METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA LONGITUDINAL DE EMPRESAS AÑO CONTABLE 2009

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

Download "METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA LONGITUDINAL DE EMPRESAS AÑO CONTABLE 2009"

Transcripción

1 METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA LONGITUDINAL DE EMPRESAS AÑO CONTABLE 009 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS Novembre / 0

2 DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO Metodología Muestral Encuesta Longtudnal de Empresas Insttuto Naconal de Estadístcas. Novembre / 0. Jefe Departamento: Carles Durán Artgas. Coordnadora Seccón Estadístcas Económcas: Carolna Morales López

3 ÍNDICE Dseño Muestral.... Poblacón Objetvo.... Marco Muestral Estratfcacón Tamaño de la Muestra Método de Seleccón Precsón Muestral Factores de Expansón Factor de Expansón Ventas Factor de Expansón por número de empresas Nveles de Estmacón...

4 Dseño Muestral. Poblacón Objetvo La poblacón objetvo está conformada por empresas formales que desarrollan actvdad productva, comercal o de servco, dentro de los límtes terrtorales del país y que su nvel de venta es superor a 800, UF durante el año 009. Para efectos de éste estudo, se entende como empresa formal a las personas naturales o jurídcas, que cuentan con nco de actvdades en el Servco de Impuestos Internos (SII) y que trbutan en prmera categoría. Se excluyen las actvdades económcas realzadas por el Goberno.. Marco Muestral El marco muestral, se construye a partr del Drectoro Empresas 009, del Insttuto Naconal de Estadístcas, el cual, está conformado prncpalmente por regstros admnstratvos del Servco de Impuestos Internos, año 009 (Declaracón Anual de Impuestos a la Renta, formularo y Declaracón Mensual del IVA, formularo 9) y drectoros nternos del INE. 3. Estratfcacón Para Facltar la comparabldad de la nformacón se realza la prmera estratfcacón a nvel de clasfcacón económca, utlzando la Clasfcacón Industral Unforme de todas las actvdades Económcas, CIIU Rev. 3, a nvel de categoría de tabulacón. Cuadro. Clasfcacones económcas, según CIIU rev.3, consderadas para el estudo. Categoría de Tabulacón A B C D E F G H I J O Descrpcón Agrcultura, ganadería, caza y slvcultura. Pesca Explotacón de mnas y canteras. Industras manufactureras. Sumnstro de electrcdad, gas y agua. Construccón. Comerco al por mayor y por menor; reparacón de veículos automotores, motoccletas, efectos personales y enseres doméstcos. Hoteles y restaurantes. Transporte, almacenamento y comuncacones. Intermedacón fnancera. Actvdades nmoblaras, empresarales y de alquler. Otras actvdades de servcos comuntaros, socales y personales. Departamento de Investgacón y Desarrollo

5 La segunda estratfcacón se realza a nvel de tamaño, consderando el nvel de ventas. Esta segmentacón por tamaño, ncluye los sguentes estratos: Cuadro. Descrpcón de los ntervalos de corte de ventas, según tamaño. Tamaño de ventas Ventas anuales (UF) Lmte Inferor Lmte Superor Mcroempresa 800,.400 Pequeñas empresa.400, Pequeñas empresa 5.000, Medana empresa 5.000, Empresa grande , Más Como una forma de obtener mejor representacón y dsmnur el error de muestreo que provene de la dspersón observada en las ventas anuales, se consdera, una vez ordenados los estratos por la varable de nterés, ntegrar las undades más grandes como Tramo a Censar (TC), y el resto como Tramo a Muestrear (TM). El punto de corte para estos tramos, se determna según el aporte de las ventas de las empresas a censar y el error de muestreo que resulta de restar al marco muestral las empresas que afectan notoramente la precsón de las estmacones. Estas empresas adqueren carácter censal o de Inclusón Forzosa (IF). 4. Tamaño de la Muestra La estmacón del tamaño muestral a nvel naconal, se obtuvo a partr de un muestreo probablístco estratfcado, según categoría de tabulacón CIIU Rev.3, con un nvel de confanza del 95%, alcanzando a 7.06 empresas, que corresponde al,83% del total de las undades del marco muestral. Para la determnacón del tamaño muestral de cada estrato, se dstrbuye el total de undades muestrales en forma proporconal al número de empresas de cada uno de ellos. Aplcándose los sguentes algortmos: Tamaño Muestral n = e r * H = H = y N S H + N = * Z S * Z Departamento de Investgacón y Desarrollo

6 N = n N : Tamaño de la muestra. Z : Estadístco normal estándar correspondente a un nvel de confanza 95%. e r S : Error relatvo. : Desvacón estándar en el estrato. N : Tamaño de la poblacón en el estrato. Dstrbucón del tamaño muestral en forma proporconal de acuerdo al nvel de ventas de cada estrato. = n * H n y = y n n y H y = : Tamaño de la muestra en el estrato. : Tamaño de la muestra. : Sumatora de las ventas de las empresas en el tramo aleatoro del estrato. : Sumatora de las ventas de las empresas del tramo aleatoro de la clasfcacón económca. El tamaño defntvo de las agrupacones, está sujeto a los costos versus precsón, por lo cual se debe aumentar o dsmnur el número de empresas de algunos estratos para fortalecer su representacón y precsón necesara para el estudo. 5. Método de Seleccón La seleccón de undades a encuestar se realza de dos formas. En el caso de nclusones forzosas, las empresas son ncludas en su totaldad en el levantamento. La seleccón que corresponde al tramo a muestrear, se realza en forma ndependente para estrato (sector, tamaño), aplcando una seleccón sstemátca y empleando como varable auxlar la ubcacón geográfca. Departamento de Investgacón y Desarrollo 3

7 Se seleccona aproxmadamente 30% de undades de reemplazo. Para cubrr eventuales pérddas de undades muestrales, debdo a quebras, paralzacones, cerre, cambo de gro, etc. En caso de las undades de reemplazo selecconadas no logre cubrr los requermentos de tamaño total de la muestra, el INE seleccona undades adconales a entrevstar. Todo esto, en los casos en que el Marco Muestral de empresas contenga estas undades adconales. 6. Precsón Muestral Para determnar la precsón muestral respectva, se utlzan los sguentes algortmos: Coefcente de varacón del estrato. V ( Yˆ) CV = y CV : Coefcente de varacón del estrato. V Y : Varanza muestral estmada de las ventas del estrato. y : Sumatora de las ventas del estrato. Varanza muestral de las ventas de las empresas H S V y = N * ( N n) * n V y : Varanza muestral estmada de las ventas. S : Cuas-varanza de las ventas de las empresas del estrato. N : Número de empresas en el marco muestral en el estrato. n : Tamaño muestral del estrato. Departamento de Investgacón y Desarrollo 4

8 Cuas-varanza de las ventas de las empresas del estrato. S = N ( N ) * σ S : Cuas-varanza que mde la dspersón de las ventas de las empresas de la muestra en el estrato. N : Número de empresas en el estrato. σ : Varanza de las ventas del estrato. Varanza de las ventas del estrato. σ = _ y y N σ : Varanza de las ventas del estrato. y : Venta de la -ésma empresa del estrato. _ y : Meda artmétca de las ventas en el estrato. N : Número de empresas en el estrato. Departamento de Investgacón y Desarrollo 5

9 Cuadro 3. Marco Muestral y Muestra Efectva, según categoría de tabulacón CIIU Rev. 3. Categoría Descrpcón Marco Muestral Total Muestra Efectva Inclusón Forzosa Tramo Aleatoro CV Total naconal ,8 A Agrcultura, ganadería, caza y slvcultura ,5 B Pesca ,60 C Explotacón de mnas y canteras ,80 D Industras manufactureras ,69 E Sumnstro de electrcdad, gas y agua ,03 F Construccón ,93 G Comerco al por mayor y por menor; reparacón de veículos automotores, motoccletas, efectos personales y enseres doméstcos ,95 H Hoteles y restaurantes , I Transporte, almacenamento y comuncacones ,47 J Intermedacón fnancera ,8 Actvdades nmoblaras, empresarales y de alquler ,86 O Otras actvdades de servcos comuntaros, socales y personales ,0 Departamento de Investgacón y Desarrollo, INE Seccón Estadístcas Económcas Cuadro 4. Marco Muestral y Muestra efectva, según tamaño de ventas. Tamaño Marco Muestral Total Muestra Efectva Inclusón Tramo Forzosa Aleatoro CV Total , , y más , , asta , , asta ,37.400, asta ,89 800, asta ,5 Departamento de Investgacón y Desarrollo, INE Seccón Estadístcas Económcas Departamento de Investgacón y Desarrollo 6

10 Cuadro 5. Marco Muestral y Muestral Efectva, según Categoría de tabulacón CIIU Rev. 3 y Tamaño. Categoría Tamaño Marco Muestral Total Muestra Efectva Inclusón Forzosa Tramo Aleatoro CV Total ,8 A Total , , y más , 5.000, asta , , asta ,06.400, asta ,87 800, asta ,48 B Total , , y más , , asta , , asta ,4.400, asta ,6 800, asta ,47 C Total , , y más , , asta , , asta ,6.400, asta ,68 800, asta ,96 D Total , , y más , , asta , , asta ,35.400, asta ,54 800, asta ,3 E Total , , y más , , asta ,0 F Total , , y más , 5.000, asta , , asta ,6.400, asta ,4 800, asta ,38 G Total , , y más , , asta , , asta ,9.400, asta ,78 800, asta ,06 Departamento de Investgacón y Desarrollo, INE Seccón Estadístcas Económcas Departamento de Investgacón y Desarrollo 7

11 Cuadro 5. Marco Muestral y Muestral Efectva, según Categoría de tabulacón CIIU Rev. 3 y Tamaño. Categoría Tamaño Marco Muestral Total Muestra Efectva Inclusón Forzosa Tramo Aleatoro CV Total ,8 H Total , , y más , , asta , , asta ,.400, asta ,06 800, asta ,3 I Total , , y más , , asta , , asta ,4.400, asta ,43 800, asta ,8 J Total , , y más , , asta ,6 Total , , y más , , asta , , asta ,44.400, asta , 800, asta , O Total , , y más , , asta , , asta ,33.400, asta ,0 800, asta ,34 Departamento de Investgacón y Desarrollo, INE Seccón Estadístcas Económcas 7. Factores de Expansón La nformacón recolectada se ace a través de una muestra de empresas, para obtener una vsón completa de las actvdades que componen los sectores se realza una expansón de la nformacón levantada. Para realzar la menconada expansón, se consdera en prmer lugar las empresas de nclusón forzosa que son undades muestrales autorepresentadas, ya que tenen carácter censal, en segundo las empresas selecconadas en forma aleatora. Departamento de Investgacón y Desarrollo 8

12 7.. Factor de Expansón Ventas El factor de expansón calculado a partr de las ventas anuales, se emplea para obtener una mejor estmacón de las varables cuanttatvas del estudo. Para las undades de nclusón forzosa en casos de exstr no respuesta, se aplca el sguente algortmo: Factor de expansón de las empresas de nclusón forzosa (IF). FE( IF) = IF) IFe),, FEV ( IF) : Factor de expansón de ventas de las empresas IF en el estrato. IF), : Sumatora de las ventas del marco muestral correspondente a las, empresas IF del estrato. IFe) : Sumatora de las ventas del marco muestral que corresponden a las empresas IF efectvamente logradas, del estrato. Recuérdese que para omogenzar la varable en estudo se realzó una segunda estratfcacón en el tramo aleatoro, de acuerdo al tamaño según el nvel de ventas que declararon las empresas. Esto cobra relevanca en el momento de realzar la expansón, debdo a que debe efectuarse con la msma desagregacón, así se obtendrá una mejor estmacón de las ventas totales, pues las empresas de dstntos tamaños tendrán su propo tratamento. La expresón algebraca del factor de expansón de los establecmentos pertenecentes al Tramo Aleatoro (TA), tene la sguente forma: Factor de expansón de las empresas de nclusón aleatora (TA). FEV ( TA) = TA), TAe), FEV ( TA) : Factor de expansón de ventas del tramo aleatoro del estrato. TA) : Sumatora de las ventas del marco muestral correspondente a las, empresas del TA del estrato n. Departamento de Investgacón y Desarrollo 9

13 TAe) : Sumatora de las ventas del marco muestral que corresponden a, las empresas efectvamente logradas en el TA del estrato. 7.. Factor de Expansón por número de empresas En esta oportundad para obtener una mejor estmacón de las varables cualtatvas del estudo, se obtene un factor de expansón a partr del número de empresas, los que son calculados empleando la cantdad de ellas en el marco muestral y muestra, a nvel de estratos por tpo de nclusón, clasfcacón económca y tamaño. Para las undades de nclusón forzosa en caso de que exsta no respuesta, se aplca el sguente algortmo: Factor de expansón de las empresas de nclusón forzosa (IF). FEN ( IF) : Factor de expansón por número de empresas de las undades IF FEN( IF), en el estrato. IF) : Número de empresas del marco muestral, correspondente a las, = IF) IFe),, empresas IF, del estrato. IFe) : Número de empresas del marco muestral, corresponden a las empresas IF efectvamente logradas, del estrato. La expresón algebraca del factor de expansón de las empresas pertenecentes al Tramo Aleatoro (TA), tene la sguente forma: Factor de expansón de las empresas de nclusón aleatora (TA). FEN( TA) = TA), TAe), FEN ( TA) : Factor de expansón de número de empresas del tramo aleatoro del estrato. Departamento de Investgacón y Desarrollo 0

14 TA), TAe), : Número de empresas del marco muestral correspondente a las empresas del TA del estrato. : Número de empresas efectvamente logradas en el TA del estrato. 8. Nveles de Estmacón De acuerdo a los objetvos del estudo, la valdez estadístca de las varables a estmar tene representatvdad para los sguentes nveles de estmacón: Naconal según actvdad económca. Naconal según tamaño Naconal según actvdad económca y tamaño. Departamento de Investgacón y Desarrollo

La adopción y uso de las TICs en las Microempresas Chilenas

La adopción y uso de las TICs en las Microempresas Chilenas Subdreccón Técnca Depto. Investgacón y Desarrollo Estadístco Subdreccón de Operacones Depto. Comerco y Servcos INFORME METODOLÓGICO DISEÑO MUESTRAL La adopcón y uso de las TICs en las Mcroempresas Clenas

Más detalles

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS SUBDIRECCIÓN TÉCNICA DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO ÁREA DE ANÁLISIS ESTADÍSTICAS ECONÓMICAS METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS Santago, Enero de 2008. Departamento

Más detalles

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 0 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS 03 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE INTERURBANO DE PASAJEROS POR CARRETERA.

Más detalles

METODOLOGÍA MUESTRAL EFECTIVA

METODOLOGÍA MUESTRAL EFECTIVA METODOLOGÍA MUESTRAL EFECTIVA ENCUESTAS ESTRUCTURALES DE COMERCIO Y SERVICIOS AÑO CONTABLE 01 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS Agosto / 014 Departamento de Investgacón y Desarrollo Encuestas Estructurales

Más detalles

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Diseño de la Muestra. Introducción. Tipo de muestreo y estratificación

Diseño de la Muestra. Introducción. Tipo de muestreo y estratificación Dseño de la Muestra A Introduccón Sguendo las orentacones dadas por la Ofcna Estadístca de la Unón Europea (EUROSTAT) se a selecconado una muestra probablístca representatva de la poblacón de los ogares

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

Descripción de una variable

Descripción de una variable Descrpcón de una varable Tema. Defncones fundamentales. Tabla de frecuencas. Datos agrupados. Meddas de poscón Meddas de tendenca central: meda, medana, moda Ignaco Cascos Depto. Estadístca, Unversdad

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

Elaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información.

Elaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información. Elaboracón de Tablas ó Cuadros La elaboracón de tablas o cuadros, faclta el análss la presentacón de la nformacón. Para elaborar los cuadros, se debe, antes que todo, dentfcar las varables, característcas

Más detalles

INFORME METODOLÓGICO MUESTRA EFECTIVA

INFORME METODOLÓGICO MUESTRA EFECTIVA INFORME METODOLÓGICO MUESTRA EFECTIVA VII Encuesta de Innovación INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS Febrero / 2012 INFORME METODOLÓGICO MUESTRA EFECTIVA VII ENCUESTA DE INNOVACIÓN Instituto Nacional de

Más detalles

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios Pruebas Estadístcas de Números Pseudoaleatoros Prueba de meda Consste en verfcar que los números generados tengan una meda estadístcamente gual a, de esta manera, se analza la sguente hpótess: H 0 : =

Más detalles

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1 Tema 8 - Estadístca - Matemátcas CCSSI 1º Bachllerato 1 TEMA 8 - ESTADÍSTICA 8.1 NOCIONES GENERALES DE ESTADÍSTICA 8.1.1 INTRODUCCIÓN Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

REGRESION Y CORRELACION nav Estadístca (complementos) 1 REGRESION Y CORRELACION Fórmulas báscas en la regresón lneal smple Como ejemplo de análss de regresón, descrbremos el caso de Pzzería Armand, cadena de restaurantes de comda

Más detalles

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis Tema. Estadístcos unvarados: tendenca central, varabldad, asmetría y curtoss 1. MEDIDA DE TEDECIA CETRAL La meda artmétca La medana La moda Comparacón entre las meddas de tendenca central. MEDIDA DE VARIACIÓ

Más detalles

documentos de trabajo

documentos de trabajo documentos de trabajo RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN ACERCA DE LA CONSTRUCCIÓN DE PRODUCTO IPC Juno 2007 Nº5 RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN ACERCA DE LA CONSTRUCCIÓN DE PRODUCTO IPC Departamento de Investgacón

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación

Análisis de Regresión y Correlación 1 Análss de Regresón y Correlacón El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes (o relaconadas). El análss de correlacón

Más detalles

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio. Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco

Más detalles

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Pronóstcos Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Predccón, Pronóstco y Prospectva Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que se basa en consderacones subjetvas, en la habldad, experenca y buen juco de las

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................

Más detalles

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp Análss de Webull Resumen El procedmento del Análss de Webull está dseñado para ajustar una dstrbucón de Webull a un conjunto de n observacones. Es comúnmente usado para analzar datos representando tempos

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado Análss de la varanza con dos factores. Introduccón Hasta ahora se ha vsto el modelo de análss de la varanza con un factor que es una varable cualtatva cuyas categorías srven para clasfcar las meddas de

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.

Más detalles

2.5 Especialidades en la facturación eléctrica

2.5 Especialidades en la facturación eléctrica 2.5 Especaldades en la facturacón eléctrca Es necesaro destacar a contnuacón algunos aspectos peculares de la facturacón eléctrca según Tarfas, que tendrán su mportanca a la hora de establecer los crteros

Más detalles

Economía de la Empresa: Financiación

Economía de la Empresa: Financiación Economía de la Empresa: Fnancacón Francsco Pérez Hernández Departamento de Fnancacón e Investgacón de la Unversdad Autónoma de Madrd Objetvo del curso: Dentro del contexto de Economía de la Empresa, se

Más detalles

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general). 3. En el modelo lneal general Y = X b + e, explcar la forma

Más detalles

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas

Más detalles

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral

Más detalles

CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL La estadístca descrptva en su uncón básca de reducr datos, propone una sere de ndcadores que permten tener una percepcón rápda de lo que ocurre en un enómeno. La

Más detalles

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA Alca Maroto, Rcard Boqué, Jord Ru, F. Xaver Rus Departamento de Químca Analítca y Químca Orgánca Unverstat Rovra Vrgl. Pl. Imperal Tàrraco,

Más detalles

En España operaron empresas en Ese año se crearon y desaparecieron

En España operaron empresas en Ese año se crearon y desaparecieron 26 de novembre de 2013 Indcadores de Demografía Empresaral Año 2011 En España operaron 3.514.894 empresas en 2011. Ese año se crearon 287.780 y desapareceron 332.114 La tasa neta entre nacmentos y muertes

Más detalles

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona

Más detalles

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza Maestría en Admnstracón Meddas Descrptvas Formularo e Interpretacón Dr. Francsco Javer Cruz Arza A contnuacón mostramos el foco de atencón de las dstntas meddas que abordaremos en el presente manual. El

Más detalles

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas... TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.. Concepto y orgen de la estadístca..... Conceptos báscos..... Tablas estadístcas: recuento..... Representacón de grafcas.... 6.. Varables cualtatvas... 6.. Varables cuanttatvas

Más detalles

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas

Más detalles

PRECIOS MEDIOS ANUALES DE LAS TIERRAS DE USO AGRARIO (METODOLOGÍA)

PRECIOS MEDIOS ANUALES DE LAS TIERRAS DE USO AGRARIO (METODOLOGÍA) SECREARÍA ENERAL ÉCNICA MINISERIO DE ARICULURA, ALIMENACIÓN Y MEDIO AMBIENE SUBDIRECCIÓN ENERAL DE ESADÍSICA PRECIOS MEDIOS ANUALES DE LAS IERRAS DE USO ARARIO (MEODOLOÍA) OBJEIVO: Desde 1983 el Mnstero

Más detalles

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra. Estadístcos Los estadístcos son valores calculados con los datos de una varable cuanttatva y que mden alguna de las característcas de la dstrbucón muestral. Las prncpales característcas son: tendenca central,

Más detalles

Complementos al ABC: efectos dinámicos

Complementos al ABC: efectos dinámicos Complementos al ABC: efectos dnámcos CAF - CEPAL P. Rozas & J. Rvera Buenos Ares, juno de 2008 Varables y fuentes de nformacón Encuesta de Hogares de dversos años de los países en estudo.- Bolva: Encuesta

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

Modelos triangular y parabólico Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular

Más detalles

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones

Más detalles

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados Capítulo 4 Modelos unfactorales de efectos aleatorzados En el modelo de efectos aleatoros, los nveles del factor son una muestra aleatora de una poblacón de nveles. Este modelo surge ante la necesdad de

Más detalles

1.- Objetivo Alcance Metodología...3

1.- Objetivo Alcance Metodología...3 PROCEDIMIENTO DO PARA EL CÁLCULO DEL FACTOR DE DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA (FECF) EN EL SIC DIRECCIÓN DE OPERACIÓN ÍNDICE 1.- Objetvo...3 2.- Alcance...3 3.- Metodología...3 3.1.- Cálculo de la

Más detalles

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

3. VARIABLES ALEATORIAS. 3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA En el sguente capítulo se presenta al nco, defncones de algunos conceptos actuarales que se utlzan para la elaboracón de las bases técncas del Producto de Salud al gual que la metodología

Más detalles

MATERIAL Y MÉTODOS. Se utilizó el listado de códigos que Caminal estableció para España, a los cuales se

MATERIAL Y MÉTODOS. Se utilizó el listado de códigos que Caminal estableció para España, a los cuales se MATERIAL Y MÉTODOS Fuentes de nformacón Los datos de hosptalzacón se obtenen del Conjunto Mínmo de Datos de Egresos Hosptalaros del Seguro Públco de Salud Costarrcense (SPSC) y las proyeccones de poblacón

Más detalles

Manual Metodológico del Índice de Remuneraciones (IR) Índice de Costo de Mano de Obra (ICMO) Base anual 2009 = 100

Manual Metodológico del Índice de Remuneraciones (IR) Índice de Costo de Mano de Obra (ICMO) Base anual 2009 = 100 Manual Meodológco del Índce de Remuneracones (IR) Índce de Coso de Mano de Obra (ICMO) Base anual 2009 00 Insuo Naconal de Esadíscas Subdreccón de Operacones Proyeco de acualzacón IR ICMO Subdreccón Técnca

Más detalles

C I R C U L A R N 2.133

C I R C U L A R N 2.133 Montevdeo, 17 de Enero de 2013 C I R C U L A R N 2.133 Ref: Insttucones de Intermedacón Fnancera - Responsabldad patrmonal neta mínma - Susttucón de la Dsposcón Transtora del art. 154 y de los arts. 158,

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora

Más detalles

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1). TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen

Más detalles

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd

Más detalles

EL RENDIMIENTO EDUCATIVO DE LOS INMIGRANTES EN ESPAÑA

EL RENDIMIENTO EDUCATIVO DE LOS INMIGRANTES EN ESPAÑA El rendmento educatvo de los nmgrantes en España EL RENDIMIENTO EDUCATIVO DE LOS INMIGRANTES EN ESPAÑA María Mercedes García-Dez mgarcad@unov.es María José Pérez-Vlladónga mjpvlla@unov.es Juan Preto-Rodríguez

Más detalles

Organización y resumen de datos cuantitativos

Organización y resumen de datos cuantitativos Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS

Más detalles

Presentación. Carmen Alcaide Guindo Presidenta del INE

Presentación. Carmen Alcaide Guindo Presidenta del INE Presentacón El Índce de Precos de Consumo (PC), base 20, es el punto de partda de una nueva forma de concebr este ndcador, cuya característca prncpal es su rápda adaptacón a los cambos de la economía y,

Más detalles

CUADRIENIO 2011 2014

CUADRIENIO 2011 2014 INFORME TÉCNICO PEAJE POR USO DE INSTALACIONES DE TRANSMISIÓN ADICIONAL POR PARTE DE USUARIOS SOMETIDOS REGULACIÓN DE PRECIOS QUE SE CONECTAN DIRECTAMENTE DESDE INSTALACIONES ADICIONALES CUADRIENIO 2011

Más detalles

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son

Más detalles

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores Estmacón del consumo del consumo daro de gas a partr de lecturas peródcas de meddores S.Gl, 1, A. Fazzn, 3 y R. Preto 1 1 Gerenca de Dstrbucón del ENARGAS, Supacha 636- (18) CABA- Argentna Escuela de Cenca

Más detalles

CUADRO RESUMEN REF:01/2012 Suministro e instalación de equipamiento para el Laboratorio de Reproducción Asistida.

CUADRO RESUMEN REF:01/2012 Suministro e instalación de equipamiento para el Laboratorio de Reproducción Asistida. NÚMERO DE EXPEDIENTE 01/2012 ÓRGA DE CONTRATACIÓN Consorco para la Gestón del Centro de Crugía de Mínma Invasón Jesús Usón A. OBJETO DEL CONTRATO Este contrato tene por objeto la adquscón del sumnstro

Más detalles

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900?

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900? EJERCICIO 1. A contnuacón tene dos dstrbucones por sexo y salaro declarado en el prmer empleo tras obtener la lcencatura de un grupo de ttulados por la UNED. Salaro en Hombres en % Mujeres en % < de 600

Más detalles

Regresión y correlación simple 113

Regresión y correlación simple 113 Regresón y correlacón smple 113 Captulo X ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes

Más detalles

Regresión Binomial Negativa

Regresión Binomial Negativa Regresón Bnomal Negatva Resumen El procedmento Regresón Bnomal Negatva está dseñado para ajustar un modelo de regresón en el cual la varable dependente Y consste de conteos. El modelo de regresón ajustado

Más detalles

Indice de Coste Laboral Armonizado. Metodología

Indice de Coste Laboral Armonizado. Metodología Indce de Coste Laboral Armonzado Metodología Indce 1. Introduccón 2. Defncones 3. Formulacón 4. Ajuste de seres 1. Introduccón El objetvo prncpal del Indce de Coste Laboral Armonzado es proporconar una

Más detalles

Índice de Precios de Consumo. Base 2006

Índice de Precios de Consumo. Base 2006 NSTTUTO NACONAL DE ESTADÍSTCA Índce de Precos de Consumo. Base 2006 Metodología Madrd, Subdreccón General de Estadístcas de Precos y Presupuestos Famlares Índce 1. ntroduccón 2. Defncón del ndcador 3.

Más detalles

Inventarios de emisiones para la modelización

Inventarios de emisiones para la modelización Grupo de trabajo sobre Modelzacón Inventaros de emsones para la modelzacón Rafael Borge UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Escuela Técnca Superor de Ingeneros Industrales Grupo de trabajo sobre modelzacón

Más detalles

Encuesta de estructura salarial (EES)

Encuesta de estructura salarial (EES) Encuesta de estructura salaral (EES) Metodología Madrd, octubre de 202 INE. Insttuto Naconal de Estadístca Índce Introduccón 3 Descrpcón Metodológca 4 Objetvos 4 Ámbto, cobertura y perodo de referenca

Más detalles

TEMA UNIDAD III: INFERENCIA ESTADÍSTICA

TEMA UNIDAD III: INFERENCIA ESTADÍSTICA MÉTODOS DE MUESTREO 13.1. ITRODUCCIÓ 13.. COCEPTOS BÁSICOS 13.3. ERRORES E EL MUESTREO 13.4. ETAPAS DEL PROCESO DE MUESTREO 13.5. RAZOES PARA LA IVESTIGACIÓ POR MUESTREO 13.6. DISEÑO MUESTRAL 13.7. ESTIMACIÓ

Más detalles

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas. Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta

Más detalles

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 4: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION. DEFINICION Las meddas estadístcas son meddas de resumen

Más detalles

Índice de Precios de Consumo. Base 2011

Índice de Precios de Consumo. Base 2011 NSTTUTO NACONAL DE ESTADÍSTCA Índce de Precos de Consumo. Base 2011 Metodología Subdreccón General de Estadístcas Coyunturales y de Precos Madrd, mayo 2012 1 Índce 1. ntroduccón 2. Defncón del ndcador

Más detalles

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 1. INTRODUCCIÓN HISTÓRICA 2 1.1 La Estadístca como cenca 2 1.2 Algunos problemas que resuelve la Estadístca 2 2. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA 3 2.1. Concepto y Objetvo de

Más detalles

Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple . Regresón lneal smple Correlacón y regresón lneal smple. Introduccón La correlacón entre dos varables ( e Y) se refere a la relacón exstente entre ellas de tal manera que a determnados valores de se asocan

Más detalles

1. Sustituir el punto 1.1. de la Sección 1. de las normas sobre Tasas de interés en las operaciones de crédito por el siguiente:

1. Sustituir el punto 1.1. de la Sección 1. de las normas sobre Tasas de interés en las operaciones de crédito por el siguiente: "2014 - AÑO DE HOMENAJE AL ALMIRANTE GUILLERMO BROWN, EN EL BICENTENARIO DEL COMBATE NAVAL DE MONTEVIDEO" COMUNICACIÓN A 5590 10/06/2014 A LAS ENTIDADES FINANCIERAS, A LAS CAJAS DE CRÉDITO COOPERATIVAS

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

DETERMINANTES DE FRAGILIDAD EN LAS EMPRESAS COLOMBIANAS. Oscar Martínez A. *

DETERMINANTES DE FRAGILIDAD EN LAS EMPRESAS COLOMBIANAS. Oscar Martínez A. * DETERMINANTES DE FRAGILIDAD EN LAS EMPRESAS COLOMBIANAS Oscar Martínez A. * Banco de la Repúblca, Colomba omartam@banrep.gov.co Resumen Una de las mayores amenazas para toda empresa es caer en un estado

Más detalles

CÁNONES ANUALES DE DE ARRENDAMIENTOS RÚSTICOS (Metodología)

CÁNONES ANUALES DE DE ARRENDAMIENTOS RÚSTICOS (Metodología) SEREARÍA EERAL ÉA MSERO DE ARULURA, ALMEAÓ Y MEDO AMBEE SUBDREÓ EERAL DE ESADÍSA ÁOES AUALES DE DE ARREDAMEOS RÚSOS (Metodología) OBJEVO El canon de arrendamento rústco se defne como el pago que realza

Más detalles

División Evaluación Social de Inversiones. Ministerio de Desarrollo Social. Diciembre, 2012. 1 Precios Sociales Vigentes MDS

División Evaluación Social de Inversiones. Ministerio de Desarrollo Social. Diciembre, 2012. 1 Precios Sociales Vigentes MDS PRECIOS SOCIALES VIGENTES Dvsón Evaluacón Socal de Inversones Mnstero de Desarrollo Socal Dcembre, 2012 1 Precos Socales Vgentes MDS INTRODUCCIÓN ACTUALIZACIÓN PRECIOS SOCIALES Una de las tareas de la

Más detalles

4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es

4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es 4ºB ESO Capítulo 1: Estadístca 350 Índce 1. POBLACIÓ Y MUESTRA. VARIABLES ESTADÍSTICAS 1.1. POBLACIÓ 1.. MUESTRA 1.3. IDIVIDUO 1.4. VARIABLE ESTADÍSTICA. TABLAS DE FRECUECIAS.1. FRECUECIA ABSOLUTA.. FRECUECIA

Más detalles

Efectos de la temporalidad sobre los beneficios de las empresas manufactureras españolas

Efectos de la temporalidad sobre los beneficios de las empresas manufactureras españolas Efectos de la temporaldad sobre los benefcos de las empresas manufactureras españolas César Rodríguez Gutérrez Unversdad de Ovedo Códgo JEL: J21, J41 Palabras clave: Empleo temporal, benefcos, productvdad

Más detalles

Departamento Administrativo de la Función Pública. DE GESTiÓN ADMINISTRATIVA. l. INFORMACiÓN GENERAL DE LA NECESIDAD

Departamento Administrativo de la Función Pública. DE GESTiÓN ADMINISTRATIVA. l. INFORMACiÓN GENERAL DE LA NECESIDAD de la Funcón Públca Códgo F 00 PR GA Fecha 0707/2008 Págína de 5 COPA CONTROLADA PROCESO DE GESTÓN ADMNSTRATVA ESTUDO DE CONVENENCA Y OPORTUNDAD DEPENDENCA: GRUPO DE GESTON ADMNSTRATVA FECHA 2 de dcembre

Más detalles

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS En los capítulos anterores se han analzado varos modelos usados en la evaluacón de stocks, defnéndose los respectvos parámetros. En las correspondentes fchas de ejerccos

Más detalles

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son:

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son: ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES. Departamento de Economía Aplcada (Matemátcas). Matemátcas Fnanceras. Relacón de Problemas. Rentas. 1.- Una empresa se plantea una nversón cuyas característcas

Más detalles

Ejercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución.

Ejercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución. Ejercco nº En una empresa de teleonía están nteresados en saber cuál es el número de aparatos teleóncos (ncludos teléonos móvles) que se tene en las vvendas. Se hace una encuesta y, hasta ahora, han recbdo

Más detalles

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros.

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros. Uso de la Estmacón de la Dstrbucón de Probabldad para Muestras Pequeñas y de la Smulacón en la Inferenca de Carteras de Seguros. Trabajo presentado para el XII Premo de Investgacón sobre Seguros y Fanzas

Más detalles

informática de gestión de las Cuentas de Depósitos y Consignaciones Secretarios Coordinadores Provinciales perfiles de acceso a la aplicación

informática de gestión de las Cuentas de Depósitos y Consignaciones Secretarios Coordinadores Provinciales perfiles de acceso a la aplicación pe ESTADO Instruccón 1/2010, relatva a nuevos perfles de acceso a la aplcacón nformátca de gestón de las Cuentas de Depóstos y Consgnacones Judcales para Secretaros de Goberno y Secretaros Coordnadores

Más detalles

VISTOS: a) Las facultades que me confiere el Art. 9º, letra i) del D.L. 2.224 de 1978;

VISTOS: a) Las facultades que me confiere el Art. 9º, letra i) del D.L. 2.224 de 1978; REF.: Modfca procedmento para determnacón de cargos o abonos para consumdores regulados, producto de las dferencas entre el preco de nudo y el costo margnal, aplcable a sumnstros sometdos a regulacón de

Más detalles

JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH VÍCTOR MANUEL QUESADA IBARGUEN

JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH VÍCTOR MANUEL QUESADA IBARGUEN Introduccón a la estadístca, dstrbucones de frecuencas, gráfcos estadístcos, meddas de tendenca central, dspersón, poscón y forma, con ejemplos resueltos en Mcrosoft Excel JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH

Más detalles

RESOLUOÓN EXENTA NO SANTIAGO,

RESOLUOÓN EXENTA NO SANTIAGO, JFD/SCA/CAR ', L 3 HOV. 202 R E C! F ' MODIFICA RESOLUCIÓN EXENTA N 2574 DE FECHA 5//20 Y ANEXO DEL CONVENIO DE DESEMPEÑO DE ALTA DIRECCIÓN PUBLICA DEL JEFE DE DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS.

Más detalles

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR El Superntendente de Pensones, en el ejercco de las facultades legales contempladas en el artículo 13, lteral b) de la Ley Orgánca de la Superntendenca de Pensones, EMITE el : INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002

Más detalles

Estimación del Índice de Precios de Consumo (IPC) en mercados insulares

Estimación del Índice de Precios de Consumo (IPC) en mercados insulares Estmacón del Índce de Precos de Consumo (IPC) en mercados nsulares Consumer Prce Index (CPI) estmaton on nsular markets Selene de las Neves Dorta Rodríguez Trabajo de Fn de rado Seccón de Matemátcas Facultad

Más detalles

SÍNTESIS METODOLÓGICA. Índice de Precios al Consumidor de Santa Fe. Base 2014=100

SÍNTESIS METODOLÓGICA. Índice de Precios al Consumidor de Santa Fe. Base 2014=100 SÍNTESIS METODOLÓGICA Índce de Precos al Consumdor de Santa Fe Base 2014=100 Gobernador de la Provnca de Santa Fe Ing. Mguel Lfschtz Mnstro de Economía Lc. Gonzalo Mguel Saglone Secretaro de Fnanzas CPN

Más detalles

Modelos econométricos para el cálculo del valor del trabajo no remunerado

Modelos econométricos para el cálculo del valor del trabajo no remunerado Modelos econométrcos para el cálculo del valor del trabajo no remunerado 29 de mayo de 2008 Santago de Chle Mónca E. Orozco Corona Insttuto Naconal de las Mujeres meorozco@nmujeres.gob.mx Plataforma de

Más detalles

El costo de oportunidad social de la divisa ÍNDICE

El costo de oportunidad social de la divisa ÍNDICE El Costo de Oportundad Socal de la Dvsa El costo de oportundad socal de la dvsa ÍNDICE. INTRODUCCIÓN. EL MARCO TEÓRICO 3. CÁLCULO DEL COSTO DE OPORTUNIDAD SOCIAL DE LA DIVISA 3. Nvel agregado 3. Nvel desagregado

Más detalles

Visión moderna del modelo de transporte clásico

Visión moderna del modelo de transporte clásico Vsón moderna del modelo de transporte clásco Zonfcacón y Red Estratégca Datos del Año Base Datos de Planfcacón Para el Año de Dseño Base de Datos año base futuro Generacón de Vajes Demanda Dstrbucón y

Más detalles

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta. Rentas Fnanceras. Renta fracconada 6. RETA FRACCIOADA Una renta fracconada se caracterza porque su frecuenca no concde con la frecuenca de varacón del térmno de dcha renta. Las característcas de la renta

Más detalles