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Biblioteca Pública Gabriel Garcia Marquez

Leer es Mi Cuento 2020
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Anexo 7. Memoria y metodología étnica de la Comisión de la Verdad

Por: Comisión para el Esclarecimiento de la Verdad la Convivencia y la No Repetición | Fecha: 2022

Este anexo hace parte del volumen étnico del Informe Final de la Comisión de la Verdad, denominado "Resistir no es aguantar. Violencias y daños contra los pueblos étnicos en Colombia". Durante su fase de alistamientos en el año 2018, la Comisión de la Verdad construyó la "Metodología étnica contra el racismo, la discriminación racial y otras formas conexas de intolerancia" y el "Protocolo de relacionamiento con los pueblos, las comunidades y las organizaciones étnicas en los territorios", cuyos referentes fueron los derechos étnicos reconocidos en la Constitución Política de 1991 y el Capítulo Étnico del Acuerdo Final de Paz, así como los decretos leyes sobre víctimas étnicas de 2011. Como resultado de este proceso de consulta con las instancias representativas de los pueblos étnicos, se llegó a varios acuerdos y la Comisión de la Verdad creó la Dirección de Pueblos Étnicos (DPE), que adoptó el enfoque y la metodología étnica, la cual "reconoce a los pueblos y las comunidades étnicas en su dignidad y como sujetos de derechos, cuyos aportes a la construcción de la nación colombiana y a la paz requieren ser conocidos por toda la sociedad". Esto significó para la Comisión incluir las narrativas propias y formas de transmisión del conocimiento de los pueblos étnicos, y visibilizar los diferentes análisis y perspectivas sobre el conflicto.
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Imagen de apoyo de  Una manera alternativa de simular variables aleatorias con distribución normal, uniforme y logística

Una manera alternativa de simular variables aleatorias con distribución normal, uniforme y logística

Por: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC | Fecha: 2022

En este articulo se presenta una forma alternativa de simular variables aleatorias utilizando la distribución Lambda Generalizada para generar variables aleatorias con distribución normal, uniforme y logística.INTRODUCCIÓNLos procesos de simulación tuvieron sus orígenes en la década de los cuarenta en el siglo XX cuando Turing inventó una máquina ideal que imitaba a la computadora actual y usando el método de Montecarlo se simularon las explosiones nucleares trabajando sobre modelos matemáticos, Según C. West Churchman [1]: ?X simula a Y si: Xe Y son sistemas formales, Y se considera como un sistema real, X se toma como una aproximación de Y , el modelo X con sus reglas de validez no está exento de error?, algunas herramientas para hacer simulación son: la Estadística matemática, la teoría de probabilidad, las ecuaciones diferenciales y la programación de computadores entre otras. En el presente trabajo se utilizan algunos modelos de probabilidad para generar valores de variables aleatorias continuas utilizando números aleatorios generados por computador o una calculadora de bolsillo, varios métodos se han propuesto para simular una variable aleatoria X con una distribución de probabilidad dada, tales como: el método de la transformada inversa, el del rechazo, el de la convolución, el de Box-Muller, y métodos mixtos entre otros.La simulación de variables aleatoria normales ha sido tratados por varios autores en distintos contextos: [2] Papoulis (1991) presenta procesos de simulación de una variable aleatoria normal mediante el método de Box- Muller, [3] Ross (1998) hace los desarrollos teóricos para simular una variable normal por el método del rechazo y por coordenadas polares, [4] Rios (2000) utiliza el método de las 12 uniformes para generar una variable con distribución normal, [5] Blanco (2004) presenta un algoritmo para generar valores de una variable aleatoria normal. Puesto que para utilizar el método de la transformada inversa se requiere determinar la inversa de la distribución de probabilidad de la variable X que se esté considerando y que obtener analíticamente dicha inversa en la mayoría de los casos resulta ser una tarea muy complicada, particularmente cuando se trata de la distribución normal, se propone en el presente trabajo usar la función inversa de la Distribución Lambda Generalizada para simular valores de variables aleatorias X con distribución normal y realizar además la simulación de variables aleatorias con distribución uniforme y distribución logística usando el método de la transformada inversa mediante la Distribución Lambda Generalizada, ya que ésta distribución para valores específicos de sus parámetros genera a la distribución normal, uniforme, logística y una gama muy amplia de distribuciones de probabilidad para variables continuas.

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Cuentos

Por: Tomás Carrasquilla | Fecha: 1996

Tomás Carrasquilla Naranjo nació en un pequeño pueblo minero de Antioquia, Santo Domingo, el 17 de enero de 1858, época de intensas agitaciones políticas en Colombia, al borde de una nueva guerra federalista, y el año en que se publicó esa pequeña obra maestra del costumbrismo, Manuela, de Eugenio Díaz. Carrasquilla era hijo de un ingeniero, habitualmente ausente del hogar por razones de trabajo, y de una devota ama de casa que al parecer impulsó en su hijo el gusto por la lectura. Poco se sabe de los primeros años de Carrasquilla. El norteamericano Kurt Levy, su más completo estudioso y biógrafo, supone que Carrasquilla fue un "diablo" y un niño buscaproblemas: metiche, altanero, sabelotodo. Pero sus hermanos, tías y abuelos lo adoraban por su carácter risueño, imaginativo y sus aires intelectuales. Su familia no era adinerada, pero tampoco sufría penurias. Poseía pequeñas propiedades y estaba vinculada al próspero, aunque riesgoso, negocio de extracción de oro. Hay que situarse en aquellos lejanos años de la sexta década del siglo XIX para comprender un poco mejor el contexto en que vivió el futuro escritor. Antioquia era uno de los más conflictivos estados federales, habitualmente enfrentada al centralista estado de Cundinamarca o al hostigante Cauca dirigido por Tomás Cipriano Mosquera. La ventaja de Antioquia consistía en su creciente poderío económico y su vigoroso proceso de modernización agrícola e industrial vivido durante el período federal (1856-1885). Tenía la tasa de natalidad más alta -las mujeres habitualmente parían entre cuatro y doce hijos-, pero también el analfabetismo más bajo, pues en esta época se fundaron muchos colegios católicos y laicos, normales y la Universidad de Antioquia. Los antioqueños representan, sin duda alguna, como región y tipología humana en Colombia un caso especial, extraordinario. Entre la tradición y la modernidad, el amor al terruño y el ánimo de colonización, el respeto a los más ancestrales ritos católicos y la tendencia a la anarquía, el culto feroz al dinero y el derroche desbordado, los "paisas" -como habitualmente llamamos a los antioqueños- forjaron una cultura dominante durante el siglo XIX que finalmente sería desplazada en 1886 por los centralistas Núñez y Caro, quienes prefirieron volver capital del país a la atrasada y fea Bogotá, antes que a la pujante Medellín.
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Una manera alternativa de simular variables aleatorias con distribución normal, uniforme y logística

Por: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC | Fecha: 2022

En este articulo se presenta una forma alternativa de simular variables aleatorias utilizando la distribución Lambda Generalizada para generar variables aleatorias con distribución normal, uniforme y logística.INTRODUCCIÓNLos procesos de simulación tuvieron sus orígenes en la década de los cuarenta en el siglo XX cuando Turing inventó una máquina ideal que imitaba a la computadora actual y usando el método de Montecarlo se simularon las explosiones nucleares trabajando sobre modelos matemáticos, Según C. West Churchman [1]: ?X simula a Y si: Xe Y son sistemas formales, Y se considera como un sistema real, X se toma como una aproximación de Y , el modelo X con sus reglas de validez no está exento de error?, algunas herramientas para hacer simulación son: la Estadística matemática, la teoría de probabilidad, las ecuaciones diferenciales y la programación de computadores entre otras. En el presente trabajo se utilizan algunos modelos de probabilidad para generar valores de variables aleatorias continuas utilizando números aleatorios generados por computador o una calculadora de bolsillo, varios métodos se han propuesto para simular una variable aleatoria X con una distribución de probabilidad dada, tales como: el método de la transformada inversa, el del rechazo, el de la convolución, el de Box-Muller, y métodos mixtos entre otros.La simulación de variables aleatoria normales ha sido tratados por varios autores en distintos contextos: [2] Papoulis (1991) presenta procesos de simulación de una variable aleatoria normal mediante el método de Box- Muller, [3] Ross (1998) hace los desarrollos teóricos para simular una variable normal por el método del rechazo y por coordenadas polares, [4] Rios (2000) utiliza el método de las 12 uniformes para generar una variable con distribución normal, [5] Blanco (2004) presenta un algoritmo para generar valores de una variable aleatoria normal. Puesto que para utilizar el método de la transformada inversa se requiere determinar la inversa de la distribución de probabilidad de la variable X que se esté considerando y que obtener analíticamente dicha inversa en la mayoría de los casos resulta ser una tarea muy complicada, particularmente cuando se trata de la distribución normal, se propone en el presente trabajo usar la función inversa de la Distribución Lambda Generalizada para simular valores de variables aleatorias X con distribución normal y realizar además la simulación de variables aleatorias con distribución uniforme y distribución logística usando el método de la transformada inversa mediante la Distribución Lambda Generalizada, ya que ésta distribución para valores específicos de sus parámetros genera a la distribución normal, uniforme, logística y una gama muy amplia de distribuciones de probabilidad para variables continuas.

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