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¿Qué tipo de palabra es estadistico?

abril 14, 2022

Qué es una narración

Origin es el software de análisis de datos y creación de gráficos preferido por más de medio millón de científicos e ingenieros de industrias comerciales, universidades y laboratorios gubernamentales de todo el mundo. Origin ofrece una interfaz fácil de usar para los principiantes, combinada con la capacidad de realizar personalizaciones avanzadas a medida que se familiariza con la aplicación.

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Literatura de definición narrativa

La sección principal de este artículo puede ser demasiado corta para resumir adecuadamente los puntos clave. Por favor, considere la posibilidad de ampliar el lead para proporcionar una visión general accesible de todos los aspectos importantes del artículo. (Octubre de 2017)

Los ejemplos y la perspectiva de este artículo pueden no incluir todos los puntos de vista significativos. Por favor, mejore el artículo o discuta el tema. (Octubre de 2017) (Aprende cómo y cuándo eliminar este mensaje de la plantilla)

El sesgo estadístico es una tendencia sistemática que provoca diferencias entre los resultados y los hechos. El sesgo existe en números del proceso de análisis de datos, incluyendo la fuente de los datos, el estimador elegido y las formas en que los datos fueron analizados. El sesgo puede tener un grave impacto en los resultados, por ejemplo, para investigar los hábitos de compra de las personas. Si el tamaño de la muestra no es lo suficientemente grande, los resultados pueden no ser representativos de los hábitos de compra de todas las personas. Es decir, puede haber discrepancias entre los resultados de la encuesta y los resultados reales. Por lo tanto, comprender la fuente del sesgo estadístico puede ayudar a evaluar si los resultados observados se acercan a los resultados reales.

Palabra de análisis

Chiteka, K., & Enweremadu, C. C. (2016). Predicción de la irradiación solar horizontal global en Zimbabue mediante redes neuronales artificiales. Journal of Cleaner Production, 135, 701-711. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.06.128

Diagne, M., David, M., Lauret, P., Boland, J., & Schmutz, N. (2013). Revisión de los métodos de predicción de la irradiación solar y una propuesta para las redes insulares de pequeña escala. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 27, 65-76. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.06.042

Gallegos, H. G., Aristegui, R., & Righini, R. (2009). Análisis de la radiación solar global en San Carlos, Salta. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 13, 1-6. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/98369

Hossain, M. S., Rahim, N. A., Aman, M. M., & Selvaraj, J. (2019). Aplicación del método ANOVA para estudiar la energía solar para la producción de hidrógeno. International Journal of Hydrogen Energy, 44(29), 14571-14579. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.04.028

Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) (2015). Aspectos teóricos del Atlas. Atlas de Radiación Solar, Ultravioleta y Ozono de Colombia – Iteractivo. http://atlas.ideam.gov.co/visorAtlasRadiacion.html

Sinónimo estadístico

El optimizador de consultas utiliza estadísticas para crear planes de consulta que mejoren el rendimiento de la misma. Para la mayoría de las consultas, el Optimizador de Consultas ya genera las estadísticas necesarias para un plan de consulta de alta calidad; en algunos casos, es necesario crear estadísticas adicionales o modificar el diseño de la consulta para obtener los mejores resultados. Este artículo discute los conceptos de las estadísticas y proporciona directrices para utilizar las estadísticas de optimización de consultas de manera efectiva.

Las estadísticas para la optimización de consultas son objetos binarios de gran tamaño (BLOB) que contienen información estadística sobre la distribución de valores en una o más columnas de una tabla o vista indexada. El optimizador de consultas utiliza estas estadísticas para estimar la cardinalidad, o el número de filas, en el resultado de la consulta. Estas estimaciones de cardinalidad permiten al optimizador de consultas crear un plan de consulta de alta calidad. Por ejemplo, dependiendo de sus predicados, el optimizador de consultas podría utilizar las estimaciones de cardinalidad para elegir el operador de búsqueda de índices en lugar del operador de exploración de índices, que consume más recursos, si esto mejora el rendimiento de la consulta.

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