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Trabalho de Grupo Cefet

Este gráfico presenta las comparaciones de la compansión de una señal telefónica de entrada cuando es comprimida usando la Ley-A y la Ley-Mu tal se describen en la Recomendación G.711 de la Unión Internacional de Telecomunicaciones. De la gráfica se deduce que la compansión con ambas leyes no presenta mayores diferencias.

Mohita Gakhar's CV

(Um bom exemplo de paper no estilo LNCS em português do Brasil) Esse trabalho analisa o efeito da aplicacão de diferentes valores nos parâmetros para resolução de problemas usando algoritmos genéticos. Um algoritmo simples é usado em um problema trivial permitindo um grande número de experimentos em pouco tempo e simplificando a análise.

A technical report template

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Este gráfico presenta las características de compresión de una señal telefónica de entrada cuando es comprimida de manera analógica o digital usando la Ley-Mu tal como es descrita en la Recomendación G.711 de la Unión Internacional de Telecomunicaciones. Esta Ley es descrita por la siguiente ecuación: f(x, \mu)=sign(x)*\frac{\ln(1+\mu\left |{x}\right |)}{\ln(1+\mu)} en la que sign(x) es la "función signo". La gráfica muestra los resultados para 3 valores de \mu distintos.

Este gráfico presenta las características de compresión de una señal telefónica de entrada cuando es comprimida usando la Ley-A tal como es descrita en la Recomendación G.711 de la Unión Internacional de Telecomunicaciones. Esta Ley es descrita por la siguiente ecuación: f(x)=sign(x)*\begin{cases} \displaystyle \frac{A\left |{x}\right |}{1+ln(A)} &\text{si} \, \displaystyle\left |{x}\right | < \frac{1}{A} \\ \\ \displaystyle \frac{1+ln(A\left |{x}\right |)}{1+ln(A)}&\text{si} \, \displaystyle \frac{1}{A} \leq\left |{x}\right |\leq 1 \end{cases}

Es posible diseñar modelos en donde la variable dependiente posea característica cualitativas, ese es el caso que analizaremos en el presente trabajo, enfocándonos únicamente en el modelo LOGIT que nos brinda ciertas ventajas en comparación a un modelo lineal de probabilidad, estimada por mínimos cuadrados ordinarios(MCO) para lo cual resaltaremos dichas diferencias. Los modelos de regresión con respuesta cualitativa son modelos de regresión en los cuales la variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa, mientras que las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas, o una mezcla de las dos; por ejemplo, si se está estudiando la relación entre ingresos y el pagar o no impuesto de renta, la respuesta o regresada solo puede tomar dos valores (si paga impuesto de renta o no paga dicho impuesto); otros ejemplos en que la regresada es cualitativa son si la familia posee o no vivienda propia, se aprueba o pierde un curso, padece determinada enfermedad o no la padece. La variable cualitativa en estos tipos de modelos no tiene que restringirse simplemente a respuestas de sí o no, la variable respuesta puede tomar más de dos valores, ser tricotómica o politómica, también se establecen modelos en lo que la variable dependiente es de carácter ordinal o de carácter nominal, en donde no hay preestablecido ningún tipo de orden. En este trabajo se analizara el modelo LOGIT en donde la variable dependiente es de carácter binario o dicotómico (sí o no). (Green 2001) Se trata pues de adoptar una formulación no lineal que obligue a que los valores estimados estén entre 0 y 1 ya que, la regresión con una variable binaria dependiente Y modeliza la probabilidad de que Y = 1. La regresión LOGIT utiliza una función de distribución logística, su función de distribución de probabilidad da lugar a probabilidades ente 0 y 1, y presenta un crecimiento no lineal (con mayores incrementos en la parte central).