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Modelo de serie de tiempo para predecir las atenciones por emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón - Puno 2004 - 2007. / Yeny Cutipa Percca / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo de serie de tiempo para predecir las atenciones por emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón - Puno 2004 - 2007. Tipo de documento: texto impreso Autores: Yeny Cutipa Percca, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 116 páginas Il.: diagramas, mapas, tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Clasificación: 306.89 Separación y divorcio Resumen: El presente trabajo de investigación, titulado “Modelo de Serie de Tiempo para predecir las Atenciones por Emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007”, se realizó en la provincia de Puno, Región Puno; con el objetivo de determinar el modelo de Box Jenkins a la serie de atenciones del área de emergencia según servicios (2004 - 2007) del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno.
Las series de atenciones según servicio, presentaron una tendencia creciente en su comportamiento histórico, por lo que fue por sometido a las transformaciones de primeras diferencias a fin de estimar los comportamientos de los modelos, usando la metodogía de Box-Jenkins y el modelo univariante integrado, con dicho modelo se realizo los pronósticos respectivos.
Los resultados de se obtuvieron de la siguiente manera para los diferentes servicios.
El resultado para la serie de atenciones en medicina general fue.
ARIMA (6,1,6), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Medicina General con:
ΔYt = (1- 0.226620B20+0.984005B)at atenciones de Medicina General.
El resultado para la serie de atenciones en Cirugía General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Cirugía General con:
ΔYt = (1-0.259577+ 0.445880B1+0.932173 B2)at atenciones de Cirugía General.
El resultado para la serie de atenciones en Pediatría General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Pediatría General con:
ΔYt = (1-252601+ 0.224172B2-0.874070 B12)at atenciones de Pediatría General.
El resultado para la serie de atenciones en Gineco-Obstetricia fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Gíneco-Obtetrizcon:
ΔYt = (1-3.706245- 0.002479B1+0.892094 B6)at atenciones de Gineco-Obsterico.
Se ha concluido que los mejores modelos para la serie de atenciones para el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007, según servicio es el modelo univariante integrado
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62983 Modelo de serie de tiempo para predecir las atenciones por emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón - Puno 2004 - 2007. [texto impreso] / Yeny Cutipa Percca, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 116 páginas : diagramas, mapas, tablas ; 30 cm.
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Clasificación: 306.89 Separación y divorcio Resumen: El presente trabajo de investigación, titulado “Modelo de Serie de Tiempo para predecir las Atenciones por Emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007”, se realizó en la provincia de Puno, Región Puno; con el objetivo de determinar el modelo de Box Jenkins a la serie de atenciones del área de emergencia según servicios (2004 - 2007) del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno.
Las series de atenciones según servicio, presentaron una tendencia creciente en su comportamiento histórico, por lo que fue por sometido a las transformaciones de primeras diferencias a fin de estimar los comportamientos de los modelos, usando la metodogía de Box-Jenkins y el modelo univariante integrado, con dicho modelo se realizo los pronósticos respectivos.
Los resultados de se obtuvieron de la siguiente manera para los diferentes servicios.
El resultado para la serie de atenciones en medicina general fue.
ARIMA (6,1,6), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Medicina General con:
ΔYt = (1- 0.226620B20+0.984005B)at atenciones de Medicina General.
El resultado para la serie de atenciones en Cirugía General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Cirugía General con:
ΔYt = (1-0.259577+ 0.445880B1+0.932173 B2)at atenciones de Cirugía General.
El resultado para la serie de atenciones en Pediatría General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Pediatría General con:
ΔYt = (1-252601+ 0.224172B2-0.874070 B12)at atenciones de Pediatría General.
El resultado para la serie de atenciones en Gineco-Obstetricia fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Gíneco-Obtetrizcon:
ΔYt = (1-3.706245- 0.002479B1+0.892094 B6)at atenciones de Gineco-Obsterico.
Se ha concluido que los mejores modelos para la serie de atenciones para el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007, según servicio es el modelo univariante integrado
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62983
Modelo de serie de tiempo para predecir las atenciones por emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón - Puno 2004 - 2007.
El presente trabajo de investigación, titulado “Modelo de Serie de Tiempo para predecir las Atenciones por Emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007”, se realizó en la provincia de Puno, Región Puno; con el objetivo de determinar el modelo de Box Jenkins a la serie de atenciones del área de emergencia según servicios (2004 - 2007) del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno.
Las series de atenciones según servicio, presentaron una tendencia creciente en su comportamiento histórico, por lo que fue por sometido a las transformaciones de primeras diferencias a fin de estimar los comportamientos de los modelos, usando la metodogía de Box-Jenkins y el modelo univariante integrado, con dicho modelo se realizo los pronósticos respectivos.
Los resultados de se obtuvieron de la siguiente manera para los diferentes servicios.
El resultado para la serie de atenciones en medicina general fue.
ARIMA (6,1,6), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Medicina General con:
ΔYt = (1- 0.226620B20+0.984005B)at atenciones de Medicina General.
El resultado para la serie de atenciones en Cirugía General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Cirugía General con:
ΔYt = (1-0.259577+ 0.445880B1+0.932173 B2)at atenciones de Cirugía General.
El resultado para la serie de atenciones en Pediatría General fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Pediatría General con:
ΔYt = (1-252601+ 0.224172B2-0.874070 B12)at atenciones de Pediatría General.
El resultado para la serie de atenciones en Gineco-Obstetricia fue.
Los modelos univariantes integrados ARIMA(1,2,1), es el mejor modelo que ajusta a la serie de atenciones de Gíneco-Obtetrizcon:
ΔYt = (1-3.706245- 0.002479B1+0.892094 B6)at atenciones de Gineco-Obsterico.
Se ha concluido que los mejores modelos para la serie de atenciones para el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno 2004 – 2007, según servicio es el modelo univariante integrado
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DisponibleT14413-20738-01 005.42 C97 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor / Javier Fernando Castillo Zapana / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2004)
Título : Modelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor : servicio urbano de pasajeros en la Ciudad de Puno en los Años de 1995 - 2003 Tipo de documento: texto impreso Autores: Javier Fernando Castillo Zapana, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2004 Número de páginas: 98 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas, mapas, planos Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Título Profesional de : Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Clasificación: [Agneaux] Economía de la educación -- Perú Resumen: Determina modelo de ajuste a evolución del parque automotor: Servicio urbano de pasajeros en la ciudad de Puno. Modelo de series de tiempo y Regresión, Modelo Logarítmico, exponencial, Lineal y Logística; hallar el mejor modelo de series de tiempo con los modelos Box-jenkins como AR(p), MA(q) y ARMA(p,q). Municipalidad provincial de Puno. Oficina de división de transportes, procesándose los datos en los programas Estadísticos de cómputo. STATISTICA MINITAB, SPSS y EXCEL. Conclusiones: Observando la gráfica de los datos en una escala aritmética, relación parece ser lineal. Programa de cómputo y la Ecuación lineal , una correlación de 0.9767 el cual indica que se tiene una correlación excelente y a demás se tiene un coeficiente de determinación de 0.9540, el 95% de la variación de “Y. La suma de los errores al cuadrado del ajuste lineal es: 67108 (ver tabla 03) y la suma de los errores al cuadrado del ajuste del modelo Logístico es 53313 (ver tabla 04) menor, por lo que concluimos que el mejor modelo del Análisis de Datos de Regresión es el Modelo Logístico en comparación con los de mas modelos. Modelos box-jenkins correlograma sobre las auto correlaciones simples, el correlograma muestra que los datos son estacionarios (con tendencia). A continuación se calculan y exhiben los resultados que nos permita determinar el mejor modelo, ellos son la probabilidad y el error medio cuadrático. Para el modelo solo con término autoregresivo AR(1) la probabilidad es menor que alfa y su error medio cuadrático es menor en comparación con los demás modelos, de acuerdo a las conclusiones es el mejor. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=72701 Modelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor : servicio urbano de pasajeros en la Ciudad de Puno en los Años de 1995 - 2003 [texto impreso] / Javier Fernando Castillo Zapana, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2004 . - 98 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas, mapas, planos ; 30 cm.
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Clasificación: [Agneaux] Economía de la educación -- Perú Resumen: Determina modelo de ajuste a evolución del parque automotor: Servicio urbano de pasajeros en la ciudad de Puno. Modelo de series de tiempo y Regresión, Modelo Logarítmico, exponencial, Lineal y Logística; hallar el mejor modelo de series de tiempo con los modelos Box-jenkins como AR(p), MA(q) y ARMA(p,q). Municipalidad provincial de Puno. Oficina de división de transportes, procesándose los datos en los programas Estadísticos de cómputo. STATISTICA MINITAB, SPSS y EXCEL. Conclusiones: Observando la gráfica de los datos en una escala aritmética, relación parece ser lineal. Programa de cómputo y la Ecuación lineal , una correlación de 0.9767 el cual indica que se tiene una correlación excelente y a demás se tiene un coeficiente de determinación de 0.9540, el 95% de la variación de “Y. La suma de los errores al cuadrado del ajuste lineal es: 67108 (ver tabla 03) y la suma de los errores al cuadrado del ajuste del modelo Logístico es 53313 (ver tabla 04) menor, por lo que concluimos que el mejor modelo del Análisis de Datos de Regresión es el Modelo Logístico en comparación con los de mas modelos. Modelos box-jenkins correlograma sobre las auto correlaciones simples, el correlograma muestra que los datos son estacionarios (con tendencia). A continuación se calculan y exhiben los resultados que nos permita determinar el mejor modelo, ellos son la probabilidad y el error medio cuadrático. Para el modelo solo con término autoregresivo AR(1) la probabilidad es menor que alfa y su error medio cuadrático es menor en comparación con los demás modelos, de acuerdo a las conclusiones es el mejor. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=72701
Modelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor
Determina modelo de ajuste a evolución del parque automotor: Servicio urbano de pasajeros en la ciudad de Puno. Modelo de series de tiempo y Regresión, Modelo Logarítmico, exponencial, Lineal y Logística; hallar el mejor modelo de series de tiempo con los modelos Box-jenkins como AR(p), MA(q) y ARMA(p,q). Municipalidad provincial de Puno. Oficina de división de transportes, procesándose los datos en los programas Estadísticos de cómputo. STATISTICA MINITAB, SPSS y EXCEL. Conclusiones: Observando la gráfica de los datos en una escala aritmética, relación parece ser lineal. Programa de cómputo y la Ecuación lineal , una correlación de 0.9767 el cual indica que se tiene una correlación excelente y a demás se tiene un coeficiente de determinación de 0.9540, el 95% de la variación de “Y. La suma de los errores al cuadrado del ajuste lineal es: 67108 (ver tabla 03) y la suma de los errores al cuadrado del ajuste del modelo Logístico es 53313 (ver tabla 04) menor, por lo que concluimos que el mejor modelo del Análisis de Datos de Regresión es el Modelo Logístico en comparación con los de mas modelos. Modelos box-jenkins correlograma sobre las auto correlaciones simples, el correlograma muestra que los datos son estacionarios (con tendencia). A continuación se calculan y exhiben los resultados que nos permita determinar el mejor modelo, ellos son la probabilidad y el error medio cuadrático. Para el modelo solo con término autoregresivo AR(1) la probabilidad es menor que alfa y su error medio cuadrático es menor en comparación con los demás modelos, de acuerdo a las conclusiones es el mejor.
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DisponibleModelo de series de tiempo para predecir la producción mensual de truchas criadas en jaulas Departamento de Puno Año 2009 / Edelmira Vilca Quispe / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo de series de tiempo para predecir la producción mensual de truchas criadas en jaulas Departamento de Puno Año 2009 Tipo de documento: texto impreso Autores: Edelmira Vilca Quispe, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 89 páginas Il.: tablas, diagramas, gráficos Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: La actividad de pesca en el Departamento de Puno, ha tenido una gran importancia económica y social en el devenir de los habitantes y la explotación continua de los recursos naturales del lago, ha constituido una pieza clave en el desarrollo y supervivencia de los pueblos. Esta actividad, se desarrolla básicamente en el Lago Titicaca, lagunas y ríos de la sierra peruana, y particularmente el cultivo de truchas viene logrando producciones crecientes, constituyéndose en el mayor pilar económico en el que se sustenta la débil economía de gran parte de las comunidades de esta región. Sin embargo la carencia de tecnologías pesquera, que permita el aprovechamiento de los recursos ícticos nativos e introducidos de manera racional, así como un importante desconocimiento de la real productividad del Lago y por tanto de las posibilidades de una explotación sostenible de los recursos pesqueros, han hecho que las actividades pesqueras en el Lago Titicaca se hayan desarrollado de manera prácticamente invariable y nos conduce a afirmar que la actividad pesquera y particularmente la Truchicultura puede y debe constituirse en una alternativa viable y segura para obtener producciones homogéneas en cantidad y calidad. En tal sentido el presente trabajo de investigación determinó un modelo confiable que nos permitió pronosticar la producción de truchas criadas en jaulas.
El análisis se realizó con 156 datos pertenecientes a la producción de Truchas en Toneladas Métricas, comprendido del mes de enero de 1996 a diciembre del 2008, para este estudio se hizo uso de la metodología de Box Jenkins ya que este método permite hacer previsiones proyectivas eficientes, a partir de la única información contenida en una serie temporal y con la cual se verifica la capacidad predictiva de esta metodología.
Se presenta el esquema con los pasos a seguir en el proceso de identificación, estimación, validación y pronostico de la metodología de Box Jenkins. El primer paso fue determinar que la serie sea estacionaria y para identificar el modelo se analizó los coeficientes de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, se notó que el comportamiento de la función de autocorrelación fue sinusoidal decreciente que iba acompañado por picos sobresalientes cada cierta cantidad de retardos que indicaban indicios de estacionalidad, y se producía un lento decrecimiento en las autocorrelaciones estimadas.
Se llego a la conclusión de que el modelo confiable que mejor se ajusto a los datos fue un , se estimaron sus respectivos parámetros y se verificaron los supuestos de la bondad de ajuste del modelo estimado, y de los residuos. El estadístico de Box Pierce con una p = 0.961 > , nos confirmó que los residuos del modelo estadístico siguen un proceso de ruido blanco. Por ultimo el modelo estimado para realizar los pronósticos es:
El cual se utilizó para realizar la predicciones mensuales de la producción de Truchas criadas en jaulas en el Departamento de Puno para el año 2009, estos datos se compararon con los datos reales del año 2009 y se verifico la capacidad predictiva del modelo obtenido, para poder tomar decisiones en la política económica de nuestro departamento y enfrentar las necesidades del futuro inmediato. Todos los cálculos necesarios han sido efectuados con programas del ordenador específicamente diseñados para el análisis de series temporales.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=61981 Modelo de series de tiempo para predecir la producción mensual de truchas criadas en jaulas Departamento de Puno Año 2009 [texto impreso] / Edelmira Vilca Quispe, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 89 páginas : tablas, diagramas, gráficos ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Resumen: La actividad de pesca en el Departamento de Puno, ha tenido una gran importancia económica y social en el devenir de los habitantes y la explotación continua de los recursos naturales del lago, ha constituido una pieza clave en el desarrollo y supervivencia de los pueblos. Esta actividad, se desarrolla básicamente en el Lago Titicaca, lagunas y ríos de la sierra peruana, y particularmente el cultivo de truchas viene logrando producciones crecientes, constituyéndose en el mayor pilar económico en el que se sustenta la débil economía de gran parte de las comunidades de esta región. Sin embargo la carencia de tecnologías pesquera, que permita el aprovechamiento de los recursos ícticos nativos e introducidos de manera racional, así como un importante desconocimiento de la real productividad del Lago y por tanto de las posibilidades de una explotación sostenible de los recursos pesqueros, han hecho que las actividades pesqueras en el Lago Titicaca se hayan desarrollado de manera prácticamente invariable y nos conduce a afirmar que la actividad pesquera y particularmente la Truchicultura puede y debe constituirse en una alternativa viable y segura para obtener producciones homogéneas en cantidad y calidad. En tal sentido el presente trabajo de investigación determinó un modelo confiable que nos permitió pronosticar la producción de truchas criadas en jaulas.
El análisis se realizó con 156 datos pertenecientes a la producción de Truchas en Toneladas Métricas, comprendido del mes de enero de 1996 a diciembre del 2008, para este estudio se hizo uso de la metodología de Box Jenkins ya que este método permite hacer previsiones proyectivas eficientes, a partir de la única información contenida en una serie temporal y con la cual se verifica la capacidad predictiva de esta metodología.
Se presenta el esquema con los pasos a seguir en el proceso de identificación, estimación, validación y pronostico de la metodología de Box Jenkins. El primer paso fue determinar que la serie sea estacionaria y para identificar el modelo se analizó los coeficientes de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, se notó que el comportamiento de la función de autocorrelación fue sinusoidal decreciente que iba acompañado por picos sobresalientes cada cierta cantidad de retardos que indicaban indicios de estacionalidad, y se producía un lento decrecimiento en las autocorrelaciones estimadas.
Se llego a la conclusión de que el modelo confiable que mejor se ajusto a los datos fue un , se estimaron sus respectivos parámetros y se verificaron los supuestos de la bondad de ajuste del modelo estimado, y de los residuos. El estadístico de Box Pierce con una p = 0.961 > , nos confirmó que los residuos del modelo estadístico siguen un proceso de ruido blanco. Por ultimo el modelo estimado para realizar los pronósticos es:
El cual se utilizó para realizar la predicciones mensuales de la producción de Truchas criadas en jaulas en el Departamento de Puno para el año 2009, estos datos se compararon con los datos reales del año 2009 y se verifico la capacidad predictiva del modelo obtenido, para poder tomar decisiones en la política económica de nuestro departamento y enfrentar las necesidades del futuro inmediato. Todos los cálculos necesarios han sido efectuados con programas del ordenador específicamente diseñados para el análisis de series temporales.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=61981
Modelo de series de tiempo para predecir la producción mensual de truchas criadas en jaulas Departamento de Puno Año 2009
La actividad de pesca en el Departamento de Puno, ha tenido una gran importancia económica y social en el devenir de los habitantes y la explotación continua de los recursos naturales del lago, ha constituido una pieza clave en el desarrollo y supervivencia de los pueblos. Esta actividad, se desarrolla básicamente en el Lago Titicaca, lagunas y ríos de la sierra peruana, y particularmente el cultivo de truchas viene logrando producciones crecientes, constituyéndose en el mayor pilar económico en el que se sustenta la débil economía de gran parte de las comunidades de esta región. Sin embargo la carencia de tecnologías pesquera, que permita el aprovechamiento de los recursos ícticos nativos e introducidos de manera racional, así como un importante desconocimiento de la real productividad del Lago y por tanto de las posibilidades de una explotación sostenible de los recursos pesqueros, han hecho que las actividades pesqueras en el Lago Titicaca se hayan desarrollado de manera prácticamente invariable y nos conduce a afirmar que la actividad pesquera y particularmente la Truchicultura puede y debe constituirse en una alternativa viable y segura para obtener producciones homogéneas en cantidad y calidad. En tal sentido el presente trabajo de investigación determinó un modelo confiable que nos permitió pronosticar la producción de truchas criadas en jaulas.
El análisis se realizó con 156 datos pertenecientes a la producción de Truchas en Toneladas Métricas, comprendido del mes de enero de 1996 a diciembre del 2008, para este estudio se hizo uso de la metodología de Box Jenkins ya que este método permite hacer previsiones proyectivas eficientes, a partir de la única información contenida en una serie temporal y con la cual se verifica la capacidad predictiva de esta metodología.
Se presenta el esquema con los pasos a seguir en el proceso de identificación, estimación, validación y pronostico de la metodología de Box Jenkins. El primer paso fue determinar que la serie sea estacionaria y para identificar el modelo se analizó los coeficientes de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, se notó que el comportamiento de la función de autocorrelación fue sinusoidal decreciente que iba acompañado por picos sobresalientes cada cierta cantidad de retardos que indicaban indicios de estacionalidad, y se producía un lento decrecimiento en las autocorrelaciones estimadas.
Se llego a la conclusión de que el modelo confiable que mejor se ajusto a los datos fue un , se estimaron sus respectivos parámetros y se verificaron los supuestos de la bondad de ajuste del modelo estimado, y de los residuos. El estadístico de Box Pierce con una p = 0.961 > , nos confirmó que los residuos del modelo estadístico siguen un proceso de ruido blanco. Por ultimo el modelo estimado para realizar los pronósticos es:
El cual se utilizó para realizar la predicciones mensuales de la producción de Truchas criadas en jaulas en el Departamento de Puno para el año 2009, estos datos se compararon con los datos reales del año 2009 y se verifico la capacidad predictiva del modelo obtenido, para poder tomar decisiones en la política económica de nuestro departamento y enfrentar las necesidades del futuro inmediato. Todos los cálculos necesarios han sido efectuados con programas del ordenador específicamente diseñados para el análisis de series temporales.Vilca Quispe, Edelmira - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleModelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno / Karin Corina Huacantara Chambi / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Karin Corina Huacantara Chambi, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 95 páginas Il.: tablas, diagramas, gráficos Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LOS NIVELES MEDIOS DE AGUA DEL LAGO TITICACA, PERIODO 1984 – 2008, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensual de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984-2008?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Los objetivos específicos fueron: Identificar, estimar y validar el modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca, y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dichos niveles medios de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984 - 2008.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=61980 Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno [texto impreso] / Karin Corina Huacantara Chambi, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 95 páginas : tablas, diagramas, gráficos ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LOS NIVELES MEDIOS DE AGUA DEL LAGO TITICACA, PERIODO 1984 – 2008, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensual de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984-2008?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Los objetivos específicos fueron: Identificar, estimar y validar el modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca, y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dichos niveles medios de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984 - 2008.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=61980
Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LOS NIVELES MEDIOS DE AGUA DEL LAGO TITICACA, PERIODO 1984 – 2008, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensual de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984-2008?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Los objetivos específicos fueron: Identificar, estimar y validar el modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca, y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dichos niveles medios de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1984 - 2008. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensuales de agua del lago Titicaca (sobre los 3810 m.s.n.m.) de la región de Puno, periodo 1984 - 2008.Huacantara Chambi, Karin Corina - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleModelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa de Mazocruz, periodo 1985 - 2009, Puno / Obdulia Del Carmen Diaz Pareja / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa de Mazocruz, periodo 1985 - 2009, Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Obdulia Del Carmen Diaz Pareja, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 86 páginas Il.: tablas, diagramas Nota general: Para Optar el Grado / Titulo Profesional : Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LA TEMPERATURA MÍNIMA EN EL DISTRITO DE SANTA ROSA MAZOCRUZ, PERÍODO 1985 – 2009, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4050 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985-2009?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Los objetivos específicos fueron: Identificar, Estimar y Validar el Modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dicha temperatura de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4100 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985 - 2009.
Las conclusiones obtenidas fueron:
Los modelos univariantes integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno del período 1985-2009.
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz del período 1985-2009, es un SARIMA (1,0,0)*(0,1,2)12.
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Minitab V.14. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los dos años siguientes del período analizado (2010 y 2011), dando a conocer que en dichos años, el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz, seguirá descendiendo en menor magnitud.Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio:. PE: PUNO-SANTA ROSA DE MAZOCRU. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62154 Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa de Mazocruz, periodo 1985 - 2009, Puno [texto impreso] / Obdulia Del Carmen Diaz Pareja, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 86 páginas : tablas, diagramas.
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Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LA TEMPERATURA MÍNIMA EN EL DISTRITO DE SANTA ROSA MAZOCRUZ, PERÍODO 1985 – 2009, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4050 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985-2009?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Los objetivos específicos fueron: Identificar, Estimar y Validar el Modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dicha temperatura de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4100 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985 - 2009.
Las conclusiones obtenidas fueron:
Los modelos univariantes integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno del período 1985-2009.
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz del período 1985-2009, es un SARIMA (1,0,0)*(0,1,2)12.
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Minitab V.14. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los dos años siguientes del período analizado (2010 y 2011), dando a conocer que en dichos años, el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz, seguirá descendiendo en menor magnitud.Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio:. PE: PUNO-SANTA ROSA DE MAZOCRU. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62154
Modelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa de Mazocruz, periodo 1985 - 2009, Puno
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LA TEMPERATURA MÍNIMA EN EL DISTRITO DE SANTA ROSA MAZOCRUZ, PERÍODO 1985 – 2009, PUNO”; comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4050 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985-2009?
El objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Los objetivos específicos fueron: Identificar, Estimar y Validar el Modelo identificado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las variaciones de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz y determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para dicha temperatura de la Región de Puno, período 1985 - 2009. Cuya hipótesis planteada fue que el modelo uniecuacional integrado de Box-Jenkins proporciona un buen ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz (ubicado a una altitud de 4100 m.s.n.m.) de la Región de Puno, período 1985 - 2009.
Las conclusiones obtenidas fueron:
Los modelos univariantes integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz de la Región de Puno del período 1985-2009.
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz del período 1985-2009, es un SARIMA (1,0,0)*(0,1,2)12.
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Minitab V.14. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los dos años siguientes del período analizado (2010 y 2011), dando a conocer que en dichos años, el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa Mazocruz, seguirá descendiendo en menor magnitud.Diaz Pareja, Obdulia Del Carmen - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleT13668-20170-01 T13668 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Disponible Modelo uniecuacional para determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la Ciudad de Juliaca - 2008 / Jesus Maria Daza Cahuana / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo uniecuacional para determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la Ciudad de Juliaca - 2008 Tipo de documento: texto impreso Autores: Jesus Maria Daza Cahuana, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 82 páginas Il.: tablas, diagramas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: Determinar un modelo uniecuacional para poder explicar los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, fue el motivo de la presente investigación para lo cual se utilizo las encuestas bajo formularios electrónicos realizadas a las empresas de la ciudad de Juliaca, haciendo uso de los Métodos Estadísticos a través de Modelos, a fin de determinar el comportamiento de las variables utilizadas en el presente trabajo referente a los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas de la ciudad de Juliaca.
Con la finalidad de cumplir con lo previsto se formulo la siguiente hipótesis: El modelo uniecuacional determina adecuadamente el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008. Cuya variable en estudio es el Ingreso Neto en función al Tipo de empresa, Ganancia, Compra de Mercaderías, Servicios Prestados por Terceros, Personal Ocupado, Inmueble, Cargas Financieras, Uso de Tecnología.
En primer lugar se procedió a la recopilación de información de los datos provenientes del Instituto Nacional Estadística e Informática que fueron recopilados a través de una encuesta (formulario electrónico) y tuvo como ámbito el año de ejecución 2008 bajo el objetivo general de determinar un modelo uniecuacional para explicar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, seguidamente se procedió a la clasificación respectiva de los datos a fin de depurar datos erróneos y completar la información faltante . Completada esta etapa se procedió a la organización de la información para hacer el análisis de regresión múltiple, se especifico el modelo econométrico usando las diferentes variables entre ellas las variables dicotomizadas, en donde se presento ocho variables independientes, al cual se le aplico el método de Stepwise donde selecciono tan solo dos variables independientes, para poder determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas, el modelo seleccionado fue: INGN = 13989.65 – 9042.128(Tipo de Empresa) + 0.143375(Margen Comercial)+µi. Donde el análisis de varianza nos muestra un resultado de: p= 0.00 con un α=0.05, y R2 = 0.779340 lo cual implica que es significativo y que existe un buen ajuste.
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62716 Modelo uniecuacional para determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la Ciudad de Juliaca - 2008 [texto impreso] / Jesus Maria Daza Cahuana, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 82 páginas : tablas, diagramas ; 30 cm.
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Idioma : Español (spa)
Resumen: Determinar un modelo uniecuacional para poder explicar los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, fue el motivo de la presente investigación para lo cual se utilizo las encuestas bajo formularios electrónicos realizadas a las empresas de la ciudad de Juliaca, haciendo uso de los Métodos Estadísticos a través de Modelos, a fin de determinar el comportamiento de las variables utilizadas en el presente trabajo referente a los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas de la ciudad de Juliaca.
Con la finalidad de cumplir con lo previsto se formulo la siguiente hipótesis: El modelo uniecuacional determina adecuadamente el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008. Cuya variable en estudio es el Ingreso Neto en función al Tipo de empresa, Ganancia, Compra de Mercaderías, Servicios Prestados por Terceros, Personal Ocupado, Inmueble, Cargas Financieras, Uso de Tecnología.
En primer lugar se procedió a la recopilación de información de los datos provenientes del Instituto Nacional Estadística e Informática que fueron recopilados a través de una encuesta (formulario electrónico) y tuvo como ámbito el año de ejecución 2008 bajo el objetivo general de determinar un modelo uniecuacional para explicar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, seguidamente se procedió a la clasificación respectiva de los datos a fin de depurar datos erróneos y completar la información faltante . Completada esta etapa se procedió a la organización de la información para hacer el análisis de regresión múltiple, se especifico el modelo econométrico usando las diferentes variables entre ellas las variables dicotomizadas, en donde se presento ocho variables independientes, al cual se le aplico el método de Stepwise donde selecciono tan solo dos variables independientes, para poder determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas, el modelo seleccionado fue: INGN = 13989.65 – 9042.128(Tipo de Empresa) + 0.143375(Margen Comercial)+µi. Donde el análisis de varianza nos muestra un resultado de: p= 0.00 con un α=0.05, y R2 = 0.779340 lo cual implica que es significativo y que existe un buen ajuste.
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62716
Modelo uniecuacional para determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la Ciudad de Juliaca - 2008
Determinar un modelo uniecuacional para poder explicar los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, fue el motivo de la presente investigación para lo cual se utilizo las encuestas bajo formularios electrónicos realizadas a las empresas de la ciudad de Juliaca, haciendo uso de los Métodos Estadísticos a través de Modelos, a fin de determinar el comportamiento de las variables utilizadas en el presente trabajo referente a los ingresos netos de las pequeñas y medianas empresas de la ciudad de Juliaca.
Con la finalidad de cumplir con lo previsto se formulo la siguiente hipótesis: El modelo uniecuacional determina adecuadamente el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008. Cuya variable en estudio es el Ingreso Neto en función al Tipo de empresa, Ganancia, Compra de Mercaderías, Servicios Prestados por Terceros, Personal Ocupado, Inmueble, Cargas Financieras, Uso de Tecnología.
En primer lugar se procedió a la recopilación de información de los datos provenientes del Instituto Nacional Estadística e Informática que fueron recopilados a través de una encuesta (formulario electrónico) y tuvo como ámbito el año de ejecución 2008 bajo el objetivo general de determinar un modelo uniecuacional para explicar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la ciudad de Juliaca – 2008, seguidamente se procedió a la clasificación respectiva de los datos a fin de depurar datos erróneos y completar la información faltante . Completada esta etapa se procedió a la organización de la información para hacer el análisis de regresión múltiple, se especifico el modelo econométrico usando las diferentes variables entre ellas las variables dicotomizadas, en donde se presento ocho variables independientes, al cual se le aplico el método de Stepwise donde selecciono tan solo dos variables independientes, para poder determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas, el modelo seleccionado fue: INGN = 13989.65 – 9042.128(Tipo de Empresa) + 0.143375(Margen Comercial)+µi. Donde el análisis de varianza nos muestra un resultado de: p= 0.00 con un α=0.05, y R2 = 0.779340 lo cual implica que es significativo y que existe un buen ajuste.
Daza Cahuana, Jesus Maria - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático
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DisponibleT14173-20345-01 T14173 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Disponible Modelo uniecuacional para predecir el beneficio de saca mensual de ganado vacuno en Camal Municipal de Ilave, Periodo 2000 - 2009 / Wilberth Layme Atencio / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo uniecuacional para predecir el beneficio de saca mensual de ganado vacuno en Camal Municipal de Ilave, Periodo 2000 - 2009 Tipo de documento: texto impreso Autores: Wilberth Layme Atencio, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 77 páginas Il.: tablas, diagramas, gráficos Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA PREDECIR EL BENEFICIO DE SACA MENSUAL DE GANADO VACUNO EN CAMAL MUNICIPAL DE ILAVE, PERIODO 2000-2009”, Cuyo objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno del camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009.
Comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se eligió el proceso adecuado para describir predicciones.
Las conclusiones obtenidas fueron: Los modelos uniecuacionales integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009. El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo del beneficio de ganado vacuno mensuales del camal municipal de Ilave 2000-2009 es un ARIMA(2,2,1), cuya ecuación de pronóstico estimada es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original para convertirla en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Statgraphics 5.1 modo DOS (Versión Inglés). Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de los coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad.
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para el siguientes año (2010). Dando a conocer que el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave lo cual el pronóstico para el año 2010 disminuye.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62153 Modelo uniecuacional para predecir el beneficio de saca mensual de ganado vacuno en Camal Municipal de Ilave, Periodo 2000 - 2009 [texto impreso] / Wilberth Layme Atencio, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 77 páginas : tablas, diagramas, gráficos ; 30 cm.
Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático
Idioma : Español (spa)
Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA PREDECIR EL BENEFICIO DE SACA MENSUAL DE GANADO VACUNO EN CAMAL MUNICIPAL DE ILAVE, PERIODO 2000-2009”, Cuyo objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno del camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009.
Comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se eligió el proceso adecuado para describir predicciones.
Las conclusiones obtenidas fueron: Los modelos uniecuacionales integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009. El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo del beneficio de ganado vacuno mensuales del camal municipal de Ilave 2000-2009 es un ARIMA(2,2,1), cuya ecuación de pronóstico estimada es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original para convertirla en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Statgraphics 5.1 modo DOS (Versión Inglés). Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de los coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad.
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para el siguientes año (2010). Dando a conocer que el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave lo cual el pronóstico para el año 2010 disminuye.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=62153
Modelo uniecuacional para predecir el beneficio de saca mensual de ganado vacuno en Camal Municipal de Ilave, Periodo 2000 - 2009
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIECUACIONAL PARA PREDECIR EL BENEFICIO DE SACA MENSUAL DE GANADO VACUNO EN CAMAL MUNICIPAL DE ILAVE, PERIODO 2000-2009”, Cuyo objetivo general fue determinar el modelo uniecuacional que mejor se ajusta para predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno del camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009.
Comprende el análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se eligió el proceso adecuado para describir predicciones.
Las conclusiones obtenidas fueron: Los modelos uniecuacionales integrados de Box-Jenkins proporcionan un mejor ajuste predecir el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave, periodo 2000-2009. El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo del beneficio de ganado vacuno mensuales del camal municipal de Ilave 2000-2009 es un ARIMA(2,2,1), cuya ecuación de pronóstico estimada es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original para convertirla en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la Función de Autocorrelación Estimada y la Función de Autocorrelación Parcial Estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico Statgraphics 5.1 modo DOS (Versión Inglés). Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos y de los coeficientes, con lo que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizó la invertibilidad.
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para el siguientes año (2010). Dando a conocer que el comportamiento del beneficio de saca de ganado vacuno de camal municipal de Ilave lo cual el pronóstico para el año 2010 disminuye.Layme Atencio, Wilberth - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleT13667-20173-01 T13667 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Disponible Modelo uniecuacional para pronóstico de las temperaturas máximas en la ciudad de Puno, periodo 1985 - 2010 / Gustavo Mayta Ccama / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2012)
Título : Modelo uniecuacional para pronóstico de las temperaturas máximas en la ciudad de Puno, periodo 1985 - 2010 Tipo de documento: texto impreso Autores: Gustavo Mayta Ccama, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2012 Número de páginas: 105 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=64671 Modelo uniecuacional para pronóstico de las temperaturas máximas en la ciudad de Puno, periodo 1985 - 2010 [texto impreso] / Gustavo Mayta Ccama, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2012 . - 105 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm.
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Modelo uniecuacional para pronóstico de las temperaturas máximas en la ciudad de Puno, periodo 1985 - 2010
Mayta Ccama, Gustavo - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2012
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DisponibleT15934-22386-01 T15934 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo univariante para el consumo doméstico mensual de agua potable en el Distrito de Ilave – EMSA Puno, Periodo 2002 - 2013 / Leonardo Quispe, Juan David / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
Título : Modelo univariante para el consumo doméstico mensual de agua potable en el Distrito de Ilave – EMSA Puno, Periodo 2002 - 2013 Tipo de documento: texto impreso Autores: Leonardo Quispe, Juan David, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: 91 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm. Nota general: Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: Que siendo necesario conocer la predicción del consumo doméstico mensual de agua potable en la ciudad de Ilave, se plantea el siguiente objetivo que es determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo doméstico mensual de Agua Potable. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. La metodología empleada para la serie fue la Box-Jenkins. Los resultados fueron: El modelo conseguido que describe y ajusta a los datos es un modelo ARIMA multiplicativo ARIMA(1,1,1)(0,1,1). Los modelos univariantes integrados proporcionan un mejor ajuste para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave. Se realizó la validación del modelo estimado con la prueba Chi-Cuadrado para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave, cuyo resultados presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales. El mejor modelo univariante que nos permite predecir y pronosticar el comportamiento del Consumo mensual de Agua Potable de Ilave – EMSA Puno. es el modelo siguiente: MODELO ARIMA(1,1,1)(0,1,1) Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+∅_1 Y_(t-1)+ℇ_t+θ_1 ℇ_(t-1)-θ_12 ℇ_(t-12)+θ_13 ℇ_(t-13)
En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/7577 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=101989 Modelo univariante para el consumo doméstico mensual de agua potable en el Distrito de Ilave – EMSA Puno, Periodo 2002 - 2013 [texto impreso] / Leonardo Quispe, Juan David, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2017 . - 91 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm.
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Resumen: Que siendo necesario conocer la predicción del consumo doméstico mensual de agua potable en la ciudad de Ilave, se plantea el siguiente objetivo que es determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo doméstico mensual de Agua Potable. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. La metodología empleada para la serie fue la Box-Jenkins. Los resultados fueron: El modelo conseguido que describe y ajusta a los datos es un modelo ARIMA multiplicativo ARIMA(1,1,1)(0,1,1). Los modelos univariantes integrados proporcionan un mejor ajuste para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave. Se realizó la validación del modelo estimado con la prueba Chi-Cuadrado para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave, cuyo resultados presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales. El mejor modelo univariante que nos permite predecir y pronosticar el comportamiento del Consumo mensual de Agua Potable de Ilave – EMSA Puno. es el modelo siguiente: MODELO ARIMA(1,1,1)(0,1,1) Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+∅_1 Y_(t-1)+ℇ_t+θ_1 ℇ_(t-1)-θ_12 ℇ_(t-12)+θ_13 ℇ_(t-13)
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Modelo univariante para el consumo doméstico mensual de agua potable en el Distrito de Ilave – EMSA Puno, Periodo 2002 - 2013
Que siendo necesario conocer la predicción del consumo doméstico mensual de agua potable en la ciudad de Ilave, se plantea el siguiente objetivo que es determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo doméstico mensual de Agua Potable. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial. Para validar el modelo se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. La metodología empleada para la serie fue la Box-Jenkins. Los resultados fueron: El modelo conseguido que describe y ajusta a los datos es un modelo ARIMA multiplicativo ARIMA(1,1,1)(0,1,1). Los modelos univariantes integrados proporcionan un mejor ajuste para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave. Se realizó la validación del modelo estimado con la prueba Chi-Cuadrado para la serie Consumo mensual de Agua Potable de Ilave, cuyo resultados presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales. El mejor modelo univariante que nos permite predecir y pronosticar el comportamiento del Consumo mensual de Agua Potable de Ilave – EMSA Puno. es el modelo siguiente: MODELO ARIMA(1,1,1)(0,1,1) Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+∅_1 Y_(t-1)+ℇ_t+θ_1 ℇ_(t-1)-θ_12 ℇ_(t-12)+θ_13 ℇ_(t-13)
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DisponibleT24198-30701-01 T24198 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 / Juan Alberto Arratia Huamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 Tipo de documento: texto impreso Autores: Juan Alberto Arratia Huamani, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 79 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD - ROM Nota general: Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63666 Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 [texto impreso] / Juan Alberto Arratia Huamani, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 79 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD - ROM.
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Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63666
Modelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN LA CIUDAD DE JULIACA, 2004-2009”, se realizó en el distrito de Juliaca, provincia de San Román, departamento de Puno, ubicado a 3,824 msnm., cuya capital se encuentra a 700 07´37’’, longitud oeste, 15º29’27’’, latitud sur del meridiano de Grendwich. El objetivo es determinar los modelos univariantes que mejor se ajustan para describir y predecir el comportamiento de las series del consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de usuarios en el Distrito de Juliaca, período 2004-2009, utilizando la metodología de WIENER KOLMOGOROV (enfoque de BOX-JENKINS), hasta elegir el proceso adecuado para efectuar las predicciones. Los resultados predictivos serán tanto mejores cuando más numerosos y mejor indicativos del carácter estacionario sean los datos de la serie histórica; En tal sentido, las técnicas predictivas que mejor se ajustan a este tipo de series son los modelos estocásticos ARIMA. Las conclusiones fueron:
1) Los resultados predictivos evaluados para una serie energética típica, para el Distrito de Juliaca (Perú), demuestra la eficiencia en la modelización y predicción (para dos años siguientes de la serie histórica) alcanzados con la metodología de Box-Jenkins,
2) Los modelos univariantes que mejor se ajustan para decidir y predecir el comportamiento de la serie de tiempo de Consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) es ARIMA (1,1,1): y el Número de Usuarios de Energía Eléctrica, período 2004-2009 es ARIMA (0,2,1) :
3) Al determinar el pronóstico en los modelos alcanzados para el consumo de Energía Eléctrica (Kw-h/mes) y el número de Usuarios en el Distrito de Juliaca, periodo 2004-2009, los pronósticos revelan una réplica bastante buena donde la metodología ARIMA de series temporales proporcionan una alternativa altamente eficaz para describir y predecir el comportamiento futuro de dichas variables. El mejor modelo útil para las predicciones es:
Donde 46.65>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (1,1,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:
Donde 14.34>2, p-valor de 0.000000, y nivel de confianza del 95%
ARIMA (0,2,1)
ECUACIÓN ESTIMADA:Arratia Huamani, Juan Alberto - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleT15028-21726-01 T15028 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo univariante para el consumo de energía eléctrica doméstica en el distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013 / Yeny Luz Rosmery Quispe Pacco / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2015)
Título : Modelo univariante para el consumo de energía eléctrica doméstica en el distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013 Tipo de documento: texto impreso Autores: Yeny Luz Rosmery Quispe Pacco, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2015 Número de páginas: 90 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación, comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Provincia de melgar, Ayaviri de la Región Puno. El objetivo fue determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica del servicio Eléctrico Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelacion y la función de Autocorrelacion parcial. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv3.1.2, para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1) cuyos parámetros son:
= -1.0247 - + 0.3257 - -0.1801 - + 0.7447 - + 0.7630 - + 0.2425 - + 0.1341 - – 0.6113 - –0.561 + .
Las conclusiones obtenidas fueron que los modelos univarinates para el periodo correspondiente del año 2004 al año 2013. Para alcanzar los objetivos de la investigación se realizó con la metodología de Box-Jenkins. Integrados proporcionan un mejor, que presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales; y finalmente el mejor modelo univariante que nos permite describir y predecir el comportamiento del consumo de energía eléctrica es un modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1).Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio: PE: AYAVIRI - PUNO Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=84837 Modelo univariante para el consumo de energía eléctrica doméstica en el distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013 [texto impreso] / Yeny Luz Rosmery Quispe Pacco, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2015 . - 90 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Resumen: El presente trabajo de investigación, comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Provincia de melgar, Ayaviri de la Región Puno. El objetivo fue determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica del servicio Eléctrico Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelacion y la función de Autocorrelacion parcial. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv3.1.2, para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1) cuyos parámetros son:
= -1.0247 - + 0.3257 - -0.1801 - + 0.7447 - + 0.7630 - + 0.2425 - + 0.1341 - – 0.6113 - –0.561 + .
Las conclusiones obtenidas fueron que los modelos univarinates para el periodo correspondiente del año 2004 al año 2013. Para alcanzar los objetivos de la investigación se realizó con la metodología de Box-Jenkins. Integrados proporcionan un mejor, que presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales; y finalmente el mejor modelo univariante que nos permite describir y predecir el comportamiento del consumo de energía eléctrica es un modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1).Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio: PE: AYAVIRI - PUNO Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=84837
Modelo univariante para el consumo de energía eléctrica doméstica en el distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013
El presente trabajo de investigación, comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Provincia de melgar, Ayaviri de la Región Puno. El objetivo fue determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica del servicio Eléctrico Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelacion y la función de Autocorrelacion parcial. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv3.1.2, para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1) cuyos parámetros son:
= -1.0247 - + 0.3257 - -0.1801 - + 0.7447 - + 0.7630 - + 0.2425 - + 0.1341 - – 0.6113 - –0.561 + .
Las conclusiones obtenidas fueron que los modelos univarinates para el periodo correspondiente del año 2004 al año 2013. Para alcanzar los objetivos de la investigación se realizó con la metodología de Box-Jenkins. Integrados proporcionan un mejor, que presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales; y finalmente el mejor modelo univariante que nos permite describir y predecir el comportamiento del consumo de energía eléctrica es un modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1).Quispe Pacco, Yeny Luz Rosmery - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2015
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Zona Territorial de Estudio: PE: AYAVIRI - PUNO
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DisponibleT19621-26093-01 T19621 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo univariante para el consumo Mensual de enérgia eléctrica doméstica en el Distrito de Putina – Electro Puno, Periodo 2005- 2015 / Carcasi Mamani, Percy Cesar / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
Título : Modelo univariante para el consumo Mensual de enérgia eléctrica doméstica en el Distrito de Putina – Electro Puno, Periodo 2005- 2015 Tipo de documento: texto impreso Autores: Carcasi Mamani, Percy Cesar, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: 81 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm. Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: Se considera que el problema en general consiste en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica que deriva del rápido crecimiento poblacional del distrito de Putina, generando así un mayor consumo de Energía Eléctrica Domestica, lo que ocasiona la necesidad de previsión, para abastecer adecuadamente de energía eléctrica, por esta razón se plantea el objetivo como: determinar un modelo univariante que permita describir y predecir el consumo doméstico mensual de energía eléctrica. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica, Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelación y la función de Autocorrelación parcial. Para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey - Fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(0,2,1)(0,1,1) cuyos parámetros son: En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/7527 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=101986 Modelo univariante para el consumo Mensual de enérgia eléctrica doméstica en el Distrito de Putina – Electro Puno, Periodo 2005- 2015 [texto impreso] / Carcasi Mamani, Percy Cesar, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2017 . - 81 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
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Idioma : Español (spa)
Resumen: Se considera que el problema en general consiste en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica que deriva del rápido crecimiento poblacional del distrito de Putina, generando así un mayor consumo de Energía Eléctrica Domestica, lo que ocasiona la necesidad de previsión, para abastecer adecuadamente de energía eléctrica, por esta razón se plantea el objetivo como: determinar un modelo univariante que permita describir y predecir el consumo doméstico mensual de energía eléctrica. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica, Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelación y la función de Autocorrelación parcial. Para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey - Fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(0,2,1)(0,1,1) cuyos parámetros son: En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/7527 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=101986
Modelo univariante para el consumo Mensual de enérgia eléctrica doméstica en el Distrito de Putina – Electro Puno, Periodo 2005- 2015
Se considera que el problema en general consiste en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica que deriva del rápido crecimiento poblacional del distrito de Putina, generando así un mayor consumo de Energía Eléctrica Domestica, lo que ocasiona la necesidad de previsión, para abastecer adecuadamente de energía eléctrica, por esta razón se plantea el objetivo como: determinar un modelo univariante que permita describir y predecir el consumo doméstico mensual de energía eléctrica. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica, Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelación y la función de Autocorrelación parcial. Para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey - Fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(0,2,1)(0,1,1) cuyos parámetros son:
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DisponibleModelo univariante para describir y predecir el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003 - 2009 en la provincia de Puno / Luz Maritza Larico Carcausto / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
Título : Modelo univariante para describir y predecir el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003 - 2009 en la provincia de Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Luz Maritza Larico Carcausto, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: 70 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LAS INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS MENORES DE 5 AÑOS EN EL PERIODO 2003-2009 EN LA PROVINCIA DE PUNO”; tuvo por objetivo determinar el Modelo Univariante Integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 de la provincia de Puno.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el mejor Modelo Univariante para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno?
Se hizo uso de la Metodología Box Jenkins, con los denominados ARIMA, en el cual la población está conformada por todos los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años desde el inicio del funcionamiento en el Hospital Manuel Núñez Butrón. Y la muestra por los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo de 2003-2009, de la oficina de Estadística e Informática en redes del Hospital Manuel Núñez Butrón.
Se obtuvieron las siguientes Conclusiones:
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno es un SARIMA(1,1,0)*(0,1,0), cuya ecuación de pronostico es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación estimada y la función de autocorrelación parcial estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico statgraphics 6.1 modo DOS (versión Ingles). Para validar este modelo se ejecuto el análisis de los residuos y coeficientes, de tal manera que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizo la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los meses faltantes del año 2010, dando a conocer que en dichos meses, el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas va descendiendo poco a poco.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=64673 Modelo univariante para describir y predecir el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003 - 2009 en la provincia de Puno [texto impreso] / Luz Maritza Larico Carcausto, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2010 . - 70 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Resumen: El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LAS INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS MENORES DE 5 AÑOS EN EL PERIODO 2003-2009 EN LA PROVINCIA DE PUNO”; tuvo por objetivo determinar el Modelo Univariante Integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 de la provincia de Puno.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el mejor Modelo Univariante para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno?
Se hizo uso de la Metodología Box Jenkins, con los denominados ARIMA, en el cual la población está conformada por todos los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años desde el inicio del funcionamiento en el Hospital Manuel Núñez Butrón. Y la muestra por los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo de 2003-2009, de la oficina de Estadística e Informática en redes del Hospital Manuel Núñez Butrón.
Se obtuvieron las siguientes Conclusiones:
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno es un SARIMA(1,1,0)*(0,1,0), cuya ecuación de pronostico es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación estimada y la función de autocorrelación parcial estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico statgraphics 6.1 modo DOS (versión Ingles). Para validar este modelo se ejecuto el análisis de los residuos y coeficientes, de tal manera que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizo la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los meses faltantes del año 2010, dando a conocer que en dichos meses, el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas va descendiendo poco a poco.Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=64673
Modelo univariante para describir y predecir el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003 - 2009 en la provincia de Puno
El presente trabajo de investigación titulado “MODELO UNIVARIANTE PARA DESCRIBIR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DE LAS INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS MENORES DE 5 AÑOS EN EL PERIODO 2003-2009 EN LA PROVINCIA DE PUNO”; tuvo por objetivo determinar el Modelo Univariante Integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 de la provincia de Puno.
La presente investigación comprende el estudio en el ámbito geográfico de la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el mejor Modelo Univariante para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno?
Se hizo uso de la Metodología Box Jenkins, con los denominados ARIMA, en el cual la población está conformada por todos los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años desde el inicio del funcionamiento en el Hospital Manuel Núñez Butrón. Y la muestra por los casos de Infección Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo de 2003-2009, de la oficina de Estadística e Informática en redes del Hospital Manuel Núñez Butrón.
Se obtuvieron las siguientes Conclusiones:
El modelo univariante integrado que mejor se ajusta para describir y predecir el comportamiento de las Infecciones Respiratorias Agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003-2009 en la provincia de Puno es un SARIMA(1,1,0)*(0,1,0), cuya ecuación de pronostico es:
Para identificar el modelo se realizaron algunas transformaciones a la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de autocorrelación estimada y la función de autocorrelación parcial estimada. La estimación se realizó con el paquete estadístico statgraphics 6.1 modo DOS (versión Ingles). Para validar este modelo se ejecuto el análisis de los residuos y coeficientes, de tal manera que se cumplió que los residuos sean compatibles con un ruido blanco. El valor de los coeficientes estimados garantizo la invertibilidad (coeficientes menores que 1).
Para la predicción de la serie analizada, se hizo uso del mejor modelo estimado. Se obtuvieron predicciones para los meses faltantes del año 2010, dando a conocer que en dichos meses, el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas va descendiendo poco a poco.Larico Carcausto, Luz Maritza - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2010
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DisponibleModelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la Empresa Minera San Rafael Minsur S.A. del Distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017 / Tapara Palomino, Sonia Perciveranda / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
Título : Modelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la Empresa Minera San Rafael Minsur S.A. del Distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017 Tipo de documento: texto impreso Autores: Tapara Palomino, Sonia Perciveranda, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: 95 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm. Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: La Presente Investigación se realizó en la Empresa Minera Minsur S.A. San Rafael Antauta – Melgar Puno, orientada exclusivamente a la actividad minera, el objetivo fue determinar el mejor modelo univariante multiplicativo para describir y predecir el comportamiento de la serie histórica de la extracción de estaño. Esta empresa líder en producción de estaño a nivel mundial, no cuenta con una documentación que nos permita tomar referencias sobre pronósticos de los minerales que explotan, debido a que no se han realizado trabajos referentes al tema en mención. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box–Jenkins que consiste en el uso de la representación gráfica de la serie histórica, estimación de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, elección de la serie, proceso de verificación del modelo. Y el proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que el mejor modelo univariante para predecir fue el modelo univariante integrado ARIMA (0, 1,1) (0, 1,1). Cuya ecuación es:. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/7401 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=101930 Modelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la Empresa Minera San Rafael Minsur S.A. del Distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017 [texto impreso] / Tapara Palomino, Sonia Perciveranda, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2017 . - 95 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
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Resumen: La Presente Investigación se realizó en la Empresa Minera Minsur S.A. San Rafael Antauta – Melgar Puno, orientada exclusivamente a la actividad minera, el objetivo fue determinar el mejor modelo univariante multiplicativo para describir y predecir el comportamiento de la serie histórica de la extracción de estaño. Esta empresa líder en producción de estaño a nivel mundial, no cuenta con una documentación que nos permita tomar referencias sobre pronósticos de los minerales que explotan, debido a que no se han realizado trabajos referentes al tema en mención. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box–Jenkins que consiste en el uso de la representación gráfica de la serie histórica, estimación de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, elección de la serie, proceso de verificación del modelo. Y el proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que el mejor modelo univariante para predecir fue el modelo univariante integrado ARIMA (0, 1,1) (0, 1,1). Cuya ecuación es:. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/7401 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=101930
Modelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la Empresa Minera San Rafael Minsur S.A. del Distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017
La Presente Investigación se realizó en la Empresa Minera Minsur S.A. San Rafael Antauta – Melgar Puno, orientada exclusivamente a la actividad minera, el objetivo fue determinar el mejor modelo univariante multiplicativo para describir y predecir el comportamiento de la serie histórica de la extracción de estaño. Esta empresa líder en producción de estaño a nivel mundial, no cuenta con una documentación que nos permita tomar referencias sobre pronósticos de los minerales que explotan, debido a que no se han realizado trabajos referentes al tema en mención. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box–Jenkins que consiste en el uso de la representación gráfica de la serie histórica, estimación de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, elección de la serie, proceso de verificación del modelo. Y el proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que el mejor modelo univariante para predecir fue el modelo univariante integrado ARIMA (0, 1,1) (0, 1,1). Cuya ecuación es:.
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DisponibleT24186-30689-01 T24186 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo univariante para estimar el proceso de atenciones en el hospital de apoyo Sandia 2013 / Dario Centeno Teves / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
Título : Modelo univariante para estimar el proceso de atenciones en el hospital de apoyo Sandia 2013 Tipo de documento: texto impreso Autores: Dario Centeno Teves, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2013 Número de páginas: 131 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación se desarrolló en el Hospital de Apoyo Sandia, a fin de realizar las futuras proyecciones en las variaciones del volumen de Atenciones lo cual es de suma importancia porque son datos que se necesitan para prever los servicios y las evaluaciones que llegan a ocurrir en el transcurso del año siguiente, por lo tanto implica al Hospital de Apoyo Sandia programar un determinado presupuesto para el siguiente año en curso, motivo por el cual, se planteó el objetivo de “Determinar el modelo uni variante que mejor ajusta para describir y estimar el comportamiento de los procesos de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia (HAS) 2013”.
La metodología empleada para la serie del volumen de atenciones es Box Jenkins, la cual se desarrolló en las siguientes etapas exploración de la serie, identificación del modelo, estimación de los parámetros del modelo tentativo, verificación del modelo y usar el modelo para predicción y control.
Como resultado se muestra que el mejor modelo univariante para pronosticar la serie de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia es un modelo AR(1), cuyo modelo es:
y ̂_t=7021.6+0.5748Y_(t-1)
y para pronosticar la serie deatendidos es un modelo SARIMA(1, 0,0) (0, 1,1)12, cuyo modelo estimado es :
(1-0.3810L)(1-L^12 ) Y_t=(1-0.8005L^12 ) ε_t
Palabras claves:Modelo, univariante, estimar, parámetros.
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=78165 Modelo univariante para estimar el proceso de atenciones en el hospital de apoyo Sandia 2013 [texto impreso] / Dario Centeno Teves, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2013 . - 131 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Resumen: El presente trabajo de investigación se desarrolló en el Hospital de Apoyo Sandia, a fin de realizar las futuras proyecciones en las variaciones del volumen de Atenciones lo cual es de suma importancia porque son datos que se necesitan para prever los servicios y las evaluaciones que llegan a ocurrir en el transcurso del año siguiente, por lo tanto implica al Hospital de Apoyo Sandia programar un determinado presupuesto para el siguiente año en curso, motivo por el cual, se planteó el objetivo de “Determinar el modelo uni variante que mejor ajusta para describir y estimar el comportamiento de los procesos de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia (HAS) 2013”.
La metodología empleada para la serie del volumen de atenciones es Box Jenkins, la cual se desarrolló en las siguientes etapas exploración de la serie, identificación del modelo, estimación de los parámetros del modelo tentativo, verificación del modelo y usar el modelo para predicción y control.
Como resultado se muestra que el mejor modelo univariante para pronosticar la serie de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia es un modelo AR(1), cuyo modelo es:
y ̂_t=7021.6+0.5748Y_(t-1)
y para pronosticar la serie deatendidos es un modelo SARIMA(1, 0,0) (0, 1,1)12, cuyo modelo estimado es :
(1-0.3810L)(1-L^12 ) Y_t=(1-0.8005L^12 ) ε_t
Palabras claves:Modelo, univariante, estimar, parámetros.
Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=78165
Modelo univariante para estimar el proceso de atenciones en el hospital de apoyo Sandia 2013
El presente trabajo de investigación se desarrolló en el Hospital de Apoyo Sandia, a fin de realizar las futuras proyecciones en las variaciones del volumen de Atenciones lo cual es de suma importancia porque son datos que se necesitan para prever los servicios y las evaluaciones que llegan a ocurrir en el transcurso del año siguiente, por lo tanto implica al Hospital de Apoyo Sandia programar un determinado presupuesto para el siguiente año en curso, motivo por el cual, se planteó el objetivo de “Determinar el modelo uni variante que mejor ajusta para describir y estimar el comportamiento de los procesos de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia (HAS) 2013”.
La metodología empleada para la serie del volumen de atenciones es Box Jenkins, la cual se desarrolló en las siguientes etapas exploración de la serie, identificación del modelo, estimación de los parámetros del modelo tentativo, verificación del modelo y usar el modelo para predicción y control.
Como resultado se muestra que el mejor modelo univariante para pronosticar la serie de atenciones en el Hospital de Apoyo Sandia es un modelo AR(1), cuyo modelo es:
y ̂_t=7021.6+0.5748Y_(t-1)
y para pronosticar la serie deatendidos es un modelo SARIMA(1, 0,0) (0, 1,1)12, cuyo modelo estimado es :
(1-0.3810L)(1-L^12 ) Y_t=(1-0.8005L^12 ) ε_t
Palabras claves:Modelo, univariante, estimar, parámetros.
Centeno Teves, Dario - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2013
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