Memoria Descriptiva del Plan de Desarrollo Urbano Local de la Ciudad de Maracaibo, elaborado en 1995 por el Instituto de Investigaciones de la Facultad de Arquitectura y Diseño de la Universidad del Zulia, en Maracaibo, Venezuela.
Memoria Descriptiva del Plan de Desarrollo Urbano Local de la Ciudad de Maracaibo, elaborado en 1995 por el Instituto de Investigaciones de la Facultad de Arquitectura y Diseño de la Universidad del Zulia, en Maracaibo, Venezuela.
Ejercicio: Datos para hacer pirámide de población de china. 2000Juan Martín Martín
Datos para realizar la pirámide de población de China en el año 2000. Consecuencias de la política antinatalista de los años 70 con desequilibrio entre sexos ( predominio de hombres sobre mujeres hasta edades avanzadas)
Food processing systems using air impingement consist of jets of high-velocity air (10–100 m/s) exiting from nozzles and
impinging on a food product. The factors affecting efficiency of impingement systems include the nozzle exit velocity, nozzle design,
boundarylay er characteristics on the surface of the product and the design of the impingement equipment. In the present research,
visualization studies were conducted to determine the importance and implication of these factors. Flow under the jets was
visualized using planar flow visualization techniques for various nozzle diameters (D), lengths (L) and nozzle to plate spacings (H)
for flow over flat surfaces and food products with single and double jets. Studies were conducted on the transition features,
recirculation, confinement and boundarylay er flow characteristics. Ideal range for the characteristic nondimensional ratio (H=D)
was determined to be 6–8. The actual ratio will depend on the transition effect and the induction of turbulence in the jet wake, which
depends on the Reynolds number (Re) based on nozzle exit conditions and the L=D ratio of the nozzle. Surface roughness affected
the roughness Reynolds number (Rep) which in turn influenced the boundarylay er characteristics.
2. 55 62 4 64 55 65 65
56 63 5 64 38 27 51
57 63 6 65 24 64 57
58 63 7 51 64 60 51
59 63 8 63 36 38 60
60 63 9 63 59 64 65
61 63 10 63 26 51 64
62 63 11 64 65 38 65
63 63 12 65 60 64 51
64 63 13 62 63 64 63
65 63 14 65 65 63 29
66 63 15 64 64 63 51
67 63 16 24 63 65 64
68 63 17 51 64 63 64
69 63 18 51 55 61 51
70 63 19 64 60 31 64
71 63 20 64 64 54 62
72 63 median 59.10 53.50 56.15 57.65
73 63 var. 95.88 220.37 151.92 80.13
74 63 desv. 9.79 14.84 12.33 8.95
75 64
76 64
77 64 TABLA DE RESUMEN POR AFIJACION PR
78 64 ESTRATO Ne ye We Se^2
79 64 1 20 59.10 0.071 95.88
80 64 2 20 53.50 0.071 220.37
81 64 2 20 56.15 0.071 151.92
82 64 4 20 57.65 0.071 80.13
83 64 5 20 54.60 0.071 217.31
84 64 totales 100 281.000 0.356 765.62
85 64
86 64 N 100
87 64 n 96 N * Z 2 * ∑We * Se 2
88 64 e 0.2 n=
=
89 64 alfa 0.01 N * e 2 + 2 * ∑We * Se 2
Z
90 64 Z 2.58
91 64
92 64 calculode promedio por faij. Proporcional
93 64
94 64
95 64
1
96
97
64
64
ye =
=
N
∑ Ne * Ye 56.2000
98 64
99 64
100 64
1
101
102
64
64 calculo de la varianza del estimador
ye =
por faij. Proporcional
=
N
∑N
103 64
104 64
105 64 1 Se 2
106
107
64
64
V ( ye) = 2 * ∑ Ne( Ne ne)
= 0.06
108 64 N ne
109 65
3. 110 65
111 65 calculo de la varianza del estimador por faij. Proporcional
112 65
113 65
114 65 S ( yes) = V ( y es)
= 0.25
115 65
116 65
117 65 INTERVALO DE CONFIANZA
118 65
119 65
120 65
=e ± V ( yes ) = γ
y t
LI 55.55
Ls 56.85
FIJACION OPTIMA
ESTRATO Ne ye We Se^2
1 20 59.10 0.071 95.884
2 20 53.50 0.071 220.368
2 20 56.15 0.071 151.92
4 20 57.65 0.071 80.13
5 20 54.60 0.071 217.31
totales 100 281.000 0.356 765.616
N 100
n 96
e 0.2
alfa 0.01
Z 2.58
calculo de la varianza del estimador por faij. Proporcional
1 Se 2
V ( ye ) = 2 * ∑ Ne ( Ne
= ne)
N ne
calculo de la varianza del estimador por faij. Proporcional
S ( ye s) = V ( y e s)
=
MUESTRA ASIGNACION IGUAL
ESTRATO Ne ye We Se^2
1 20 59.10 0.0712 95.884
2 20 53.50 0.0712 220.368
4. 2 20 56.15 0.0712 151.92
4 20 57.65 0.0712 80.13
5 20 54.60 0.0712 217.31
totales 100 281 0.36 765.616
N 100
n 96.04
e 0.2
alfa 0.01
Z 2.58
calculode promedio por asisganacion igual
1
ye =
=
N
∑ Ne * Ye 56.2
calculode promedio por asisganacion igual
1 Se2
v = 2 ) = ∑ Ne(Ne ne) *
= 0.06
N ne
calculode promedio por asisganacion igual
s ) == v
= 0.24
calculode del intervalo de confianza
1 Se2
X ± Z ± 2 ∑ Ne(Ne ne) * ) = γ
=
N ne
56.2586
56.1414
18. 55.44
56.44
3
estratificadi conglomerado IC
56.2 58.26
0.06 1.54 si vale la pena aplicar este tratamiento
0.25 1.24
56.26
56.14
aplicar este tratamiento
30. (20 * 10) - 1
5456.122
ST 2 =
199
ST 2 = 27.4176
CALCULO DE LA VARIANZA DEL ESTIMADOR
1 [ M − _ m] [ M ( N _ 1)]
V (y..)= *( )* 2 * SE 2
m M N ( M _ 1)
1 [10 _ 5] [10(20 _ 1)]
V (y..)= * ( )* 2 * 291.315
5 10 20 (10 _ 1)
V (y..)= 0.2* 0.5* 0.05277 291.315
*
V (y..)= 1.53727
1.54
1.24