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Academic literature on the topic 'Inferencia estadística'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 1 February 2022

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Journal articles on the topic "Inferencia estadística"

1

Meyer, Roberto, Marta Debiaggi, and Nerina Giménez. "La Inferencia Estadística como Metodología. Análisis de Contenido de Ideas Fundamentales (IEF))." Ciencias Económicas 2 (December 23, 2008): 29–46. http://dx.doi.org/10.14409/ce.v2i9.1127.

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Abstract:

¿Qué sucede en el aula de clase con la Inferencia Estadística enseñada como metodología y no como una matemática más; y con eje en la naturaleza del saber estadístico manifestado a través de ideas fundamentales?. Este artículo reproduce y analiza experiencias reales realizadas sobre la base de las respuestas a consignas experimentales realizadas a alumnos y docentes en distintos contextos. Se desarrollan y describen actividades que permiten el análisis del contenido de escritos de docentes y alumnos acerca de ideas estadísticas fundamentales para la enseñanza y aprendizaje de la inferencia estadística en carreras de Ciencias Sociales: Variabilidad, Frecuencias Empíricas y Frecuencias Teóricas, Población Estadística, Muestra al Azar, Incertidumbre vs. Determinismo, Técnicas Empíricas vs. Métodos Matemáticos; conceptos que fueran definidos como IEF en Meyer (2005, Tesis Doctoral). El trabajo que aquí se presenta, y sus resultados, reafirma el concepto manifestado en otras instancias, en las que la naturaleza de la Inferencia Estadística se presenta diferenciando el “conocer” del “saber”, reconociendo y aceptando que el dominio de la inferencia estadística en general se ubica en el campo del “saber hacer” y/o “saber cómo hacer”; siendo por lo tanto indispensable la construcción de procesos de enseñanza y aprendizaje que contemplen esta característica de la naturaleza disciplinar de la Estadística.

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2

Flores-Ruiz, Eric, María Guadalupe Miranda-Novales, and Miguel Ángel Villasís-Keever. "El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Estadística inferencial." Revista Alergia México 64, no. 3 (October 16, 2017): 364. http://dx.doi.org/10.29262/ram.v64i3.304.

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Abstract:

El análisis estadístico se divide en 2 grandes componentes: el análisis descriptivo y el análisis inferencial. Una inferencia es la elaboración de conclusiones a partir de las pruebas que se realizan con los datos obtenidos de una muestra. Las pruebas estadísticas se emplean con la finalidad de establecer la probabilidad de que una conclusión que se obtiene a partir de una muestra sea aplicable a la población de la cual se obtuvo. Sin embargo, la elección de la prueba estadística apropiada, en general, representa un reto para los investigadores principiantes. Para elegir la prueba estadística es necesario tomar en cuenta 3 aspectos: el diseño de la investigación, el número de mediciones y la escala de medición de las variables. Las pruebas estadísticas se dividen en 2 conjuntos: las paramétricas y las no paramétricas. Las pruebas paramétricas solamente se pueden utilizar si los datos muestran una distribución normal. La elección de la prueba estadística adecuada facilitará la comprensión y aplicación de los resultados de cualquier estudio de investigación.

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3

Abraira, V. "Inferencia estadística bayesiana." SEMERGEN - Medicina de Familia 31, no. 1 (January 2005): 18–20. http://dx.doi.org/10.1016/s1138-3593(05)72876-8.

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4

Terán, Teresita E. "La Enseñanza de la Inferencia Estadística en Carreras donde la Estadística Cumple un Rol Instrumental." Ciencias Económicas 2 (December 23, 2008): 67–76. http://dx.doi.org/10.14409/ce.v2i9.1129.

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Abstract:

El trabajo que se presenta se plantea y justifica a partir del problema que surge en la enseñanza de la Estadística en carreras de grado no estadísticas. En relación a la Inferencia Estadística, ésta es una de las grandes ramas de la Estadística y una herramienta metodológica fundamental en las ciencias empíricas ya que trata el asunto de la confianza en las conclusiones estadísticas. En cursos básicos de Ciencias Económicas, Ingeniería y Ciencias Veterinarias el aprendizaje de los temas relativos a Inferencia Estadística se considera difícil y los resultados insatisfactorios. La tecnología, por su parte, en el momento actual influye en el qué y cómo enseñar, lo que acentúa la necesidad de una continua revisión de contenidos y métodos condicionada por las hipótesis previas que determinan el aprendizaje. A través de un análisis bibliográfico de distintos autores sobre el tema, se perfila un marco teórico relativo a la cognición estadística y se acota un campo de estudio que permita hacer un aporte investigativo en la comprensión de aquellos temas en los que se detecten mayores dificultades y proponer una trayectoria didáctica. Se plantea este trabajo desde la Didáctica de la Estadística y desde la propia práctica docente como profesora de cursos introductorios de Estadística para alumnos de diversas especialidades, partiendo de los siguientes interrogantes: ¿cuál es el nivel de comprensión de los alumnos, sobre el tema, en un primer curso de Estadística de la universidad?; ¿existen desajustes entre lo que se pretende enseñar y lo que se aprende?; ¿qué dificultades y errores se pueden detectar?, ¿cuáles son los obstáculos de los cuáles devienen?; ¿qué propuestas teóricas en Educación Estadística nos proporcionan herramientas convenientes para el análisis conceptual y semiótico de temas de la Inferencia Estadística?; ¿qué metodología didáctica podría facilitar un aprendizaje significativo de determinados temas de la Inferencia Estadística?

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5

Ascanio, Alfredo. "La inferencia estadística en la investigación turística." PASOS Revista de turismo y patrimonio cultural 6, no. 3 (2008): 591–97. http://dx.doi.org/10.25145/j.pasos.2008.06.043.

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6

Sánchez Acevedo, Nicolás Andrés, and Blanca Rosa Ruiz Hernández. "Análisis de las actividades propuestas en dos programas de estudio chilenos en el eje de Estadística y Probabilidad." IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH 11 (May 4, 2020): 1–24. http://dx.doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v11i0.776.

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Abstract:

En este trabajo se analizan las actividades propuestas en los programas de estudio de 7° y 8° básico del eje de Estadística de Chile. Se hace uso de una de las propuestas que ha mostrado utilidad para fomentar la comprensión estadística, que es la inferencia informal. Esta busca una articulación entre la generalización y la incertidumbre al hacer juicios basándose en muestras para fomentar el aprendizaje estadístico de manera holística. La metodología seguida fue cualitativa bajo una técnica de análisis de contenido. Los resultados muestran que una gran cantidad de actividades propuestas en los programas de estudio presentan una marcada tendencia de lenguaje centrado en la muestra. En algunos casos, las actividades sugieren la posibilidad de hacer interpretaciones conjuntas al integrar conceptos de medidas de centro, posición, variabilidad de la muestra, apoyado por la conexión con el tipo de contexto que presentan las actividades. En el caso particular de los programas de 8° básico (antiguo y vigente) no se encontró evidencia de estas componentes, viéndose restringida la posibilidad para desarrollar el razonamiento inferencial, no obstante lo anterior, se encontraron algunas actividades que pueden ser potencialmente usadas como base por el profesor para integrar las componentes de inferencia informal y contexto y desarrollar este tipo de razonamiento.

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7

Osuna, Jacinto Rodríguez, María Luisa Ferreras, and Adoración Núñez. "Inferencia estadística, niveles de precisión y diseño muestral." Reis, no. 54 (1991): 139. http://dx.doi.org/10.2307/40183521.

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8

Herrera Oliva, Claudia S., José R. Campos Gaytán, and Fátima M. Carrillo González. "Estimación de datos faltantes de precipitación por el método de regresión lineal: Caso de estudio Cuenca Guadalupe, Baja California, México." Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, no. 71 (August 31, 2017): 34–44. http://dx.doi.org/10.33064/iycuaa201771598.

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Abstract:

Para completar los datos faltantes en los registros de la precipitación pluvial anual reportados por 13 estaciones climatológicas distribuidas en el área de la Cuenca Guadalupe se realizó un análisis de regresión lineal entre estaciones cercanas. Para determinar la utilidad de la inferencia estadística, se calculó el coeficiente de correlación lineal (r), en todos los casos se obtuvo un alto valor que en promedio fue r=0.89, también se calculó la eficiencia estadística (E), la cual en todos los casos analizados sugiere la viabilidad de la inferencia estadística. Como resultado principal de este análisis se presenta una base de datos de precipitación pluvial completa para elperiodo 1948-2012.

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9

Gómez, Marcelo, Jorge Pilar, Alejandro Ruberto, Carlos Depettris, and Guillermo Méndez. "Verificación de la estabilidad estadística de la serie de caudales del río Paraná en la sección Corrientes." Aqua-LAC 11, no. 2 (September 30, 2019): 50–58. http://dx.doi.org/10.29104/phi-aqualac/2019-v11-2-05.

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Abstract:

En el presente trabajo se evalúa el comportamiento estadístico de la variable hidrológica caudal medio diario en la sección Corrientes del río Paraná. Si bien la variable hidrológica que se mide es la altura hidrométrica, la serie de caudales (oficial) se obtiene a partir de la relación altura-caudal en esa sección. Concretamente, se analizó el efecto de la longitud de la serie temporal en las estadísticas que la describen. Como datos de base se utilizó la serie temporal 1904-2016 (serie total), poniendo énfasis en los últimos 46 años (1970-2016, denominada serie moderna), que a los efectos del presente trabajo se fraccionó en los períodos 1970-2000, 1970-2010 y 1970-2016. Para esas series se calcularon las siguientes estadísticas: media, desvío estándar, coeficiente de variación, coeficiente de asimetría, coeficiente de kurtosis, valor máximo y mínimo. La estadística descriptiva es la base de la inferencia estadística, que se utiliza para definir eventos críticos de diseño en obras hidráulicas de importancia, como por ejemplo los sistemas de defensa contra inundaciones fluviales de varias ciudades capitales de provincia del nordeste argentino que se localizan sobre las márgenes de río Paraná. Este trabajo busca aportar insumos para la discusión sobre los estándares de seguridad de las obras ya construidas.

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10

Pascual Huerta, Javier. "Inferencia estadística y aproximación al valor p. Parte I." Revista Española de Podología 27, no. 1 (January 2016): 42–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.repod.2016.04.002.

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Dissertations / Theses on the topic "Inferencia estadística"

1

Piña, Rucoba Gilber. "Estimación de parámetros." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2007. http://hdl.handle.net/10757/272524.

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2

Cuadros, Gonzalo, and Enit Huamán. "Cuaderno de trabajo para muestreo, intervalos de confianza y prueba de hipótesis." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2007. http://hdl.handle.net/10757/272700.

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Abstract:

Cuaderno de trabajo para los alumnos de UPC, donde se puede ver los capítulos de muestreo, intervalos de confianza y prueba de hipótesis. Contiene: 1. Teoría; 2. Problemas desarrollados; 3. Problemas propuestos.

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3

Acosta, Salomón, Blanca Laines, and Gilber Piña. "Estadística Inferencial (CE29), ciclo 2013-2." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/292942.

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4

Acosta, Salomón, Blanca Laines, and Gilber Piña. "Estadística Inferencial (CE29), ciclo 2014-1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2014. http://hdl.handle.net/10757/316022.

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5

Chávez, Ramos Manuel Raymundo. "Estadística Aplicada 1 (MA131), ciclo 2013-1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/271333.

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Abstract:

Separata del curso Estadística Aplicada 1 (MA131), que corresponde al ciclo 2013-1. Contenido: 1. Estadística: estadística descriptiva e inferencial. 2. Definiciones básicas. 3. Escala de mediciones: escala nominal, escala ordinal, escala de intervalos y escala de razón. 4. Tipos de variables: variables cualitativas y variables cuantitativas. 5. Problemas resueltos de conceptos básicos. 6. Problemas propuestos de conceptos básicos.

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6

Flores, Chinte Milagros, and Ramírez Salomón Acosta. "Manual de Estadística Aplicada a los Negocios (CE75), 2013." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/292954.

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7

Calderón, Pozo Francisco German. "Inferencia bayesiana en el modelo de regresión beta rectangular." Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/12009.

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Abstract:

Se conoce que el modelo lineal normal no es apropiado para situaciones en la que la variable respuesta es una proporción que solo toma valores en un rango limitado (0; 1), pues, se pueden obtener valores ajustados para la variable de inter es que exceden sus límites inferior y superior. Ante dicha situación, una propuesta es utilizar la distribución beta ya que es bastante flexible para modelar proporciones. Este modelo de regresión, sin embargo, puede ser influenciado por la presencia de valores atípicos o extremos. Debido a ello, se ha propuesto en la literatura, un modelo de mayor robustez llamado modelo de regresión beta rectangular, el cual permite una mayor incidencia de tales valores. El objetivo general de la tesis es estudiar las propiedades, estimar y aplicar a un conjunto de datos reales el modelo de regresión beta rectangular desde el punto de vista de la estadística bayesiana. Para cumplir con el objetivo planteado, se estudian las características y propiedades de las distribuciones beta y beta rectangular. Luego, se desarrolla el análisis bayesiano del modelo de regresión beta rectangular considerando las distribuciones a priori y a posteriori, los criterios de selección de modelos y simulaciones de Montecarlo v a cadenas de Markov. También, se realizan estudios de simulación para demostrar que el nuevo modelo es m as robusto que el modelo de regresión beta. Adicionalmente, se presenta una aplicación para mostrar la utilidad del modelo de regresión beta rectangular.
Tesis

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8

Agurto, Mejía Hugo Miguel. "Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico." Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/6174.

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Abstract:

Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales.
Tesis

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9

Estadística, Profesores de la línea de. "Estadística (MA86), ciclo 2014-0." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/306102.

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10

Estadística, Profesores de la Línea de. "Estadística (MA86), ciclo 2014-1." Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2014. http://hdl.handle.net/10757/313836.

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More sources

Books on the topic "Inferencia estadística"

1

Monroy, Luis Guillermo Díaz. Estadística multivariada: Inferencia y métodos. 2nd ed. Bogotá, Colombia: Departamento de Estadística, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia, 2007.

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2

Hollander, Myles. Nonparametric statistical methods. 2nd ed. New York: Wiley, 1999.

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3

inferencia estadística. Madrid, España: Ediciones Diaz de Santos, 2005.

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4

Estadística : inferencia. Barcelona: Thomson, 2003.

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5

Pérez, Alfonso García, and Ricardo Vélez Ibarrola. Principios de inferencia estadística. UNED, 2012.

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6

Gil Izquierdo, María, Ana Isabel González Martín, María Dolores Jano Salagre, and Salvador Ortiz Serrano. EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA TEÓRICA: PROBABILIDAD E INFERENCIA. UAM Ediciones, 2008. http://dx.doi.org/10.15366/estad.teorica2008.

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7

Apezteguía, María del Carmen, and Julieta Ferrario, eds. Probabilidades y estadística. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2019. http://dx.doi.org/10.35537/10915/74877.

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Abstract:

Este libro intenta dar una introducción a las ideas básicas de Probabilidades y Estadística. Fue concebido para ser usado por los estudiantes del ciclo básico de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNLP (CiBEx), con conocimientos básicos de Análisis Matemático. La temática puede considerarse dividida en dos núcleos centrales: 1. Nociones básicas de probabilidades: son las herramientas necesarias para desarrollar las primeras nociones de inferencia estadística. 2. Algunos elementos de inferencia estadística: estimación puntual y mediante intervalos de confianza, test de hipótesis, regresión lineal. La gran mayoría de los temas son introducidos con ejemplos, tratando de enfatizar la manera correcta de encararlos.

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8

Gaviria Peña, Carlos, and Carlos Alberto Márquez Fernández. Estadística descriptiva y probabilidad. Universidad San Buenaventura, 2020. http://dx.doi.org/10.21500/9789588474779.

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Abstract:

"Si se considera un conjunto de objetos de interés y de dichos objetos se considera, por ejemplo, un escorzo medible, se espera que en todos ellos la medida asociada sea diferente objeto a objeto. Si bien la población de estudio es el conjunto formado por todos los objetos de interés, se puede asumir de manera teórica que la población está conformada solo por el escorzo. La estadística es la ciencia que se encarga de modelar las poblaciones así pensadas, es decir, la estadística explica la manera en la cual se comporta un escorzo particular sobre un conjunto de objetos de interés. Por otra parte, cuando de manera empírica se toma un conjunto particular de objetos de la población teórica y se estudia en dicho conjunto el escorzo de interés, se obtiene un conjunto de medidas o un conjunto de datos, las cuales pueden explicar la población teórica. De esta manera, la estadística se ocupa de explicar los objetos en términos de sus escorzos mediante un subconjunto de una población de interés, es decir, la estadística se encarga de relacionar el mundo teórico y práctico mediante modelos que permiten explicar algunos escorzos. Con el estudio de este libro se logra adquirir las bases teóricas necesarias para comprender conceptos de estadística que permiten establecer relaciones entre el mundo teórico y práctico. Además, cuando se está leyendo este texto se aprende a leer y escribir problemas de naturaleza estadística. De esta manera, además de construir las bases teóricas de la inferencia estadística, este texto permite fortalecer otro tipo de competencias tales como la lectura y la escritura, así como el apropiamiento de procedimientos que son útiles en la práctica."

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9

Estadística inferencial. Universidad Cooperativa de Colombia, 2012.

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10

Estadística descriptiva e inferencial : aplicaciones. Lima : Moshera, 2003.

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Book chapters on the topic "Inferencia estadística"

1

Moncho Vasallo, Joaquín, and Andreu Nolasco Bonmatí. "Inferencia estadística." In Estadística aplicada a las ciencias de la salud, 45–95. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-84-9022-446-5.00002-1.

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2

"Elementos básicos de inferencia." In Estadística para ciencias sociales, 155–94. Universidad del Externado, 2017. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18msqdq.7.

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3

Pérez, Mariela Borda, and Edgar Navarro Lechuga. "ESTADÍSTICA INFERENCIAL." In Métodos cuantitativos, 285–330. Editorial Universidad del Norte, 2013. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvdf0jvj.11.

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4

Revestido Herrero, Elías, José Ramón Llata García, Francisco Jesús Velasco González, José Joaquín Sainz Gutiérrez, and Patricia Díaz Torrijos. "Estimación de parámetros de un modelo de maniobra no lineal de un vehículo subacuático teleoperado mediante ensayos en canal." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 1–5. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.001.

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Abstract:

En este trabajo, se aplican técnicas de inferencia indirecta para la estimación de parámetros de un modelo de maniobra no lineal de un vehículo subacuático teleoperado (ROV). Para ello, se dispone de datos de diferentes ensayos, que se llevaron a cabo con el citado ROV en las instalaciones del Canal de Experiencias Hidrodinámicas del Pardo CEHIPAR, Madrid. El modelo obtenido se valida mediante métodos gráficos y estadísticos y las propiedades estadísticas de los parámetros estimados se evalúan mediante un estudio de Monte Carlo.

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5

"Front Matter." In Estadística inferencial aplicada, I—III. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.1.

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6

"Bibliografía." In Estadística inferencial aplicada, 289. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.10.

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7

"Índice alfabético." In Estadística inferencial aplicada, 290. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.11.

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8

"Back Matter." In Estadística inferencial aplicada, 291. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.12.

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9

"Table of Contents." In Estadística inferencial aplicada, IV—VIII. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.2.

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10

"Introducción." In Estadística inferencial aplicada, 1–3. Editorial Universidad del Norte, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvswx88n.3.

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Conference papers on the topic "Inferencia estadística"

1

Giner Sanz, Juan José, Montserrat García Gabaldón, Emma María Ortega Navarro, Yang Shao-Horn, and Valentín Pérez Herranz. "A Labview® program for illustrating the basic concepts of Bayesian inference." In IN-RED 2019: V Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/inred2019.2019.10369.

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Abstract:

A pesar de la importancia de la inferencia Bayesiana y el crecimiento de la investigación Bayesiana, hoy por hoy, la mayoría de los planes de estudio de grado todavía se basan en la estadística frecuentista. Una forma de facilitar la introducción de los estudiantes al mundo Bayesiano es reforzar los conceptos básicos de la ﬁlosofía Bayesiana. En este trabajo, se presenta un programa implementado en Labview® para reforzar e ilustrar los conceptos básicos que subyacen a la inferencia Bayesiana. Este programa se puede usar en prácticas informáticas, o como un applet en línea para que los estudiantes revisen los conceptos después de clase o en un curso online masivo y abierto (MOOC, por sus siglas en inglés).

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2

Duarte Duarte, Juan Benjamín, Laura Daniela Garcés Carreño, Silvia Juliana Vargas Ayala, and Valentina María Vásquez González. "Evaluación de la integración financiera entre los países pertenecientes al Mercado Integrado Latinoamericano." In INNODOCT 2018. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inn2018.2018.8785.

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Abstract:

El Mercado Integrado Latinoamericano – MILA – fue creado con el fin de fomentar el desarrollo de los mercados de renta variable de los países miembros, a través de un único mediador para la realización de transacciones entre los diferentes mercados de valores, eliminando barreras transaccionales, que promuevan un mayor flujo de capitales entre las economías de Chile, Colombia, México y Perú, con el fin de aumentar su competitividad. El presente trabajo se enfoca en evaluar la integración financiera entre los países que pertenecen al MILA en el periodo comprendido entre abril de 2008 y marzo de 2018 con base en los datos de las bolsas de valores más representativas de cada país y haciendo uso de una metodología de análisis de correlaciones mejorada a partir inferencia estadística, la cual a pesar de brindar mejores herramientas a la hora de realizar el análisis, no resulta del todo concluyente, debido a que los valores de las correlaciones promedio no alcanzan ni siquiera el 50%.

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