Análisis de regresión
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Estadisttica y probabilidad Análisis de regresión lineal
sandelespPredicción de variables Análisis de regresión lineal Los costos, los ingresos, de un negocio dependen de muchos factores: los costos de los insumos, las paridades cambiarias de la moneda local con las monedas de los países con las que tienen relaciones comerciales, las tasas de interés que cobran los bancos,
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Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo
Mariana2607Nombre: Valeria Mendoza Cervantes Matrícula: 2699071 Nombre del curso: Pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: Ing. Gema Alejandra Rodríguez Ávila Módulo: 3. Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo Actividad: Integradora 3 Fecha: 2 de Febrero del 2014 Bibliografía: milenio, t. (02 de 02 de
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Análisis de regresión lineal múltiple: CASO de Starbucks
dacabreraAnálisis de regresión lineal múltiple: CASO de Starbucks https://www.youtube.com/watch?v=gASpGQj77rw Revise detenidamente la información proporcionada en el siguiente video y conteste las preguntas que se le formulan en el caso Starbucks. Instrucciones: Con los datos, a) Desarrolle un modelo de regresión múltiple para estudiar qué tan bien se puede pronosticar la
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Trabajo graficos Analisis de regresion (lineal y logaritmica)
José Guerrero TobíoTRABAJO GRAFICOS ANALISIS DE REGRESION (LINEAL Y LOGARITMICA) JUAN ALBERTO GUTIERREZ DAVID JOSE GUERRERO TOBIO INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO ITM 16 DE AGOSTO DE 2022 ELABORAR GRAFICOS DE ANALISIS DE REGRESION (LINEAL Y LOGARITMICA) Objetivo general: Elaborar un gráfico en Excel de acuerdo a los datos proporcionados en cada equipo de
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Conceptos básicos Y Aplicaciones De Análisis De Regresión.
cmoj22Ejercicios a resolver: 1. Realiza una breve explicación de los conceptos básicos utilizados en la regresión y sus respectivas fórmulas para calcularlos: o Coeficiente de correlación. o Línea de regresión. o Modelo estadístico de regresión. o Error estándar de estimación. 2. Utiliza la siguiente información para aplicar éstos conceptos. o
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¿Cuál Es El Propósito General Del Análisis De Regresión?
mikepacman63¿Cuál es el propósito general del análisis de regresión? En términos generales, el análisis de Regresión trata sobre el estudio de la dependencia de un fenómeno económico respecto de una o varias variables explicativas, con el objetivo de explorar o cuantificar la media o valor promedio poblacional de la primera
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Tutorial para el análisis de regresión lineal con Minitab 16
Norman SáenzTutorial para el análisis de regresión lineal con Minitab 16 Elaborado por: David Quezada Espinosa Utilizando la herramienta estadística de Minitab podemos obtener el análisis de regresión lineal del estudio. Para acceder a tal análisis es necesario capturar los datos del problema destacando que X=Permisos así como Y=Embarque. Para realizar
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Pruebas de hipótesis con análisis de regresión lineal simple
Cris2414Titulo Pruebas de hipótesis con análisis de regresión lineal simple Introducción Encontraran cuando es mejor utilizar suavización exponencial simple, suavización exponencial lineal y método de Winters Mencionare cuales son los métodos de pronósticos basados en promedios. Definiré cuando es útil el análisis de regresión lineal simple Describiré y explicare los
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Investigación Análisis De Correlación Y Regresión Múltiple.
voliver00En la correlación y regresión lineal múltiple, se emplean variables dependientes adicionales que ayudan a explicar o predecir mejor a la variable dependiente. Sin embargo, las variables independientes adicionales permiten hacer algunas consideraciones nuevas. El análisis de regresión múltiple sirve como técnica descriptiva o como técnica de inferencia. En el
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APLICACIÓN DEL ANALISIS DE REGRESION EN LAS CIENCIAS DE LA SALUD
yeyo65APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN EN LAS CIENCIAS DE LA SALUD Con frecuencia el investigador dispone de una variable Y cuyos valores intenta relacionar con los de una o más variables X, en otras palabras el investigador determinará que variables X influyen en Y, en qué sentido y con qué
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Análisis de los supuestos clásicos de los modelos de regresión
Harvin Pareja RamirezTarea 3 – Análisis de los supuestos clásicos de los modelos de regresión. Harvin Pareja Ramírez c.c 1094165693 curso: 105010_8 Tutor: Juan David Pulido Septiembre del 2022 Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD Escuela de Ciencia administrativas, contables, económicas y de negocios ECACEN Curso de ECONOMETRIA 2. Responder: a)
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El análisis de regresión se usa con el propósito de predicción
Humberto DominguezIntroducción. El análisis de regresión se usa con el propósito de predicción. La meta del análisis de regresión es desarrollar un modelo estadístico que se pueda usar para predecir los valores de una variable dependiente o de respuesta basados en los valores de al menos una variable independiente o explicativa.
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Análisis de Regresión y Correlación Lineal Trabajo Colaborativo
alejokunAnálisis de Regresión y Correlación Lineal Trabajo Colaborativo Estadística Descriptiva Victor Alfonso Galvez Guevara Código: 1113650569 Luis Alejandro Gómez Cuellar Código: 1110449696 Código: Grupo: 100105_257 Presentado a: Oscar Andrés Salamanca Universidad Nacional Abierta y a Distancia Santiago de Cali Noviembre 2017 INTRODUCCION Este trabajo se fundamenta en el reconocimiento y
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Análisis de datos: Proyecto semestral Regresión lineal múltiple
juan6756Descripción: logo unab-DEFINITIVO UNIVERSIDAD ANDRÉS BELLO FACULTAD DE INGENIERÍA Análisis de datos: Proyecto semestral Regresión lineal múltiple Stephanie Avila Juan Leyton SANTIAGO – CHILE Noviembre - 2016 Resumen ejecutivo El objetivo de este proyecto es obtener un modelo de regresión lineal que refleje y prediga de manera fidedigna una realidad
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Asignación #1 Análisis de regresión simple y regresión múltiple
Mariane Sales-LunaMariane J. Luna Rivera BADM 4300 Asignación #1 Análisis de regresión simple y regresión múltiple Análisis de Regresión Simple Una empresa está interesada en conocer cuáles serán las posibles ventas en unidades para el año 2009. Para hacer este pronóstico la empresa utiliza información de años anteriores la cual figura
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Actividad - Análisis de Regresión Múltiple y Análisis de Varianza
clsp041185Profesional Práctica de ejercicios Nombre: Matrícula: Nombre del curso: Análisis multivariante Nombre del profesor: Módulo 3: Análisis de Regresión Múltiple y Análisis de Varianza Actividad: Integradora 3 Fecha: 23 de septiembre de 2015 Bibliografía: Malhotra, N. (2008). Investigación de Mercados: Un enfoque aplicado. (5ª ed.) México: Pearson Education. Ejercicios a
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Análisis de regresión lineal para validar simulación hidrodinámica
aaa ofrainANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL PARA VALIDAR SIMULACIÓN HIDRODINAMICA Aíxa Sierra Jaraba1 1 Universidad del Magdalena. Facultad de ingeniería. Maestría en ingeniería. aixasierragj@unimagdalena.edu.co RESUMEN Todo modelo de simulación debe ser calibrado y validado, de lo contrario las conclusiones pueden ser especulativas y erróneas. Los métodos para evaluar modelos de simulación habitualmente
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REGRESIÓN LOGÍSTICA MULTINOMIAL | EJEMPLOS DE ANÁLISIS DE DATOS STATA
Jorge JimenezREGRESIÓN LOGÍSTICA MULTINOMIAL | EJEMPLOS DE ANÁLISIS DE DATOS STATA La regresión logística multinomial se usa para modelar variables de resultado nominales, en las que las probabilidades de registro de los resultados se modelan como una combinación lineal de las variables de predicción. Ejemplos de regresión logística multinomial: Ejemplo 1.
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ESTUDIO DE CASOS SOBRE ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION LINEAL SIMPLE
AlmaduraESTUDIO DE CASOS “COSTO DE LA VIDA vs SALARIO” Descripción: Los Salarios de contadores y auditores en Rochester, New York, se corresponden con muchos ciudadanos de EU Los representantes de las Áreas Metropolitanas están preocupados por la relación entre el Costo de la vida y los salarios. Su Director les
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ANÁLISIS Y MANEJO DE RESULTADOS POR MEDIO DE GRÁFICAS REGRESIÓN LINEAL
juanse1007ANÁLISIS Y MANEJO DE RESULTADOS POR MEDIO DE GRÁFICAS REGRESIÓN LINEAL *Preguntas complementarias 1. a) La variable dependiente es el tiempo (t) ya que el diámetro (d) si varía , bien sea positiva o negativamente ,el tiempo (t) disminuirá o aumentará . b)La variable independiente es el diámetro (d) puesto
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Procedimiento matemático para el análisis de regresión lineal múltiple
Luis Eduardo Becerra NietoProcedimiento matemático para el análisis de regresión lineal múltiple. En regresión múltiple se puede analizar más de una variable independiente. Y1 variable dependiente X1, x2, x3, xn variables independientes Y = a + bx ecuación de la regresión lineal simple Entonces la ecuación de la regresión lineal múltiple : y
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El concepto acerca de los dos tipos de análisis: regresión y correlación
Universidad Nacional Experimental De los Llanos Occidentales “Ezequiel Zamora” UNELLEX Núcleo Guasdualito Febrero, 2014 ÍNDICE Pág. Introducción Análisis de Regresión ------------------------------------------------------------ 4 Análisis de Correlación----------------------------------------------------------- 4 Uso de los Diagramas de Dispersión en estos Análisis ----------------- 5 Análisis de Regresión Lineal Simple ------------------------------------------ 6 - Modelo ---------------------------------------------------------------------- 7 - Parámetros
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Trabajo Análisis de regresión lineal / múltiple en producción agrícola
BENJAMIN AXEL LIMA DIAZTrabajo Anális de Regresión Lineal/Múltiple en Producción Agrícola Millaray Agüero Diego Uribe Sofia Farias 2023-07-10 Índice 1. Introducción 1 2. Desarrollo 2 1. Identificación del Problema a Abordar (Subtema 0) 2 2. Subtema 1 2 3. Subtema 2 4 4. Subtema 3 5 5. Subtema 4 6 6. Subtema 5
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Técnicas de ajuste de curvas y regresión lineal para el análisis de datos
Carlos AtencioUNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL ESCUELA ACADÉMICA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Métodos Numéricos Semestre Académico 2023-1 Informe de Extensión Universitaria TÉCNICAS DE AJUSTE DE CURVAS Y REGRESIÓN LINEAL PARA EL ANÁLISIS DE DATOS Informe realizado por: - Atencio Inga
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Análisis de regresión para determinar el nivel de la demanda de los bolones
patodook92________________ Resultado de imagen para ucuenca Contenido INTRODUCCIÓN 2 OBJETIVO GENERAL 3 OBJETIVOS ESPECIFICOS 3 APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN 4 Presentación del Problema 4 Datos 4 Variables 5 Análisis de Regresión 5 Ecuación de Regresión 5 Interpretación de los coeficientes de la ecuación de demanda 6 ESTADISTICO T 6
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Aplicación De Análisis De Regresión Lineal Y Correlación En Mercadotecnia
JONAS.GUERRERO21Aplicación de análisis de regresión lineal y correlación en mercadotecnia El investigador hace hipótesis sobre otras variables, llamadas variables independientes, cuyas variaciones sobre el tiempo o el espacio podrían contribuir a variaciones de la variable dependiente. El análisis regresivo es la técnica de calcular una ecuación que muestre la contribución
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Aplicación de análisis de regresión lineal y correlación en mercadotecnia
ivan_gtz126.1. Aplicación de análisis de regresión lineal y correlación en mercadotecnia El investigador hace hipótesis sobre otras variables, llamadas variables independientes, cuyas variaciones sobre el tiempo o el espacio podrían contribuir a variaciones de la variable dependiente. El análisis regresivo es la técnica de calcular una ecuación que muestre la
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Análisis de Regresión “Modelo de Regresión con Variables Cualitativas”
Vanesh24UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO Facultad de Economía Licenciatura: Actuaría Análisis de Regresión “Modelo de Regresión con Variables Cualitativas” Alumnos: * Flores Medina Paola Yisel * Fonseca Guzmán Samuel * Pineda Herrera Nadia * Soto Vera Hilda Stephanie * Tiburcio Alvarez Vanesa * Valdés Avalos Gustavo ________________ Muestra La
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ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES DE NUESTRA REGRESIÓN LA DEMANDA DE LA PAPA
xgustavob123ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES DE NUESTRA REGRESIÓN LA DEMANDA DE LA PAPA * Principal Component Analysis (PCA) es un método estadístico que permite simplificar la complejidad de espacios muestrales con muchas dimensiones a la vez que conserva su información. * El análisis de componentes principales (ACP) modela la estructura de
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TALLER DE MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
Ripper ShinodaCUN Estadística-Sair Soto 1-INSTRUCCIÓN: Determinar las medidas de dispersión para los datos presentados en cada tabla. Numero de reportes disciplinarios durante un semestre No 1 3 2 2 4 3 3 5 3 4 6 0 5 7 3 6 8 2 7 9 2 8 10 0 9 11
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SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL EN EL ANÁLISIS ECONOMÉTRICO.
Eduardo EspinosaDescripción: C:\Documents and Settings\usuario\Mis documentos\LOGO DE UTM copia.jpg UNIVERSIDAD TÉCNICA DE MACHALA C:\Documents and Settings\usuario\Mis documentos\LOGO DE UTM copia.jpg UNIDAD ACADÉMICA DE CIENCIAS EMPRESARIALES ECONOMÍA MENCIÓN EN GESTIÓN EMPRESARIAL TRABAJO DE ECONOMETRÍA ll #1 NOMBRE: Espinosa Lascano Erick Eduardo CURSO: 5to “A” economía FECHA: 17/10/2016 DOCENTE: Econ. John Campuzano Vásquez
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Analisis Econométrico -Tarea Econometría I - Encuesta y Análisis de Regresión
Tony R MJ“Año del diálogo y la Reconciliación Nacional” UNIVERSIDAD NACIONAL DE UCAYALI ANÁLISIS ECONOMÉTRICO SLOGAN DE UNU_Pic1 ALUMNO: Macedo Jipa, Tony Richard. CARATULA DOCENTE: Dr. Edinson Alirio Rengifo Romero. ASIGNATURA: Econometría I CICLO: V PUCALLPA-PERÚ ÍNDICE ANÁLISIS ECONOMÉTRICO…………………………………………………………………………….…………….. 3 __Encuesta…………………………………………………………………………………………………………………… 3 Iniciando el análisis econométrico……………………………………………………………………………….. 4 __Encuesta con valores………………………………………………………………………………………………. 4 Tabulación
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Intervalos De Confianza, Pruebas De Hipótesis, Regresión Y Análisis De Varianza
ALEXISTHHUNIVERSIDAD DE ORIENTE NÚCLEO BOLÍVAR ESCUELA CIENCIAS DE LA TIERRA CATEDRA: Estadística SECCION: 01 Intervalos de confianza, Pruebas de hipótesis, Regresión y Análisis de varianza Presentado a: Elaborado por: Prof. Luis Araya Garrido Jesús. C.I.24.891.887 Maita Alexis. C.I. 22.800.592 CIUDAD BOLÍVAR, Marzo DEL 2013 Introducción. Cuando se utiliza la inferencia
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El análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión
patataaaaaaEl análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión, donde su uso tiene superposición sustancial en el campo de aprendizaje automático. El análisis de regresión se utiliza también para comprender que cuales de las variables independientes están relacionadas con la variable dependiente, y explorar las formas de
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ANALISIS DE SOBREVIDA CON REGRESION DE COX EXPLORANDO LOS DATOS: ANALISIS UNIVARIADO
OrhelANALISIS DE SOBREVIDA CON REGRESION DE COX EXPLORANDO LOS DATOS: ANALISIS UNIVARIADO En cualquier análisis de los datos es siempre una gran idea para hacer un análisis univariado antes de pasar a modelos más complicados. En el análisis de supervivencia es muy recomendable mirar las curvas de Kaplan-Meier para todos
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Análisis comparativo de modelos de regresión para el rendimiento de acciones de Texaco
jorgepuetateEJERCICIO Con la base de datos mensuales de enero de 1978 a diciembre de 1987 se obtuvieron los siguientes resultados de regresión: Y ̂_t=0.00681+0.75815X_t ee=(0.02596) (0.27009) t=(0.26229) (2.80700) Valor p= (0.7984) (0.0186) 〖 r〗^2=0.4406 Y ̂_t=0.76 214 X_t ee=(0.265799) t=(2.95408) Valor p= (0.0131) 〖 r〗^2=0.43684 Donde Y= tasa mensual de
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El uso de un simple análisis de regresión para la solución de los desafíos económicos
adesgape1. RCB manufactura aparatos de televisión en blanco y negro para los mercados del extranjero. Las exportaciones anuales durante los últimos seis años aparecen abajo en miles de unidades. Dada esta declinación a largo plazo de las exportaciones, pronostique el número esperado de unidades a exportar para el año entrante.
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Pronósticos para la toma de decisiones. Métodos de suavización y análisis de regresión
Angelnavarrete25Profesional Reporte Nombre: Angel Luís Navarrete Campos Matrícula: 2693237 Nombre del curso: Pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: CLAUDIA JUDITH CAVAZOS TREJO Módulo: 2. Métodos de suavización y análisis de regresión Actividad: 7. Análisis de regresión lineal simple. Fecha: marzo de 2016 Bibliografía: * Villareal, V. (s,f)
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Analisis de regresion. Todos los valores de los datos provienen de la misma población normal
polaco2016Prueba de valores atípicos: Ingreso ($). Nº vehiculos. Viajes por hogar Método Hipótesis nula Todos los valores de los datos provienen de la misma población normal Hipótesis alterna El valor más pequeño o más grande de los datos es un valor atípico Nivel de significancia α = 0,05 Prueba de
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ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL ENTRE VARIABLES METEREOLÓGICAS Y TRAZADO DE GRÁFICOS E ISOLÍNEAS
Kevin NarváezMeteorología General UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA http://tumi.lamolina.edu.pe/cendoc/pesqueria/escudo.gif FACULTAD DE CIENCIAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA * Profesor: Bautista Sotelo, Jorge * Horario: Lunes de 11 a.m. a 1 p.m. * Tema: Análisis de Regresión Lineal entre variables meteorológicas y trazado de gráficos e isóclinas * GRUPO: B * Alumnos: 2015-II INDICE
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Análisis Sobre Las Ventas En El Mes Mediante Series Temporales Con El Modelo De Regresión Lineal
johnefeResumen: Mediante esta investigación se busca analizar y comprender los resultados de las ventas generadas por la compañía Colchones Ensoñador durante el periodo de Abril con respecto a los meses anteriores y así poder determinar las series temporales con modelo de regresión lineal de mes a mes. Como está representado
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LOS GRANDES EJEMPLOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN DE LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN EN EL ANÁLISIS DE PRONÓSTICOS
JOSUE REYNALDO RIVERA RIVERAEJEMPLOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN DE LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN EN EL ANÁLISIS DE PRONÓSTICOS 1. Aplicación de la regresión en el análisis de pronósticos Ejemplo Nº1:Haciendo uso de la información histórica de venta de SmartTV en los últimos 12 trimestres (3 años) cuyos datos se observan en el cuadro siguiente:
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Análisis de Regresión Lineal Múltiple “Puntaje Promedio de Prueba SIMCE por Establecimiento Educacional”
Jorge Meza RojasUNIVERSIDAD ANDRES BELLO FACULTAD DE INGENIERÍA Análisis de Datos Imagen relacionada Análisis de Regresión Lineal Múltiple “Puntaje Promedio de Prueba SIMCE por Establecimiento Educacional” Alumnos: Jorge Meza R. Esteban Ciruelos P. Javiera Aranda M. Profesor: Sr. John Ríos Griego Santiago de Chile, 07 de enero de 2020 Resumen Ejecutivo Un
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Plan de Proyecto Aplicación para Análisis y Prevención de Robos de Automóviles Empleando Regresión Lineal y Algoritmos de Backtracking
Jose HigueraPlan de Proyecto Aplicación para Análisis y Prevención de Robos de Automóviles Empleando Regresión Lineal y Algoritmos de Backtracking Actualmente Guadalajara es el tercer municipio con mayor incidencia en el delito de robo de automóvil Según el informador.mx Jardines de La Paz es la colonia con más robos seguido de
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INVESTIGACIÓN SOBRE ESTIMACIÓN (REGRESION. LINEAL), DE VALORES EN BASE A INDICADORES SOCIALES ANÁLISIS, CUALITATIVO EN RELACIÓN AL CÁLCULO CUANTITATIVO F(X) = B0+B1X.
karodelisÍNDICE 1. Portada. 2. Índice, problema y objetivo. 3. Teoría, desarrollo y resultados. 4. Conclusiones, recomendaciones y bibliografía. 5. Anexo. PROBLEMA: * CUANTOS NIÑOS NACIDOS SE ESTIMA QUE SE REGISTREN EN EL AÑO 2020. * CUANTAS DISFUNCIONES HOSPITALIARAS SE ESTIMA QUE SE REGISTREN EN EL AÑO 2020. * CUANTA PRODUCCIÓN
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Antes de comenzar con el análisis de regresión, comenzaremos con un análisis previo de la correlación entre la variable dependiente (rendimiento de un año) y las variables explicativas del problema
Franz Garcia Sulca1.- Caso Rendimiento por 1 año: Antes de comenzar con el análisis de regresión, comenzaremos con un análisis previo de la correlación entre la variable dependiente (rendimiento de un año) y las variables explicativas del problema. El SPSS arroja los siguientes resultados: Cuadro 1 ANALISIS DE CORRELACION Rend_1año Rend_1año Pearson
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Evidencia 1. Aplicación de medidas de tendencias central, dispersión y pruebas de hipótesis en el planteamiento de un problema, así como la utilización del análisis de regresión y correlación lineal simple entre variables cuantitativas.
20109Evidencia 1 Evidencia 1: Aplicación de medidas de tendencias central, dispersión y pruebas de hipótesis en el planteamiento de un problema, así como la utilización del análisis de regresión y correlación lineal simple entre variables cuantitativas. Instrucciones para realizar evidencia: https://miscursos.tecmilenio.mx/bbcswebdav/pid-1594501-dt-content-rid-721929_1/institution/UTM/tetramestre/profesional/ma/ma13251Aplus/imagenes/contenido/foco5.png Esta evidencia abarca los temas del 1 al 8.
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Una Aplicación Importante Del Análisis De Regresión En Las Finanzas, Es Para Estimar Los Costos. Al Reunir Datos Sobre Cantidad (en Unidades) Y Costo (en Miles De Pesos), Y Aplicar El método De mínimos Cuadrados, Para Formar Una Ecuación De Regres
anairda0412Pregunta 1 Correcta Puntúa 1,0 sobre 1,0 Marcar pregunta Texto de la pregunta La estadística descriptiva tiene como objetivo: Seleccione una: a. Probar la significación de los resultados. b. Caracterizar grupos sin sacar conclusiones de tipo más general. c. Ser herramienta indispensable en el muestreo. d. Lograr conclusiones más allá