Visión general Los resultados de sus análisis estadísticos le ayudan a comprender el resultado de su estudio, p. Si alguna variable tiene algún efecto, si las variables están relacionadas, si las diferencias entre grupos de observaciones son iguales o diferentes, etc. Las estadísticas son herramientas de la ciencia, no un fin para sí mismas. Las estadísticas deben utilizarse para fundamentar sus hallazgos y ayudarle a decir objetivamente cuando tiene resultados significativos. Por lo tanto, al reportar los resultados estadísticos relevantes para su estudio, subordínelos a los resultados biológicos reales. Informes Descriptivos (Resumen) Estadísticas Medios. Siempre reporte la media (valor promedio) junto con una medida de variabilidad (desviación estándar (s) o error estándar de la media). Dos maneras comunes de expresar la media y la variabilidad se muestran a continuación: La longitud total de la trucha marrón (n128) promedió 34,4 cm (s 12,4 cm) en mayo de 1994, las muestras de Sebago Lake. quot s desviación estándar (este formato es preferido por Huth Y otros (1994) La longitud total de la trucha marrón (n128) promedió 34.4 plusmn 12.4 cm en mayo de 1994, las muestras de Sebago Lake. quot Este estilo requiere específicamente diciendo en los Métodos qué medida de la variabilidad se informa con la media. Si el resumen Las estadísticas se presentan en forma gráfica (una figura), simplemente puede reportar el resultado en el texto sin verbalizar los valores de resumen: Quot Longitud total de la trucha marrón en el lago Sebago aumentó en 3,8 cm entre mayo y septiembre de 1994 (Figura 5) Frecuencias: Los datos de frecuencia se deben resumir en el texto con medidas apropiadas, tales como porcentajes, proporciones o proporciones. Durante el período de recambio de otoño, se estimó que 47 de la trucha marrón y 24 de la trucha de arroyo se concentraron en las partes más profundas del lago (Tabla 3).quot Reporte de Resultados de Pruebas Inferenciales (Hipótesis) En este ejemplo, el resultado clave se muestra en azul y el resultado estadístico. Que sustenta el hallazgo, está en rojo. La longitud total media de la trucha marrón en el lago Sebago aumentó significativamente (3,8 cm) entre mayo (34,4 plusmn 12,4 cm, n128) y septiembre (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (prueba twosample t, p lt 0,001). NOTA : EVITE escribir frases completas que digan simplemente qué prueba usó para analizar un resultado seguido por otra dando el resultado. Esto desperdicia palabras preciosas (economía) e incrementa innecesariamente la longitud de sus papeles. Resumir los resultados de las pruebas estadísticas en las figuras Si los resultados mostrados en una figura han sido probados con una prueba inferencial, es apropiado resumir el resultado de la prueba en el gráfico para que su lector pueda comprender rápidamente la importancia de los hallazgos. Es imperativo que incluya información en sus Materiales y Métodos, o en la leyenda de la figura, para explicar cómo interpretar cualquier sistema de codificación que use. A continuación se muestran varios métodos comunes para resumir los resultados estadísticos. Ejemplos: Comparación de grupos (pruebas t, ANOVA, etc.) La comparación de las medias de 2 o más grupos se representa usualmente en un gráfico de barras de los medios y barras de error asociadas. Para dos grupos. La media más grande puede tener de 1 a 4 asteriscos centrados sobre la barra de error para indicar el nivel relativo del valor p. En general, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 y quot significa plt0,0001. En todos los casos, el p-valor debe ser informado también en la figura de la leyenda El asterisco también se puede utilizar con resultados tabulares como se muestra a continuación. Observe cómo el autor ha utilizado una nota al pie para definir los p-valores que corresponden al número de asteriscos. (Cortesía de Shelley Ball) Para tres o más grupos hay dos sistemas típicamente usados: líneas o letras. El sistema que utiliza depende de lo complicado que es para resumir el resultado. El primer ejemplo a continuación muestra una comparación de tres medios. La línea que abarca dos barras adyacentes indica que no son significativamente diferentes (basándose en un ensayo de comparaciones múltiples), y porque la línea no incluye la media de pH 2, indica que la media de pH 2 es significativamente diferente del pH 5,3 ( Control) y el grupo de pH 3,5 significa. Tenga en cuenta que la información sobre cómo interpretar el sistema de codificación (línea o letras) se incluye en la leyenda de la figura. Cuando las líneas no pueden ser dibujadas fácilmente para resumir el resultado, la alternativa más común es usar mayúsculas colocadas sobre las barras de error. Cartas compartidas en común entre o entre los grupos no indicaría ninguna diferencia significativa. Ejemplo: Resumen de los análisis de correlación y regresión Para los datos de relación (parcelas X, Y) en los que se ha realizado un análisis de correlación o regresión, es habitual reportar las estadísticas de prueba más destacadas (por ejemplo r, r-cuadrado) y p-value in El cuerpo de la gráfica en una fuente relativamente pequeña para que sea discreto. Si se realiza una regresión, se debe trazar la línea de mejor ajuste y la ecuación de la línea también se proporciona en el cuerpo del gráfico. Modificado 1-11-2012 Departamento de Biología, Bates College. Lewiston, ME 04240Analog Devices. Resumir los avances en la tecnología SDR Descargar este artículo en formato. PDF Este tipo de archivo incluye gráficos de alta resolución y esquemas cuando sea aplicable. El software puede ser lo que define la funcionalidad de una radio definida por software (SDR), pero el hardware sigue siendo una parte crítica del radiomdash si está en un teléfono celular inteligente o una radio táctica para uso militar. El software sólo puede alcanzar los niveles de rendimiento posibles gracias a los componentes de hardware esenciales dentro de la radio, incluidos convertidores analógico-digitales (ADC), convertidores digital a analógico (DAC), matrices de puerta programables por campo (FPGA) y Radios de circuito integrado (IC). En la forma más simple, un SDR alimenta señales entrantes de una antena a un ADC para ser digitalizado y transmitido a lo largo de A un procesador de banda base digital. Para la función de transmisión, los datos del procesador de banda base se pasan al DAC y se convierten a tensiones analógicas para transmisión sobre la misma antena. Pero los componentes de señal digital y mixta sólo pueden transportar parte del cable en un diseño SDR. Se necesitan componentes analógicos adicionales (como amplificadores, filtros y limitadores) para lograr un rango dinámico aceptable para las señales del mundo real, lo que logran al generar niveles de entrada suficientemente altos para el ADC y los niveles de salida del DAC. Una tendencia continua en el diseño y desarrollo de ICs de radio para aplicaciones de SDR es incluir tantas funciones de componentes como sea posible dentro de un solo IC, alojado dentro de un solo paquete de multipin. Dichas funciones incluyen la conversión ascendente analógica y la conversión descendente de frecuencias, por medio de mezcladores de frecuencia y osciladores locales (LOs). La integración dentro de una sola IC simplifica el diagrama de bloques SDR de nivel de circuito mientras reduce el tamaño del hardware de radio. Ya sea en formas discretas o integradas, estas funciones componentes son críticas para el desempeño del SDR. A medida que los convertidores de datos, FPGAs y otros componentes mejoran su rendimiento, permiten un rendimiento mejorado de las placas y productos finales del SDR. Como muestra el transceptor modelo AD9361 IC de Analog Devices, las técnicas de conversión directa ayudan a simplificar la cantidad de circuitos RF / microondas añadidos a los convertidores de datos en un IC de radio para uso SDR, al tiempo que soportan amplios anchos de banda. Desarrollado originalmente para estaciones base de radio celular, este dispositivo funciona de 70 MHz a 6 GHz con anchos de banda de canal de 200 kHz a 56 MHz para flexibilidad. El frontor RF / microondas del radiorsquos funciona con un procesador de banda base de señal mixta para permitir una interfaz directa a un procesador digital programable. El dispositivo contiene realmente dos receptores independientes de conversión directa con LOs a bordo y bucles de bloqueo de fase (PLL) para procesar formatos de modulación digital basados en componentes de señal en fase (I) y en cuadratura (Q). Al cambiar la frecuencia de muestreo, los filtros digitales y la diezmación, el IC de radio puede cambiar los anchos de banda del canal de acuerdo con la programación del software. Aunque no es un sistema SDR completo en un dispositivo de chip (SoC), es un punto de partida integrado flexible para los diseñadores de nivel de circuito de SDR, dados los amplios anchos de banda y la versatilidad de modulación. El AD9361 se suministra en un paquete a escala de chip de 144 bolas (CSP) que mide 10 veces 10 mm. Analog Devices también ofrece su modelo de módulo de demostración AD-FMCOMMS3-EBZ y su diseño de referencia, basado en el IC transceptor AD9361 (Fig. 1). El módulo permite a los diseñadores medir rápidamente las formas de onda del CI basándose en el código de programación, para comprender mejor la relación del hardware y el software en un SDR. El módulo AD-FMCOMMS3-EBZ también está disponible como parte del kit de diseño ZedBoard SDR de Avnet. Que además incorpora el programable Zynq-7020 SoC con FPGA integral de Xilinx. El Zynq-7020 puede ser descrito como la combinación de un microprocesador y un FPGA, proporcionando dos funciones SDR esenciales en un IC empaquetado, de acuerdo con una tendencia de integración creciente de componentes para SDR. Los circuitos SDR de ZedBoard se pueden programar mediante el software de diseño Vivado de Xilinx o mediante el uso de software de uno de los diseños de referencia de SDR firmrsquos al menos uno de estos adapta los estándares LTE (Long-Term-Evolution) para radios de seguridad pública. El software para el kit de radio SDR puede ejecutarse en numerosos sistemas operativos, incluyendo Mac OS, Windows y Linux. Texas Instruments también ofrece un kit de diseño SDR, su diseño de referencia TIDEPOO40 SDR (Fig. 2). Incorporando el microprocesador OMR-L138 de doble núcleo firmrsquos y un FPGA Spartan 6 de Xilinx. Este diseño de referencia de hardware / software de SDR incluye archivos de diseño de origen y una lista de materiales completa (BOM) para la entrada rápida en el desarrollo de un SDR. El diseño de referencia se basa en el sistema MityDSP-L138F del módulo (SOM) de Critical Link LLC e incluye software de interfaz gráfica de usuario (GUI) basado en ARM, junto con software de microprocesador de muestra para ayudar a acelerar el proceso de desarrollo SDR. Construcción de una radio Los diseñadores de SDR comerciales suelen emplear una mezcla práctica de ICs y componentes discretos, permitiéndoles elegir bloques de función de componentes (como FPGAs y microprocesadores) con el mejor rendimiento posible para su conjunto particular de objetivos de diseño. Los SDR comerciales de nivel de placa, como el Universal Software Radio Peripheral (USRP) Serie B200mini de radios de tarjetas de negocios de Ettus Research. Un National Instruments Co .. proporcionan un buen ejemplo de cómo se pueden combinar los componentes IC de señal mixta y digital para un desempeño de DEG excepcional. La placa compacta (figura 3) incorpora un transceptor modelo AD9364 IC de Analog Devices para funciones frontales, con un Spartan-6 FPGA de Xilinx para la programación. El AD9364 coincide con el rango de frecuencia total de 70 MHz a 6 GHz y los anchos de banda del IC de radio AD9361, con un receptor de conversión directa en chip en lugar de los dos receptores en el AD9361. El SDR en miniatura, con un ancho de banda instantáneo de 56 MHz, extrae energía de una conexión de alta velocidad Universal-Serial-Bus (USB 3.0) para la transmisión de datos a una computadora host. Se entiende como un bloque de construcción para diseños de radio más grandes y se puede sincronizar con una fuente de referencia de reloj normal de 10 MHz o señal de referencia de tiempo de pulso por segundo (PPS). Otro ejemplo de diseño para los experimentadores de SDR es la tarjeta de transmisión / recepción bladeRF (Figura 4) de Nuand, con una gama de frecuencias de 300 MHz a 3,8 GHz. El módulo SDR mide 5.0 veces 3.5 pulgadas con conectores SMA dorados. Realiza un muestreo de recepción / transmisión independiente con la ayuda de un ADC de 12-b, 40-MSamples / s y 16-b DAC. También incluye un microprocesador de propósito general con memoria incorporada, así como un FPGA de Altera o programación flexible. La placa se puede configurar para sistemas de antena MIMO (multiple-input, multiple-output) 2 veces 2 y expandirse para 4 sistemas MIMO 4 veces. La tarjeta SDR también es capaz de funcionar como un analizador de espectro, un analizador de señales vectoriales y un generador de señales vectoriales. Cuenta con soporte para Windows, Mac OS, y el software del sistema operativo Linux y es alimentado por un ordenador host a través de puerto USB 3.0. Para los que sólo se ocupan de las funciones de recepción de SDR, la serie Airspy One de receptores SDR (figura 5) de Airspy proporciona una cobertura continua de 24 a 1.800 MHz con ancho de banda instantáneo de 10 MHz, incluyendo el uso de filtros RF de seguimiento para reducir los niveles de ruido. Incorpora conversión analógica a digital 12-b a 20 MSamples / s. Se puede sincronizar con señales externas (GPS) o con un reloj de referencia de rubidio (10 a 100 MHz) para lograr una alta estabilidad. El desarrollo de software de control para un SDR es obviamente tan importante como encontrar la mezcla óptima de hardware y herramientas de simulación de software como MATLAB y SIMULINK de The MathWorks puede proporcionar herramientas de modelado para determinar los parámetros para programar un SDRrsquos componentes digitales, como sus FPGAs. El software se desarrolla de acuerdo con el estándar de la Arquitectura de Comunicaciones de Software (SCA) derivado de los primeros trabajos de los esfuerzos militares conjuntos del Sistema de Radio Táctico Conjunto (JTRS) para desarrollar una plataforma de radio universal para todas sus ramas. Además, middleware como Common Object Request Broker Architecture (CORBA) funciona como parte del código SCA para facilitar la interacción de módulos de software SDR de diferentes fuentes. Uno de los desafíos que enfrentan todos los desarrolladores de componentes para SDRs radica en alcanzar objetivos de rendimiento más altos con menor consumo de energía, ya sea para mercados comerciales, industriales o militares, ya que la mayoría de SDRs serán alimentados por baterías y los componentes que consumen energía pueden drenar rápidamente una batería de radiorsquos. Las soluciones siguen siendo encontradas por medio de circuitos densos dentro de circuitos integrados compactos, fabricados con procesos semiconductores capaces de tamaños cada vez más pequeños. La tecnología SDR ya no es novedosa y muchos de los proveedores de componentes semiconductores que se ocupan de este mercado están haciendo grandes progresos en el suministro de dispositivos de menor potencia y bajo consumo para cumplir con los requisitos de DEG de próxima generación. Buscando piezas Vaya a SourceESB. Descargar este artículo en formato. PDF Este tipo de archivo incluye gráficos de alta resolución y esquemas cuando sea aplicable. R: Análisis y visualización de datos R: Análisis y visualización de datos Descripción del libro La ruta de aprendizaje R creada para usted tiene cinco módulos conectados, Curso en su propio derecho. A medida que complete cada uno, obtendrá habilidades clave y estará listo para el material en el siguiente módulo. Este curso comienza mirando el módulo Análisis de datos con R. Esto le ayudará a navegar por el entorno R. Usted obtendrá una comprensión completa del razonamiento estadístico y el muestreo. Por último, usted será capaz de poner en práctica las mejores prácticas para hacer su trabajo más fácil y facilitar la reproducibilidad. El segundo lugar a explorar es R Graphs, que le ayudará a aprovechar los poderosos gráficos R por defecto y utilizar sistemas gráficos avanzados como trellado y ggplot2, la gramática de los gráficos. Aprenderá a producir, personalizar y publicar visualizaciones avanzadas utilizando este marco popular y potente. Con el tercer módulo, Learning Data Mining con R, aprenderá cómo manipular datos con R usando fragmentos de código y se le presentará a patrones frecuentes de minería, asociación y correlaciones mientras trabaja con programas R. El Mastering R para el módulo de finanzas cuantitativas introduce de forma pragmática tanto los conceptos financieros cuantitativos y su modelado en R, lo que le permite construir un sistema de comercio a medida por su cuenta. Al final del módulo, estará bien versado con diversas técnicas financieras utilizando R y será capaz de hacer buenas apuestas mientras toma decisiones financieras. Finalmente, mira bien el módulo Aprendizaje de la máquina con R. Con este módulo, descubrirá todas las herramientas analíticas que necesita para obtener información sobre datos complejos y aprender a elegir el algoritmo correcto para sus necesidades específicas. También aprenderá a aplicar métodos de aprendizaje automático para hacer frente a tareas comunes, incluyendo clasificación, predicción, previsión, etc. Aprenda a describir y visualizar el comportamiento de los datos y las relaciones entre los datos Obtener un conocimiento profundo del razonamiento estadístico y el muestreo Manejar los datos que faltan con gracia utilizando imputación múltiple Crear diversos tipos de gráficos de barras utilizando las funciones R predeterminadas Familiarícese con los algoritmos escritos en R for La minería de datos espaciales, la minería de texto, etc Entender las relaciones entre los factores del mercado y su impacto en su cartera Aprovechar el poder de R para construir algoritmos de aprendizaje con aplicaciones de ciencias de datos del mundo real Aprender técnicas de aprendizaje de máquina especializada para la minería de texto, Y más Autores Tony Fischetti Tony Fischetti es un científico de datos en el Colegio Factual, donde llega a usar R todos los días para construir clasificaciones personalizadas y sistemas de recomendación. Se graduó en ciencias cognitivas de Rensselaer Polytechnic Institute, y su tesis se centraba fuertemente en el uso de estadísticas para estudiar la memoria visual a corto plazo. Tony disfruta escribiendo y contribuyendo al software de código abierto, blogging en onthelambda. Escribiendo sobre sí mismo en tercera persona, y compartiendo su conocimiento usando un lenguaje sencillo y accesible y ejemplos atractivos. Lo más tradicional de sus actividades diarias incluyen escuchar discos, tocar la guitarra y el bajo (mal), entrenar con pesas y ayudar a los demás. Brett Lantz Brett Lantz ha pasado más de 10 años usando métodos de datos innovadores para entender el comportamiento humano. Un sociólogo entrenado, él primero fue encantado por el aprendizaje de la máquina mientras que estudiaba una base de datos grande de perfiles del Web site de las redes sociales de los adolescentes. Desde entonces, Brett ha trabajado en estudios interdisciplinarios de llamadas telefónicas celulares, datos de facturación médica y actividad filantrópica, entre otros. Cuando no pasa tiempo con la familia, después de los deportes de la universidad, o ser entretenido por sus dachshunds, él mantiene el datasped /. Un sitio web dedicado al intercambio de conocimientos sobre la búsqueda de información sobre los datos. Jaynal Abedin Jaynal Abedin ocupa actualmente el cargo de estadístico principal del Centro de Enfermedades Transmisibles (CCD) del Centro Internacional para la Investigación de Enfermedades Diarreicas en Bangladesh (icddrb. org/). Él alcanzó sus solteros y maestrías en las estadísticas de la Universidad de Rajshahi, Bangladesh. Tiene una amplia experiencia en la programación de R y Stata, y tiene buenas cualidades de liderazgo. Ha contribuido a dos libros sobre R y también ha desarrollado un paquete R denominado edeR, abreviatura para la extracción de datos por correo electrónico con R, que está disponible en CRAN (cran. r-project. org/web/packages/edeR/index. html ). Actualmente dirige un equipo de estadísticos. Tiene experiencia práctica en el desarrollo de material de capacitación y en la capacitación de programas de R y Stata, junto con aspectos estadísticos en investigación en salud pública. Sus principales áreas de interés en la investigación incluyen la inferencia causal y el aprendizaje automático. Actualmente participa en varios proyectos de investigación en salud pública y es coautor de nueve artículos científicos revisados por expertos. Además, está implicado en varios manuscritos del trabajo-en-progreso. Trabaja como estadístico freelance en mercados en línea y ha obtenido una buena reputación por su trabajo. Hrishi V. Mittal Hrishi V. Mittal ha estado trabajando con R durante varios años en diferentes capacidades. Fue presentado al mundo emocionante del análisis de datos con R cuando trabajaba como científico senior de calidad del aire en el Kings College de Londres, donde usó R extensivamente para analizar grandes cantidades de contaminación del aire y datos de tráfico para la Estrategia de Calidad del Aire. Tiene experiencia en varios otros lenguajes de programación pero prefiere R para el análisis y visualización de datos. También participa activamente en varias listas de correo de R, foros y el desarrollo de algunos paquetes de R. Bater Makhabel Bater Makhabel (LinkedIn: BATERMJ y GitHub: BATERMJ) es un arquitecto de sistemas que vive en Beijing, Shanghai y Urumqi en China. Recibió sus maestrías y licenciaturas en informática y tecnología de la Universidad de Tsinghua entre los años 1995 y 2002. Tiene una amplia experiencia en el aprendizaje de máquinas, minería de datos, procesamiento del lenguaje natural (NLP), sistemas distribuidos, sistemas integrados, la Web, móviles , Algoritmos y matemáticas y estadísticas aplicadas. Ha trabajado para clientes como CA Technologies, META4ALL y EDA (una subcompañía de DFR). También tiene experiencia en la creación de nuevas empresas en China. Bater ha estado equilibrando una vida de creatividad entre el borde de las ciencias de la computación y las culturas humanas. Durante los últimos 12 años, ha adquirido experiencia en diversas creaciones culturales mediante la aplicación de varias tecnologías informáticas de vanguardia, una de ellas es una interfaz hombre-máquina que se utiliza para comunicarse con sistemas informáticos en lengua kazaja. Él ha colaborado previamente con otros escritores en sus campos también, pero el aprendizaje de la minería de datos con R es su primer esfuerzo oficial. Edina Berlinger Edina Berlinger tiene un doctorado en economía de la Universidad Corvinus de Budapest. Es profesora asociada de enseñanza de finanzas corporativas, inversiones y gestión del riesgo financiero. Ella es la jefa del departamento de finanzas de la universidad, y es también la silla del subcomité de las finanzas de la academia húngara de ciencias. Su experiencia abarca sistemas de préstamos, gestión de riesgos y, más recientemente, análisis de redes. Ha dirigido varios proyectos de investigación en diseño de préstamos estudiantiles, gestión de liquidez, modelos de agentes heterogéneos y riesgo sistémico. Ferenc Ills Ferenc Ills tiene una maestría en matemáticas de la Universidad Etvs Lornd. Pocos años después de graduarse, comenzó a estudiar matemática actuarial y financiera, y está a punto de cursar su doctorado en la Universidad Corvinus de Budapest. En los últimos años, ha trabajado en el sector bancario. Actualmente, está desarrollando modelos estadísticos con R. Su interés radica en grandes redes y complejidad computacional. Miln Badics Miln Badics tiene una maestría en finanzas de la Universidad Corvinus de Budapest. Ahora, es un estudiante de doctorado y miembro del programa de becas de doctorado de PADS. Es profesor de econometría financiera y sus principales temas de investigación son predicciones de series temporales con métodos de minería de datos, procesamiento de señales financieras y análisis de sensibilidad numérica en modelos de tasas de interés. Ganó la competencia del premio X. Kochmeister organizado por la Bolsa de Valores húngara en mayo de 2014. dm Banai dm Banai ha recibido su maestría en análisis de inversiones y gestión de riesgos de la Universidad Corvinus de Budapest. Entró en el departamento de Estabilidad Financiera del Magyar Nemzeti Bank (MNB, el banco central de Hungría) en 2008. Desde 2013, es jefe del departamento de Investigación Aplicada y Pruebas de Estrés de la Dirección de Análisis de Sistemas Financieros (MNB). También es estudiante de doctorado en la Universidad Corvinus de Budapest desde 2011. Sus principales campos de investigación son el stress-testing de solvencia, el riesgo de liquidez de la financiación y el riesgo sistémico. Gergely Darczi Gergely Darczi es un ex profesor asistente de estadística y un entusiástico usuario R y desarrollador de paquetes. Él es el fundador y CTO de una aplicación web basada en informes R en rapporter. net y un candidato de doctorado en sociología. Él está trabajando actualmente como el investigador principal del R / investigador de datos de la investigación en la tarjeta / en Los Ángeles. Además de mantener alrededor de media docena de paquetes de R, principalmente relacionados con la presentación de informes, Gergely ha coautorizado los libros Introducción a R para Finanzas Cuantitativas y Mastering R para Finanzas Cuantitativas (ambos por Packt Publishing) proporcionando y revisando el código fuente de R. Ha contribuido a varios artículos de revistas científicas, principalmente en ciencias sociales, pero también en ciencias médicas. Barbara Dmtr Barbara Dmtr es profesora adjunta del departamento de Finanzas de la Universidad Corvinus de Budapest. Antes de comenzar sus estudios de doctorado en 2008, trabajó para varios bancos multinacionales. Escribió su tesis doctoral sobre cobertura corporativa. Ella da conferencias sobre finanzas corporativas, administración de riesgos financieros y análisis de inversiones. Sus principales áreas de investigación son los mercados financieros, la gestión del riesgo financiero y la cobertura corporativa. Gergely Gabler Gergely Gabler es el jefe del departamento de Análisis de Modelos de Negocio de la división de supervisión bancaria del Banco Nacional de Hungría (MNB) desde 2014. Anteriormente, dirigía el departamento de Investigación Macroeconómica en Erste Bank Hungría después de ser analista de capital desde 2008. Se graduó de la Universidad Corvinus de Budapest en 2009 con una maestría en matemáticas financieras. Ha sido profesor invitado en la Universidad Corvinus de Budapest desde 2010, y también da conferencias en MCC College para estudios avanzados. Está a punto de terminar el programa de la CFA en 2015 para convertirse en un fletador. Dniel Havran Dniel Havran es investigador postdoctoral del Instituto de Economía del Centro de Estudios Económicos y Regionales de la Academia de Ciencias de Hungría. También tiene un puesto de profesor asistente de tiempo parcial en la Universidad Corvinus de Budapest, donde enseña finanzas corporativas (BA, PhD) y gestión del riesgo de crédito (MSc). Obtuvo su doctorado en economía en la Universidad Corvinus de Budapest en 2011. Pter Juhsz Pter Juhsz tiene un doctorado en administración de empresas de la Universidad Corvinus de Budapest y es también miembro del CFA. Como profesor asociado, enseña finanzas corporativas, valoración de negocios, programación de VBA en Excel y habilidades de comunicación. Su campo de investigación abarca la valoración de los activos intangibles, el análisis del rendimiento empresarial y la modelización, y las cuestiones financieras en la contratación pública y la gestión deportiva. Es autor de varios artículos, capítulos y libros sobre el rendimiento financiero de las empresas húngaras. Además, también actúa regularmente como consultor para las PYME y es un entrenador de alto nivel para EY Business Academy en la región EMEA. Istvn Margitai Istvn Margitai es analista del equipo ALM de un importante grupo bancario de la región de Europa central y oriental. Se ocupa principalmente de cuestiones metodológicas, modelización de productos y temas de precios de transferencia internos. Comenzó su carrera en gestión de activos y pasivos en Hungría en 2009. Ganó experiencia en gestión estratégica de liquidez y planificación de liquidez. Se especializó en inversiones y gestión de riesgos en la Universidad Corvinus de Budapest. Su interés en la investigación es la microeconomía de la banca, la microestructura del mercado y la liquidez de los mercados impulsados por los pedidos. Balzs Mrkus Balzs Mrkus ha estado trabajando con derivados financieros por más de 10 años. Ha estado negociando muchos tipos diferentes de derivados, desde swaps de carbono hasta opciones sobre futuros de bonos T. Fue el jefe de la Oficina de Derivados de Divisas en el Banco Raiffesien en Budapest. Es miembro del consejo asesor de la Fundación Pallas Athn Domus Scientiae y es analista a tiempo parcial del Banco Nacional de Hungría y director general de Nitokris Ltd, una pequeña empresa de comercio y consultoría. Actualmente está trabajando en su doctorado sobre el papel de la cobertura dinámica en la Universidad Corvinus de Budapest, donde está afiliado como asistente de enseñanza. Pter Medvegyev Pter Medvegyev es licenciado en Economía por la Universidad Marx Kroly de Budapest. Después de terminar su graduación en 1977, comenzó a trabajar como consultor en el Centro Húngaro de Desarrollo Gerencial. Obtuvo su doctorado en Economía en 1985. Ha trabajado para el Departamento de Matemáticas de la Universidad Corvinus Budapest desde 1993. Su experiencia docente en la Universidad Corvinus incluye procesos estocásticos, finanzas matemáticas y varios otros temas en matemáticas. Julia Molnr Julia Molnr es una candidata de doctorado en el Departamento de Finanzas de la Universidad Corvinus de Budapest. Sus principales intereses de investigación incluyen la red financiera, el riesgo sistémico y las innovaciones tecnológicas financieras en la banca minorista. Ha trabajado en McKinsey amp Company desde 2011, donde está involucrada en varios estudios digitales y de innovación en el área de banca. Balzs rpd Szcs Balzs rpd Szcs es un doctorado en finanzas en la Universidad Corvinus de Budapest. Trabaja como asistente de investigación en el Departamento de Finanzas de la misma universidad. Tiene una maestría en análisis de inversiones y gestión de riesgos. Sus intereses de investigación incluyen la ejecución óptima, la microestructura del mercado y la predicción del volumen intradía. Gnes Tuza gnes Tuza es licenciada en Ciencias Económicas por la Universidad Corvinus de Budapest y es una estudiante de HEC Paris en Finanzas Internacionales. Su experiencia laboral cubre la valoración de productos estructurados para Morgan Stanley, así como consultoría de gestión para The Boston Consulting Group. Ella es una comerciante de forex activo y dispara un punto mensual para Gazdasg TV en una idea de inversión donde ella utiliza con frecuencia el análisis técnico, un tema que ella ha estado interesado en desde la edad de 15. Ella ha estado trabajando como ayudante de enseñanza en Corvinus en varios Temas relacionados con las finanzas. Tams Vadsz Tams Vadsz tiene una maestría en economía de la Universidad Corvinus de Budapest. Después de graduarse, trabajaba como consultor en la industria de servicios financieros. En la actualidad, está realizando su doctorado en finanzas, y sus principales intereses de investigación son la economía financiera y la gestión de riesgos en la banca. Su experiencia docente en la Universidad Corvinus incluye econometría financiera, inversiones y finanzas corporativas. Kata Vradi Kata Vradi es profesora asistente en el Departamento de Finanzas de la Universidad Corvinus de Budapest desde 2013. Kata se graduó en finanzas en 2009 de la Universidad Corvinus de Budapest y obtuvo un doctorado en 2012 por su tesis sobre el análisis de la liquidez del mercado Riesgo en el mercado bursátil húngaro. Sus áreas de investigación son la liquidez del mercado, los valores de renta fija y las redes en los sistemas de salud. Además de hacer la investigación, ella es activa en la enseñanza también. Principalmente enseña finanzas corporativas, inversiones, valoración y gestión financiera multinacional. Gnes Vidovics-Dancs gnes Vidovics-Dancs es un candidato de doctorado y profesor asistente en el Departamento de Finanzas de la Universidad Corvinus de Budapest. Anteriormente, trabajó como gerente de riesgo junior en la Agencia de Gestión de la Deuda del Gobierno de Hungría. Sus principales áreas de investigación son la gestión de la deuda pública (en general) y las crisis soberanas y los incumplimientos (en particular). Es titular del diploma de CEFA y CIIA. Entendemos que su tiempo es importante. Únicamente entre las principales editoriales, buscamos desarrollar y publicar la más amplia gama de productos de aprendizaje e información sobre cada tecnología. Cada producto Packt ofrece una ruta de aprendizaje específica, ampliamente definida por el tipo de serie. Este enfoque estructurado le permite seleccionar el camino que mejor se adapte a su nivel de conocimiento, estilo de aprendizaje y objetivos de la tarea. 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