Describe brevemente la metodología para estimar la asociación o correlación entre dos matrices y la prueba de significancia estadística a través del procedimiento de asignación cuadrática (QAP).
Se resalta la importancia de las pruebas de bondad de ajuste en la selección de la distirbución que mejor representa la serie histórica de datos, de modo de seleccionarla para la estimación de valores extremos. Se revisa en detalle las pruebas de Chi-Cuadrado y Kolmogorov-Smirnov
Se resalta la importancia de las pruebas de bondad de ajuste en la selección de la distirbución que mejor representa la serie histórica de datos, de modo de seleccionarla para la estimación de valores extremos. Se revisa en detalle las pruebas de Chi-Cuadrado y Kolmogorov-Smirnov
Esta presentación analiza la valoración del agua como insumo productivo. Menciona y discute brevemente la aplicación de modelos de programación lineal para valorar el agua. Presentación parte de la lectura de Economía Ambiental. Maestría en Gestión Integral del Agua.
Una breve introducción a el tema de "monopolio natural". Este video es parte de una presentación publicada en Prezi (https://prezi.com/user/qp0fldw72jim/) sobre Economía Ambiental, lectura ofrecida en la Maestría de Gestión Integral del Agua en El Colegio de Sonora.
Esta presentación analiza la valoración del agua como insumo productivo. Menciona y discute brevemente la aplicación de modelos de programación lineal para valorar el agua. Presentación parte de la lectura de Economía Ambiental. Maestría en Gestión Integral del Agua.
Una breve introducción a el tema de "monopolio natural". Este video es parte de una presentación publicada en Prezi (https://prezi.com/user/qp0fldw72jim/) sobre Economía Ambiental, lectura ofrecida en la Maestría de Gestión Integral del Agua en El Colegio de Sonora.
Métodos de Valoración Económica Servicios Ambientales (Intro)Luis Alan Navarro
Esta presentación es parte de la clase de Economía Ambiental, parte a su vez del programa de Maestría en Gestión Integral del Agua, que ofrece El Colegio de Sonora.
En esta presentación se plantea lo que es la valoración hedónica y se muestra un ejemplo rápido de cómo luce un modelo de regresión hedónica para la valoración de un atributo ambiental en un bien inmueble (casa). Presentación elaborada para la clase de Economía Ambiental, Maestría en Gestión Integral del Agua, El Colegio de Sonora.
El objetivo de está presentación no es desarrollar un tutorial acerca de cómo empezar a usar R, más bien tratar de convencer al interesado de que invertir tiempo en desarrollar habilidades y competencias en el software es una buena inversión.
Esta presentación fue compilada para la clase de Sistemas de Información Geográfica, tiene como objetivo avanzar el entendimiento en los sistemas de coordenadas geográficas y las proyecciones planimétricas de la superficie terrestre.
Utilizando herramientas de SIG se hace la caracterización de una cuenca hidrológica. Esta presentación es parte de un curso de Sistemas de Información Geográfica en la Maestría en Gestión Integral del Agua.
Esta presentación discute cómo la preferencia por consumir pronto crea una desutilidad en las personas que da origen a la tasa de interés, vista como un pago por postponer el consumo. También analiza la tasa de interés desde el punto de vista de productividad del capital. Se toca el tema de la tasa de interés social o mas bien la preferencia de consumo de la sociedad representada en el gobierno.
Conocer los formatos de almacenamiento de datos geográficos y sus características principales. Esta presentación fue creada para un curso introductor a Sistemas de Información Geográfica.
Estudio sobre el patrón actual de reforestación de la ciudad de Hermosillo. Se levantó una muestra de 580 transectos donde se contaron e identificaron las especies de árboles presentes en la banqueta y los jardines frontales de las viviendas. En total se contaron 3,404 individuos en los 580 muestreos, agrupados en 37 familias y 70 géneros; las familias botánicas más representadas fueron Moraceae, Fabaceae y Rutaceae.
Esta presentación la elabore el 2004, para el curso de Sistemas de Producción y Conservación Ambiental, de la Universidad Tecnológica de Hermosillo. Describe un ejemplo de cómo elaborar, manualmente, una regresión lineal simple.
Presentación sobre valoración contingente. Preparada para alumnos de la clase de Economía Ambiental, Maestría en Gestión Integral del Agua, El Colegio de Sonora
El modelo del iceberg es una herramienta muy útil del pensamiento sistémico, usa como metáfora un iceberg, usando la analogía de que solo el 10% de éste es visible sobre la superficie del agua, teniendo el resto de su masa sumergida. La punta del iceberg es lo que vemos “eventos”, “noticias”, manifestaciones o síntomas críticos, de un tema que nos interesa conocer y desarrollar bajo la perspectiva sistémica. El modelo también identifica “patrones”, “estructuras” que dan origen a la recurrencia y prevalencia de eventos; y por último, en la parte más baja del iceberg: modelos mentales, esto es, el modo de pensar que crea las estructuras que sostienen el sistema.
El objetivo de esta presentación es la de entender lo que es un mapa, definir algunos de sus componentes. Explicar en forma práctica el concepto de escala. Se menciona el campo de la geovisualización como alternativa a los mapas análogos.
Relaciones y Grafos
Producto cartesiano
Relación binaria
Representaciones de Relaciones
Diagrama de flechas
Propiedades de las relaciones (reflexiva, irreflexiva, simétrica, asimétrica, anti simétrica, transitiva)
Relaciones de equivalencia (cerraduras, clases de equivalencia, particiones)
Funciones (inyectiva, suprayectiva, biyectiva)
Basado en el decimoquinto capítulo del libro: Social Science Research: Principles, Methods, and Practices de Bhattacherjee (2012).
Recomendado para la introducción a las practicas avanzadas de la investigación científica en ciencias sociales.
Imagen de Chris Liverani en: https://unsplash.com/photos/dBI_My696Rk
Conceptos básicos, formulación de un problema de optimización, formas de la función objetivo, métodos, procedimiento general para solucionar un problema de optimizacion
Durante el período citado se sucedieron tres presidencias radicales a cargo de Hipólito Yrigoyen (1916-1922),
Marcelo T. de Alvear (1922-1928) y la segunda presidencia de Yrigoyen, a partir de 1928 la cual fue
interrumpida por el golpe de estado de 1930. Entre 1916 y 1922, el primer gobierno radical enfrentó el
desafío que significaba gobernar respetando las reglas del juego democrático e impulsando, al mismo
tiempo, las medidas que aseguraran la concreción de los intereses de los diferentes grupos sociales que
habían apoyado al radicalismo.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Presentación de la conferencia sobre la basílica de San Pedro en el Vaticano realizada en el Ateneo Cultural y Mercantil de Onda el jueves 2 de mayo de 2024.
Elites municipales y propiedades rurales: algunos ejemplos en territorio vascónJavier Andreu
Material de apoyo a la conferencia pórtico de la XIX Semana Romana de Cascante celebrada en Cascante (Navarra), el 24 de junio de 2024 en el marco del ciclo de conferencias "De re rustica. El campo y la agricultura en época romana: poblamiento, producción, consumo"
Ponencia en I SEMINARIO SOBRE LA APLICABILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSITARIA. 3 de junio de 2024. Facultad de Estudios Sociales y Trabajo, Universidad de Málaga.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
2. QAP
• Siglas en Inglés: “Quadratic Assignment
Procedure”
• En Español: “paradigma de asignación cuadrática”
otros lo traducen como: “problema de asignación
cuadrática” o “procedimiento de asignación
cuadrática”
¿qué quiere decir?
3. QAP
• Nos sirve para saber si hay correlación, similitud o
asociación entre dos matrices.
• Generalmente una matriz de adyacencia que
representa una “variable dependiente” o relacional
que nos interesa estudiar, contra matrices cuyos
elementos pueden ser otras relaciones o variables
diádicas derivadas a atributos de los actores.
• Usamos QAP ya que nos interesa probar la
significación estadística de la correlación.
¿para qué sirve?
4. QAP
• No paramétrica o de libre de distribución libre.
• No depende del supuesto de independencia entre
los datos.
• No asumimos, por supuesto, que los datos siguen
una distribución normal.
• QAP crea su propia distribución nula a partir de
aleatorizar las etiquetas de una de las matrices y
calcular de nuevo el coeficiente de correlación.
¿probar significancia estadística?
5. QAP
¿cómo se construye la distribución nula?
Amistad Consejo
Tenemos 5 actores sociales a los que medimos sus relaciones de amistad y
asesoramiento/consejo; deseamos saber la relación que existe entre estas
dos estructuras sociales. A simple vista podríamos decir que son casi
idénticas.
Tomado de: David Krackhardt (1987) QAP Partialling as a Test of Spuriousness. Social Networks 9, 171-186
6. QAP
¿cómo se construye la distribución nula?
Amistad Consejo
No podemos conocer esto sin saber ¿Qué nodo de la matriz de amistad
está relacionado con qué nodo de la matriz de consejo? en este caso el
coeficiente de correlación es de -0.8165, indicando que uno tiende a buscar
asesoría/consejo de aquellos que no son catalogados como amigos.
Tomado de: David Krackhardt (1987) QAP Partialling as a Test of Spuriousness. Social Networks 9, 171-186
7. QAP
¿cómo se construye la distribución nula?
Consejo (permutación1) Consejo (permutación 2)
Supongamos ahora que, mantenemos fija la red de amistad y “permutamos”
la red de “consejo”. A cada permutación, calculamos de nuevo el
coeficiente de correlación. Repetimos este proceso y creamos una
distribución de frecuencia con los coeficientes de correlación que
obtenemos.
Tomado de: David Krackhardt (1987) QAP Partialling as a Test of Spuriousness. Social Networks 9, 171-186
8. QAP
¿cómo se calcula el coeficiente de correlación?
El coeficiente de correlación se calcula “vectorizando” las matrices:
a b c
a 0 1 0
b 0 0 1
c 1 0 0
Fila Columna Red_1 Red_2
a b 1 -
a c 0 -
b a 0 -
b c 1 -
c a 1 -
c b 0 -
Correlación (Red_1, Red_2)
9. QAP
• Coeficiente de correlación de Pearson.
• Va desde -1 a 1. Dónde 0 indica no asociación o
correlación lineal entre las dos variables. Entre más
alejado de 0, la correlación es más fuerte. Se puede
tener una correlación estadísticamente significativa
pero muy “débil”.
• Otros coeficientes de correlación pueden ser usados;
depende del software disponible, por ejemplo Ucinet
calcula Jaccard, Goodman-Kruskal gamma…
¿cuál coeficiente de correlación?
12. QAP
¿cómo se interpreta?
• La proporción de veces que, un coeficiente de
correlación “r” igual o mayor al estimado “0.18”,
aparece en la distribución de frecuencia elaborada
a partir de aleatorizar 10,000 veces las etiquetas
una de las matrices, es:
• * proporción < 0.05
• ** proporción < 0.01
• *** proporción < 0.001
13. QAP
¿cómo deben de ser las matrices?
• Cuadradas n x m, n=m, mismo número de filas y
columnas.
• Todas del mismo tamaño.
• Modo 1: esto es el mismo tipo de actores en
columnas y filas.
14. QAP
¿qué son las variables explicativas?
• Utilizamos un coeficiente de correlación para estimar
el grado de asociación entre dos matrices.
• Generalmente nos interesa: la magnitud del
coeficiente y sí éste es estadísticamente significativo.
• Tenemos una matriz que almacena los datos de una
variable relacional que nos interesa entender y
explicar en términos de otras variables (explicativas).
15. QAP
algunos ejemplos de variables explicativas
• La comparación de atributos de los actores representados por
variables categóricas.
• Se crea una matrix simétrica dónde a los elementos se asigna un
valor de 1 si ambos actores comparten un atributo y 0 si son
diferentes.
• En el caso de variables continuas (o números enteros), como por
ejemplo la edad en años cumplidos de un actor, se utiliza el valor
de la diferencia absoluta.
• La distancia geográfica que separa a dos actores es otra variable
diádica comúnmente usada.
16. QAP
algunos ejemplos de variables explicativas
Matriz cuadrada (14 x 14) de la diferencia absoluta en años en la
obtención del título/certificado universitario. Es una matriz simétrica y la
diagonal principal no está definida.
17. QAP
ejemplo de variables dependiente
Matriz no simétrica de
dimensión 14 x 14, modo 1.
Entradas de color
negro indican un vínculo.
18. QAP
ejemplo de una hipótesis
• A menor valor de la diferencia absoluta en la fecha
de graduación de la universidad, es más probable
que: compartan un modelo mental o profesional
similar, por lo que es más probable que colaboren
entre ellos.
19. QAP
ejemplo de una hipótesis
Réplicas = 10,000
r= -0.005
p <= 0.4641
Asociación o correlación
casi igual a 0.
Estadísticamente no
significativa.