...de…nida es impropia, y el cálculo del área correspondiente debe efectuarse mediante un proceso de paso al límite, que describiremos en un par de ejemplos a continuación. 1. 1.1. Integrales impropias sobre intervalos no acotados Introducción Ejemplo 1 Obtener el área de la …gura de…nida por las desigualdades x 1; 0 y 1 x2 Se trata de obtener el área comprendida por la vertical x = 1; la horizontal y = 0 y la curva y = 1=x2 : Como no hay limitación por la derecha, la …gura no es acotada, es decir, se extiende hasta el in…nito. Lo cual no quiere decir que su área sea in…nita, como vamos a ver. Area parcial en [1,2] Impropias y Eulerianas. CUNEF 2010 1 ¿Cómo calculamos el área pedida? No podemos aplicar directamente la regla de Barrow porque el intervalo no tiene extremo superior (decir que es “in…nito” es sólo una forma descriptiva de hablar, pero no sirve de nada a efectos de operaciones numéricas). Una primera posibilidad es rehacer completamente la teoría de la integral admitiendo que las particiones tengan in…nitos intervalos. Esa teoría existe, pero queda fuera de nuestras posibilidades. La forma más sencilla de abordar el problema es dividirlo en dos partes: 1. Obtener el área correspondiente al intervalo [1; M ]; donde M > 1 es arbitrario. Estas áreas (llamadas área parciales, pero que no son otra cosa que la función de área F (M )) corresponden a integrales de…nidas usuales: Z M 1 dx Área parcial relativa a [1; M ] = x2 1 y su valor es Z M M 1 1 1 +1...
Words: 8848 - Pages: 36
...SOCIALIST MARKET ECONOMY Page 1 AB S TRACT Aft er t h e en d o f t h e C ul tu ral R evo l u t io n i n 1 97 0 ’s, Ch in a t ran s fo rms it s elf fro m a cen t rall y p l ann ed econ o my t o an eco no my wi t h “C hi n es e ch aract eri s ti cs ” o r wh at is k n o wn as t h e s o ci al is t mark et eco n o my i n t h e 1 9 80 ’s . As a res ul t, s mal l an d med i u m -s i zed en t erp ris es fl ou ri sh ed an d ent rep ren eu rs hi p fro m p ri vat e s ect o r co nt ri bu tes s ub st an ti all y t o t h e econ o my e ver s i n ce. Th is p ap er is to ex ami n e th e ch aract eri s ti cs and t h e d is ti n ct i ve at t rib ut es o f p ri vat e en t rep ren eu rs i n t h e P eo pl e’s R ep ub li c o f C hi n a i n th e s ett in g o f a t ran si ti o n al eco no my u n d er t h e co mmu n i s t -co nt rol l ed p ol it i cal en vi ro n me n t . KE Y WOR DS : en t rep ren eu r, C hi n a, man age men t , Co n fu ci an is m, ch aract eri s ti cs , at t rib ut es , gu anx i , fen g s hu i 1 . INTRO DUCTIO N C hi n a exp eri en ced t remen d o u s eco n o mi c gro wt h si n ce th e ti me wh en t h e co u n t ry ad o p t ed a mark et -o ri ent ed p ol i cy t o ward s t h e d evel o p men t o f a mo re “o p en ed ” an d “cap i t ali st ” econ o my i n t h e 1 9 80 ’s . B efo re t h e 1 98 0 ’s, p ri vat e s ect o r p arti ci p at i on i n t h e eco no my was l i mi t ed du ri n g t h e C ul t u ral R evo l u t io n i n t h e 1 9 70 ’s . In t h e l ast t wen t...
Words: 18676 - Pages: 75
...Probabilities of finishing project on a certain date; ... ■ Output: – – – – – PERT/CPM is supposed to answer questions such as: ■ How long does the project take? ■ What are the bottle-neck tasks of the project? ■ What is the time for a task ready to start? ■ What is the probability that the project is finished by some date? ■ How additional resources are allocated among the tasks? PERT Network: • • • • • It is a directed network. Each activity is represented by a node. An arc from task X to task Y if task Y follows task X. A ‘start’ node and a ‘finish’ node are added to show project start and project finish. Every node must have at least one outgoing arc except the ‘finish’ node. Example of Foundry Inc., p.523 Activity A B C D E F G H Immediate Predecessors A B C C D, E F, G PERT Network for Foundry Inc. Example Example of a Hospital Project: Activity A B C D E F G H I J K Immediate Predecessor(s) — — A B B A C D A E, G, H F, I, G PERT Network for Hospital Project Performance Time t of an Activity § t is calculated as follows: a + 4m + b t = 6 where a=optimistic time, b=pessimistic time, m=most likely time. § Note: t is also called the expected performance time of an activity. Variance of Activity...
Words: 1617 - Pages: 7
...(23) Example 9.14 End (3,17) B O (20,23) ( , ) (16,20) (4,5) (4 5) M (16,17) E (0,3) (0) Start A ( , ) (3,4) C ( , ) (4,7) D ( , ) (7,8) G ( , ) (8,9) H (9,12) ( , ) (12,14) I K (4,6) • CP = A‐C‐D‐G‐H‐I‐K‐L‐M‐O (9,11) F • Results: • Critical Path is in Red • Total duration is 23. N J L (14,16) • Early Start/Early Finish ‐‐‐‐ Go forward Example 9.15 •TS=6‐3=3 •FS=20‐17=3 (3,17) B •TS=6‐4=2 •FS=7‐5=2 (6,20) Start (0,3) A (0,3) (16,20) ( , ) (3,4) ( , ) (4,7) ( , ) (7,8) ( , ) (8,9) C (3,4) D (4,7) G (7,8) H •TS=5‐4=1 •FS=7‐6=1 (20,23) O (20,23) (16,20) (16,17) M N ( , ) (4,5) E (6,7) (0) End (23) (4,6) F (5,7) (8,9) •TS=10‐9=1 •FS=12‐11=1 (9,12) I (9,12) (9,11) (9 11) J (10,12) ( , ) (12,14) K (12,14) (19,20) (14,16) (14 16) L (14,16) •TS=LS‐ES=19‐16=3 •FS=ES(Suc)‐EF • FS=20‐17=3 • Late Start/ Late Finish ‐‐‐‐ Go Backward • Results: •Total Slack (TS) & Free Slack (FS) for CP =0 • For all other ‐‐ TS=FS • B: TS=FS=3, E: TS=FS=2, F: TS=FS=1 • J: TS=FS=1, N: TS=FS=3 •Formula y •TS=Late Start – Early Start •FS=Early Start(Successor) – Early Finish Example 9.19 • Early Start/Early Finish ‐‐‐‐ Go forward (0,1) (0 1) B (0) Start A (0,5) C • Results: • Critical Path is in Red • Total duration is 22. • (12,14) ...
Words: 3004 - Pages: 13
...1 ECUACION DE DEMANDA La ecuación de demanda es una ecuación que expresa la relación que existe entre q y p, donde q es la cantidad de artículos que los consumidores están dispuestos a comprar a un precio p. Es normal que si los precios bajan los consumidores estarán dispuestos a comprar más artículos, así la gráfica de la ecuación suele ser decreciente de izquierda a derecha. Esta gráfica también es conocida como curva de demanda. Ella se dibuja sólo para valores de p y q positivos. Los economistas suelen representar p en el eje de las y y q en el eje de las x. Las ecuaciones lineales suelen ser un modelo muy frecuente para representar ecuaciones de demanda. Recordemos que la gráfica es una línea recta, como se muestra en la figura. Pueden existir otros tipos de curvas de demandas distintas a rectas. Normalmente son decrecientes de izquierda a derecha debido a que en general el mercado sigue la pauta de a menor precio mayor demanda. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal. Ejemplo 1.- Una tienda de video vende 20 DVD a un precio de 25UM, pero si fija un precio de 30UM se venderán 15 DVD. Determine la ecuación de demanda suponiendo que existe una relación lineal entre q y p. Solución: Cuando se específica que la ecuación de demanda es lineal se tiene que esta ecuación es la de una recta. Consideraremos la cantidad q como la abscisa y la cantidad p como la ordenada. En el problema...
Words: 2200 - Pages: 9
...PROBLEMA N°1 De acuerdo a la información presente a simple vista, es cierto que la razón corriente actual es 4 y luego de otorgado el crédito pasaria a ser 2,5. De todas formas queremos hacer las siguientes observaciones, con respecto a la afirmación: “ …lo que indica que en el corto plazo la empresa obtendrá recursos más que suficientes para cumplir con el pago del préstamo. De hecho ese 2,5 significa que la empresa recibirá en el corto plazo 2,5 veces lo que son sus obligaciones en el mismo periodo” Como primer punto no es posible afirmar que la empresa recibirá 2,5 veces lo que son sus obligaciones ya que la información (balance) es una foto de un momento, que no nos permite hacer afirmaciones sobre el flujo de fondos. Luego, observando las cuentas hay algunos detalles a tener en cuenta: 1. Existen $ 60.000 en cuentas a cobrar, de los cuales $ 50.000 son adeudados por el dueño de la empresa, lo que en definitiva es un retiro de capital de la empresa (disminución de patrimonio) 2. En relación a las existencias ($ 50.000) no se puede asegurar que en el corto plazo (30 dias) vayan a ser vendidas. Recomendado Test Acido. 3. Con respecto al seguro pagado por adelantado ($ 40.000), si bien es un activo hasta que el servicio sea consumido por completo, no es un activo que fácilmente podria ser transformado en capital (caja) para poder pagar una deuda. Como conclusión, sin emitir ninguna recomendación o juicio acerca del otorgamiento o negación del crédito, simplemente...
Words: 1793 - Pages: 8
...Teoría de Conjuntos Antonia Huertas Sanchez María Manzano Arjona mara@usal.es Febrero 2002 ii Índice general 0.1. Prefacio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v I TEORÍA BÁSICA DE CONJUNTOS 1 3 3 4 4 6 6 7 7 9 9 10 10 13 13 13 14 14 15 15 16 16 17 18 19 19 1. Introducción 1.1. Pinceladas históricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Teoría intuitiva de conjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1. La selva de Cantor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2. Problemas en la teoría intuitiva de conjuntos: la paradoja de Russell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3. Solución de las paradojas . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3. El Universo matemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4. Teoría axiomática de conjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Álgebra de Conjuntos 2.1. El lenguaje de la Teoría de Conjuntos . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Igualdad, inclusión y conjunto vacío . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3. Operaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Relaciones y Funciones 3.1. Clases unitarias, pares y díadas . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Conjunto potencia (o conjunto de las partes de un conjunto) 3.3. Gran unión y gran intersección . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4. Producto cartesiano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5. Relaciones binarias . . . . . . . . . . . . . . . . ...
Words: 3632 - Pages: 15
...Notación científica 1-3 4–6 7–8 9 – 10 11 – 14 15 – 16 17 – 18 19 – 20 21 – 22 Unidad II Expresiones algebraicas Operaciones con polinomios Factorización de polinomios Factorización completa Expresiones algebraicas fraccionales 23 25 28 33 35 Unidad III Ecuaciones lineales y literales Desigualdades lineales Ecuaciones con valor absoluto Ecuaciones cuadráticas por factorización Ecuaciones fraccionales Traducción de frases y problemas verbales de números Problemas verbales adicionales Unidad IV Operaciones con radicales Propiedad de la raíz cuadrada y fórmula cuadrática Ecuaciones irracionales Unidad V Localización de puntos en el plano Gráficas de ecuaciones lineales – – – – – 24 27 32 34 38 39 – 40 41 – 42 43 – 44 45 – 46 47 – 48 49 – 51 52 - 55 56 – 60 61 – 62 63 – 64 65 – 67 68 - 77 1 Conjuntos 1. Exprese cada conjunto en forma de lista. a) A = {x x es un entero impar entre 6 y 14} b) B = {x x es un entero par mayor que 8 y menor o igual que 16} c) C = {x x es un entero positivo múltiplo de 3} d) D = {x x es un entero entre 2.4 y 4.2} e) E = {x x es un entero entre 8 y 9} f) F = {x x es un entero mayor o igual que –2} 2. Exprese cada conjunto en forma descriptiva (constructiva). a) A = {1,2,3,...,14,15} b) B = {4,8,12,...} c) C = {2,4,6,...,20} d) D = {...,−6,−5,−4,−3} 3. Llene los blancos con ∈ ó ∉. a) Si A = {10,12,14,...,30} 1) 26 _____ A 2) 15 ____ A 3) 8 ____ A 4) {12,14,16} ____...
Words: 11440 - Pages: 46
...llegan 10 empleados ¿Cuál es la probabilidad de seguridad entre: a) Ocho empleados con identificación b) Cuatro empleados con identificación c) Por lo menos 4 empleados con identificación d) A lo sumo 5 empleados con identificación? e) Entre 4y7 empleados inclusive con identificación. a) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P8=10!8!10-8!0,208(1-0,80)10-8 P8=(45)0,00000256(0,04) P8=0,000004600=4,26% a) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P8=10!8!10-8!0,208(1-0,80)10-8 P8=(45)0,00000256(0,04) P8=0,000004600=4,26% Datos: n=10 x=8 ; 4 π=0,20 1-π=0,80 c) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P4=10!4!10-4!0,204(1-0,80)10-4 P4=2100,0016(0,000064) P4= 0,000021504 c) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P4=10!4!10-4!0,204(1-0,80)10-4 P4=2100,0016(0,000064) P4= 0,000021504 b) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P4=10!4!10-4!0,204(1-0,80)10-4 P4=2100,0016(0,000064) P4= 0,000021504 b) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P4=10!4!10-4!0,204(1-0,80)10-4 P4=2100,0016(0,000064) P4= 0,000021504 e) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P7=10!7!10-7!0,207(1-0,80)10-7 P7=1200,0000128(0,008) P7= 0,000012288= 1,2% e) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P7=10!7!10-7!0,207(1-0,80)10-7 P7=1200,0000128(0,008) P7= 0,000012288= 1,2% d) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P5=10!5!10-5!0,205(1-0,80)10-5 P5=2520,00032(0,00032) P4= 0,16128=16,13% d) Px=n!x!n-x!πx(1-π)n-x P5=10!5!10-5!0,205(1-0,80)10-5 P5=2520,00032(0...
Words: 1474 - Pages: 6
...Bayes * Variables aleatorias * Distribución de la probabilidad * Distribución Binomial * Distribución Normal * Distribución Exponencial * Distribución de Poisson Resumen Conceptos de Probabilidades y Aplicaciones La vida es incierta y no estamos seguros de lo que el futuro nos traerá. Los riesgos y las probabilidades son parte de nuestra vida diaria. La Probabilidad es una declaración numérica acerca de la posibilidad de que un evento pueda ocurrir. Conceptos Fundamentales Existen dos reglas básicas con respecto a las matemáticas de las probabilidades: 1. La probabilidad, P, de cualquier evento o estado de la naturaleza, pueda ocurrir es mayor o igual a 0 y menor o igual a 1. Esto es: 0 <= P (evento) <= 1 2. La suma de las probabilidades simples de todos los resultados posibles de una actividad debe ser igual a 1, Tipos de Probabilidades Existen dos formas diferentes de determinar la probabilidad: el enfoque objetivo y el enfoque sujetivo. Probabilidad Objetiva n La probabilidad de un evento P es la frecuencia relativa de ocurrencia de ese evento comparado a un gran número de observaciones de prueba. Típicamente se basa en datos históricos. P...
Words: 1735 - Pages: 7
...Homework Assignment 4 (20 pts) - Due Wednesday 11/14/2012 8:00am Please complete the Next Day Air Case questions for Chapter 3 (handed out in class and posted to Blackboard) as per the instructions below: A, Complete Question 3 – noting that this is all for using dial-up modems. B. Complete Question 4. C. Complete Question 2 – as if you were were redesigning their network(s). D. Complete Question 5. Post to the Assignments area of Blackboard, and bring a hardcopy to class to turn in. Please turn in hardcopy at start of class in order to not lose any points for being late. Ex e r c is e s 1 . Pres id en t Coon e is b a ffled a b ou t h ow d igita l in form a tion from a com p u ter ca n b e s en t over a n etwork con n ection . Prep a re a b rief p os ition p a p er for m a n a gem en t exp la in in g th e wa y in form a tion is tra n s ferred from on e com p u ter to a n oth er over d igita l lin es . Keep it s im p le. Be s u re to d es crib e th e typ es of d evices u s ed in d a ta tra n s m is s ion . In clu d e com m en ts on th e role of d a ta com p res s ion in in crea s in g tra n s m is s ion ra tes . J u s tify th e ob s erva tion th a t a s a gen era l ru le, it is b es t to p u rch a s e th e fa s tes t d evices you r com m u n ica tion s lin es ca n s u p p ort. 2 . As you b egin th in k in g a b ou t th e red es ign of th e n etwork , you rea lize th a t th ere a re va riou s typ es of m ed ia to ch...
Words: 1066 - Pages: 5
...Universidad Católica del Norte Escuela de Ingeniería Coquimbo Javascript El futuro es hoy David Cortés Mery 1. Historia JavaScript tuvo su origen a mediados de los años 90 y nació bajo la necesidad de entregar mayor dinamismo a los documentos HTML de la época, los cuales eran estáticos y no permitían ningún tipo de interacción con el usuario. JavaScript originalmente fue llamado LiveScript y desarrollado por Brendan Eich para NetScape e iba a ser lanzado en la versión 2.0 del navegador web NetScape Navigatior de la misma compañia. En el año 1995 NetScape firmó una alianza con Sun Microsystems para el desarrollo del lenguaje de programación, por lo cual, antes del lanzamiento del lenguaje, NetScape decidió cambiar su nombre a JavaScript por asuntos de marketing, debido a que Java era la palabra de moda de la época. La primera versión de JavaScript fue un completo éxito y la versión 3.0 del navegador ya incorporaba la versión 1.1 del lenguaje, la cual agregaba muchas características y capacidades. En el año 1996, Microsoft lanzó su propia versión de JavaScript llamada JScript junto con el navegador Internet Explorer 3.0. Para evitar una guerra de tecnologías, NetScape decidió estandarizar su lenguaje. Así fue como en el año 1997 se envió la especificación JavaScript 1.1 al organismo ECMA (European Computer Manufacturers Association). ECMA creó el comité TC39 con el objetivo de estandarizar un lenguaje de Script multiplataforma e independiente de cualquier empresa. El...
Words: 2865 - Pages: 12
...Números reales y aritmética de ordenador –3– –4– El conjunto de los números reales El conjunto de los números reales El conjunto de los números reales 1 1.1 El conjunto de los números reales 5 1.2 Naturales, enteros, racionales e irracionales 8 1.3 Valor absoluto 9 1.4 El principio de inducción 10 1.5 Intervalos y conjuntos destacados 13 1.6 Ejercicios 14 Existen diferentes formas de formalizar el conjunto de los números reales aunque se pueden agrupar en dos variantes: constructivos y axiomáticos. Los primeros son demasiado laboriosos para un curso de Cálculo y, por este motivo, hemos preferido dejarlos de lado. En su lugar, hemos asumido que el conjunto de los números reales es conocido por el lector y elegimos la definición axiomática de este conjunto. 1.1 El conjunto de los números reales Vamos a definir el conjunto de los números reales, R, en términos de qué sabemos hacer con sus elementos, qué propiedades tienen. Estas propiedades que vamos a presentar aquí se llaman axiomas y, por supuesto, no son todas las propiedades de los números reales sino las mínimas, y es que a partir de ellas se obtienen el resto de propiedades. Es difícil que, si alguien nos pregunta, seamos capaces de dar una respuesta clara de qué es un número pero sí somos capaces de decir qué cosas podemos hacer con ellos. En el conjunto de los números reales tenemos definidas varias operaciones. La primera que todos aprendemos es la suma. Suma de números reales Las suma verifica...
Words: 7782 - Pages: 32
...06/03/2014 1 ESTE EL ES UN CURSO SIN SESGOS IDEOLÓGICOS : ES UN CURSO CIENTÍFICO OBJETIVO DE ESTE CURSO ES PRESENTAR UNA VISIÓN INTRODUCTORIA DE UNA ECONOMÍA DE MERCADO DESDE LA PERSPECTIVA TEORÍA NEOCLÁSICA, ADVIRTIENDO QUE PRESENTAR UNA TEORÍA NO QUIERE DECIR QUE SE APRUEBA. EL CONTRARIO, EL OBJETIVO BUSCADO, EN NUESTRO CASO, ES PERMITIR AL ESTUDIANTE EJERCER SU ESPÍRITU CRÍTICO, CON CONOCIMIENTO DE CAUSA. SIN NINGÚN SESGO IDEOLÓGICO. 2 POR 1 06/03/2014 EN I) ESTE CURSO NOS APROXIMAREMOS A UNA ECONOMÍA DE MERCADO, DE LA SIGUIENTE FORMA: EN PRIMER LUGAR, ENTENDIENDO EL COMPORTAMIENTO DE LOS HOGARES (CONSUMIDORES) Y LAS EMPRESAS (FIRMAS) EN UN AMBIENTE DE “COMPETENCIA PERFECTA” (O “LIBRE CONCURRENCIA” COMO TAMBIÉN SE LE CONOCE). II) EN SEGUNDO LUGAR, ESTUDIANDO LA NOCIÓN DE EQUILIBRIO PARCIAL DE MERCADO Y SU EFICIENCIA. III) FINALMENTE, ESTUDIANDO LAS “FALLAS DE MERCADO” (ES DECIR, CUANDO EL EQUILIBRIO PARCIAL YA NO ES EFICIENTE) DENTRO DE DIFERENTES ESTRUCTURAS DE MERCADO TALES COMO EL MONOPOLIO, EL OLIGOPOLIO Y LA COMPETENCIA MONOPOLÍSTICA. 3 LA TEORÍA NEOCLÁSICA DEL EQUILIBRIO PARCIAL AFIRMA QUE CUALQUIER SITUACIÓN ECONÓMICA DE UN MERCADO PARTICULAR, PUEDE ENTENDERSE MEDIANTE ESTA METODOLOGÍA QUE ACABAMOS DE DESCRIBIR BREVEMENTE 4 2 06/03/2014 EL CURSO DE MICROECONOMÍA I CONSISTE, PRECISAMENTE, EN TRATAR DE CONSTRUIR UN SISTEMA DE REFERENCIA (SISTEMA BAJO EQUILIBRIO PARCIAL) QUE NOS PERMITA ESTUDIAR LA...
Words: 7652 - Pages: 31
...Dto de Economía Aplicada Cuantitativa I Basilio Sanz Carnero PROCESO AUTORREGRESIVO –AR(p)– • El proceso autorregresivo más simple es, • AR(1): Zt k Vt Zt 1 sin perdida de generalidad Zt Vt Zt 1 • AR(p): Zt K Vt 1Z t 1 ... p Z t p podemos eliminar la constante sin pérdida de generalidad Z t Vt 1Z t 1 ... p Z t p • Un proceso autorregresivo puede expresarse en notación compacta, empleando el operador de retardos «B» tal que «BpZt = Zt-p», de manera que se puede escribir en notación compacta de la siguiente forma: • Vt Zt 1Zt 1 2 Zt 2 ... p Z t p Z t 1BZt 2 B 2 Zt ... p B p Zt 1 1 B 2 B 2 ... p B p Zt AR( B) Z t DUALIDAD ENTRE LOS PROCESO AR Y MA • Un proceso AR(1), y en general los procesos AR, se pueden transformar en procesos MA(∞), • Z t 1Z t 1 Vt , retardando en un periodo y sustituyendo (Z t 1 1Z t 2 Vt 1 ) tenemos, Z t 1 1Z t 2 Vt 1 Vt 12 Z t 2 1Vt 1 Vt y relizando el mismo proceso iterativamente, Z t 1 1Z t 2 Vt 1 Vt 12 Z t 2 1Vt 1 Vt 12 1 Z t 3 Vt 2 Vt 1 Vt Z t 3 V 3 1 2 1 t 2 1Vt 1 Vt ... 1iVt i MA i 0 • De manera que un proceso AR se puede convertir en un MA infinito y un proceso MA se puede convertir en un AR infinito lo que se define como la propiedad de dualidad entre los procesos MA y AR. MOMENTOS...
Words: 1327 - Pages: 6