDICE A.- INDICADORES DE LA PERSPECTIVA FINANCIERA 3 A2.- INDICADORES

Más detalles

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar

Más detalles

Estadística aplicada al Periodismo

Estadística aplicada al Periodismo Estadístca aplcada al Perodsmo Temaro de la asgatura Itroduccó. Aálss de datos uvarates. Aálss de datos bvarates. Seres temporales y úmeros ídce. Probabldad y Modelos probablístcos. Itroduccó a la fereca

Más detalles

GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL

GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS 2 y (2do Cuatrmestre 208) GRÁFICOS DE COTROL ) Guía o 2: El admstrador de servcos de ua ageca grade de automóvles desea estudar la catdad de tempo requerdo para efectuar u tpo

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

( ) Tabla 2. Formulas para gráficas de control. Fórmula. Rsk = xk + 1 -Xk -------- X Rs -------------- Z USL. Gráfica (Símbolo) R, S ó Rs.

( ) 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

Más detalles

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1 ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

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

Más detalles

Dyna ISSN: 0012-7353 dyna@unalmed.edu.co Universidad Nacional de Colombia Colombia

Dyna ISSN: 0012-7353 dyna@unalmed.edu.co Universidad Nacional de Colombia Colombia Dya ISSN: 00-7353 dya@ualmed.edu.co Uversdad Nacoal de Colomba Colomba ARANGO SERNA, MARTÍN DARIO; VERGARA RODRÍGUEZ, CESAR; GAVIRIA MONTOYA, HORACIO MODELIZACIÓN DIFUSA PARA LA PLANIFICACIÓN AGREGADA

Más detalles

AGRO Examen Parcial 1

AGRO Examen Parcial 1 AGRO 5005 009 Exame Parcal Nombre: Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro las tablas de dstrbucó ormal la hoja de fórmulas provsta y la calculadora. Para

Más detalles

Capitalización y descuento simple

Capitalización y descuento simple Undad 2 Captalzacón y descuento smple 2.1. Captalzacón smple o nterés smple 2.1.1. Magntudes dervadas 2.2. Intereses antcpados 2.3. Cálculo de los ntereses smples. Métodos abrevados 2.3.1. Método de los

Más detalles

Fondos. Febrero 2010 Introducción Fondos Diapositiva 1

Fondos. Febrero 2010 Introducción Fondos Diapositiva 1 Fondos Módulo FONDOS Tipos Cutas Transacciones Ches Cutas Tipos Comprobante Cheras Ingreso Comprobantes Modificación n Comprobantes Reversión n Comprobantes Cierre Caja Apertura Caja Conciliación n Bancaria

Más detalles

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS.

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. GESTIÓN FINANCIERA. TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. 1.- Funconamento de las cuentas bancaras. FUNCIONAMIENTO DE LAS CUENTAS BANCARIAS. Las cuentas bancaras se dvden en tres partes:

Más detalles

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo Evaluacón Económca de Proyectos de Inversón 1 ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacón se podría defnr, smplemente, como el proceso en el cual se determna el mérto, valor o sgnfcanca de un proyecto. Este proceso

Más detalles

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

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

Más detalles

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL ESTUDO DE OSTOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL Volume V apulo 3 forme Fal Revsó. VOLUMEN V APTULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ATULZAÓN DE LAS URVA DE OSTOS ÓPTMOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL

Más detalles

Teoría de carteras de inversión para la diversificación del riesgo: enfoque clásico y uso de redes neuronales artificiales (RNA)

Teoría de carteras de inversión para la diversificación del riesgo: enfoque clásico y uso de redes neuronales artificiales (RNA) Teoría de carteras de versó para la dversfcacó del resgo: efoque clásco y uso de redes euroales artfcales (RNA) Ivestmet portfolo theory ad rsk dversfcato: classc ad eural etworks methodology D. Cot* y

Más detalles

Programación lineal flexible con restricciones difusas

Programación lineal flexible con restricciones difusas REVISTA INGENIERÍA E INVESTIGACIÓN VOL. 28 No., ABRIL DE 28 (62-68) Programacó leal flexble co restrccoes dfusas Flexble lear programmg wth fuzzy costrats Héctor Adrés López Ospa y Maurco Restrepo López

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

Análisis de Regresión y Correlación Lineal Aálss de Regresó y Correlacó Leal 2do C. 2018 Mg. Stella Fgueroa Clase Nº 14 Tpos de relacoes etre varables Exste u compoete aleatoro por lo que las predccoes tee asocado u error de predccó. Modelo determsta

Más detalles

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

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

Más detalles

Disipación de energía mecánica

Disipación de energía mecánica Laboratoro de Mecáa. Expermento 13 Versón para el alumno Dspacón de energía mecáa Objetvo general El estudante medrá la energía que se perde por la accón de la uerza de rozamento. Objetvos partculares

Más detalles

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN

Más detalles

Ensayos de control de calidad

Ensayos de control de calidad Esayos de cotrol de caldad Fecha: 0170619 1. lcace. Este procedmeto es aplcable e la evaluacó del desempeño del persoal que ejecuta pruebas e la Dvsó de Laboratoros de Ifraestructura de la Coordacó de

Más detalles

División de Evaluación Social de Inversiones

División de Evaluación Social de Inversiones MEODOLOGÍA SIMPLIFICADA DE ESIMACIÓN DE BENEFICIOS SOCIALES POR DISMINUCIÓN DE LA FLOA DE BUSES EN PROYECOS DE CORREDORES CON VÍAS EXCLUSIVAS EN RANSPORE URBANO Dvsó de Evaluacó Socal de Iversoes 2013

Más detalles

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación . Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado

Más detalles

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA SILABUS DE CABLEADO ESTRUCTURADO I. INFORMACION GENERAL CARRERA PROFESIONAL : ELECTRONICA INDUSTRIAL MODULO PROFESIONAL : SISTEMAS DE CONTROL DE PROCESOS INDUSTRIALES Y COMUNICACIONES. UNIDAD DIDACTICA

Más detalles

Propuesta de Proyecto Final Para optar al grado de Magíster en Tecnologías de la Información

Propuesta de Proyecto Final Para optar al grado de Magíster en Tecnologías de la Información Propuesta de Proyecto Final Para optar al grado de Magíster en Tecnologías de la Información Profesor Guía: José Luis Martí Fecha: Diciembre 2007 1. ANTECEDENTES. 1. Titulo del Proyecto Modelamiento de

Más detalles

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso

Control estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso Cotrol de procesos Hstórcamete ha evolucoado e dos vertetes: Cotrol automátco de procesos (APC) empresas de produccó cotua (empresas químcas) Cotrol estadístco de procesos (SPC) e sstemas de produccó e

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2). TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores

Más detalles

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados eptembre 013 EAMEN MODELO B ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora o programable

Más detalles

Presupuesto Empresarial

Presupuesto Empresarial 2009 Presupuesto Empresaral U efoque práctco para el aula Materal de apoyo struccoal para estudates de las Carreras de Admstracó y Cotaduría Públca de la UNELLEZ CARLOS A. FAGILDE PROGRAMA DE CIENCIAS

Más detalles

Solo el SCHALL-ISOBOX. silencio. Cajas para el aislamiento acústico del ruido de pasos en las escaleras. Las mejores soluciones...

Solo el SCHALL-ISOBOX. silencio. Cajas para el aislamiento acústico del ruido de pasos en las escaleras. Las mejores soluciones... Cajas para aislamito acústico l ruido pasos las escaleras Tipo TSB Solo 1 Solo Cajas para aislamito acústico l ruido pasos las escaleras Protección ruido acústica pasos para Con para las ruido cajas pasos

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles

Evolución buena 0,7 0,3 Evolución mala 0,2 0,8 Cuál es el valor máximo de esta información?

Evolución buena 0,7 0,3 Evolución mala 0,2 0,8 Cuál es el valor máximo de esta información? APELLIDOS: DNI: EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. NOMBRE: GRUPO: E todos los casos, cosdere u vel de cofaza del 95% (z=).. U empresaro quere estmar el cosumo mesual de electrcdad e ua comudad de 000

Más detalles

Valoración de opciones de compra y venta del quintal de café en el mercado ecuatoriano

Valoración de opciones de compra y venta del quintal de café en el mercado ecuatoriano Valoracó de opcoes de compra y veta del qutal de café e el mercado ecuatorao Adrá Morocho Pérez, Ferado Sadoya Sachez Igeero e Estadístca Iformátca 003 Drector de Tess, Matemátco, Escuela Poltécca Nacoal,

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

EVALUACIÓN ECONÓMICA.

EVALUACIÓN ECONÓMICA. EVALUACIÓN ECONÓMICA. 1. ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacó se podría defr, smplemete, como el proceso e el cual se determa el mérto, valor o sgfcaca de u proyecto. Este proceso de determacó os lleva

Más detalles

Trabajo y Energía Cinética

Trabajo y Energía Cinética Trabajo y Energía Cnétca Objetvo General Estudar el teorema de la varacón de la energía. Objetvos Partculares 1. Determnar el trabajo realzado por una fuerza constante sobre un objeto en movmento rectlíneo..

Más detalles

Técnicas básicas de calidad

Técnicas básicas de calidad Téccas báscas de caldad E esta udad aprederás a: Idetfcar las téccas báscas de caldad Aplcar las herrametas báscas de caldad Utlzar la tormeta de deas Crear dsttos tpos de dagramas Usar hstogramas y gráfcos

Más detalles

PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE. Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segovia Vargas Zuleyka Díaz Martínez

PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE. Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segovia Vargas Zuleyka Díaz Martínez PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segova Vargas Zuleyka Díaz Martíez Departameto de Ecoomía Facera y Cotabldad I Uversdad Complutese

Más detalles

Las anualidades anticipadas ocurren al inicio de cada periodo de tiempo, el diagrama de flujo de cada de estas anualidades es el siguiente:

Las anualidades anticipadas ocurren al inicio de cada periodo de tiempo, el diagrama de flujo de cada de estas anualidades es el siguiente: Matemátcas faceras 4.2. Aualdades atcpadas 4.2. Aualdades atcpadas UNIDAD IV. ANUALIDADES Las aualdades vecdas so aquellas que sus pagos guales ocurre al falzar cada perodo, u dagrama de flujo de cada

Más detalles

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Análisis Estadístico de Datos Climáticos Aálss Estadístco d Datos Clmátcos Rgrsó lal smpl (Wlks, cap. 6.) Vo Storch ad Zwrs (Cap. 8) 05 Rgrsó La rgrsó, gral, s utlza habtualmt para stmar modlos paramétrcos d la rlacó tr varabls ua scala cotua,

Más detalles

1.2. Medidas de Concentración

1.2. Medidas de Concentración .. Meddas de Cocetracó Matlde Machado.. Meddas de Cocetracó La gra mayora de los mercados se ecuetra etre los extremos de competeca perfecta (cocetracó mma) y moopolo (cocetracó máxma). Las meddas de cocetracó

Más detalles

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA SILABUS DE MICROCONTROLADORES I I. INFORMACION GENERAL CARRERA PROFESIONAL : ELECTRONICA INDUSTRIAL MODULO PROFESIONAL : SISTEMAS DE POTENCIA Y AUTOMATIZACION UNIDAD DIDACTICA : MICROCONTROLADORES I. SEMESTRE

Más detalles

Análisis amortizado. Técnicas Avanzadas de Programación - Javier Campos 205

Análisis amortizado. Técnicas Avanzadas de Programación - Javier Campos 205 Aálss amortzado Téccas Avazadas de Programacó - Javer Campos 205 Aálss amortzado El pla: Coceptos báscos: Método agregado Método cotable Método potecal Prmer ejemplo: aálss de tablas hash dámcas Motículos

Más detalles

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2004

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2004 Solució del eame de Ivestigació Operativa de Sistemas de septiembre de 4 Problema (,5 putos: Ua marca de cereales para el desayuo icluye u muñeco de regalo e cada caja de cereales. Hay tres tipos distitos

Más detalles

Universidad de Cantabria

Universidad de Cantabria Smulacó dámca Pedro Corcuera Dpto. Matemátca Aplcada Cecas de la Computacó Uversdad de Catabra corcuerp@uca.es Ídce Geeral Smulacó de cotrol PID Smulacó de cotrol de vel Ajuste de cotroladores PID Smulacó

Más detalles

Uso de las tecnologias de la informacion en las PyMES de los municipios de Comalcalco y Cunduacán

Uso de las tecnologias de la informacion en las PyMES de los municipios de Comalcalco y Cunduacán Uso de las tecnologias de la informacion en las PyMES de los municipios de Comalcalco y Cunduacán M.A. María del Carmen Vásquez García M.C. Marbella Araceli Gómez Lemus Pasante Edwin Fabián Hernández Pérez

Más detalles

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Uversdad de oora Departameto de Matemátcas Área Ecoómco Admstratva Matera: Estadístca I Maestro: Dr. Fracsco Javer Tapa Moreo emestre: 05- Hermosllo, oora, a 5 de septembre de 05. Itroduccó E la clase

Más detalles

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

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

Más detalles

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas

Más detalles

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

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

Más detalles

Un modelo sencllo, dsponble y seguro Kontratazo publko elektronkoa públca electrónca Lctacones de Prueba: la mejor forma de conocer y domnar el Sstema de Lctacón Electrónca www.euskad.net/contratacon OGASUN

Más detalles

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS Tema 9 Estadístca Matemátcas B º E.S.O. TEM 9 ESTDÍSTIC TBLS DE FRECUENCIS Y REPRESENTCIONES GRÁFICS EN VRIBLES DISCRETS EJERCICIO : l pregutar a 0 dvduos sobre el úmero de lbros que ha leído e el últmo

Más detalles

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA

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

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE : Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS

Más detalles

NUESTRO PLANETA TIERRA

NUESTRO PLANETA TIERRA NUESTRO PLANETA TIERRA Todos nosotros sabemos responder cuando alguien nos pregunta cosas acerca de nuestro entorno: Dónde vives? Cómo se llama tu país? Y tu ciudad? Y tu calle?... Pero y si nos preguntan

Más detalles

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS Mercedes Alvargozález Rodríguez - malvarg@ecoo.uov.es Uversdad de Ovedo Reservados todos los derechos. Este documeto ha sdo extraído del

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL TIPOS DE RELACIONES ENTRE VARIABLES Dos varables puede estar relacoadas por: Modelo determsta Modelo estadístco Ejemplo: Relacó de la altura co la edad e ños.

Más detalles

Dra. Carmen Ivelisse Santiago Rivera 1 MÓDULO DE LOS ENTEROS. Por profesoras: Iris Mercado y Carmen Ivelisse Santiago GUÍA DE AUTO-AYUDA

Dra. Carmen Ivelisse Santiago Rivera 1 MÓDULO DE LOS ENTEROS. Por profesoras: Iris Mercado y Carmen Ivelisse Santiago GUÍA DE AUTO-AYUDA Dra. Carmen Ivelisse Santiago Rivera 1 1 MÓDULO DE LOS ENTEROS Por profesoras: Iris Mercado y Carmen Ivelisse Santiago GUÍA DE AUTO-AYUDA Dra. Carmen Ivelisse Santiago Rivera 2 Módulo 3 Tema: Los Enteros

Más detalles

F.V. SC gl CM F Bloque Tratamiento Error Total AGRO Examen Parcial 1. Nombre:

F.V. SC gl CM F Bloque Tratamiento Error Total AGRO Examen Parcial 1. Nombre: Exame Parcal 1 Nombre: AGRO 66 1 Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro y la calculadora. Para obteer crédto parcal las respuestas debe ser cosstetes.

Más detalles

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009 UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingenería Informátca Examen de Investgacón Operatva 2 de enero de 2009 PROBLEMA. (3 puntos) En Murca, junto al río Segura, exsten tres plantas ndustrales: P, P2 y P3. Todas

Más detalles

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

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

Más detalles

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras

Más detalles

Introducción a la simulación de sistemas discretos

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

Más detalles

LOS GASES Y SUS LEYES DE

LOS GASES Y SUS LEYES DE EMA : LOS GASES Y SUS LEYES DE COMBINACIÓN -LAS LEYES DE LOS GASES En el siglo XII comenzó a investigarse el hecho de que los gases, independientemente de su naturaleza, presentan un comportamiento similar

Más detalles

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1 RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC

Más detalles

Comparación de Proporciones

Comparación de Proporciones Comaracó de Proorcoes Resume El rocedmeto Comaracó de Proorcoes esta dseñado ara comarar las roorcoes observadas de u eveto etre muestras. Este realza ua rueba ch-cuadrada ara determar s hay o o dferecas

Más detalles

MODELO DE TARIFICACION PARA SEGUROS DE RENTA VITALICIA

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

Más detalles

Normalización de una Base de Datos. Normalización de la BD (precio fijo)

Normalización de una Base de Datos. Normalización de la BD (precio fijo) Comisión 2do 1ra 1/5 Normalización de una Base de Datos 1) Una empresa desea guardar para cada una de sus ventas: Nro de Factura - Fecha y hora de la factura Legajo y nombre del vendedor - Codigo de cliente

Más detalles

INFORME DE RESULTADOS

INFORME DE RESULTADOS RESULTADOS DE LA ENCUESTA SOBRE PROCEDIMIENTOS DE ACTUACIÓN ANTE CASOS DE ACOSO LABORAL RESULTADOS DE LA ENCUESTA SOBRE PROCEDIMIENTOS DE ACTUACIÓN ANTE CASOS DE ACOSO LABORAL Francesc Martí Técnico especialista

Más detalles

MEDICIÓN DE LA ACTIVIDAD DEL AGUA

MEDICIÓN DE LA ACTIVIDAD DEL AGUA MEDICIÓN DE LA ACTIVIDAD DEL AGUA El concepto actividad del agua (AW) La definición de la actividad del agua es la relación entre la presión de vapor del aire alrededor de un alimento (p) y la presión

Más detalles

Análisis de la Varianza

Análisis de la Varianza Descrpcó breve del tema Aálss de la Varaza Tema. troduccó al dseño de expermetos. El modelo. Estmacó de los parámetros. Propedades de los estmadores 5. Descomposcó de la varabldad 6. Estmacó de la dfereca

Más detalles

PROPUESTA PRESENTADA AL PRESIDENTE DE LA PREVISORA S.A. COMPAÑÍA DE SEGUROS

PROPUESTA PRESENTADA AL PRESIDENTE DE LA PREVISORA S.A. COMPAÑÍA DE SEGUROS PROPUESTA PRESENTADA AL PRESIDENTE DE LA PREVISORA S.A. COMPAÑÍA DE SEGUROS PRESENTACION: Esta propuesta que hoy presentamos, pretende canalizar todos los recursos y esfuerzos para lograr los ajustes económicos

Más detalles

EL TEMA ES. Talleres de reparación de vehículos automóviles REVISTA KONTSUMOBIDE 2012 Nº 16

EL TEMA ES. Talleres de reparación de vehículos automóviles REVISTA KONTSUMOBIDE 2012 Nº 16 EL TEMA ES Talleres de reparación de vehículos automóviles Nº 16 En la actualidad es tan común un coche en las familias, que resulta difícil encontrar a quien no haya tenido que llevar su automóvil a un

Más detalles