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Estadistica

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Words 1971
Pages 8
Universidad Tecnológica de Panamá
Facultad de Ciencias y Tecnología
Licenciatura en Comunicación Ejecutiva Bilingüe
Estadística

Integrantes:
Casas Zulany 6-718-517
Domínguez Noemí 8-893-928
Martínez Luisa 8-884-2220
Rodríguez Julio 3-732-2157
Troetsch Sugheidi 8-889-1340
Valdés Alicia 8-794-2206
Ye Susana 8-893-1963

Grupo:
1EB231

Profesora:
Espinosa Gilda

Fecha de entrega:
Martes 30 de junio de 2015

Introducción

En este informe se encontrara una propuesta para desarrollar que es acerca de los salarios que pagan las empresas en los puestos según cargo y nivel de responsabilidad mostrándolos datos y utilizado la probabilidad.
Como primer punto veremos una breve reseña de la información sus ventajas y desventajas en la obtención de datos.
Encontraremos las características de la población o muestra definiendo las variables de estudio
Dentro de la descripción de datos se ver la posición, la dispersión, forma y según la regla de la Normal
Representaremos en graficas los resultados de los salario según su puesto y responsabilidades.

Índice

1. Introducción……………………………………………………………………1 2. Explicar la fuente de la información 3.1 Breve reseña de la fuente de información…………………………….2 3.2 Ventajas y desventajas de la forma de obtención de datos………..2 3. Los contenidos 4.3 Determinar si se trata de una población o muestra………………….2 4.4.1 Definir las características de la población o muestra…………3 4.4.2 Definir y clasificar la variable de estudio……………………..3-5 4. Descripción de los datos 5.4 Medidas de posición…………………………………………………….6 5.5 Medidas de dispersión………………………………………………….6 5.6 Medidas de forma……………………………………………………….7 5.7 Analizar según la regla de la Normal………………………………….7 5. Pronostico de una variable 6.8 Análisis de correlación lineal simple…………………………………..8 6.9 Coeficiente de correlación……………………………………………..8 6.10 Valor esperado………………………………………………………….9 6. Distribución de probabilidad 7.11 Calculo de probabilidad discreta……………………………………...10 7.12 Calculo de probabilidad continua…………………………………….11 7. Conclusiones………………………………………………………………12 8. Bibliografía………………………………………………………………….13 9. Anexo………………………………………………………………………14-15

2. Explicar la fuente de la información
2.1 Breve reseña de la fuente de información * Datos ya publicados (internet)
Principalmente se trata de datos, estadísticas e informes publicados por organismos públicos o privados. Todos los países poseen servicios oficiales de estadística, responsables por lo general de llevar y procesar los datos estadísticos sobre los temas centrales de la sociedad. Los organismos locales, provinciales y autonómicos también poseen información estadística.

2.2 Ventajas y desventajas de la forma de obtención de datos. (Datos ya publicados)
Entre las Ventajas:
- El ahorro en costos y tiempo, Aunque es raro que los “Datos ya publicados” satisfagan completamente las exigencias de datos de un proyecto de investigación, pueden: * Ayudar en la formulación del problema de decisión. * Sugerir métodos y tipos de datos para satisfacer las necesidades de información. * Servir como fuente de datos comparativos.
- La recolección de datos puede estar más allá de los medios de una organización típica.
Entre las Desventajas: * Existe la posibilidad de que sean datos no actualizados, es decir, que no estén vigentes. * Que la persona o fuente en que los obtuvo no sea conocida y por lo tanto no sean confiables. * Que los “Datos ya publicados” no se ajusten a las necesidades particulares de nuestra investigación de mercados. * A veces el investigador pueda no estar interesado en lo que ocurre más allá de un nivel superficial.
3. Los contenidos
Se trata de una población ya que tomamos todos los datos recolectados para realizar los análisis. NIVEL DE RESPONSABILIDAD | DESCRIPCION | 1 | Trabaja bajo dirección rutinaria. Utiliza una discreción moderada en la solución de problemas o solicitudes. Trabaja sin hacer muchas preguntas a los demás. | 2 | Realiza una amplia gama de actividades, a veces complejas y no rutinarias, en una variedad de entornos. Aplica un enfoque metódico a la definición y resolución de problemas. Trabaja bajo dirección general. | 3 | Trabaja bajo una amplia dirección. A menudo el trabajo empieza por iniciativa propia. Es totalmente responsable de cumplir los objetivos técnicos o de proyecto/supervisión acordados. Establece objetivos y desempeña un papel significativo en la delegación de responsabilidades. | 4 | Tiene una autoridad y responsabilidad definida en relación a una importante área de trabajo, en donde se incluye aspectos técnicos, financieros y de calidad. Establece objetivos organizacionales y delega responsabilidades. | 5 | Tiene autoridad y responsabilidad en relación a todos los aspectos de un área de trabajo importante. Conduce la formulación y aplicación de estrategias. Aplica el más alto nivel de gestión y de liderazgo. |

3.1.1 Definir las características de la población o muestra
Las características que de nuestra población son los salarios según los puestos, que cada estudiante egresado de la carrera en comunicación ejecutiva bilingüe puede aplicar en el campo laboral.
3.1.2 Definir y clasificar la variable de estudio
Variables de estudio
Puestos de trabajo: son las diferentes áreas en las que un comunicador ejecutivo puede aplicar al salir de la carrera. Lo clasificamos según SECTORES, para ampliar el contenido. * Sector bancario * Sector administrativo * Sector turismo * Sector de comunicaciones

SECTOR BANCARIO | PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | nivel de responsabilidad | MEDIA | 710 | Cobrador | 600 | 1 | MEDIANA | 700 | Operador de llamadas | 650 | 1 | MODA | 650 | asistente administrativo | 650 | 2 | VARIANZA | 8171.43 | Asesor de Hipotecas /Ventas | 700 | 3 | DESVIACION ESTANDAR | 90.4 | Asesor de Rehipotecas | 720 | 3 | | | Asistente de Pagos | 750 | 2 | | | Oficial de Servicio al Cliente | 900 | 1 | | |

SECTOR ADMINISTRATIVO | PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | nivel de responsabilidad | MEDIA | 675 | Recepcionista | 600 | 1 | MEDIANA | 675 | Secretaria Bilingüe | 650 | 1 | MODA | | asistente de recursos humanos | 700 | 2 | VARIANZA | 3125 | Asistente Administrativa | 750 | 2 | DESVIACION ESTANDAR | 55.9 |

SECTOR TURISMO | PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | nivel de responsabilidad | MEDIA | 705.56 | agente de reservas | 550 | 1 | MEDIANA | 700 | ayudante de recepcion | 600 | 1 | MODA | 700 | agente de trafico | 600 | 1 | VARIANZA | 11358.02 | Recepcionista | 700 | 1 | DESVIACION ESTANDAR | 106.57 | agente de viajes | 700 | 2 | | | asistente de vuelo | 700 | 1 | | | guia turistico | 800 | 3 | | | coordinador de planta | 800 | 3 | | | promotor turistico | 900 | 3 | | |

SECTOR DE LAS COMUNICACIONES | PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | nivel de responsabilidad | MEDIA | 1200 | Asistente de Relaciones Públicas | 800 | 3 | MEDIANA | 1000 | Community Manager | 1000 | 3 | MODA | 1000 | COMMUNICATION SPECIALIST | 1000 | 3 | VARIANZA | 176000 | Content Editor | 1200 | 3 | DESVIACION ESTANDAR | 419.52 | Coordinador de comunicación interna | 2000 | 3 | | |

4. Descripción de los datos

La media, mediana, moda, desviación estándar y varianza lo sacamos primero de todos los datos. PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | agente de reservas | 550 | agente de trafico | 600 | ayudante de recepcion | 600 | Cobrador | 600 | Recepcionista | 600 | asistente administrativo | 650 | Operador de llamadas | 650 | Secretaria Bilingüe | 650 | agente de viajes | 700 | Asesor de Hipotecas /Ventas | 700 | asistente de recursos humanos | 700 | asistente de vuelo | 700 | Recepcionista | 700 | Asesor de Rehipotecas | 720 | Asistente Administrativa | 750 | Asistente de Pagos | 750 | Asistente de Relaciones Públicas | 800 | coordinador de planta | 800 | guia turistico | 800 | Oficial de Servicio al Cliente | 900 | promotor turistico | 900 | COMMUNICATION SPECIALIST | 1000 | Community Manager | 1000 | Content Editor | 1200 | Coordinador de comunicación interna | 2000 | media | 800.8 | mediana | 700 | moda | 700 | varianza | 82055.36 | desviacion estandar | 286.45 | Luego asignamos categorías a estos datos, como podemos observar en la siguiente gráfica.

CLASES | FRECUENCIA ABSOLUTA | FRECUENCIA ACUMULADA | FRECUENCIA RELATIVA | FRECUENCIA PORCENTUAL | a | 0 | | | | A | 19 | 19 | 0.76 | 76% | B | 4 | 23 | 0.16 | 16% | C | 1 | 24 | 0.04 | 4% | D | 0 | 24 | | | E | 1 | 25 | 0.04 | 4% | f | 0 | | 0 | 100% |
Esta grafica demuestra que el sesgo es positivo, nuestros egresados están en mayor cantidad entre los salario de 550-840
Esta grafica demuestra que el sesgo es positivo, nuestros egresados están en mayor cantidad entre los salario de 550-840
Y así quedaron nuestras clases
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5. Pronostico de una Variable PUESTOS DE TRABAJ0 | SALARIO | COSTO DE LA CARRERA | X2 | Y2 | XY | agente de reservas | 550.00 | 334.90 | 302500 | 112158.01 | 184195 | agente de trafico | 600.00 | 334.90 | 360000 | 112158.01 | 200940 | ayudante de recepción | 600.00 | 334.90 | 360000 | 112158.01 | 200940 | Cobrador | 600.00 | 334.90 | 360000 | 112158.01 | 200940 | Recepcionista | 600.00 | 334.90 | 360000 | 112158.01 | 200940 | asistente administrativo | 650.00 | 334.90 | 422500 | 112158.01 | 217685 | Operador de llamadas | 650.00 | 334.90 | 422500 | 112158.01 | 217685 | Secretaria Bilingüe | 650.00 | 334.90 | 422500 | 112158.01 | 217685 | agente de viajes | 700.00 | 334.90 | 490000 | 112158.01 | 234430 | Asesor de Hipotecas /Ventas | 700.00 | 334.90 | 490000 | 112158.01 | 234430 | asistente de recursos humanos | 700.00 | 334.90 | 490000 | 112158.01 | 234430 | asistente de vuelo | 700.00 | 334.90 | 490000 | 112158.01 | 234430 | Recepcionista | 700.00 | 334.90 | 490000 | 112158.01 | 234430 | Asesor de Rehipotecas | 720.00 | 334.90 | 518400 | 112158.01 | 241128 | Asistente Administrativa | 750.00 | 334.90 | 562500 | 112158.01 | 251175 | Asistente de Pagos | 750.00 | 334.90 | 562500 | 112158.01 | 251175 | Asistente de Relaciones Públicas | 800.00 | 334.90 | 640000 | 112158.01 | 267920 | coordinador de planta | 800.00 | 334.90 | 640000 | 112158.01 | 267920 | guia turistico | 800.00 | 334.90 | 640000 | 112158.01 | 267920 | Oficial de Servicio al Cliente | 900.00 | 334.90 | 810000 | 112158.01 | 301410 | promotor turistico | 900.00 | 334.90 | 810000 | 112158.01 | 301410 | COMMUNICATION SPECIALIST | 1,000.00 | 334.90 | 1000000 | 112158.01 | 334900 | Community Manager | 1,000.00 | 334.90 | 1000000 | 112158.01 | 334900 | Content Editor | 1,200.00 | 334.90 | 1440000 | 112158.01 | 401880 | Coordinador de comunicación interna | 2,000.00 | 334.90 | 4000000 | 112158.01 | 669800 | total | 20,020.00 | 8372.50 | 18083400 | 2803950.3 | 6704698 |

media | 800.8 | mediana | 700 | moda | 700 | varianza | 82055.36 | desviación estándar | 286.45 |

6. Distribución de probabilidad Rangos de Salarios | Frecuencia | P | 550-650 | 8 | 32% | 651-750 | 8 | 32% | 751-850 | 3 | 12% | 851-950 | 2 | 8% | 951-1050 | 2 | 8% | 1051-1250 | 1 | 4% | > 1250 | 1 | 4% | n= | 25 | |

Con la pregunta escogida por el grupo y lo que es probabilidad clásica lo que hicimos fue, sacar la frecuencia de cual puestos serán los más ocupados o tendrán mayor cantidad de graduados de la carrera, para lograr sacar una cantidad, se hizo un rango con los salarios y el porcentaje con referencia la total y poder más o menos localizar o hacer un estimado de cuales podrán ser los puestos más frecuentados.

Conclusión Los conceptos antes mencionados han sido analizados e investigados de tal manera de hacer más fácil su comprensión y entendimientos ya que la estadística es la ciencia que trata de entender, organizar y tomar decisiones que estén de acuerdo con los análisis efectuados.
La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos.

Bibliografía ftp://sata.ruv.itesm.mx/portalesTE/Portales/Proyectos/2953_BienvenidaMercadotecnia/materiales/modulo2/MK293.pdf http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/portal/polilibros/p_terminados/InvAnalMerc/umd/UNIDAD4/cuatrouno.htm http://www.monografias.com/trabajos18/recoleccion-de-datos/recoleccion-de-datos.shtml http://www.tec.url.edu.gt/boletin/URL_03_BAS01.pdf ANEXOS Tablas de frecuencia por sector CLASES | FRECUENCIA ABSOLUTA | FRECUENCIA ACUMULADA | FRECUENCIA RELATIVA | FRECUENCIA PORCENTUAL | A | 4 | 4 | 0.57 | 57% | B | 2 | 6 | 0.29 | 29% | C | 1 | 7 | 0.14 | 14% | | | | 1 | 100% | A 600-700 | B 701-801 | C 802-902 |

CLASES | FRECUENCIA ABSOLUTA | FRECUENCIA ACUMULADA | FRECUENCIA RELATIVA | FRECUENCIA PORCENTUAL | A | 2 | 2 | 0.5 | 50% | B | 2 | 4 | 0.5 | 50% | | | | 1 | 100% | A 600-675 | B 676-751 | CLASES | FRECUENCIA ABSOLUTA | FRECUENCIA ACUMULADA | FRECUENCIA RELATIVA | FRECUENCIA PORCENTUAL | A | 3 | 3 | 0.33 | 33% | B | 3 | 6 | 0.33 | 33% | C | 2 | 8 | 0.22 | 22% | D | 1 | 9 | 0.11 | 11% | | | | 0.99 | 99% | A 550-638 | B 639- 727 | C 728-816 | D 817-905 | CLASES | FRECUENCIA ABSOLUTA | FRECUENCIA ACUMULADA | FRECUENCIA RELATIVA | FRECUENCIA PORCENTUAL | A | 4 | 4 | 0.8 | 80% | B | 0 | 4 | 0 | 0% | C | 1 | 5 | 0.2 | 20% | | | | 1 | 100% | A 800-1200 | B 1201-1601 | C 1602-2002 |

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...ASIGNATURA ESTADÍSTICA Curso 2015- 2016 (Fecha última actualización:20-Mayo-2015) MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Formación Básica Estadística 1º 2º 6 Básica PROFESOR(ES) DIRECCIÓN COMPLETA DE CONTACTO PARA TUTORÍAS (Dirección postal, teléfono, correo electrónico, etc.) Javier Álvarez Liébana Correo electrónico: javialvaliebana@ugr.es Beatriz Cobo Rodríguez Teléfono: 958 241571 Correo electrónico: beacr@ugr.es TEORÍA A: Nuria Rico Castro B: Nuria Rico Castro C: María Dolores Huete Morales D: Mari Cruz Melchor Ferrer E: María Dolores Huete Morales F: Mari Cruz Melchor Ferrer F: María Dolores Huete Morales PRÁCTICAS Javier Álvarez Liébana Beatriz Cobo Rodríguez María Dolores Huete Morales Mari Cruz Melchor Ferrer David Molina Muñoz Rocío Raya Miranda Nuria Rico Castro María Dolores Huete Morales Teléfono: 958 242989 Correo electrónico: mdhuete@ugr.es Mari Cruz Melchor Ferrer Teléfono: 958 240835 Correo electrónico: mmelchor@ugr.es David Molina Muñoz Correo electrónico: dmolinam@ugr.es Rocío Raya Miranda Teléfono: 958 243712 Correo electrónico: rraya@ugr.es Nuria Rico Castro Teléfono: 958 246306 Correo electrónico: nrico@ugr.es HORARIO DE TUTORÍAS Javier Álvarez Liébana Cuatrimestre 1º: Lunes de 17h a 18h. Miércoles de 11h a 12h. Departamento de Estadística e I.O. (Facultad de Ciencias) Cuatrimestre 2º: Lunes de 17h a 18h. Miércoles de 11h a 12h. Departamento de Estadística e I...

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Test Elliot

...TEST DE ELLIOT - ROTHENBERG Y STOCK El ERS señala la prueba optima es basado en la regresión cuasi-diferenciando definida en la ecuación dyta=dxtaδa+ ηt. Al definir los residuos de dyta=dxtaδa+ ηt como ηta=dyta- dxtaδ(a) y permitio SSRa=ηt2 (a) sea la función de los residuos suma de los cuadrados. El ERS (factible) señala el estadístico de la prueba óptima de la hipótesis nula α=1 que contra la alternativa α=a que, se define entonces como: Pt=(SSRa-aSSR1)f0 H0: La serie tiene una raíz unitaria H1: La serie no tiene una raíz unitaria. Donde es f0 un estimador del espectro residual al cero de frecuencia y donde es una función residual acumulativa. Los valores críticos para el ERS prueban la estadística, se computan interpolando los resultados de la simulación proporcionados por ERS para T=50,100,200…∞. El método busca minimizar la diferencia cuadrática entre los valores de la serie y los valores de la tendencia determinística, para distintos valores de (que dependen del parámetro c) y para =1. Una vez obtenidos los residuos de la estimación eficiente (es decir, aquella que minimiza la diferencia mencionada), se aplica un test de Dickey-Fuller sin constante o deriva y sin tendencia, por cuanto se trabaja con una serie transformada por precisamente la remoción de la tendencia determinística. EJEMPLO CON DATOS DEL PIB EN EVIEWS UNIT ROOT EN NIVELES CON 11 REZAGOS Null Hypothesis: PIB has a unit root | | Exogenous: Constant | | | Lag length: 4 (Spectral...

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Emerging Markets

...La población y el territorio como factores determinantes del éxito de las potencias económicas emergentes, BRIC Y CIVETS. Juntos los países que conforman los BRIC representan el 26% de la masa terrestre del planeta y es el hogar de 46 % de la población mundial, mientras que los CIVETS son el hogar del 9% de la población mundial y representan el 2% del planeta tierra, al fusionar estos 10 países nos encontramos con unas cifras asombrosas, representan el 55% de la población mundial y el 28% del territorio mundial, seguimos con las estadísticas económicas y nos encontramos con que estos 10 países representan casi el 20% del PIB mundial, dadas estas cifras podemos comprender la importancia y peso de estas naciones en el ámbito internacional. Al seguir analizando, esta vez en el plano cartesiano, comprendemos que su poder va mas allá de lo que anteriormente citamos, la ubicación de estos países es envidiable, se adentran en cada uno de los océanos en su basta extensión y se imponen ante el mundo no solo como potencias económicas si no también potencias marítimas a las que el mundo en algún momento recurrirá. Fuentes: http://brics6.itamaraty.gov.br/about-brics/economic-data Base de datos World Economic Outlook ("Perspectiva de la economía mundial"), Fondo Monetario Internacional (FMI), actualizada a su edición del 9 de octubre de 2012.  Fondo Monetario Internacional (FMI) (octubre de 2014). «Report for Selected Countries and Subjects» (ASPX). World Economic Outlook Database...

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Eficiencia de Algoritmos de Compresión de Archivos En Tablets Android

...Eficiencia de algoritmos de compresión de archivos en tablets android Isaac Torres, Leonardo Larrea, Carlos Gualán, Freddy Tandazo, Jorge García Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Escuela Superior Politécnica del Litoral Campus “Gustavo Galindo”, Km 30,5 vía Perimetral. Casilla 09-01-5863, Guayaquil, Ecuador ismatorr@espol.edu.ec, jalarrea@espol.edu.ec, camagual@espol.edu.ec, fatandaz@espol.edu.ec, joregarc@espol.edu.ec Resumen En el presente trabajo se buscó determinar el algoritmo de compresión de archivos más eficiente según su grupo, de acuerdo a dos factores, éstos son, tiempo de compresión y porcentaje de compresión, los grupos de algoritmos son: algoritmos estadísticos, algoritmos híbridos y algoritmos de diccionario. Para ello se hizo un muestreo estratificado de archivos con respecto a su tamaño y su redundancia de información. Para analizar la eficiencia de cada algoritmo se utilizó diferencias de medias y varianzas entre el tiempo de compresión y el porcentaje de compresión. Los resultados fueron que los archivos muy pequeños, en lugar de disminuir su tamaño, éstos aumentan. Para los archivos medianos, los algoritmos híbridos y de diccionario tienen un mejor tiempo de compresión y descompresión que los algoritmos estadísticos, mientras que para los archivos grandes, los algoritmos híbridos tienen una clara ventaja sobre los algoritmos estadísticos y de diccionario. Palabras Claves: ESPOL, factores, universidad. Abstract In...

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Pepita Disco

...Módulo 3 La sensibilidad del mercado Consulta la siguiente guía de respuestas a las preguntas hechas en el ejercicio y compara las respuestas dadas por ti a manera de auto-retroalimentación para tu aprendizaje. Este ejercicio es solo de retroalimentación, NO SE ENVÍA. Pregunta 1: Las estadísticas de la industria del perfume muestran que en los últimos cinco años el número de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, pero la cantidad de dinero gastada por los consumidores en perfumes no sufrió cambios. ¿De cuánto debe ser la elasticidad precio del perfume? Respuesta: La elasticidad precio del perfume es unitaria, dado que el gasto de los consumidores no se vio afectado por la reducción en el consumo de perfume. Pregunta 2: Las estadísticas de la industria del perfume muestran que en los últimos cinco años el número de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, pero la cantidad de dinero gastada por los consumidores en perfumes no sufrió cambios. ¿En qué porcentaje debió haber aumentado el precio? Respuesta: Cuando el gasto de los consumidores no se ve afectado ante cambios en la cantidad demandada, ello significa que la elasticidad precio del bien es unitaria. En ese sentido, si la cantidad de botellas de perfume vendidas disminuyó 30%, deberá ser el caso que el precio del perfume haya subido 30%. Pregunta 3: ¿Cómo se catalogan el gas natural y el diesel a partir del hecho de que la elasticidad cruzada del gas natural con respecto al precio del diesel sea de...

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Maritime Commerce

...UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 5. EFICIENCIA Y PRODUCTIVIDAD DEL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: UN ESTUDIO EMPÍRICO UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 5.1. Modelización de la producción del sistema portuario español: variables para la estimación empírica _________________________ 209 5.2. Análisis comparativo de la eficiencia técnica: un enfoque a corto plazo ____________________________________________________ 219 5.3. Análisis comparativo de la evolución de la productividad: una aproximación a través del índice de Malmquist _________________ 229 5.4. Conclusiones __________________________________________ 239 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO COMPETITIVO Y RESULTADOS. UNA APLICACIÓN DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS Mónica Martín Bofarull ISBN:978-84-693-4063-9/DL:T-1162-2010 UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI EL SISTEMA PORTUARIO ESPAÑOL: REGULACIÓN, ENTORNO...

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