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Economic Feasibility of Ethanol Production from Sweet Sorghum Juice in Texas AgEcon
Morris, Brittany D.; Richardson, James W.; Frosch, Brian J.; Outlaw, Joe L.; Rooney, William L..
The economic feasibility of producing ethanol from sweet sorghum juice is projected using Monte Carlo simulation models to estimate the price ethanol plants will likely have to pay for sweet sorghum and the uncertain returns for ethanol plants. Ethanol plants in high yielding regions will likely generate returns on assets of 11%-12% and in low yield areas the returns on assets will be less than 10%.
Tipo: Conference Paper or Presentation Palavras-chave: Sweet Sorghum; Ethanol; Monte Carlo Simulation; Agribusiness; Agricultural Finance; Crop Production/Industries; Farm Management; Risk and Uncertainty; D20 G10 D81 C15.
Ano: 2009 URL: http://purl.umn.edu/46852
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HEDONIC PRICE FUNCTIONS: GUIDANCE ON EMPIRICAL SPECIFICATION AgEcon
Kuminoff, Nicolai V.; Parmeter, Christopher F.; Pope, Jaren C..
The hedonic pricing model is widely accepted as a method for estimating the marginal willingness to pay for spatially delineated amenities. Empirical applications typically rely on one of three functional forms—linear, semi-log, and double-log—and rarely involve rigorous specification testing. This phenomenon is largely due to an influential simulation study by Cropper, Deck and McConnell (CDM) (1988) that found, among other things, that simpler linear specifications outperformed more flexible functional forms in the face of omitted variables. In the 20 years that have elapsed since their study, there have been major computational advances and significant changes in the way hedonic price functions can be estimated. The purpose of our paper is to update and...
Tipo: Conference Paper or Presentation Palavras-chave: Hedonic; Functional Form; Monte Carlo Simulation; Property Value Model; Demand and Price Analysis; Land Economics/Use; Research Methods/ Statistical Methods; Q15; Q51; Q53; C15; R52.
Ano: 2008 URL: http://purl.umn.edu/6555
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Mejora de la calidad de procesos industriales mediante simulación y optimización. Colegio de Postgraduados
Estrada Drouaillet, Benigno.
En la industria es común realizar experimentos para optimizar los procesos de producción; sin embargo, se requieren de considerables recursos económicos y tiempo para desarrollar las nuevas tecnologías. La propuesta en este trabajo es emplear las técnicas de simulación Monte Carlo y bootstrap, para disminuir costos y tiempo en la optimización de procesos. Para lograr este propósito se emplearon la optimización aleatoria, la optimización no lineal NLM (Non-Linear Minimization) y la optimización Taguchi. Estas optimizaciones se compararon con el diseño inicial a través de los índices de capacidad del proceso y la función de pérdida de Taguchi. Los índices de capacidad , e índices ISO fueron simulados con Monte Carlo y sus respectivos intervalos de...
Palavras-chave: Simulación Monte Carlo; Bootstrap; Indices de capacidad; Intervalos de confianza; Optimización aleatoria; Taguchi; Monte Carlo Simulation; Capability indices; Confidence intervals; Random optimization; Maestría; Estadística.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10521/113
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Mejora de la calidad de procesos industriales mediante simulación y optimización. Colegio de Postgraduados
Estrada Drouaillet, Benigno.
En la industria es común realizar experimentos para optimizar los procesos de producción; sin embargo, se requieren de considerables recursos económicos y tiempo para desarrollar las nuevas tecnologías. La propuesta en este trabajo es emplear las técnicas de simulación Monte Carlo y bootstrap, para disminuir costos y tiempo en la optimización de procesos. Para lograr este propósito se emplearon la optimización aleatoria, la optimización no lineal NLM (Non-Linear Minimization) y la optimización Taguchi. Estas optimizaciones se compararon con el diseño inicial a través de los índices de capacidad del proceso y la función de pérdida de Taguchi. Los índices de capacidad , e índices ISO fueron simulados con Monte Carlo y sus respectivos intervalos de...
Palavras-chave: Simulación Monte Carlo; Bootstrap; Indices de capacidad; Intervalos de confianza; Optimización aleatoria; Taguchi; Monte Carlo Simulation; Capability indices; Confidence intervals; Random optimization; Maestría; Estadística.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10521/113
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Moving from organ dose to microdosimetry: contribution of the Monte Carlo simulations BABT
Champion,Christophe.
When living cells are irradiated by charged particles, a wide variety of interactions occurs that leads to a deep modification of the biological material. To understand the fine structure of the microscopic distribution of the energy deposits, Monte Carlo event-by-event simulations are particularly suitable. However, the development of these track structure codes needs accurate interaction cross sections for all the electronic processes: ionization, excitation, Positronium formation (for incident positrons) and even elastic scattering. Under these conditions, we have recently developed a Monte Carlo code for electrons and positrons in water, this latter being commonly used to simulate the biological medium. All the processes are studied in detail via...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Electron; Positron; Monte Carlo Simulation; Microdosimetry.
Ano: 2005 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-89132005000700029
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Prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados tipo II, basada en la divergencia de Kullback-Leibler. Colegio de Postgraduados
Salinas Ruíz, Víctor.
Se propone una prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados Tipo II. Esta prueba se basa en la metodología de discriminación de Lim & Park (2007), que utilizan la Divergencia de Kullback & Leibler (1951) adaptada para datos censurados Tipo II. Los valores críticos se obtuvieron mediante simulación Monte Carlo para diferentes tamaños de muestra y porcentajes de censura. La potencia y tamaño de la prueba se comparó con la prueba del Coeficiente de Correlación basado en los estimadores de Kaplan & Meier (1958) y Nelson (1972) - Aalen (1978). Los resultados de la simulación, muestran que la prueba basada en la Divergencia de Kullback-Leibler es superior a las otras pruebas en términos de potencia. _______________...
Palavras-chave: Entropía; Simulación Monte Carlo; Coeficiente de Correlación; Potencia; Tamaño de la Prueba; Entropy; Monte Carlo Simulation; Correlation Coefficient; Power; Size of the test; Estadística; Maestría.
Ano: 2011 URL: http://hdl.handle.net/10521/649
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Prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados tipo II, basada en la divergencia de Kullback-Leibler. Colegio de Postgraduados
Salinas Ruíz, Víctor.
Se propone una prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados Tipo II. Esta prueba se basa en la metodología de discriminación de Lim & Park (2007), que utilizan la Divergencia de Kullback & Leibler (1951) adaptada para datos censurados Tipo II. Los valores críticos se obtuvieron mediante simulación Monte Carlo para diferentes tamaños de muestra y porcentajes de censura. La potencia y tamaño de la prueba se comparó con la prueba del Coeficiente de Correlación basado en los estimadores de Kaplan & Meier (1958) y Nelson (1972) - Aalen (1978). Los resultados de la simulación, muestran que la prueba basada en la Divergencia de Kullback-Leibler es superior a las otras pruebas en términos de potencia. _______________...
Palavras-chave: Entropía; Simulación Monte Carlo; Coeficiente de Correlación; Potencia; Tamaño de la Prueba; Entropy; Monte Carlo Simulation; Correlation Coefficient; Power; Size of the test; Estadística; Maestría.
Ano: 2011 URL: http://hdl.handle.net/10521/649
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Prueba de bondad de ajuste para la distribución pareto, basada en la información de Kullback-Leibler Colegio de Postgraduados
Luque Guerrero, Ana Celia.
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo Kullback-Leibler; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1085
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Prueba de bondad de ajuste para la distribución pareto, basada en la información de Kullback-Leibler Colegio de Postgraduados
Luque Guerrero, Ana Celia.
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo; Doctorado; Estadística; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation.
Ano: 2007 URL: http://hdl.handle.net/10521/1387
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