Maestría en Estadística

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https://hdl.handle.net/20.500.14492/167

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Browsing Maestría en Estadística by Subject "515"

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    Análisis de variables macroeconómicas de El Salvador : período 1995 al segundo trimestre de 2009
    (2009-12-01) Martínez Barahona, Ingrid Carolina; Castro Cantalejo, Javier; Funes Torres, José Nerys
    El estudio que presentamos, se basa en el análisis de series temporales. Las series temporales tienen por objeto analizar la evolución de una variable a través del tiempo. La diferencia esencial entre las series temporales y los análisis no temporales (Estadística descriptiva, Diseño de experimentos o Regresión) es que en los análisis previos no importaba el orden en que estaban tomadas las observaciones y éste se podía variar sin problemas. En series temporales el orden es muy importante y variarlo supone cambiar la información contenida en la serie. En el estudio, se aplicarán algunas de las técnicas de series temporales para ver el comportamiento de las siguientes variables de la economía en El Salvador: Empleo, Inversiones, Importaciones y Ventas del periodo 1995 al segundo trimestre de 2009. Dicha información fue brindada por la Fundación Salvadoreña para el Desarrollo Social (FUSADES), organización privada, sin fines de lucro, dedicada a la investigación y a la realización de estudios para promover políticas públicas orientadas al desarrollo sostenible de El Salvador.
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    Modelación y pronóstico de la demanda de energía eléctrica de mediano plazo de El Salvador
    (2012-08-01) Orellana Romero, José Luis; Funes Torres, José Nerys
    En esta tesis se aplica el análisis de series de tiempo para modelar y realizar el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Mediano Plazo de El Salvador, comparando los resultados obtenidos con el pronóstico realizado por un modelo econométrico para los años 2009, 2010 y 2011. Debido a que la Unidad de Transacciones, S.A. de C.V. (UT) es la empresa Administradora del Mercado Mayorista y la encargada de realizar el despacho de energía eléctrica a medida que la demanda se presente, tiene que realizar pronósticos de demanda eléctrica precisos que permitan desarrollar programas de operación que prevén el uso de los recursos de las unidades generadoras de energía de manera eficaz y eficiente en horizontes tanto de Corto Plazo como Mediano Plazo, a través de la cual se determina la generación necesaria para el cubrimiento de la demanda, y realizar de manera óptima la coordinación hidro-térmica. Se considera que estos pronósticos de demanda de energía eléctrica de Mediano Plazo son fundamentales para el planeamiento de las operaciones del Mercado Mayorista de Electricidad, ya que altos errores de pronóstico ocasionan pérdidas tanto económicas como una deficiencia en la administración de los recursos energéticos. El trabajo de tesis a presentar pretende determinar qué modelo de series de tiempo pronostica con mayor precisión el comportamiento de la demanda de energía eléctrica de Mediano Plazo de El Salvador.
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    Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
    (2011-06-01) Rosa Alvarado, Welman del Carmen; Hernández Estrada, Adolfo; Funes Torres, José Nerys
    En los últimos años la comunidad científica ha venido dándole un interés en la modelización geoestadística de fenómenos, construyendo nuevas familias de estructuras espacio-temporales válidos para darle un mayor tratamiento a muchas disciplinas como medioambiente, epidemiología, geología, medicina, geofísica, entre otros, en el estudio de la variabilidad espacial y espacio-temporal. Gran parte de este esfuerzo viene encaminado en la búsqueda de nuevas herramientas que permitan estudiar fenómenos donde incluya interacciones entre el espacio y tiempo para estudiar su variabilidad de una forma separada. Uno de esos esfuerzos ha sido posible gracias a las primeras aproximaciones en la construcción de covarianzas espacio-temporales (Kyriakidis y Journel, 1999) que se basan en la extensión natural de métodos espaciales o temporales y una dimensión espacio-temporal. También, en lo que respecta a la construcción de modelos donde involucre el análisis de variabilidad con tipo de estructuras espacio-temporal, De Cesaré et al. (2001) llevó esa extensión hacia un contexto no separable, es decir, construir modelos basados en covarianzas espacio-temporales estacionarios en las que asumen isotropía en el espacio y tiempo.