jueves, 4 de diciembre de 2008
miércoles, 3 de diciembre de 2008
PIENSE Y HAGASE RICO
piense y hagase rico Según la lectura andrewcarnegie hace muchos años creo algunas formulas de cómo hacerse rico, que luego las divulgo y ofreció a centenares de personas de las clases sociales, dichas formulas contaban con algunas estrategias y principios para hacerse rico y así satisfacer algunas necesidades pero para llegar a ello se debe de estar preparada para sobrellevar cada una de las dificultades y obstáculos que se nos presenten y sobre todo estar preparado para manejar todo tipo de riquezas. Pero yo pienso que la mejor riqueza que se debe de tener es la de adquirir conocimientos, experiencias de la vida como también la riqueza emocional y espiritual que no ser consiguen con ninguna formula uno mismo se encarga de adquirirlas según el estilo de vida que se tenga. El hombre que pensó en la manera de asociarse con Thomas Edison Edwin seversnes despertó un inmenso deseo de querer ser socio de Edison, y poco apoco este deseo se le convirtió en realdad a pesar de que esto le conllevo pasar una serie de dificultades de esta forma logro su propósito aunque con una salario insignificante esto quiere decir que lo que uno tiene en su mente los propósitos que uno se proyecte puede llegar a convertirse en metas alcanzadas lo mas importante es perseverar para lograr lo que se proponga siempre en función de obtener beneficios y bienestar, estas características sobresalían en varones.
MINIMOS CUADRADOS
MINIMOS CUADRADOSMínimos cuadrados es una técnica de Análisis numérico encuadrada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares (o ternas, etc), se intenta encontrar la función que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático. En su forma más simple, intenta minimizar la suma de cuadrados de las diferencias ordenadas (llamadas residuos) entre los puntos generados por la función y los correspondientes en los datos. Específicamente, se llama mínimos cuadrados promedio (LMS) cuando el número de datos medidos es 1 y se usa el método de descenso por gradiente para minimizar el residuo cuadrado. Se puede demostrar que LMS minimiza el residuo cuadrado esperado, con el mínimo de operaciones (por iteración), pero requiere un gran número de iteraciones para converger. Desde un punto de vista estadístico, un requisito implícito para que funcione el método de mínimos cuadrados es que los errores de cada medida estén distribuidos de forma aleatoria. El teorema de Gauss-Márkov prueba que los estimadores mínimos cuadráticos carecen de sesgo y que el muestreo de datos no tiene que ajustarse, por ejemplo, a una distribución normal. También es importante que los datos recogidos estén bien escogidos, para que permitan visibilidad en las variables que han de ser resueltas (para dar más peso a un dato en particular, véase mínimos cuadrados ponderados). La técnica de mínimos cuadrados se usa comúnmente en el ajuste de curvas. Muchos otros problemas de optimización pueden expresarse también en forma de mínimos cuadrados, minimizando la energía o maximizando la entropía.
DEFINICION DE MERCADOTECNIA
TRABAJO DE MERCADOTECNIA EN LOS CASOS DEL LIBRO SE NOS HABLA DE QUE LOS DETALLES MAS PEQUEÑOS GENERAN LOS MAS GRANDES GANANCIAS EN EL CASO DE LA S VENTAS EL VENDEDOR DEBE DE ESTAR PREPARADO PARA TODO Y DE HECHO PARA VENDER MUY BIEN SU PRODUCTO HAY SITUACIONES MUY IMPORTANTES QUE SE DEBEN DE TENER EN CUENTA A LA HORA DE VENDER EL 7% SE DA EN LA FORMA DE HABLAR COMO ES LA EXPRESION DEL VENDEDOR ACERCA DE SU PRODUCTO DESPUES EL 36% SE DA EN EL TONO DE LA VOZ EL COMPRADOR SE FIJA MUY BIEN DE CÓMO EL VENDEDOR SE DIRIGE A EL Y EL 56% SE DA TAMBIEN EN LA FORMA DE EXPRESION ES MUY IMPORTANTE LA EXPRESION DEL COMERCIANTE PORQUE GENERA CONFIANZA A LA HORA DE VENDER DICHO PRODUCTO. SE RECOMIENDA QUE A LA HORA DE VENDER SE SONRIA PORQUE SE DA UN ESPACIO DE UN BUEN AMBIENTE LA SONRISA ES LA IMAGEN DEL VENDEDOR DA UN BUEN ASPECTO EN LA VENTS DESEADA LA SONRISA DAIMPULSO Y DA POR HECHO LA GANANCIA DE LA VENTA OTRO FACTOR MUY IMPORTANTE ES EL BUEN HUMOR EL BUEN HUMOR GENERA CONFIANZA ENTRE EL COMERCIANTE Y ENTRE EL VENDEDOR HACE QUE UAN QUIZAS LA VENTA YA SE CIERRE TAMBIEN PUEDE GARANTIZAR QUE EL CLIENTE VUELVA MUY PRONTO A REALIZAR OTRA COMPRA Y PUEDE SER AUN MAYOR OTRO DE LOS FACTORES MAS IMPORTANTES ES LA BUENA PRESENTACION PERSONAL QUE INCLUSO PUEDE ACERCAR AL COMPRADOR DE UNA FORMA MAS RAPIDA. ALGO QUE SE RECOMIENDA Y QUE NUNCA PASARA DE MODA ES EL MANEJO DE LAS MANOS A LA HORA DE EXPRESARSE PUES PARA EL VENDEDOR GENERA MUCHA MAS CONFIANZA HAY QUE TENER EN CUENTA TAMBIEN QUE CUANDO COMERCIANTE HABLA DEBE DE TENER MUCHO CUIDADO EN DISTRAER AL COMPRADOR PUES ESTE SE CONCENTRARA EN LO QUE EL VENDEDOR REALIZA CON SUS MANOS YA SEA JUGANDO CON UN ANILLO MIENTRAS HABLA O QUIZAS MOLESTANDO CON LA MANGA DE LA CAMISETA SI ESTO LLEGA A PASAR LA VENTA NO PROSEGUIRA Y ES POSIBLE QUE EL CLIENTE SE CANSE DE ALLI QUE EL VENDEDOR DEBE DE SABER DE DICHO PRODUCTO AUNQUE DEBE DE TENER EN CUENTA QUE NO DEBE DE UTILIZAR MUCHAS PALABRAS PORQUE PUEDE MOLESTAR AL CLIENTE Y LO PUEDE CANSAR Y ESTE QUERRA MIRAR OTRO PRODUCTO O ACUDIR A OTRO LUGAR CON ESTO SEBAMOS QUE LA VENTA SE HABRA PERDIDO Y DESDE LUEGO TAMBIEN EL TIEMPO YA DE HAY SE DEBE DE APRENDER MUCHISIMO.
DEFINICION DE ESTADO FINANCIERO
ESTADO FINANCIERO Los dueños y gerentes de negocios necesitan tener información financiera actualizada para tomar las decisiones correspondientes sobre sus futuras operaciones. La información financiera de un negocio se encuentra registrada en las cuentas del mayor. Sin embargo, las transacciones que ocurren durante el período fiscal alteran los saldos de estas cuentas. Los cambios deben reportarse periódicamente en los estados financieros. En el complejo mundo de los negocios, hoy en día caracterizado por el proceso de globalización en las empresas, la información financiera cumple un rol muy importante al producir datos indispensables para la administración y el desarrollo del sistema económico. La contabilidad es una disciplina del conocimiento humano que permite preparar información de carácter general sobre la entidad económica. Esta información es mostrada por los estados financieros. La expresión "estados financieros" comprende: Balance general, estado de ganancias y pérdidas, estado de cambios en el patrimonio neto, estado de flujos de efectivo (EFE), notas, otros estados y material explicativo, que se identifica como parte de los estados financieros. Las características fundamentales que debe tener la información financiera son utilidad y confiabilidad. La utilidad, como característica de la información financiera, es la cualidad de adecuar ésta al propósito de los usuarios, entre los que se encuentran los accionistas, los inversionistas, los trabajadores, los proveedores, los acreedores, el gobierno y, en general, la sociedad. La confiabilidad de los estados financieros refleja la veracidad de lo que sucede en la empresa. I. ESTADOS FINANCIEROS Estados financieros que presenta a pesos constantes los recursos generados o utilidades en la operación, los principales cambios ocurridos en la estructura financiera de la entidad y su reflejo final en el efectivo e inversiones temporales a través de un periodo determinado. La expresión "pesos constantes", representa pesos del poder adquisitivo a la fecha del balance general (último ejercicio reportado tratándose de estados financieros comparativos). Algunos estados financieros 1.1 ESTADO FINANCIERO PROYECTADO Estado financiero a una fecha o periodo futuro, basado en cálculos estimativos de transacciones que aún no se han realizado; es un estado estimado que acompaña frecuentemente a un presupuesto; un estado proforma. 1.2. ESTADOS FINANCIEROS AUDITADOS Son aquellos que han pasado por un proceso de revisión y verificación de la información; este examen es ejecutado por contadores públicos independientes quienes finalmente expresan una opinión acerca de la razonabilidad de la situación financiera, resultados de operación y flujo de fondos que la empresa presenta en sus estados financieros de un ejercicio en particular. 1.3. ESTADOS FINANCIEROS CONSOLIDADOS Aquellos que son publicados por compañías legalmente independientes que muestran la posición financiera y la utilidad, tal como si las operaciones de las compañías fueran una sola entidad legal.
DEFINICION DE REGRESOIN LINEAL
REGRESIÓN LINEAL
El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes ( , ... ). Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. Cuando solo existe una variable independiente, esto se reduce a una línea recta: donde los coeficientes b0 y b1 son parámetros que definen la posición e inclinación de la recta. (Nótese que hemos usado el símbolo especial para representar el valor de Y calculado por la recta. Como veremos, el valor real de Y rara vez coincide exactamente con el valor calculado, por lo que es importante hacer esta distinción.) El parámetro b0, conocido como la “ordenada en el origen,” nos indica cuánto es Y cuando X = 0. El parámetro b1, conocido como la “pendiente,” nos indica cuánto aumenta Y por cada aumento de una unidad en X. Nuestro problema consiste en obtener estimaciones de estos coeficientes a partir de una muestra de observaciones sobre las variables Y y X. En el análisis de regresión, estas estimaciones se obtienen por medio del método de mínimos cuadrados.
El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes ( , ... ). Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. Cuando solo existe una variable independiente, esto se reduce a una línea recta: donde los coeficientes b0 y b1 son parámetros que definen la posición e inclinación de la recta. (Nótese que hemos usado el símbolo especial para representar el valor de Y calculado por la recta. Como veremos, el valor real de Y rara vez coincide exactamente con el valor calculado, por lo que es importante hacer esta distinción.) El parámetro b0, conocido como la “ordenada en el origen,” nos indica cuánto es Y cuando X = 0. El parámetro b1, conocido como la “pendiente,” nos indica cuánto aumenta Y por cada aumento de una unidad en X. Nuestro problema consiste en obtener estimaciones de estos coeficientes a partir de una muestra de observaciones sobre las variables Y y X. En el análisis de regresión, estas estimaciones se obtienen por medio del método de mínimos cuadrados.
HOJA DE VIDA
INGRITH CAROLINA VEGA QUINTERO
Calle 9F #17ª22 Barrio El poblado
Teléfono: 3102305452
E-mail: tweenty_g12hotmail.com
MOSQUERA CUNDINAMARCA
DATOS PERSONALES
Calle 9F #17ª22 Barrio El poblado
Teléfono: 3102305452
E-mail: tweenty_g12hotmail.com
MOSQUERA CUNDINAMARCA
DATOS PERSONALES
FECHA DE NACIMIENTO: 16 de septiembre de 1987
IDENTIFICACION: C.C 1.073.508.429 de Funza, Cund.
ESTADO CIVIL: Soltera
PERFIL PROFESIONAL
Tecnólogo en mercadeo, con conocimientos en publicidad, y excelente capacidad para aportar nuevas ideas a una empresa y ofrecer un excelente servicio al cliente. Obtendrá llevar sus proyectos a la práctica logrando así que la empresa se sienta orgullosa de tener un trabajador eficiente y con mucha responsabilidad.
Tiene el conocimiento necesario para realizar campañas publicitarias para la promoción de un producto, llegando a si a llamar la atención del cliente y logrando su que el cliente sea fiel y quede satisfecho con el producto ofrecido.
HABILIDADES PERSONALES
v Fácil adaptación al lugar del trabajo y a los compañeros del mismo
v Posee ideas innovadoras para la creación de campañas publicitarias para promocionar un producto en el mercado
v Compromiso, lealtad y responsabilidad en su lugar de trabajo
v Esfuerzo y dedicación a la hora de realizar sus labores asignadas
v Posee el conocimientos acerca del buen servicio que se le debe ofrecer al cliente
ESTUDIOS
PRIMARIA: Inst María Inmaculada 2000. Funza. Cundinamarca
SECUNDARIA: Inst Educativa Departamental de funza 2001-2005 Funza. Cundinamarca
TITULO OBTENIDO: Bachiller Académico con énfasis Contabilidad.
SUPERIOR: Centro de Biotecnología Agropecuaria – Sena Mosquera.
Tecnólogo en Mercadeo 1er. Semestre - 2008
RECOMENDACIONES PERSONALES
Jimmy Cuervo Martínez
Madrid
3102034848
Pedro Elías Báez ramos
Técnico en talento Humano
Mosquera
3133035360
INGRITH CAROLINA VEGA QUINTERO
--------------------------------------------------------------------
CC. 1073504396 de Funza
ACTIVO Y PASIVO
ACTIVO
Conjunto de bienes y derechos reales y personales sobre los que se tiene propiedad. Término contable-financiero con el que se denomina al conjunto de recursos económicos con los que cuenta una persona, sociedad, corporación, entidad, empresa o cualquier organización económica. La fórmula contable del activo es: Activo = Pasivo + Capital Contable
PASIVO
Pasivo es el conjunto o segmento, cuantificable, de las obligaciones presentes de una entidad particular, virtualmente ineludible, de transferir efectivo, bienes o servicios en el futuro a otras entidades, como consecuencias de transacciones o eventos pasados.El pasivo representa todas las deudas, compromisos y obligaciones presentes contraídas por una empresa, proveniente de transacciones o hechos pasados, con el objeto de financiar bienes que constituyen el activo. El pasivo puede dividirse en circulante, a largo plazo y contingente.El pasivo circulante se clasifica en:
• Cuentas por pagar
• Documentos por pagar
• Aceptaciones bancarias
• Papel comercial
• Dividendos por pagar
• Impuestos por pagar
• Gastos acumulados por pagar
• Ingresos pagados por adelantado.
DEFINICION DE ACTIVO, PASIVO Y PATRIMONIO
El patrimonio es uno de los conceptos básicos del derecho civil y tiene interés tanto desde el punto de vista teórico, como desde el punto de vista practico, porque se relaciona con muchas instituciones del derecho privado.
Existen diversas y variadas acepciones del concepto de "patrimonio", que va desde el concepto jurídico estricto, pasando por el contable y económico hasta llegar a conceptos calificados como patrimonio cultural, patrimonio de la humanidad, patrimonio colectivo, corporativo etc.
Así como también algunos autores opinan que el patrimonio " no es un conjunto de objetos o de cosas, sino un conjunto de relaciones: derechos y obligaciones (Messineo)", en tanto que para Betti el patrimonio es "el conjunto de las posiciones jurídicas activas apoyadas en un sujeto".
Tomando en consideración tanto aspectos que envuelven a este concepto e considerado tomar una definición bastante completa que explica muy claramente lo que es el patrimonio, puntualizándolo de esta manera, como el conjunto de relaciones jurídicas pertenecientes a una persona, que tienen una utilidad económica y por ello son susceptibles de estimación pecuniaria, y cuya relaciones jurídicas están constituidas por deberes y derechos (activos y pasivos).
Existen diversas y variadas acepciones del concepto de "patrimonio", que va desde el concepto jurídico estricto, pasando por el contable y económico hasta llegar a conceptos calificados como patrimonio cultural, patrimonio de la humanidad, patrimonio colectivo, corporativo etc.
Así como también algunos autores opinan que el patrimonio " no es un conjunto de objetos o de cosas, sino un conjunto de relaciones: derechos y obligaciones (Messineo)", en tanto que para Betti el patrimonio es "el conjunto de las posiciones jurídicas activas apoyadas en un sujeto".
Tomando en consideración tanto aspectos que envuelven a este concepto e considerado tomar una definición bastante completa que explica muy claramente lo que es el patrimonio, puntualizándolo de esta manera, como el conjunto de relaciones jurídicas pertenecientes a una persona, que tienen una utilidad económica y por ello son susceptibles de estimación pecuniaria, y cuya relaciones jurídicas están constituidas por deberes y derechos (activos y pasivos).
DEFINICIÓN DE ESTOCASTICA
Estocástico
Se denomina estocástico a aquel sistema que funciona, sobre todo, por el azar. Las leyes conocidas de causa-efecto no explican cómo actúa el sistema (y de modo reducido el fenómeno) de manera determinista, sino en función de probabilidades.
En Investigación de operaciones, Modelos Probabilísticos y Estocásticos son practicamente lo mismo.
El estocástico es un algoritmo que basa su resultado en probabilidades que cambian en el tiempo, diferenciándose con el algoritmo probabilístico por su comportamiento dinámico.
De tal modo que, en matemáticas la estocástica resulta ser un conjunto de teorías estadísticas que tratan de los procesos cuya evolución es aleatoria (un ejemplo de ellos son las tiradas de dados).
Repaso previo de conceptos:
Teoría de Conjuntos
Un conjunto es como una "bolsa" que contiene elementos. Así, podemos decir que "El conjunto A contiene los elementos x,y y z".
Un multiconjunto es un conjunto en el que se asignan cardinalidades a los elementos. Así, podemos decir "El conjunto A contiene 3 copias de x, 27 copias de y y 13 copias de z".
Los multiconjuntos típicos son sobre N, pero nada me impide declarar multiconjuntos sobre R. Un multiconjunto sobre R seria algo como "A contiene 13.7x, 2.89y y 4.01z"
Los multiconjuntos sobre R describen bien sistemas biológicos. "En el tubo de ensayo A tengo 13.7 microgramos por litro de x".
Estadística
Un sistema estocástico funciona según leyes probabilísticas, no deterministas.
Un proceso estocástico es un sistema estocástico que depende del tiempo.
Claramente, los sistemas biológicos son procesos estocásticos.
Los sistemas biológicos no son procesos de Poisson porque al ser multiconjuntos un suceso puede ocurrir mas de una vez en un intervalo de tiempo infinitesimálmente pequeño. Quiero decir que al haber N copias de una enzima y N copias de una cadena de ADN un suceso como "la enzima digiere la cadena" puede ocurrir (y ocurrirá) muchas veces a la vez.
Los sistemas biológicos no son procesos de Markov porque no sólo dependen del suceso inmediatamente anterior.
Sistemas P
Un sistema P es una jerarquía de espacios delimitados por membranas. Es una jerarquía estricta que se puede representar como un árbol. A la membrana mas externa se le llama piel y a las mas internas se les llama membranas elementales.
En el interior de cada membrana se aplican una serie de reglas. El conjunto de reglas puede ser distinto en cada membrana.
Las reglas pueden ser tan complejas como se quiera; pueden incluir habilitadores (Si P entonces Q) e inhibidores (Si P y no Q entonces R)
Los sistemas P se encuadran en la biología de sistemas.
Proceso estocástico
En Matemáticas y en concreto en Estadística y Teoría de la Probabilidad un proceso aleatorio o proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar y estudiar todo tipo fenómenos aleatorios (estocásticos) que evolucionan, generalmente, con el tiempo.
Una definición informal sería la siguiente: Un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias indexadas por una variable (continua o discreta), generalmente, el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.
Ejemplos
Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales:
Señales de telecomunicación
Señales biomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc...)
Señales sísmicas
El número de manchas solares año tras año
El índice de la bolsa segundo a segundo
La evolución de la población de un municipio año tras año
El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla
El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidad del viento, humedad del aire, temperatura, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
Definición matemática
Un proceso estocástico se puede definir equivalentemente de dos formas diferentes:
Como un conjunto de variables aleatorias Xk indexadas por un índice k, que puede ser continuo o discreto
Como un conjunto de realizaciones temporales y un índice aleatorio que selecciona una de ellas.
Las variables aleatorias Xk toman valores en un conjunto que se denomina espacio de estados.
Casos especiales
Proceso homogéneo
Proceso estacionario: Un proceso es estacionario en sentido estricto si la función de distribución conjunta de cualquier subconjunto de variables es invariante respecto a un desplazamiento en el tiempo. Se dice que un proceso es estacionario en sentido amplio (o débilmente estacionario) cuando se verifica que 1. La media teórica es independiente del tiempo y 2. Las autocovarianzas de orden s sólo vienen afectadas por el lapso de tiempo transcurrido entre los dos periodos y no depende del tiempo.
Proceso de Markov: Aquellos en que la evolución sólo depende del estado actual y no de los anteriores.
Proceso de Gauss: En el que toda combinación lineal de variables es una variable de distribución normal.
Proceso de Poisson
Proceso de Gauss-Markov: Son procesos, al mismo tiempo, de Gauss y de Markov
Proceso de Bernoulli
Se denomina estocástico a aquel sistema que funciona, sobre todo, por el azar. Las leyes conocidas de causa-efecto no explican cómo actúa el sistema (y de modo reducido el fenómeno) de manera determinista, sino en función de probabilidades.
En Investigación de operaciones, Modelos Probabilísticos y Estocásticos son practicamente lo mismo.
El estocástico es un algoritmo que basa su resultado en probabilidades que cambian en el tiempo, diferenciándose con el algoritmo probabilístico por su comportamiento dinámico.
De tal modo que, en matemáticas la estocástica resulta ser un conjunto de teorías estadísticas que tratan de los procesos cuya evolución es aleatoria (un ejemplo de ellos son las tiradas de dados).
Repaso previo de conceptos:
Teoría de Conjuntos
Un conjunto es como una "bolsa" que contiene elementos. Así, podemos decir que "El conjunto A contiene los elementos x,y y z".
Un multiconjunto es un conjunto en el que se asignan cardinalidades a los elementos. Así, podemos decir "El conjunto A contiene 3 copias de x, 27 copias de y y 13 copias de z".
Los multiconjuntos típicos son sobre N, pero nada me impide declarar multiconjuntos sobre R. Un multiconjunto sobre R seria algo como "A contiene 13.7x, 2.89y y 4.01z"
Los multiconjuntos sobre R describen bien sistemas biológicos. "En el tubo de ensayo A tengo 13.7 microgramos por litro de x".
Estadística
Un sistema estocástico funciona según leyes probabilísticas, no deterministas.
Un proceso estocástico es un sistema estocástico que depende del tiempo.
Claramente, los sistemas biológicos son procesos estocásticos.
Los sistemas biológicos no son procesos de Poisson porque al ser multiconjuntos un suceso puede ocurrir mas de una vez en un intervalo de tiempo infinitesimálmente pequeño. Quiero decir que al haber N copias de una enzima y N copias de una cadena de ADN un suceso como "la enzima digiere la cadena" puede ocurrir (y ocurrirá) muchas veces a la vez.
Los sistemas biológicos no son procesos de Markov porque no sólo dependen del suceso inmediatamente anterior.
Sistemas P
Un sistema P es una jerarquía de espacios delimitados por membranas. Es una jerarquía estricta que se puede representar como un árbol. A la membrana mas externa se le llama piel y a las mas internas se les llama membranas elementales.
En el interior de cada membrana se aplican una serie de reglas. El conjunto de reglas puede ser distinto en cada membrana.
Las reglas pueden ser tan complejas como se quiera; pueden incluir habilitadores (Si P entonces Q) e inhibidores (Si P y no Q entonces R)
Los sistemas P se encuadran en la biología de sistemas.
Proceso estocástico
En Matemáticas y en concreto en Estadística y Teoría de la Probabilidad un proceso aleatorio o proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar y estudiar todo tipo fenómenos aleatorios (estocásticos) que evolucionan, generalmente, con el tiempo.
Una definición informal sería la siguiente: Un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias indexadas por una variable (continua o discreta), generalmente, el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.
Ejemplos
Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales:
Señales de telecomunicación
Señales biomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc...)
Señales sísmicas
El número de manchas solares año tras año
El índice de la bolsa segundo a segundo
La evolución de la población de un municipio año tras año
El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla
El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidad del viento, humedad del aire, temperatura, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
Definición matemática
Un proceso estocástico se puede definir equivalentemente de dos formas diferentes:
Como un conjunto de variables aleatorias Xk indexadas por un índice k, que puede ser continuo o discreto
Como un conjunto de realizaciones temporales y un índice aleatorio que selecciona una de ellas.
Las variables aleatorias Xk toman valores en un conjunto que se denomina espacio de estados.
Casos especiales
Proceso homogéneo
Proceso estacionario: Un proceso es estacionario en sentido estricto si la función de distribución conjunta de cualquier subconjunto de variables es invariante respecto a un desplazamiento en el tiempo. Se dice que un proceso es estacionario en sentido amplio (o débilmente estacionario) cuando se verifica que 1. La media teórica es independiente del tiempo y 2. Las autocovarianzas de orden s sólo vienen afectadas por el lapso de tiempo transcurrido entre los dos periodos y no depende del tiempo.
Proceso de Markov: Aquellos en que la evolución sólo depende del estado actual y no de los anteriores.
Proceso de Gauss: En el que toda combinación lineal de variables es una variable de distribución normal.
Proceso de Poisson
Proceso de Gauss-Markov: Son procesos, al mismo tiempo, de Gauss y de Markov
Proceso de Bernoulli
ESTADÍSTICA
Definición de estadística.
El término estadística tiene su raíz en la palabra Estado. Surge cuando se hace necesario para sus intereses cuantificar conceptos. En la mayoría de los casos esta cuantificación se hará en función de unos fines económicos o militares. El estado quiere conocer censo de personas, de infraestructura, de recursos en general, para poder obtener conclusiones de esta información.
Actualmente la estadística es una ciencia. No es ya una cuestión reservada al estado. Podríamos decir que se encuentra en la totalidad del resto de ciencias. La razón es clara: por una parte la estadística proporciona técnicas precisas para obtener información, (recogida y descripción de datos) y por otra parte proporciona métodos para el análisis de esta información .
De ahí el nombre de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, ya que el objetivo será, a partir de una muestra de datos (recogida según una técnica concreta), la descripción de las características más importantes, entendiendo como características, aquellas cantidades que nos proporcionen información sobre el tema de interés del cual hacemos el estudio.
Definiciones de términos estadísticos:
Población: Es el conjunto de elementos, individuos o entes sujetos a estudio y de los cuales queremos obtener un resultado.
Variable: Es la característica que estamos midiendo.
Existen dos categorías o tipo de variables:
Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo o característica, ejemplo: Rubio, moreno, etc.
Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente: edad, peso, nº. de hijos, etc. Esta a su vez la podemos subdividir en:
Variable discreta, aquella que entre dos valores próximos puede tomar a lo sumo un número finito de valores. Ejemplos: el número de hijos de una familia, el de obreros de una fabrica, el de alumnos de la universidad, etc.
Variable continua la que puede tomar los infinitos valores de un intervalo. En muchas ocasiones la diferencia es más teórica que práctica, ya que los aparatos de medida dificultan que puedan existir todos los valores del intervalo. Ejemplos, peso, estatura, distancias, etc.
La variable se denota por las mayúsculas de letras finales del alfabeto castellano. A su vez cada una de estas variables puede tomar distintos valores , colocando un subíndice, que indica orden:
X = (x1, x2 , x3 , ...... , xk-2 , xk-1, xk )
Muestra: Conjunto de elementos que forman parte de población . La muestra representa a esta población.
Tamaño muestral: Es le número de elementos u observaciones que tomamos. Se denota por n ó N.
Dato: Cada uno de los individuos, cosas, entes abstractos que integran una población o universo determinado. Dicho de otra forma, cada valor observado de la variable.
1.2. Frecuencias absolutas y relativas. Frecuencias acumuladas.
Frecuencia absoluta: Llamaremos así al número de repeticiones que presenta una observación. Se representa por ni.
Frecuencia relativa: Es la frecuencia absoluta dividida por el número total de datos, se suele expresar en tanto por uno, siendo su valor -iésimo
La suma de todas las frecuencias relativas, siempre debe ser igual a la unidad.
Frecuencia absoluta acumulada: es la suma de los distintos valores de la frecuencia absoluta tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia absoluta acumulada es igual al nº de casos:
N1 = n1
N2 = n1+ n2
Nn = n1 + n2 + . . . . . . + nn-1 + nn=n
Frecuencia relativa acumulada, es el resultado de dividir cada frecuencia absoluta acumulada por el número total de datos, se la suele representar con la notación: Fi
De igual forma, también se puede definir a partir de la frecuencia relativa, como suma de los distintos valores de la frecuencia relativa, tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia relativa acumulada es igual a la unidad.
El término estadística tiene su raíz en la palabra Estado. Surge cuando se hace necesario para sus intereses cuantificar conceptos. En la mayoría de los casos esta cuantificación se hará en función de unos fines económicos o militares. El estado quiere conocer censo de personas, de infraestructura, de recursos en general, para poder obtener conclusiones de esta información.
Actualmente la estadística es una ciencia. No es ya una cuestión reservada al estado. Podríamos decir que se encuentra en la totalidad del resto de ciencias. La razón es clara: por una parte la estadística proporciona técnicas precisas para obtener información, (recogida y descripción de datos) y por otra parte proporciona métodos para el análisis de esta información .
De ahí el nombre de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, ya que el objetivo será, a partir de una muestra de datos (recogida según una técnica concreta), la descripción de las características más importantes, entendiendo como características, aquellas cantidades que nos proporcionen información sobre el tema de interés del cual hacemos el estudio.
Definiciones de términos estadísticos:
Población: Es el conjunto de elementos, individuos o entes sujetos a estudio y de los cuales queremos obtener un resultado.
Variable: Es la característica que estamos midiendo.
Existen dos categorías o tipo de variables:
Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo o característica, ejemplo: Rubio, moreno, etc.
Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente: edad, peso, nº. de hijos, etc. Esta a su vez la podemos subdividir en:
Variable discreta, aquella que entre dos valores próximos puede tomar a lo sumo un número finito de valores. Ejemplos: el número de hijos de una familia, el de obreros de una fabrica, el de alumnos de la universidad, etc.
Variable continua la que puede tomar los infinitos valores de un intervalo. En muchas ocasiones la diferencia es más teórica que práctica, ya que los aparatos de medida dificultan que puedan existir todos los valores del intervalo. Ejemplos, peso, estatura, distancias, etc.
La variable se denota por las mayúsculas de letras finales del alfabeto castellano. A su vez cada una de estas variables puede tomar distintos valores , colocando un subíndice, que indica orden:
X = (x1, x2 , x3 , ...... , xk-2 , xk-1, xk )
Muestra: Conjunto de elementos que forman parte de población . La muestra representa a esta población.
Tamaño muestral: Es le número de elementos u observaciones que tomamos. Se denota por n ó N.
Dato: Cada uno de los individuos, cosas, entes abstractos que integran una población o universo determinado. Dicho de otra forma, cada valor observado de la variable.
1.2. Frecuencias absolutas y relativas. Frecuencias acumuladas.
Frecuencia absoluta: Llamaremos así al número de repeticiones que presenta una observación. Se representa por ni.
Frecuencia relativa: Es la frecuencia absoluta dividida por el número total de datos, se suele expresar en tanto por uno, siendo su valor -iésimo
La suma de todas las frecuencias relativas, siempre debe ser igual a la unidad.
Frecuencia absoluta acumulada: es la suma de los distintos valores de la frecuencia absoluta tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia absoluta acumulada es igual al nº de casos:
N1 = n1
N2 = n1+ n2
Nn = n1 + n2 + . . . . . . + nn-1 + nn=n
Frecuencia relativa acumulada, es el resultado de dividir cada frecuencia absoluta acumulada por el número total de datos, se la suele representar con la notación: Fi
De igual forma, también se puede definir a partir de la frecuencia relativa, como suma de los distintos valores de la frecuencia relativa, tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia relativa acumulada es igual a la unidad.
martes, 2 de diciembre de 2008
miércoles, 27 de agosto de 2008
evaluacion del 27 de agosto de 2008
EVALUACION
MATERIA PROYECCION DE MERCADOS EVALUCION VALE 20%
ES INDIVIDUAL. OJO SE PUEDE ANULAR EL EXAMEN SI LO REALIZA EN GRUPO. ( HAGO EN GRUPO DE 1.)
E S C R I T A ( 15% - ORTOGRAFIA)
1. CON LA LECTURA " LA CARTA A GARCIA" EN 10 LINEAS CUAL ES LA IDEA CENTRAL Y QUE EJEMPLO PUEDE DEMOSTRARLO A NIVEL EMPRESARIAL.
2. CON LA LECTURA " LOS BIENES TERRENALES DEL HOMBRE" LH". HAGA UN CUADRO SINOPTICO (3 CAPITULOS) Y EXPLICA CON SUS PROPIAS PALABRAS " EL CASO COLOMBIANO."
3. LA EMPRESA ESPUMADOS S.A. CON SEDE EN FONTIBON. CLL. 13. No. 129-86. PRODUCE ESPUMAS PARA LA VENTA AL POR MAYOR Y AL DETAL. Y PARA EL AÑO 2007 SEGUN LIBROS DE PRODUCCION Y VENTA NOS FACILITO LA SIGUIENTE INFORMACION: PARA LA PRODUCCION MENSUAL DE 40,000 ESPUMAS MEDIDA 60/60 CMS. TIPO A.
ARTICULOS (MATERIA PRIMA) CANTIDAD DE MATERIA PRIMA-KG VLOR. UNITARIO $ PARA EL AÑO 2008 LOS PRECIOS AUMENTARON EN UN 40%
XI YI Y LA COMPRA DE MATERIA PRIMA DISMINUYO EN UN 30%
POLIOL 7490 6060
POLIZOL 2118.10 4400
POLIMERICO 200.45 7260
TD1 90 377.80 8000
TD1 65 878.25 2000
CLORURO DE METILENO 4266.40 22000
SILICONA L6770 15235.25 77000
AMINA. A1 4789.10 25400
AMINA 33LV 1215 19800
OCTOATO DE ESTAÑO 126 15000
CLORANTE EN PASTA:
NARANJA 1236 15000
ROJO 4215 28000
VERDE 8815 29000
AMARILLO 2216 35000
AZUL 4456 18000
POLIETILENO NEGRO 902 4500
POLIETILENO BLANCO 1236.32 4500
SE PIDE A LOS ESTUDIANTES DEL TECNOLOGO DE MERCADEO DE MOSQUERA QUE EFECTUEN UN ANALISIS DE LAS DIFERENTES VARIABLE PARA EL AÑO 2007 Y PARA EL AÑO 2008. TENIENDO ENCUENTA LA INFORMACION SUMINISTRADA.
A). MEDIA= SUMATORIA XI/n; YI/n. XIYI/n; XIYI/XI; XIYI/YI AÑO 2007-2088. CON INTERVALOS 4 PRODUCTOS CADA UNO
B). MEDIA = SUMATORIA XI YI(2008)/n XI YI(2008)/XI XI YI(2008)/YI2008 CON INTERVALOS C. 3 PRODUCTOS CADA UNO
C) MEDIA = SUMATORIA XI(2008)/n XI(2008).YI /n XI(2008). YI /XI(2008) XI(2008). YI / YI C. 3 PRODUCTO CADA UNO
Y EFECTUEN UNA GRAFICA DEL RESUMEN DE LAS MEDIAS.
MUCHOS EXITOS. PUEDEN SACAR LOS APUNTES.
MATERIA PROYECCION DE MERCADOS EVALUCION VALE 20%
ES INDIVIDUAL. OJO SE PUEDE ANULAR EL EXAMEN SI LO REALIZA EN GRUPO. ( HAGO EN GRUPO DE 1.)
E S C R I T A ( 15% - ORTOGRAFIA)
1. CON LA LECTURA " LA CARTA A GARCIA" EN 10 LINEAS CUAL ES LA IDEA CENTRAL Y QUE EJEMPLO PUEDE DEMOSTRARLO A NIVEL EMPRESARIAL.
2. CON LA LECTURA " LOS BIENES TERRENALES DEL HOMBRE" LH". HAGA UN CUADRO SINOPTICO (3 CAPITULOS) Y EXPLICA CON SUS PROPIAS PALABRAS " EL CASO COLOMBIANO."
3. LA EMPRESA ESPUMADOS S.A. CON SEDE EN FONTIBON. CLL. 13. No. 129-86. PRODUCE ESPUMAS PARA LA VENTA AL POR MAYOR Y AL DETAL. Y PARA EL AÑO 2007 SEGUN LIBROS DE PRODUCCION Y VENTA NOS FACILITO LA SIGUIENTE INFORMACION: PARA LA PRODUCCION MENSUAL DE 40,000 ESPUMAS MEDIDA 60/60 CMS. TIPO A.
ARTICULOS (MATERIA PRIMA) CANTIDAD DE MATERIA PRIMA-KG VLOR. UNITARIO $ PARA EL AÑO 2008 LOS PRECIOS AUMENTARON EN UN 40%
XI YI Y LA COMPRA DE MATERIA PRIMA DISMINUYO EN UN 30%
POLIOL 7490 6060
POLIZOL 2118.10 4400
POLIMERICO 200.45 7260
TD1 90 377.80 8000
TD1 65 878.25 2000
CLORURO DE METILENO 4266.40 22000
SILICONA L6770 15235.25 77000
AMINA. A1 4789.10 25400
AMINA 33LV 1215 19800
OCTOATO DE ESTAÑO 126 15000
CLORANTE EN PASTA:
NARANJA 1236 15000
ROJO 4215 28000
VERDE 8815 29000
AMARILLO 2216 35000
AZUL 4456 18000
POLIETILENO NEGRO 902 4500
POLIETILENO BLANCO 1236.32 4500
SE PIDE A LOS ESTUDIANTES DEL TECNOLOGO DE MERCADEO DE MOSQUERA QUE EFECTUEN UN ANALISIS DE LAS DIFERENTES VARIABLE PARA EL AÑO 2007 Y PARA EL AÑO 2008. TENIENDO ENCUENTA LA INFORMACION SUMINISTRADA.
A). MEDIA= SUMATORIA XI/n; YI/n. XIYI/n; XIYI/XI; XIYI/YI AÑO 2007-2088. CON INTERVALOS 4 PRODUCTOS CADA UNO
B). MEDIA = SUMATORIA XI YI(2008)/n XI YI(2008)/XI XI YI(2008)/YI2008 CON INTERVALOS C. 3 PRODUCTOS CADA UNO
C) MEDIA = SUMATORIA XI(2008)/n XI(2008).YI /n XI(2008). YI /XI(2008) XI(2008). YI / YI C. 3 PRODUCTO CADA UNO
Y EFECTUEN UNA GRAFICA DEL RESUMEN DE LAS MEDIAS.
MUCHOS EXITOS. PUEDEN SACAR LOS APUNTES.
miércoles, 13 de agosto de 2008
Capitulo iv
CAPITULO IV
NUEVAS IDEAS POR VIEJAS IDEAS
En la Edad Media, el tocar el tema de dinero, se trataba a la vez de pagar un interés por ella, si el propietario de un negocio quería adquirir nuevos equipos, tenía que dirigirse al banco para obtener algún préstamo pagando un interés. Otro sería el de un agricultor en la compra de una nueva tierra toma una hipoteca sobre su finca para obtener el préstamo del Banco pagando un interés anual. El pago de intereses se nos hace tan ¨natural¨.
A comienzos de la Edad Media no era bien visto por la iglesia, cargar con intereses por el uso de un dinero, había un poder de prohibición cuya palabra era ley para toda la Cristiandad: la iglesia que hacerlo era usura y esta era PECADO la condenación a quienes lo violaran, ya que la influencia de la iglesia, hacia la mente del pueblo era mayor que hoy. También pertenecía a este grupo los gobiernos de las ciudades y los Estados posicionando leyes contra la usura aprobada por Inglaterra.
Pero porque era mala? las relaciones en la sociedad feudal donde el comercio era pequeño el invertir dinero para obtener alguna ganancia o enriquecerse no existía sino mas para vivir. La norma de lo bueno y de lo malo en todas las actividades del hombre. Para los negocios tenían normas diferentes, por eso un fabricante o vendedor hace lo posible para sacar a su competidor o busca la manera de vender más barato, hará descuentos en sus productos, entonces lo que la iglesia enseñaba era en general, lo que la mayoría del pueblo creía. La iglesia decía que la plata daña a la persona hasta perder el alma, la definición Disraeli ´el hombre que engaña a una parte y despoja la otras¨ .el hombre de negocios con éxito compra por poco y vende por mucho, este sería condenado seguramente en la Edad Media.
Tampoco era ético cumular mas dinero de lo necesario ya que la misma biblia era clara, pero la misma iglesia no respetaba sus leyes por cubrir otros similares así persiguiendo a los usureros.
Con el incremento del comercio, el dinero fue adquiriendo una importancia cada vez mayor, ya que permitía hacer negocios con agilidad. Por este motivo se fue introduciendo la costumbre de pedir prestado dinero con el fin de hacer negocios ventajosos para el comerciante.
Este nuevo sistema da lugar al interés que se paga por el préstamo de una cantidad de dinero. En la época feudal, quien pedía prestado algo, lo hacía por absoluta necesidad personal inmediata; cobrar interés era entonces abusar de la indigencia de alguien: se consideraba como usura y se condenaba en las leyes civiles y en las de la Iglesia.
En el tránsito hacia la normalización del interés, la doctrina de la Iglesia se mantiene igual: la usura es pecado. Pero, poco a poco, se va avanzando en la consideración del negocio del dinero, con lo cual se comprende que quien pide prestado intenta hacer una ganancia con ese dinero. Por lo cual, un interés moderado se vuelve, lógicamente, lícito y aceptado por todos: por las leyes civiles y las eclesiásticas.
NUEVAS IDEAS POR VIEJAS IDEAS
En la Edad Media, el tocar el tema de dinero, se trataba a la vez de pagar un interés por ella, si el propietario de un negocio quería adquirir nuevos equipos, tenía que dirigirse al banco para obtener algún préstamo pagando un interés. Otro sería el de un agricultor en la compra de una nueva tierra toma una hipoteca sobre su finca para obtener el préstamo del Banco pagando un interés anual. El pago de intereses se nos hace tan ¨natural¨.
A comienzos de la Edad Media no era bien visto por la iglesia, cargar con intereses por el uso de un dinero, había un poder de prohibición cuya palabra era ley para toda la Cristiandad: la iglesia que hacerlo era usura y esta era PECADO la condenación a quienes lo violaran, ya que la influencia de la iglesia, hacia la mente del pueblo era mayor que hoy. También pertenecía a este grupo los gobiernos de las ciudades y los Estados posicionando leyes contra la usura aprobada por Inglaterra.
Pero porque era mala? las relaciones en la sociedad feudal donde el comercio era pequeño el invertir dinero para obtener alguna ganancia o enriquecerse no existía sino mas para vivir. La norma de lo bueno y de lo malo en todas las actividades del hombre. Para los negocios tenían normas diferentes, por eso un fabricante o vendedor hace lo posible para sacar a su competidor o busca la manera de vender más barato, hará descuentos en sus productos, entonces lo que la iglesia enseñaba era en general, lo que la mayoría del pueblo creía. La iglesia decía que la plata daña a la persona hasta perder el alma, la definición Disraeli ´el hombre que engaña a una parte y despoja la otras¨ .el hombre de negocios con éxito compra por poco y vende por mucho, este sería condenado seguramente en la Edad Media.
Tampoco era ético cumular mas dinero de lo necesario ya que la misma biblia era clara, pero la misma iglesia no respetaba sus leyes por cubrir otros similares así persiguiendo a los usureros.
Con el incremento del comercio, el dinero fue adquiriendo una importancia cada vez mayor, ya que permitía hacer negocios con agilidad. Por este motivo se fue introduciendo la costumbre de pedir prestado dinero con el fin de hacer negocios ventajosos para el comerciante.
Este nuevo sistema da lugar al interés que se paga por el préstamo de una cantidad de dinero. En la época feudal, quien pedía prestado algo, lo hacía por absoluta necesidad personal inmediata; cobrar interés era entonces abusar de la indigencia de alguien: se consideraba como usura y se condenaba en las leyes civiles y en las de la Iglesia.
En el tránsito hacia la normalización del interés, la doctrina de la Iglesia se mantiene igual: la usura es pecado. Pero, poco a poco, se va avanzando en la consideración del negocio del dinero, con lo cual se comprende que quien pide prestado intenta hacer una ganancia con ese dinero. Por lo cual, un interés moderado se vuelve, lógicamente, lícito y aceptado por todos: por las leyes civiles y las eclesiásticas.
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