Caso con parámetros aleatorios en los factores

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RELACIÓN ALTURA-DIÁMETRO CON PARÁMETROS ALEATORIOS PARA RODALES REGULARES DE PSEUDOTSUGA MENZIESII EN EL NORTE DE ESPAÑA

RELACIÓN ALTURA-DIÁMETRO CON PARÁMETROS ALEATORIOS PARA RODALES REGULARES DE PSEUDOTSUGA MENZIESII EN EL NORTE DE ESPAÑA

Por otro lado, tanto la altura total como el diámetro normal son variables que se obtienen en árboles de una misma parcela, y a su vez las parcelas están ubicadas en masas con distintos emplazamientos geográficos. Tal estructura esto- cástica anidada (árbol anidado o identificado a parcela) da lugar a una falta de independencia entre las observaciones, debido a que los datos de la misma unidad de muestreo (en este caso la parcela) tienden a parecerse más entre sí mismos (W EST et al., 1984; F OX et al., 2001). El desarro- llo de la metodología de modelos mixtos (efectos fijos y aleatorios) permite definir explícitamente la estructura estocástica anidada. L APPI (1986, 1991) aplicó dicha metodología a diversas apli- caciones en el campo de la biometría forestal, habiendo sido ampliamente utilizada desde entonces (F ANG & B AILEY , 2001; C ALAMA Y M ONTERO , 2004; C ASTEDO et al., 2006).
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Experimentos factoriales con factores aleatorios

Experimentos factoriales con factores aleatorios

Suponga que se tienen los factores A y B y que ambos tienen un número grande de niveles que son de interés. Seleccionamos aleatoriamente a niveles de A y b niveles de B y montamos el ensayo en un diseño completamente aleatorizado. Si el experimento se replica r veces, entonces el modelos lineal es:

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Modelos aleatorios en Genética de Poblaciones: Estimación de parámetros de mutación - María Inés Fariello Rico (2008)

Modelos aleatorios en Genética de Poblaciones: Estimación de parámetros de mutación - María Inés Fariello Rico (2008)

Hardy al desarrollar su modelo destac´o que las frecuncias observadas y las esperadas estar´an cerca, ya que, a pesar de que la distribuci´on es estacionaria, en las poblaciones naturales se espera que ocurran fluctuaciones de una generaci´on a otra, que ir´an cambiando a p y a q en peque˜ nas cantida- des a lo largo de la historia de la poblaci´on. Como no existe una fuerza restauradora de las frecuencias, en una poblaci´on finita, las frecuencias de los alelos ir´a fluctuando hasta que uno de los alelos se fije. La consecuencia de esta ser´a que los individuos ser´an de un tipo solamente. En el caso multial´elico, si no hay mutaci´on se ir´an perdiendo alelos hasta que quede s´olo uno, en es caso se dice que dicho alelo se ha fijado.
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Experimentos aleatorios y sus representaciones

Experimentos aleatorios y sus representaciones

Cuando, al estudiar alguna característica, obtenemos datos numéricos, se trata de una variable numérica. Por ejemplo, son variables numéricas número de hijos de las familias chilenas, altura de los alumnos de una clase. En el primer caso se trata de una variable discreta porque la variable no puede tomar ningún valor intermedio, mientras que en el segundo caso se trataría de una variable continua. Cabe señalar, que en general se trabaja con resultados discretizados, ya que los resultados que se recogen en cualquier proceso de medición siempre son aproximados, y muchas veces es conveniente redondear para simplificar los cálculos. Hay que considerar que cuando una variable numérica puede tomar muchos valores, por ejemplo, tiempo que se demora un alumno el ir de la casa al colegio, resulta apropiado agrupar los datos y representarlos mediante un histograma.
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Sobre la topología de clanes aleatorios

Sobre la topología de clanes aleatorios

El problema de determinar si dos espacios son homeomorfos o no utilizando solamente la definici´on de homeomorfismo puede resultar bastante complicado. Para probar que dos espacios topol´ogicos son homeomomorfos, tenemos que dar un homeomorfismo entre ellos, lo cu´al puede ser muy dif´ıcil. En el caso con- trario, para mostrar que dos espacios topol´ogicos no son homeomorfos, hay que demostrar que no existe ning´ un homeomorfismo entre ellos, lo cu´al puede resul- tar a´ un m´as dif´ıcil. Por estas razones, se utilizan otras t´ecnicas para resolver este problema. Una de ellas consiste en encontrar propiedades de los espcios topol´ogicos que se preserven bajo homeomorfismos, as´ı, si uno de los espacios posee una de estas propiedades y el otro no, concluemos que no pueden ser homeomorfos.
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1.- Simulación aleatorios

1.- Simulación aleatorios

• En la Tabla A se muestra los valores obtenidos para un generador con parámetros: a = 7, c = 9, X 0 = 5 y m = 11. Como puede apreciarse en la tabla el período del generador es 10 que es menor que el módulo que es 11.

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ININ de septiembre de Plan: - Experimentos fraccionarios - Experimentos con factores aleatorios - Medias Cuadradas Esperadas.

ININ de septiembre de Plan: - Experimentos fraccionarios - Experimentos con factores aleatorios - Medias Cuadradas Esperadas.

o Casi todos los factores cuantitativos tienden a ser de naturaleza fija. o Si es de inferencia fija, esta acotado por los niveles que yo di. - Un factor aleatorio, los niveles están representando una población mucho mas amplia que de los niveles en si mismos. Por ejemplo, yo tengo 100 piezas en un alcancen y de esas 100 yo voy a utilizar 10 en un experimento que son representativas de la población.

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Media de los números aleatorios entre cero y uno

Media de los números aleatorios entre cero y uno

Esta prueba consiste en visualizar el número r i con cinco decimales (como si fuera una mano del juego de póker, con 5 cartas), y clasificarlo como: todos diferentes (TD), exactamente un par (1P), dos pares (2P), una tercia (T), una tercia y un par (TP), póker (P) y quintilla (Q). Por ejemplo, si r i = 0.69651 se le clasifica como par, porque hay dos números 6. Ahora bien, consideremos el caso de r i = 0.13031, el cual debe clasificarse como dos pares (dos números 1 y dos números 3). Finalmente, r i = 0.98898 debe clasificarse como una tercia y un par, porque hay tres números 8 y dos números 9. La prueba póker se puede realizar a números r i con tres, cuatro y cinco decimales. Para r i con tres decimales sólo hay tres categorías de clasificación:
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Programa generador de problemas aleatorios

Programa generador de problemas aleatorios

Cada semana o cada vez que se finaliza un tema se distribuyen a los alumnos ejercicios distintos generados aleatoriamente, obviamente dependiendo del número de alumnos y del banco de problemas del que dispongamos puede suceder que haya ejercicios repetidos pero con distintos valores de los parámetros. Generalmente se les da de plazo una semana, pasada la cual han de entregar su solución. Una vez entregados y ayudados de la solución generada por el programa se corrigen y se les entrega corregido para que sepan cómo lo han hecho y dónde han fallado si es que el ejercicio se resolvió incorrectamente.
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3 Tipos de muestreos aleatorios

3 Tipos de muestreos aleatorios

b) Una fábrica quiere averiguar el número de horas que duran las pilas que fabrican. c) Queremos ver cómo de efectivo es un producto anti mosquitos. Se prueba con 10 insectos y se calcula el tiempo que tardan en morir todos. Se repite 20 veces el proceso. a) En este caso es necesario recurrir a una muestra porque la población es muy difícil de controlar al estar los manifestantes repartidos a lo largo de una marcha.

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Biometría II Factores aleatorios

Biometría II Factores aleatorios

Análisis del contenido de humedad de 4 tipos de levadura por distintos laboratorios?. ¿Cuál es el contenido de humedad en levaduras de distinto tipo?[r]

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Sucesos aleatorios

Sucesos aleatorios

EJEMPLO 6 : Se han fabricado con un molde varios miles de dados. Sospechamos que son incorrectos. ¿Cómo procedemos para averiguar si son o no correctos? En caso de que no lo sean, ¿Cómo evaluaremos la probabilidad de cada cara? Como sospechamos que es una experiencia irregular, no podemos aplicar la ley de Laplace y tenemos que experimentar. Lanzamos, por ejemplo 1000 veces un dado y contamos el número de veces que sale cada resultado:

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Vectores aleatorios

Vectores aleatorios

Por otro lado, el fabricante de las bolsas en las que se empa- queta el producto le garantiza que el peso de las bolsas se distribuye según un modelo normal de media 50 grs1. Sabiendo qu[r]

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Rectángulos Aleatorios

Rectángulos Aleatorios

4. Verifique en su simulación el número de veces que cada señora recibió el paraguas correcto. En cuantos resultados del espacio muestral el número de aciertos es exacto. Calcule la pro[r]

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Experimentos aleatorios

Experimentos aleatorios

144. Se lanzan al aire consecutivamente dos monedas; se pide la probabilidad de que la segunda sea cara. Se lanzan al aire uno tras otro tres dados de seis caras numeradas del 1 al 6. S[r]

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Agenda con Archivos Aleatorios.

Agenda con Archivos Aleatorios.

Por último, agregar un control Label llamado lblStatus que servirá para poder mostrar cuando nos desplazamos por los registros, con los botones anterior y siguiente,[r]

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Generación de números aleatorios

Generación de números aleatorios

y otros autores han planteado, como se ha indicado anteriormente, nuevas combina- ciones de generadores para obtener periodos mucho más largos. Consideraciones sobre la selección de la semilla. Normalmente la selección de la semilla para el comienzo de una secuencia de un generador no debe afectar a los resultados de la simulación. Si el generador es de periodo total y solo se precisa una variable, cualquier semilla es válida. Cuando se precisan distintas semillas por necesitar varias variables aleatorias diferentes en la misma simulación, se debe tener bastante cuidado. Casi todas las simulaciones usuales pertenecen a este tipo, por ejemplo, para simular una cola se necesita una llegada aleatoria y un tiempo de servicio aleatorio. Las normas que se dan a continuación son para este tipo de casos. Las dos primeras valen para el caso de una sola variable.
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Tabla de Numeros Aleatorios

Tabla de Numeros Aleatorios

uni'ormemente, deben ser independientes, de tal 'orma que los 'enómenos que reprodu!can no estén correlacionados entre s%. #os n$meros aleatorios se usan en estudios de simulación para reproducir otra serie de 'enómenos o "ariables aleatorias. Hara el caso espec%'ico de seleccionar aleatoriamente un miembro de una lista de N personas, se genera o escoge un n$mero aleatorio r, y se puede demostrar que el elemento seleccionado ser) el que ocupe la posición dada por el resultado de multiplicar el n$mero aleatorio r por el n$mero de elementos de la lista N, sumarle uno y tomar la parte entera del resultado, es decir, la posición Q seleccionada ser) la parte entera de la siguiente expresión? Q C N r K 1. (i us)ramos este procedimiento para los n$meros
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Deterministicos o Aleatorios. M17S1

Deterministicos o Aleatorios. M17S1

• ¿La persona que tu ayudó a realizar la actividad obtuvo los mismos resultados que tú en las tres observaciones? ¿Por qué? Si obtuvo los mismos resultados. Porque los semáforos es un caso estandarizado en casi todo el mundo, como medida de seguridad para el ciudadano y control vehicular.

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Procesos Aleatorios o Estocásticos

Procesos Aleatorios o Estocásticos

Es decir, iniciando en el estado 0, al siguiente tiempo el proceso puede pasar al estado +1 con probabilidad p, o al estado −1 con probabilidad q, en donde p+q = 1.. Se usa la misma regl[r]

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