Demanda de Transporte Clase 5

8/3/2019 Demanda de Transporte Clase 5

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6HPLQDULR 7DOOHU 1

02'(/26(&2120e75,&26


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6HPLQDULR 7DOOHU 2

,1752'8&&,1$/$6

(67$',67,&$6


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6HPLQDULR 7DOOHU 3

$/*8126&21&(3726(67$',67,&26

6XPDWRULD

6XPDWRULD0~OWLSOHV

3URGXFWRV

Q

Q

L

L[[[[ +++=

=

...21

1

)...(21

11 1

[[[[ +++= == =

)...(...

)...()...(

21

2221212111

1 1

[[[

[[[[[[[

+++++

+++++++== =

Q

Q

L

L[[[[ ....

21

1

==


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6HPLQDULR 7DOOHU 4

$/*8126&21&(3726(67$',67,&26

(VSDFLRPXHVWUDO.- El conjunto de todos los resultados posibles de un

experimento aleatorio, o del azar, se denomina la poblacin o espaciomuestral.

3XQWRPXHVWUDO yPXHVWUD.- A cada miembro del espacio muestral

(YHQWR.- es un subconjunto del espacio muestral. Se dice que los eventosson mutuamente excluyentes si la ocurrencia de uno impide la ocurrencia

de otro.


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6HPLQDULR 7DOOHU 5

3UREDELOLGDG

El concepto de probabilidad de Pi de un resultado experimental se puede introducir a

travs de la siguiente definicin:

Donde:

en que HLes uno de los posibles resultados del experimento, QLes el nmero de

veces que HL ocurre, y Q es el nmero de veces que se realiza el experimento.

Ejemplo: si A y B son eventos mutuamente excluyentes entonces:

QQH33 LLL == )(

10 L

3 =

3 1

)()()( %3$3%$3 += )().()( %3$3%$3 =


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6HPLQDULR 7DOOHU 6

9DULDEOHV$OHDWRULDV

Una variable aleatoria es aquella que toma valores de acuerdo a una distribucinde probabilidad


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6HPLQDULR 7DOOHU 7

&DUDFWHUtVWLFDVGH'LVWULEXFLyQGH

3UREDELOLGDGHV 9DORU(VSHUDGRRPHGLD.- El valor esperado de una variable discreta X,

denotado por E(X), se define de la siguiente manera:

9DULDQ]D.- Sea X una variable aleatoria y sea E(X)= La distribucin o

dispersin de los valores de X alrededor del valor esperado puede sermedido por la varianza, la cual se define como:

En estadsticas descriptivas la dispersin muestral, se calcula como:

= L LLL [S[;( )()(

===L

LLL[[S[;(; )(.)()()var( 222

1

)( 2

2

=

Q

[[

V LL


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6HPLQDULR 7DOOHU 8

&DUDFWHUtVWLFDVGH'LVWULEXFLyQGH

3UREDELOLGDGHV &RYDULDQ]D.- Sean X y Y dos variables aleatorias con medias ,

respectivamente. Entonces la covarianza entre las dos variables se definecomo:

&RHILFLHQWHGHFRUUHODFLyQ. El coeficiente de correlacin, esta definidocomo:

As definido, es una medida de la asocicacin lineal entre dos variables y seencuentra entre -1 y +1.

{ }\[\[

;


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6HPLQDULR 7DOOHU 9

U=


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6HPLQDULR 7DOOHU 10

'LVWULEXFLyQ1RUPDORGH*DXVV

Una variable X distribuye Normal, con media y desviacin estndar si su

distribucin de probabilidad es:

Se estandariza con la transformacin: la ventaja de

estandarizar es recurrir a tablas.

Propiedades importantes: si hacemos la transformacin en funcin de Z, se tiene

que que la media de y la varianza esta distribucinnormal tambin se conoce como N(0,1).

22

1

2

1)(

=

[

H[I

=

[]

0=] 1

2

=]


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6HPLQDULR 7DOOHU 11

'LVWULEXFLyQ1RUPDO


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6HPLQDULR 7DOOHU 12

7HRUHPDFHQWUDOGHOOtPLWH

Sean X1,X2,..., Xn, n variables aleatorias independientes, las cuales tienen la

misma funcin de distribucin de probabilidad con media = y varianza = .

Sea (o sea, la media muestral). Entonces, a medida que naumenta indefinidamente ( es decir, )

Para que en una muestra tenga una distribucin normal, como mnimo n deberser mayor o igual 30.

2

Q

;;

=Q

Q1;

Q

2_

,


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6HPLQDULR 7DOOHU 13

'LVWULEXFLyQGH&KL&XDGUDGR

2

)( 2I

Densidad


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6HPLQDULR 7DOOHU 14

'LVWULEXFLyQWGHVWXGHQW

Se define como:

La definicin (que se muestra) permite entender que la forma de t sea similar a

la curva normal, slo que un poco mas extendida ya que al usar s en lugarse introduce mayor incertidumbre. Adems, la distribucin Normal es una sola,

pero la forma de funcin de Student vara con los grados de libertad. Para un

tamao muestral n pequeo son muy distintas, pero para n>=50 son

practicamente idnticas; por eso t solo se ocupa para muestras con menos de50 observaciones.

1

=QW

QV

[W


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6HPLQDULR 7DOOHU 15

'LVWULEXFLyQWVWXGHQW


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6HPLQDULR 7DOOHU 16

,1)(5(1&,$(67$',67,&$


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6HPLQDULR 7DOOHU 17

(VWLPDGRUHILFLHQWH


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6HPLQDULR 7DOOHU 18

(VWLPDGRU&RQVLVWHQWH


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6HPLQDULR 7DOOHU 19

,17(59$/2'(&21),$1=$


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6HPLQDULR 7DOOHU 20

,QWHUYDORVGHFRQILDQ]D


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6HPLQDULR 7DOOHU 21

,QWHUYDORGHFRQILDQ]D


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6HPLQDULR 7DOOHU 22


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6HPLQDULR 7DOOHU 23

,1752'8&&,1$/$0(72'2/2*$

(&2120e75,&$


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6HPLQDULR 7DOOHU 24

(OHPHQWRVGHPRGHODFLyQ

Para los economistas que inventaron el trmino, la econometra esaquella parte de Ciencia Econmica que se dedica a la determinacinemprica de las frmulas econmicas. En los ltimos aos se ha llegado a

entender a la econometra como un conjunto de tcnicas para formular yvalidar modelos probabilsticos.

Un modelo es una representacin formal y simplificad de un fenmeno

real, que procura abstraer sus caractersticas ms relevantes para facilitar

o posibilitar su anlisis.

Un modelo sirve:

Como laboratorio, para conocer y entender mejor el fenmeno, sus

caractersticas, comportamiento e interacciones con otros fenmenos.

Para probar y buscar soluciones a problemas del fenmeno de inters

y tambin para interpolar y expandir situaciones relacionadas con elmismo.


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6HPLQDULR 7DOOHU 25

5HSUHVHQWDFLyQGHXQPRGHOR


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6HPLQDULR 7DOOHU 26

)RUPXODFLyQGH0RGHORV 0HWRGRORJtD

Si W es el fenmeno a modelar, es primeramente necesario conocer loms fondo posible; esto es, realizar un proceso de observacin cuidadosoe identificar las variables relevantes en el comportamiento del fenmeno.

Revisar los postulados tericos existentes acerca del fenmeno (todo

modelo debe tener un respaldo al menos hipottico); formular hiptesis

ms all de la teora existente si sta parece dbil, o si se estima

necesario por lo comprobado empricamente.

Desechar las variables que se consideren poco relevantes o quedependan en forma causal de alguna(s) otra(s); establecer relaciones

entre variables de acuerdo a las hiptesis planteadas en el paso anterior.

Probar, con datos empricos, las hiptesis y relaciones planteadas; estocorresponde a la validacin del modelo.


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6HPLQDULR 7DOOHU 27

5HODFLRQHVIXQFLRQDOHVWtSLFDV


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6HPLQDULR 7DOOHU 28

6LJQLILFDGRGHOWpUPLQR3HUWXUEDFLyQ

(VWRFiVWLFD Vaguedad de la teora

No disponible de informacin

Variables centrales vs Variables perifricas.- variables globales explican partedel fenmeno (solo familia, sin considerar nmero de hijos, sexo, etc.)

Aleatoriedad intrnseca en el comportamiento humano.

Variables prximas inadecuadas.- variables pueden estar mal medidas,

entonces se trabaja con datos aproximadas.

Principio de parsimona.- modelos ms sencillos y que el resto sea explicadopor la perturbacin.

Forma funcional incorrecta.- no se conoce a priori la forma funcional.

Por estas razones, las perturbaciones estocsticas asumen un papelextremadamente crtico en el anlisis de regresiones.


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6HPLQDULR 7DOOHU 29

$MXVWHGH&XUYDV


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6HPLQDULR 7DOOHU 30

6ROXFLyQGH0tQLPRV&XDGUDGRV

( )

==


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6HPLQDULR 7DOOHU 31

(/02'(/2'(5(*5(6,1/,1($/


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6HPLQDULR 7DOOHU 32

'LVSHUVLyQGHORVHUURUHV GHVLJXDOGH

YDULDQ]DEn general, dadas esta situacin

es prcticamente intratable parahacerlo manejable se requierenhiptesis acerca de regularidades

en la poblacin.


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6HPLQDULR 7DOOHU 33

,JXDOGDGGHYDULDQ]D

Las distribuciones de probabilidad tienen la

misma varianza, para todos los niveles de

experimentos Xi

Las medias se encuentran en

una lnea recta que se conoce como recta deregresin verdadera

)(


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6HPLQDULR 7DOOHU 34

'LVWULEXFLyQGHORVHUURUHVFRQLJXDOYDULDQ]D


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6HPLQDULR 7DOOHU 35

(VWLPDFLyQGH\

;;[LL=


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6HPLQDULR 7DOOHU 36


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6HPLQDULR 7DOOHU 37

7HRUHPDGH*DXVV 0DUNRY

Dentro de la clase de estimadores lineales e insesgados de , elestimador de mnimos cuadrados, tiene la menor varianza ( elmas eficiente) y similarmente es el estimador de menorvarianza de


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6HPLQDULR 7DOOHU 38

'LVWULEXFLyQGH

A medida que aumente el

tamao de muestra ladistribucin tiende a una curva

normal, por la generalizacindel Teorema del Lmite Central.


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6HPLQDULR 7DOOHU 39

,QWHUYDORVGH&RQILDQ]D\WHVW


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6HPLQDULR 7DOOHU 40



41/42

6HPLQDULR 7DOOHU 41



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6HPLQDULR 7DOOHU 42

&RHILFLHQWHGHGHWHUPLQDFLyQ

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