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Gaudencio Zurita

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Archive for the ‘ESPOL’ Category

Estadísticas de Delitos en Guayaquil: Boletín 14-2014

miércoles, abril 9th, 2014

Se presentaron en la Fiscalía General del cantón Guayaquil un total de 463 denuncias en la semana que va del sábado 29 de marzo al viernes 04 de Abril de 2014; el total de denuncias se reparte en 70 delitos contra las personas, 127 delitos contra la propiedad y 266 otras denuncias.

La presente semana existen 65 casos de robos agravados, de los cuales, existe un caso de sacapintas, siendo el banco afectado: Produbanco agencia C.C. San Marino; se denuncian además 1 plagio y 4 violaciones.

Con respecto a delitos contra la propiedad se denuncian 64 robos simples, 38 hurtos, 10 robos en domicilio, 12 robos de vehículos y 3 robos en locales comerciales.

Esta información es el resultado de las investigaciones que realiza el Centro de Estudios e Investigaciones Estadísticas FCNM-ESPOL con datos de la Fiscalía General de Guayaquil.  Información más amplia sobre el particular la puede encontrar en el siguiente sitio web: http://www.icm.espol.edu.ec/delitos.

Gaudencio M. Zurita
Guayaquil, abril 09 de 2014

 

Estadísticas de Delitos en Guayaquil: Boletín 13-2014

miércoles, abril 2nd, 2014

Un total de 485 denuncias se presentaron en la Fiscalía General del cantón Guayaquil en la semana que va del sábado 22 al viernes 28 de marzo de 2014. El total de denuncias se reparte en 81 delitos contra las personas, 129 delitos contra la propiedad y 275 otras denuncias.

El número de denuncias de robo agravado llega a 73la presente semana, de los cuales existen 2 casos de sacapintas siendo los bancos afectados: Banco Bolivariano (Junín Y Pedro Carbo); y, Banco del Pacífico (Aguirre entre García Avilés y Boyacá),. Además se denunciaron 1 homicidio, y 7 violaciones.

Respecto a delitos contra la propiedad se denunciaron 55 robos simples, 42 hurtos, 13 robos en domicilio, 10 robos de vehículos y 9 robos en locales comerciales.

Los datos son tomados de los reportes de investigación que realiza el Centro de Estudios e Investigaciones Estadísticas ICM ESPOL.  Información más amplia sobre el particular la puede encontrar a partir de las 14h00 en el siguiente sitio web: http://www.icm.espol.edu.ec/delitos.

Gaudencio M. Zurita
Guayaquil, abril 2 de 2014

 

Les presento mi nuevo libro

jueves, septiembre 23rd, 2010

Les presento mi nuevo libro, es sobre Estadística y Probabilidades, tiene 796 páginas en las que se distribuyen 12 capítulos, el índice alfabético y cinco anexos. Se lo he dedicado a los seis rectores  que en estos 52 años ha elegido la ESPOL. La publicación está a cargo del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICM-ESPOL).  La portada, la introducción y la contraportada se las presento a continuación.

Introducción

No es fácil justificar que en un país en desarrollo se invierta esfuerzos en editar un libro en formato no electrónico, en la época en la que la lectura convencional está corriendo la misma suerte que la versión no digital de la música y además cuando los derechos de autor no se respetan en lado alguno. Los e-books o la Ley de Propiedad Intelectual ni me incentivan ni me asustan; como lo aprendiera del ganador del Premio Espejo, el poeta ecuatoriano Julio Pazos Barrera “no escribo para vender ni para ganar premios”; escribo porque siento obligación moral con mi país, con mis alumnos, con mi institución y con la comunidad científica y no científica a la que me pertenezco y debo. 

Esta segunda edición está basada en forma y fondo en la primera que apareciera hace un par de años; hemos aprendido de la misma; por facilitar la lectura, por ejemplo, en la primera edición exageramos el tamaño de la letra que se reflejó en el número de páginas y en el peso del libro, hoy superamos eso y aunque contiene más material la edición presente, un nuevo formato permite mejor maniobrabilidad y transporte de este volumen. No quisimos desmembrarlo y presentarlo en dos volúmenes, porque el material que se trata es realmente un solo cuerpo. 

Siguen siendo doce los capítulos que constituyen la publicación, todos han sido cuidadosamente revisados y algunos de ellos fuertemente enriquecidos con las peticiones y experiencia de colegas profesores y estudiantes; se han incluido nuevos problemas e ilustraciones y en los capítulos 4, Modelos Aleatorios Continuos y en el 11, Regresión Múltiple, es donde ocurren los mayores cambios. En el primero de los capítulos nombrados se adiciona una presentación no formal de las variables exponencial y normal, buscando mejorar la comprensión de estos modelos; en este mismo capítulo se presenta un tema de gran uso por parte de ingenieros, economistas y actuarios: el truncamiento de distribuciones. Cuando se tratan distribuciones muestrales, Capítulo 6, se incluyen nuevas ilustraciones sobre el Teorema del Límite Central; pero el capítulo con más cambios es el relacionado con Regresión Múltiple, el número once, se estudia con detenimiento la calidad de los modelos, la presencia de valores aberrantes en los datos, el apalancamiento derivado de los elementos de la diagonal de la “matriz hat”, la correlación serial tratada utilizando la Prueba de Durbin Watson y contrastes de hipótesis relativos al coeficiente de correlación entre dos variables. Se incluye también una ampliación sobre Regresión Logística utilizando el procedimiento de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo. Hay dos nuevos anexos, uno para el cálculo de números índices y otro del cual el autor siente particular afecto, en el cual se presenta la determinación numérica de parámetros de una distribución, la toma de una muestra aleatoria y la estimación de los parámetros, que es como realmente sucede en los casos prácticos. 

Escogiendo de manera criteriosa el material aquí contenido, con este libro se pretende que los profesores de Estadística puedan dictar distintos tipos de cursos a saber: 

Un curso de Estadística aplicada para ingenieros, economistas o estudiantes de Ciencias Naturales, Biológicas o de la Salud;
Una sucesión de cursos de Tratamiento Estadísticos de Datos Univariados y Estadística Matemática; y,
Un curso de Ingeniería de la Calidad en el que necesariamente se incluirá el Capítulo 12. 

En un trabajo como el presente, un autor siempre está en deuda con otras personas; y, corriendo el riesgo de ser injusto, expreso mis reconocimientos a los profesores de la ESPOL Marcos E. Mendoza, Marco T. Mejía, Eva M. Mera, Vanessa M. Salazar, Elkin J. Angulo, Omar H. Ruiz y Sandra L. García por utilizar la primera edición como texto en sus clases y obtener de ellos los comentarios que mejoran esta segunda edición. De igual manera al grupo encargado del levantamiento y corrección de textos dirigido por Verónica Ochoa J. e integrado además por Katherine Loor y Jorge Olmedo. Los tres últimos miembros del personal técnico del Centro de Estudios e Investigaciones Estadísticas ICM ESPOL. 

Agosto de 2010
Guayaquil-Ecuador


 

 

 

 

Más sobre el libro de Estadística

jueves, septiembre 23rd, 2010

Aquí el contenido de cada uno de los capítulos y anexos: 

Capítulo 1: Tratamiento Estadístico de Datos
1.1.- Introducción
1.2.- Datos e Información
1.3.- Algo más Formal sobre Muestras
1.4.- Tabulación de Datos
1.5.- Gráficos de Frecuencias
1.6.- Cuantiles de una Muestra
1.7.- Algoritmos para el Cálculo de Cuantiles
1.8.- Medidas de Tendencia Central y Dispersión
1.9.- Más sobre Dispersión
1.10.- Trabajo con dos o más Variables
1.11.- Estadística Descriptiva Multivariada
1.12.- Observación de Procesos en el Tiempo
1.13.- Datos Cualitativos

Capítulo 2: Métodos de Enumeración, Función de Probabilidades y Eventos
2.1.- Introducción
2.2.- Experimento Estadístico y Espacio Muestral
2.3.- Funciones que se Evalúan en Conjuntos
2.4.- Métodos de Enumeración
2.5.- Probabilidad Condicional
2.6.- Independencia Estocástica de Eventos
2.7.- Regla de la Probabilidad Total y Teorema de Bayes
2.8.- Apuestas y Probabilidades

Capítulo 3: Modelos Estocásticos: Variables Aleatorias Discretas
3.1.- Introducción
3.2.- La Definición de Variable Aleatoria
3.3.- La Distribución de Probabilidades de una Variable Aleatoria Discreta
3.4.- Valores Esperados de una Variable Aleatoria
3.5.- Medidas de Forma: Asimetría y Apuntamiento
3.6.- Función Generadora de Momentos
3.7.- Estandarización de Variables Aleatorias
3.8.- Variables Aleatorias más Usuales
3.9.- Cálculo Recursivo y Aproximación de la Distribución Binomial
3.10.- Otras Presentaciones de Variables Aleatorias Discretas
3.11.- Utilización de la Distribución Hipergeométrica en Planes de Muestreo de Aceptación

Capítulo 4: Modelos Estocásticos: Variables Aleatorias Continuas
4.1.- Introducción
4.2.- Modelos Aleatorios Continuos: Generalidades
4.3.- Asignación de Probabilidades a través de Variables Aleatorias Continuas
4.4.- Eventos en Espacios Muestrales Continuos
4.5.- Valores Esperados de una Variable Aleatoria Continua
4.6.- Cuantiles de una Variable Aleatoria Continua
4.7.- Una Distribución Excepcional
4.8.- Acerca del Modelo Exponencial: un Tratamiento poco Formal
4.9.- Modelos de Variables Aleatorias Continuas
4.10.- Relación entre la Normal Estándar y la Distribución Ji–Cuadrado
4.11.- Funciones de Confiabilidad y Riesgo
4.12.- Los Modelos F de Fisher y T de Student
4.13.- Otros Modelos Estocásticos
4.14.- Desigualdades de Markov y Chebyshev
4.15.- Aproximación de la Binomial y de la Poisson por la Normal
4.16.- Distribuciones Mixtas
4.17.- Distribuciones Truncadas

Capítulo 5: Vectores Aleatorios
5.1.- Introducción
5.2.- El tratamiento simultáneo de dos o más características de una misma Población Objetivo
5.3.- Vectores Aleatorios Bidimensionales
5.4.- Valores Esperados de Vectores Aleatorios
5.5.- Covarianza y Correlación entre Variables
5.6.- La Función Generadora de Momentos de un Vector Aleatorio p–Variado
5.7.- Independencia Estocástica de Variables Aleatorias
5.8.- Funciones de Variables Aleatorias
5.9.- El Vector Normal p–Variado
5.10.- El Vector Normal Bivariado
5.11.- Distribuciones Condicionales
5.12.- Distribuciones Condicionales para Vectores p–Variados
5.13.- Varianza de Combinaciones Lineales de Variables Aleatorias
5.14.- La Distribución Multinomial
5.15.- La Distribución Hipergeométrica Multivariada

Capítulo 6: Convergencia de Variables Aleatorias y Estimación de Punto
6.1.- Introducción
6.2.- Poblaciones y Muestras Aleatorias
6.3.- Distribución Conjunta de una Muestra Aleatoria
6.4.- Estadísticos y Distribuciones Muestrales
6.5.- La Distribución de un Estadístico de Orden
6.6.- Sesgo y Eficiencia de un Estimador Muestral
6.7.- Acerca de la Cota de Rao y Cramér
6.8.- Determinación de Estimadores Puntuales
6.9.- Convergencia en Distribución
6.10.- El Teorema del Límite Central
6.11.- La Ley de los Grandes Números y Consistencia de Estimadores
6.12.- Más sobre la Media Aritmética Muestral y el Teorema del Límite Central
6.13.- Tamaño de la Muestra en Muestreo Aleatorio Simple (MAS)

Capítulo 7: Estimación por Intervalos y Fundamentos de Contrastes de Hipótesis
7.1.- Introducción
7.2.- Presentación de la Estimación por Intervalos de Confianza
7.3.- Procedimientos para Determinar Intervalos de Confianza
7.4.- Fundamentos de Pruebas de Hipótesis
7.5.- Evaluación de Pruebas de Hipótesis: Tipos de Errores
7.6.- La Potencia de una Prueba
7.7.- Más sobre la Prueba φ
7.8.- Posición Post–Experimental: El “Valor p” de una Prueba
7.9.- Pruebas Insesgadas y Pruebas Uniformemente más Potentes
7.10.- El Lema de Neyman Pearson
7.11.- Prueba de la Razón de Verosimilitud

Capítulo 8: Pruebas de Hipótesis relacionadas con una sola Muestra
8.1.- Introducción
8.2.- Más sobre Pruebas de Hipótesis
8.3.- Pruebas de Hipótesis para µ bajo las Condiciones del Teorema del Límite Central
8.4.- Más sobre el “Valor p” de una Prueba
8.5.- El Caso de Muestras Grandes
8.6.- Pruebas de Hipótesis para Poblaciones Normales
8.7.- Contrastes de Hipótesis Relativos a Proporciones
8.8.- Inferencias Relativas a Proporciones para Muestras de Tamaño Grande
8.9.- La Prueba Ji–Cuadrado de Independencia
8.10.- Bondad de Ajuste
8.11.- Gráficos Probabilísticos

Capítulo 9: Inferencias Relacionadas con dos Muestras
9.1.- Introducción
9.2.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias bajo las Condiciones del Teorema del Límite Central
9.3.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias para Poblaciones Normales con Varianza Desconocida
9.4.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias para Poblaciones Normales con Varianzas Desconocidas y Desiguales
9.5.- Inferencias Relacionadas con las Varianzas de Dos Poblaciones Normales
9.6.- Media de la Diferencia para Muestras Correlacionadas: La Prueba T Pareada
9.7.- Inferencias Relativas a Proporciones: Aproximación Normal

Capítulo 10: Regresión Lineal Simple
10.1.- Introducción
10.2.- Una Aproximación al Problema de Predicción
10.3.- Valores Esperados a partir del Modelo de Regresión Lineal Simple (Teorema de Gauss-Markov)
10.4.- Estimación de los Parámetros del Modelo de Regresión Simple: El Criterio de Mínimos Cuadrados
10.5.- Características de los Estimadores de β0, β1,  y σ2
10.6.- Estimación de Máxima Verosimilitud
10.7.- La Partición de Sumas Cuadráticas Asociadas con  la Variable Explicada
10.8.- Distribución de Probabilidades y Valores Esperados de las Sumas Cuadráticas
10.9.- La Tabla de Análisis de Varianza
10.10.- El Modelo Restringido
10.11.- La Presencia de Valores Aberrantes
10.12.- El Coeficiente de Correlación entre dos Variables Aleatorias

Capítulo 11: Regresión Múltiple y Modelos no Lineales
11.1.- Introducción
11.2.- Más allá del Modelo de Regresión Lineal Simple
11.3.- Matrices en Regresión Lineal
11.4.- Modelos de Regresión Lineal Múltiple
11.5.- Modelos de Regresión Lineal Múltiple de p Términos
11.6.- Estimación de Mínimos Cuadrados en Regresión Múltiple
11.7.- Estimación de Formas Cuadráticas en Regresión
11.8.- Análisis de Varianza en Regresión Múltiple
11.9.- Intervalos de Confianza para Parámetros de Regresión e Intervalos de Predicción para Nuevas Observaciones
11.10.- Regiones de Confianza para Superficies de Regresión
11.11.- Verificación de Supuestos
11.12.- Variables Indicadoras en Regresión
11.13.- Regresión Logística: Un Caso no Lineal
11.14.- Otros Modelos no Lineales
11.15.- Regresión de Datos no Experimentales
11.16.- Correlación Serial y la Prueba de Durbin Watson
11.17.- Regresión de Cresta (Ridge)
11.18.- La Medida de Influencia de Cook
11.19.- Puntos de Alto Apalancamiento

Capítulo 12: Estadística y Calidad
12.1.- Introducción
12.2.- La Nueva Filosofía de la Calidad
12.3.- Monitoreo de un Proceso de Producción Utilizando Cartas de Control
12.4.- Utilización de Tablas para Cartas  y Cartas R
12.5.- Cartas de Control para Atributos
12.6.- Capacidad de los Procesos de Producción
12.7.- Índices de Capacidad de un Proceso
12.8.- Curvas OC para una Carta de Control
12.9.- Confiabilidad de Sistemas
12.10.- Diseño Robusto de un Producto
12.11.- Intervalos de Confianza para las Medias de los Tratamientos
12.12.- Diferencias significativas entre Medias de los Tratamientos

Anexo I: Tablas de Distribuciones de Variables Aleatorias
Anexo II: Computación Estadística
Anexo III: Números Índices
Anexo IV: Estimación de Parámetros y Error Post-Experimental
Anexo V: Referencias Bibliográficas

Más sobre el libro de Estadística y Probabilidades

jueves, septiembre 23rd, 2010

Les presento el índice alfabético del libro:

Libro Probabilida y Estadística Fundamentos y Aplicaciones

Cursos ofrecidos en las Decimosextas Jornadas en Estadística e Informática

domingo, septiembre 5th, 2010

 Guayaquil, Octubre 13, 14 y 15

Reconocimiento de patrones usando árboles de clasificación
Instructor: Doctor Jesús Salinas
Universidad Nacional Agraria la Molina

Gráficas con Google Chart Tools
Instructor: Máster Óscar Capuñay
Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo

Tratamiento Discreto de Señales Biológicas
Instructor: Doctor Javier González
Universidad Santo Tomás

Análisis Geoestadístico de Datos Funcionales
Instructor: Doctor Ramón Giraldo
Universidad Nacional de Colombia

Curso Práctico de Epi-Info
Instructor: Doctora Mitzi Cubilla
Universidad de Panamá

Construcción de Aproximaciones en Espacios Normados
Instructor: Doctor Luis Collantes
Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo

Introducción a R
Instructor: Máster Xavier Cabezas
Escuela Superior Politécnica del Litoral

Introduciendo la Modelación del Azar
Instructor: Doctor Eugenio Saavedra
Universidad de Santiago de Chile

Medición de Pobreza
Instructor: Ingeniera Marianita Granda
Instituto Nacional Galápagos

Análisis Estadístico de Datos Categóricos
Instructor: Doctor Luis Guillermo Díaz
Universidad Nacional de Colombia