Examinando por Materia "Analysis of variance"
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Ítem Construcción de un portafolio para un inversionista colombiano de acuerdo con su perfil(Universidad EAFIT, 2014) Salazar, Juan Sebastián; Echeverri Cárdenas, Francisco Javier; Torres Oke, SebastiánSin duda alguna una de los tópicos de las finanzas que más desarrollo ha tenido en los últimos años es precisamente el que tiene que ver con la gestión de portafolios de inversión, básicamente los estudios han apuntado a dos componentes fundamentales, el primero de ellos aborda el tema de la rentabilidad que debemos entender como el retorno esperado o como expectativa de ganancia; de manera simultánea e íntimamente relacionado con el concepto anterior aparece otro de igual importancia y es el que aborda de manera directa el componente del riesgo asociado a un portafolio específico -- En este orden de ideas la importancia de las bolsas de valores ha ido en aumento debido a que se ha constituido en un medio de financiación para las empresas y el gobierno, así como una alternativa de inversión para los diferentes agentes económicos y es de esta manera como los diferentes instrumentos de inversión (activos financieros) operados en estos mercados financieros se han convertido en alternativa de inversión que son objeto de rigurosos análisis financieros por parte del mercadoÍtem Effect of Influential Data in 3 ω Fixed Factorial Designs(Universidad EAFIT, 2015-08-04) Melo, Oscar O.; Falla, Carlos A.; Jiménez, José A.; Universidad Nacional de Colombia; Conexia SA; Universidad Nacional de ColombiaÍtem Elementos de Estadística(Universidad EAFIT, 2015) Esteban Duarte, Pedro Vicente; Esteban Duarte, Pedro Vicente. Universidad EAFIT, Escuela de Ciencias, Ciencias Básicas, Medellín, Colombia; Proyecto 50La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recolección, procesamiento y análisis de la información para hacer inferencias que ayudan en la toma de decisiones en diversos campos del conocimiento, como la Sociología, la Psicología, la Política, la Física, la Química, entre otras -- Su estudio y comprensión se hace cada vez más necesario desde los primeros años de escolaridad, pues fortalece el pensamiento aleatorio y sistemas de datos, que se ocupa de los problemas en los que para su solución es necesario pensar en términos de probabilidadesÍtem Gestión cuantitativa del proceso de desarrollo de software(Universidad EAFIT, 2009) Alzate Naranjo, Jaime Andrés; Molina Correa, Ana María; Rincón Bermúdez, Rafael DavidSiendo la calidad un recurso tan valioso en los proyectos de Software, de alto grado de importancia en la vida cotidiana y con la alta competencia que el mercado globalizado exige, las empresas colombianas requieren implementar una metodología que permita garantizar altos niveles de madurez y calidad en los procesos de desarrollo de software, los cuales son medidos a nivel mundial por el modelo CMMI como un estándar Internacional -- El modelo CMMI consta de 5 niveles que califican la madurez en los procesos de desarrollo de Software; estos niveles son: Inicial, Administrado, Definido, Administrado cuantitativamente, y en optimización -- La calidad de los procesos productivos tiene incidencia directa en la calidad de los productos y servicios entregados a los clientes -- Contar con procesos definidos, repetibles y maduros facilita un mejor uso de los recursos de la organización, lo que por consiguiente lleva a un desempeño económico y estratégico superior para la organización -- En la industria informática es bastante habitual encontrar organizaciones que emplean enfoques muy informales para producir software, lo que podría incurrir en desperdicio de esfuerzo y presupuesto en el desarrollo de proyectos, que finalmente podrían ser cancelados o suspendidos, y las consecuencias de estas prácticas repercuten en proyectos atrasados o excedidos del presupuesto, lo que genera inconformidad en los clientes -- Por lo tanto, administrar los proyectos de desarrollo de software mediante procesos predecibles que recolecten mediciones detalladas del proceso y provean una retroalimentación cuantitativa, no sólo asegurarán una calificación en los niveles de alta madurez de CMMI, sino que permitirán a la organización eliminar la dependencia del esfuerzo individual de los programadores, y encaminarán los procesos a una fácil y premeditada prevención de defectos que no es posible sin la gestión cuantitativa, ya que ésta se retroalimenta con aprendizaje de sus propios errores y permite predecir a futuro el comportamiento del proceso, además el esfuerzo colectivo de los integrantes del proyecto que pueden interactuar fácilmente en el mejoramiento de la calidad -- Esta gestión garantizará mejoras inminentes en el logro de los objetivos y en el tiempo de realización de los mismos, lo que lleva a una mejora constante en la calidad de los procesos y por ende de los productos, llegando así a un mejoramiento del desempeño económico y estratégico de la organización -- Este proyecto de grado pretende realizar un recorrido teórico a través de la gestión cuantitativa orientada al Proceso de Desarrollo de Software, clarificar las diferencias que existen entre el Control Estadístico orientado a procesos de manufactura y la Gestión orientada al Desarrollo de Software, proponer indicadores y métricas para una correcta recopilación de datos, y servir de base y apoyo para futuras implantaciones de esta en las empresas dedicadas a esta labor -- Para así poder controlar estadísticamente los proyectos que desarrollan y así mejorar la calidad de los productos, mediante un proceso optimizado, repetible y predecibleÍtem Una K-Deformación para la variedad de información estadística(Universidad EAFIT, 2012) Arango Parra, Juan Carlos; Loaiza Ossa, Gabriel IgnacioA partir de una medida de probabilidad dada μ, sobre el espacio Mμ de densidades estrictamente positivas, se construye una variedad topológica a través de modelos exponenciales k-deformados que conectan a densidades p, q ∈ Mμ mediante q = e u k⊖ Kp,k(u) k p, donde: 0 < |k| < 1, k⊖ es la k-diferencia según G. Kaniadakis y Kp,k es una k-deformación del mapeo acumulante definido para una variable aleatoria u por Kp(u) = ln(Ep[eu]) (siendo Ep el valor esperado respecto a la medida con densidad p). El sentido de las k-deformaciones implica que cuando k → 0, se recuperan tanto los modelos exponenciales como la variedad de información de Pistone y Sempi presentada en 1995. Los espacios modeladores son espacios de funciones de Orlicz Lφk (p · μ), donde φk(·) = coshk(·)−1, los cuales son espacios de Banach infinito-dimensionales; a pesar que la variedad construida sea topológica, se estudia la analiticidad del mapeo Kp,k usando teoría de convergencia de series de potencias entre espacios de Banach -- La variedad construida es diferente a la presentada por Pistone (K-exponential models from the geometrical viewpoint en 2009), que se basa en k-divergencias Dk(p k q) = Ep h lnk p q i y modelos k-exponenciales de la forma q = eu−Dk(pkq) k p, donde u ∈ L1/k 0 (p · μ). En el capítulo 3 se amplían las demostraciones de la variedad estándar de Pistone y SempiÍtem El recurso humano y su impacto en los resultados de volumen y calidad: el caso de RENAULT-SOFASA(Universidad EAFIT, 2017) Vásquez Hurtado, Juan Felipe; Escalante Gómez, Juan Esteban