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Modelos de confiabilidad de software : comparación de enfoques de estimaciónDíaz Martínez, Miguel Ángel, Aromí, Luis Martín, Galán Martínez, Domingo 25 September 2017 (has links)
Se revisan diversos modelos de confiabilidad de software reportados en la literatura con los objetivos de: l. Estudiar el comportamiento de la estimación máximo verosímil y bayesiana de los parámetros. 2. Dar a conocer estas técnicas con vistas a su generalización y futura aplicación en la práctica.
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Los procesos empíricos y el método bootstrapValdivieso Serrano, Luis Hilmar 25 September 2017 (has links)
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Simulación de Variables Categóricas Considerando Estadísticas de PatronesHurtado Lagos, Sebastián Octavio January 2009 (has links)
La estimación de recursos es una de las etapas iniciales dentro de los procesos de
explotación de minerales. En esta etapa se define la decisión de explotar o no el
yacimiento. Dentro del proceso de estimación de recursos, es importante tomar en
consideración el modelo geológico que se utiliza. Un modelo geológico corresponde a
una interpretación discreta o categórica de distintos parámetros que se definen en un
yacimiento tales como el tipo de roca, la litología o las unidades geotécnicas.
Se hace fundamental contar con un modelo geológico confiable, ya que este influye en
etapas posteriores tales como el diseño de un rajo, el hundimiento o caserones en
labores subterráneas, la metalurgia asociada a procesos y que dependan de la litología.
Este trabajo consiste en comenzar la implementación de nuevas técnicas de simulación
categórica aplicando estadísticas de múltiples puntos, en contraste con simulaciones
que utilizan las estadísticas de dos puntos (covarianza o variograma). El objetivo es el
dar nuevas opciones de simulación categórica que puedan representar de mejor
manera las complicadas geometrías que se presentan en los contactos entre
categorías. Se pretende ampliar las alternativas de simulación y a la vez dejar abierta la
discusión de cómo implementar de manera útil las nuevas metodologías, las cuales
necesitan ser analizadas y mejoradas para una futura aplicación a la industria minera.
La primera parte de este trabajo consiste en una revisión de algunos métodos de
simulación de variables categóricas basadas en la función de covarianza. Luego, se
presenta el método que se utilizará para simular litologías utilizando estadísticas de
múltiples puntos (SNESIM). Se trabaja en base a un caso de estudio con datos reales
aplicando la metodología antes mencionada y también una metodología convencional
(BlockSIS).
Los resultados de las distintas metodologías son reportados por cada litología según el
porcentaje de ocurrencia efectivamente bien simulado con respecto al modelo
geológico. Estos porcentajes indican que los métodos SNESIM tienen un
comportamiento aceptable en los contactos entre litologías. Estos resultados aportan
una cuantificación de la incertidumbre tanto en los contactos como en la cantidad de
tonelaje por litología. Este aporte puede ser importante dado la información que
proporciona en las etapas de inversiones de capital, planificación minera, evaluación de
recursos.
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Efecto de la Exposición a Depositantes Institucionales sobre la Liquidez BancariaSepúlveda Mancilla, Fernando Rodrigo January 2010 (has links)
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Valorización de los Usuarios de Tarjeta de Crédito de una Tienda por Departamentos Incorporando el Riesgo FinancieroEguia Jacob, Ricardo Andrés January 2009 (has links)
Ingeniero Civil Industrial / Las grandes tiendas por departamento han ampliado su gama de productos ofrecidos, incluyendo los servicios financieros, desarrollando así sus propias tarjetas de crédito, que permiten mayor flexibilidad de pago y mayor alcance de productos. Sin embargo, existe una diversa cartera de clientes, como algunos que no compran regularmente a cuotas y otros que no cumplen con sus pagos, introduciendo así el riesgo. Entonces surge la importancia de identificar cuáles son los clientes más valiosos para la empresa.
El presente trabajo de título se desarrolla en una empresa de retail la cual cuenta con su propia tarjeta de crédito. La memoria tiene como objetivo estimar el valor de los clientes incorporando el riesgo financiero. Para cumplirlo, se hace énfasis al estudio de dos variables fundamentales: El interés generado por el uso de la tarjeta y el riesgo. El interés depende de muchos factores como lo son el holding, el número de cuotas, el monto de la compra, entre otros. Esto convierte el valor del interés en una variable de alta volatilidad que no permite predecir un valor exacto de este. Por lo tanto se decide ordenar a los clientes según su valor, dividiéndolos en 4 grupos.
Para determinar el valor de los clientes se utilizará la fórmula de Lifetime Value, considerando como margen el interés que pagan los clientes al pagar por cuotas y por otra parte el riesgo financiero. Para estimar el interés, se utilizan 3 conjuntos de variables distintos combinados con 4 tipos de modelos de demanda: Lineal, Log-Normal, Poisson y Binomial Negativo; para así, identificar que combinación de estos permite valorizar y ordenar a los clientes con mayor nivel de precisión utilizando la matriz de confusión como herramienta de medición. Los dos primeros conjuntos de variables son referentes a las variables RFM mientras que el otro utiliza además variables demográficas y otras asociadas a la tarjeta.
Mediante un análisis por cuartiles, se obtiene que el cuartil superior entrega el 80% del margen interés a la firma mientras que el resto entrega 15%, 4% y 1%. El valor de cada grupo es de $256Mil, $41Mil, $13Mil y $1,6Mil respectivamente, donde el cuartil superior e inferior muestran mayor estabilidad que los cuartiles centrales al mantenerse un mayor número de clientes en el mismo grupo de un periodo a otro. Se identifica que el modelo de poisson presenta los mejores resultados de distinción de clientes para cada conjunto de variables mostrando una leve superioridad con el set RFM, llegando así a ubicar aproximadamente el 49% de los clientes en su grupo correspondiente, el 43% en la vecindad y tan solo el 8% en los grupos más apartados. Destacando su mayor nivel de acierto para el mejor y peor cuartil con un 58,5% y 57% de acierto respetivamente.
En conclusión, la metodología propuesta permitiría a la empresa identificar a sus mejores clientes tomando en consideración el riesgo asociado.
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Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334), ciclo 2013-1Jaramillo Vega, Segundo Santiago 03 1900 (has links)
Separata del curso Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334). El curso comprende el estudio de los métodos básicos más utilizados de la estadística inferencial, que constituyen herramientas muy útiles para la toma de decisiones y como base para otras disciplinas para el mismo fin, que se estudiarán a lo largo de la carrera.
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Estadística para Economistas (MA175), ciclo 2013-2Jaramillo Vega, Segundo Santiago 16 July 2013 (has links)
Cuaderno de trabajo del curso Cuaderno de trabajo del curso Estadística para Economistas (MA175), que corresponde al ciclo 2013-2. El curso comprende el estudio de los métodos básicos más utilizados de la estadística inferencial, que constituyen herramientas muy útiles para la toma de decisiones y como base para otras disciplinas para el mismo fin, que se estudiarán a lo largo de la carrera.
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Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334), ciclo 2013-2Jaramillo Vega, Segundo Santiago 16 July 2013 (has links)
Cuaderno de trabajo del curso Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334). El curso comprende el estudio de los métodos básicos más utilizados de la estadística inferencial, que constituyen herramientas muy útiles para la toma de decisiones y como base para otras disciplinas para el mismo fin, que se estudiarán a lo largo de la carrera.
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Estadística Básica con aplicaciones en Excel 2010, semestre 2013-2Luna Flores, Wálter, Gutiérrez, Silvia 19 August 2013 (has links)
Cuaderno de trabajo del curso "Estadística Básica con aplicaciones en Excel 2010", que corresponde al semestre 2013-2.
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Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334), ciclo 2014-0Jaramillo Vega, Segundo Santiago 02 December 2013 (has links)
Cuaderno de trabajo del curso Estadística Aplicada a las Finanzas 2 (MA334). El curso comprende el estudio de los métodos básicos más utilizados de la estadística inferencial, que constituyen herramientas muy útiles para la toma de decisiones y como base para otras disciplinas para el mismo fin, que se estudiarán a lo largo de la carrera.
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