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Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática
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Modelo 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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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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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:
Carcasi Mamani, Percy Cesar - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2017
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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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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
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:.
Tapara Palomino, Sonia Perciveranda - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2017
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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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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
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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