Abstract-This paper describes an automatic mechanism for drawing metro maps. We apply multicriteria optimization to find effective placement of stations with a good line layout and to label the map unambiguously. A number of metrics are defined, which are used in a weighted sum to find a fitness value for a layout of the map. A hill climbing optimizer is used to reduce the fitness value, and find improved map layouts. To avoid local minima, we apply clustering techniques to the map -the hill climber moves both stations and clusters when finding improved layouts. We show the method applied to a number of metro maps, and describe an empirical study that provides some quantitative evidence that automatically-drawn metro maps can help users to find routes more efficiently than either published maps or undistorted maps. Moreover, we found that, in these cases, study subjects indicate a preference for automatically-drawn maps over the alternatives.

No abstract

económicos desagregados de manera consistente con el agregado. La generalización propuesta integra tres dimensiones de la dinámica económica local: i) la dirección de la variación de los ciclos económicos locales (positiva o negativa), ii) la magnitud de dichas variaciones, y iii) el peso de los componentes (entidades y/o sectores) en la actividad económica agregada. La principal contribución de estos índices es que complementan la lectura que brindan los índices de difusión tradicionales, ya que admiten subagrupaciones regionales y/o sectoriales más precisas e informativas que sus contrapartes. Mostramos dos

In this paper, we develop a new model-based method to inference on totals and averages of finite populations segmented in planned domains or strata. Within each stratum, we decompose the total as the sum of its sampled and unsampled parts, making inference on the unsampled part using Bayesian nonparametric methods. Additionally, we extend this method to make inference on totals of unplanned domains simultaneously modelling, within each stratum, the underlying uncertainty about the composition of the population and the totals across unplanned domains. Making inference on population averages is straightforward in both frameworks. To illustrate these methods, we develop a simulation exercise and evaluate the uncertainty surrounding the gender wage gap in Mexico.

Resumen: En este artículo introducimos dos modelos generales no paramétricos estacionarios de primer orden para series de tiempo, para los cuales las distribuciones marginales (invariantes) y de transiciones son expresadas como mezclas de dimensión infinita. Esta característica los hacen los primeros modelos Bayesianos estacionarios completamente no paramétricos desarrollados a la fecha. Contribuimos a la discusión sobre el uso de modelos estacionarios en la práctica, como una motivación, y apoyamos la visión que, modelos estacionarios flexibles (no paramétricos) pueden ser una fuente confiable para inferencias y predicciones. Se observa que nuestros modelos se acoplan apropiadamente al esquema Bayesiano de inferencia debido a un adecuado teorema de representación. Un modelo estacionario de mezcla de escalas es desarrollado como caso particular junto con una estrategia computacional para realizar inferencia posterior y predicciones. La utilidad de este modelo es ilustrado con el análisis de los log-retornos del tipo de cambio euro-dólar E.U.A. Palabras Clave: Estacionariedad, Procesos de Markov, Modelos de mezclas dinámicos, Medidas aleatorias de probabilidad, Medidas aleatorias de probabilidad condicional, Procesos latentes.