Pedro Valencia.  Covarianza Estimador de la varianza (Error experimental) Matriz de Dispersión (Depende del modelo y el diseño) Diseño Óptimo.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Análisis de Sistemas Lineales
Advertisements

Sistema Experto ESpertCOM.
DISEÑOS ANIDADOS CON EFECTOS ALEATORIOS: GENERALIZACIÓN
MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN METODOLOGÍAS DE INVESTIGACIÓN
1.5 CONSTANTE DE ARRHENIUS
PRINCIPIOS DE CINÉTICA ENZIMÁTICA
Cinética Enzimática.
Reacciones catalizadas por enzimas
Regresión mínimo cuadrada (I)
Técnicas para el análisis de datos en el enfoque cuantitativo
ENZIMAS CATALIZADORES BIOLÓGICOS QUE:
Error Estándar de la Media
KRIGING CON TENDENCIA.
¿Cómo modifican la cinética de las reacciones?
K-NN: K vecinos más cercanos
MANUAL DE LABORATORIO DE CÓMPUTO ECONOMETRÍA I HETEROSCEDASTICIDAD
KRIGING.
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
Ignacio González Martínez Carlos Eduardo Frontana Vázquez
Geoestadística El Término Geoestadística surge de la combinación del carácter aleatorio de una Variable con el carácter geológico que indudablemente poseen.
Aplicaciones del Modelo de Variograma
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Desarrollo de modelos empiricos a partir de datos
Capitulo 10: La metodología Box-Jenkins
Tema: 12. Obtención y análisis de datos cinéticos.
Reguladores Autoajustables (STR) Introducción ANTE EL CASO DE UN PROCESO NO LINEAL O CUYOS PARÁMETROS CAMBIEN CON EL TIEMPO, SE PLANTEA UNA ESTRUCTURA.
Maracaibo, 5 de Noviembre de 2007 Universidad del Zulia Facultad de Ingeniería Instituto de Cálculo Aplicado Universidad del Zulia Facultad de Ingeniería.
CINETICA QUIMICA De qué depende que una reacción sea instantánea o, por el contrario muy lenta?. Por qué los equilibrios químicos son considerados como.
DISEÑOS DE COMPOSICION CENTRAL
PROBLEMAS ECONOMETRICOS
Diseño Factorial Descompuesto
GRUPO DE INVESTIGACION EN CONTROL INDUSTRIAL
Lección Magistral Pedro M. Valero Mora Facultat de Psicologia Universitat de València Datos Faltantes Multivariantes.
3. Funciones discriminantes para la f.d.p normal.
1). Decir si cada una de Las siguientes afirmaciones es verdadera o falsa. a)Para un tamaño de población y una varianza muestral dados, cuando mayor sea.
Alimento para cerdos Objetivo del experiento:
1). Decir si cada una de Las siguientes afirmaciones es verdadera o falsa. Taller a) Para un tamaño de población y una varianza muestral dados, cuando.
Pregunta: Solución: Pregunta: Solución: Pregunta: Solución:
Reconocimiento de Formas en Data Mining Prof: Héctor Allende Capítulo 2 Aproximación Paramétrica.
II.CINETICA ENZIMATICA
Funciones Reales de Varias Variables
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María
Física Moderna – Unidad 3.
Titular: Agustín Salvia
ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE
Inferencia Estadística
Estadística Intermedia
Los estudiantes normalistas han estudiado hasta este momento las reacciones químicas, las han clasificado e identificado algunas de sus características.
Contrastes planeados y pruebas post hoc
Límites y Continuidad.
TEMA 8: CINÉTICA ENZIMÁTICA Las reacciones enzimáticas se ajustan a dos tipos de cinéticas, que son: Hipérbolas rectangulares: enzimas que siguen la cinética.
INTRODUCCION AL DISEÑO DEL SOFTWARE
Análisis y diseño de experimentos
Ejercicios de ecuaciones con radicales fraccionaria
Cinética química 3° medio.
Definición del Modelo de Regresión Simple Estimaciones por MCO Método de MCO Valores Esperados y Varianzas por MCO.
CLASE 111. Halla el conjunto solución de los siguientes sistemas de ecuaciones: – x + y = 2 2 x = 2 y – 4 –2 x + y = 1 x = – 1,5 + 0,5 y b) c) 7 x = 11.
PROYECTO DE NORMA OFICIAL MEXICANA PROY–NOM-026- SEMARNAT-2005 SOBRE EL APROVECHAMIENTO COMERCIAL DE RESINA DE PINO RESULTADOS DE LA PRÁCTICA REALIZADA.
La recta de regresión, se denomina «Recta de ajuste Optimo» (bajo el criterio de los mínimos cuadrados (no hay otra mejor que ella bajo este criterio).
TEMA : ANALISIS DE REGRESION
Control de Sistemas en Tiempo Discreto
La Distribución χ Square (“Chi Square”) Estimaci ὀ n de la Varianza σ 2 Intervalos de Confianza.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
CLASE 24. Calcula aplicando las propiedades de los radicales. 2 + 22 22 22 22 22 22 3 3 22 22 + + 22 22 + + b) a)   
Licenciatura en Psicopedagogía: Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica Tema 9 Fiabilidad de las puntuaciones.
TEMA 3 CONVECCION Universidad de Los Andes Facultad de Ingeniería
METODO DE MAXIMA PENDIENTE
INTERVALO DE CONFIANZA
Proyect. Cap1 Cap3 Cap4.
Transcripción de la presentación:

Pedro Valencia

 Covarianza Estimador de la varianza (Error experimental) Matriz de Dispersión (Depende del modelo y el diseño) Diseño Óptimo

 Elipse de Confianza A-optimal D-optimal E-optimal G-optimal

 Matriz de Información Matriz de Información Matriz del Modelo

 Función Objetivo Función Objetivo Parámetros Estimados Diseño Experimental D-Óptimo

 Metodología de Superficie de Respuesta (MSR) Función Polinómica

Matriz del Modelo  Metodología de Superficie de Respuesta (MSR)

Niveles = {-1,0,1} N = 27  Metodología de Superficie de Respuesta (MSR) Niveles = {-1, -0.5, 0, 0.5, 1} N = 125

x1x1 x2x2 x3x Matriz de diseño x1x1 x2x2 x3x Matriz del modelo (X) 1x1x1 x2x2 x3x3 x12x12 x22x22 x32x32 x1x2x1x2 x1x3x1x3 x2x3x2x N = 27 n = 15 p = 10  Metodología de Superficie de Respuesta (MSR)

Generar set candidatos Crear matriz diseño Evaluar det(X’X)G eff Modificar set candidato (xi)(xi)  Metodología de Superficie de Respuesta (MSR) Diseño Óptimo

 Modelos Conceptuales Ecuación de Michaelis-Menten

 Modelos de Cinética Enzimática

SbSb SsSs S catalizador Solución hshs D e,s capa laminar PPsPs PbPb hphp D e,p kE  Modelos de Reacción-Difusión

Penicilina G (S)AFA (P 1 )6-APA (P 2 )  Modelos de Reacción-Difusión

Penicilina G AFA 6-APA  Modelos de Reacción-Difusión

r R En r = 0 En r = R En r [0,R]  Modelos de Reacción-Difusión

En r = 0 En r [0,R] En r = R Discretización

 Modelos de Reacción-Difusión