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Model Parameters Model Parameters Current_Model: PARMA(1,1) Current_Model: PARMA(1,1) For Site(s): 3 For Site(s): 4 Model Fitted To: Mean Subtracted Data Model Fitted To: Mean Subtracted Data MEAN_AND_VARIANCE: MEAN_AND_VARIANCE: Season Mean Variance AICC SIC Season Mean Variance AICC SIC 1 1.59221 1.49582 51.175 51.249 1 0.341977 0.501937 16.897 16.972 2 1.97217 1.6861 53.065 53.139 2 1.88722 0.701698 22.955 23.03 3 2.16222 2.43743 66.222 66.296 3 2.94642 0.409924 10.248 10.322 4 3.63052 0.936204 33.973 34.048 4 3.20435 0.888556 34.602 34.677 5 5.4263 0.0818794 -41.468 -41.394 5 5.28732 0.149746 -22.683 -22.609 6 6.07297 0.0854062 -41.02 -40.945 6 6.50264 0.0795254 -42.177 -42.103 7 -0.000854 0.984338 33.029 33.103 7 5.60634 0.10673 -33.22 -33.145 8 5.79215 0.122766 -30.758 -30.684 8 6.38052 0.0951391 -38.777 -38.703 9 7.65215 0.0021337 -170.988 -170.914 9 6922.93 1.03E+07 548.068 548.142 10 4.98799 0.23044 -12.846 -12.771 10 5.03644 0.208395 -13.083 -13.008 11 2.70089 1.01045 37.742 37.816 11 0.00212223 0.981303 27.642 27.717 12 1.38079 2.24217 55.408 55.482 12 2.43119 0.313204 1.698 1.773
Model Parameters Model Parameters Current_Model: PARMA(2,1) Current_Model: PARMA(2,1) For Site(s): 1 For Site(s): 2 Model Fitted To: Mean Subtracted Data Model Fitted To: Mean Subtracted Data MEAN_AND_VARIANCE: MEAN_AND_VARIANCE: Season Mean Variance AICC SIC Season Mean Variance AICC SIC 1 9.63125 198.61 200.532 201.447 1 1.34437 6.59843 97.805 98.721 2 1.84128 2.47184 69.307 70.223 2 2.85425 2.09538 53.89 54.806 3 1.55379 3.51168 79.729 80.645 3 2.36384 4.32514 87.287 88.202 4 3.7301 0.477176 8.472 9.388 4 3.42073 2.25254 59.729 60.645 5 5.47578 0.068149 -44.776 -43.86 5 6.81442 0.022757 -83.801 -82.885 6 2.38E-05 0.99901 39.139 40.054 6 -0.00023223 0.9938 40.835 41.751 7 917.458 148344 415.964 416.88 7 7.44435 0.0103763 -114.116 -113.2 8 6.25772 0.042544 -60.466 -59.55 8 6.54136 0.0953482 -47.843 -46.927 9 8293.25 1.38E+07 555.494 556.41 9 7373.77 1.07E+07 538.497 539.413 10 4.9187 0.253594 -6.13 -5.214 10 6.55179 0.0496784 -59.752 -58.837 11 2.36008 0.958568 39.085 40.001 11 -0.00031939 1.0001 39.01 39.926 12 -0.680622 7.9437 95.519 96.434 12 3.13001 2.03397 58.608 59.524
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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESC
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AGRADECIMIENTOS Quiero expresar mi
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4.4.2 Coeficientes de correlación
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enfoque de cuencas nos da la posibi
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La Región Costa esta formado por 3
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Como consecuencia de lo anterior, s
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pendiente, el cual solo puede deber
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Le llamamos recta de regresión a l
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El valor esperado Y para combinaci
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