Capítulo 2: Análisis de datos

En la formulación de cualquier proyecto de inversión, independientemente del sector económico a que se oriente una parte tal vez de la misma magnitud en importancia que el Estudio de Mercado, es el Estudio Técnico. En el Estudio de Mercado se busca responder a las preguntas ¿qué vender? ¿a quién? ¿cuánto vender? ¿en dónde vender? ¿cómo y a qué precios vender?

Determinantes psicosociales del desenlace trágico de la obra El Rastro de Elena Garro, 2015

Capítulo 2 de la Tesis de licenciatura en el que se realiza un análisis de los personajes de la obra el Rastro

Recibido el 13 de noviembre de 2008, aprobado el 1 de septiembre de 2010.

En este ejercicio, aprenderá cómo desplegar datos espaciales y de atributos al crear un mapa para el Centro de Atención y Prevención de Desastres en Bogotá. El Centro necesita formular guías de primer orden para los predios que caen dentro de la zona de inundaciones de un sector de la ciudad. Su objetivo es crear un mapa que muestre los predios en la zona de inundación.

notas de interés para seminario de estudiantes de matemática

Hasta este punto se han visto las estructuras de datos presentadas por Arreglos, Pilas y Colas, éstas son denominadas estructuras estáticas, porque durante la compilación se les asigna un espacio de memoria, y éste permanece inalterable durante la ejecución del programa. 5 En la siguiente unidad se muestra la estructura de datos "Lista". La cual es un tipo de estructura lineal y dinámica de datos. Lineal debido a que a cada elemento le puede seguir sólo otro elemento, y dinámica porque se puede manejar la memoria de manera flexible, sin necesidad de reservar espacio con anticipación. 6

Hasta ahora hemos estudiado el problema de estimar un parámetro desconocido a partir de una muestra aleatoria. En muchos problemas se requiere tomar una decisión entre aceptar o rechazar una proposición sobre algún parámetro. Esta proposición recibe el nombre de hipótesis estadística, y el procedimiento de toma de decisión sobre la hipótesis se conoce como prueba o test de hipótesis. Como se emplean distribuciones de probabilidad para representar poblaciones, también podemos decir que una hipótesis estadística es una proposición sobre la distribución de probabilidad de una variable aleatoria, donde la hipótesis involucra a uno más parámetros de esta distribución. Por ejemplo, supongamos que cierto tipo de motor de automóvil emite una media de 100 mg de óxidos de nitrógeno (NO x) por segundo con 100 caballos de fuerza. Se ha propuesto una modificación al diseño del motor para reducir las emisiones de NO x. El nuevo diseño se producirá si se demuestra que la media de su tasa de emisiones es menor de 100 mg/s. Se construye y se prueba una muestra de 50 motores modificados. La media muestral de emisiones de NO x es de 92 mg/s, y la desviación estándar muestral es de 21 mg/s. La variable aleatoria de interés en este caso es X: " tasa de emisión de un motor modificado tomado al azar ". La preocupación de los fabricantes consiste en que los motores modificados no puedan reducir todas la emisiones; es decir que la media poblacional pudiera ser 100 o mayor que 100. Entonces, la pregunta es: ¿es factible que esta muestra pueda provenir de una v.a. con media 100 o mayor? Éste es el tipo de preguntas que las pruebas de hipótesis están diseñadas para responder. Veremos cómo construir una prueba de hipótesis, pero podemos decir que en general se basa en construir a partir de la muestra aleatoria un estadístico, y según el valor que tome este estadístico de prueba se aceptará o se rechazará la hipótesis. Se ha observado una muestra con media 92 = X. Hay dos interpretaciones posibles de esta observación: 1-La media poblacional es realmente mayor o igual que 100, y la media muestral es menor que 100 debido a la variabilidad propia de la variable aleatoria X 2-La media poblacional es en realidad menor que 100, y la media muestral refleja este hecho. Estas dos explicaciones tienen nombres: la primera se llama hipótesis nula; la segunda es la hipótesis alternativa. En la mayoría de las situaciones la hipótesis nula dice que el efecto que indica la muestra es atribuible solamente a la variación aleatoria del estadístico de prueba. La hipótesis alternativa establece que el efecto que indica la muestra es verdadero. Para hacer las cosas más precisas, todo se expresa mediante símbolos. La hipótesis nula se denota por 0 H , la hipótesis alternativa se denota con 1 H. Como es usual la media poblacional se anota µ. Por lo tanto se tiene 100 : 0 ≥ µ H contra 100 : 1 < µ H (hipótesis alternativa unilateral) Esencialmente, para realizar una prueba de hipótesis se pone la hipótesis nula en juicio. Se asume que 0 H es verdadera, de la misma manera como se empieza en un juicio bajo el supuesto de que un acusado es inocente. La muestra aleatoria proporciona la evidencia.