La teoría del muestreo estudia la selección de una muestra de una población con el objetivo de establecer conclusiones sobre la misma.

En esta parte del artículo, discutiremos algunos detalles sobre el proceso de muestreo. Entonces los pasos se mencionan en los pasos a continuación:

  • El primer paso es una buena elección del conjunto de población.
  • El segundo paso se centra en el conjunto de muestras y el tamaño del mismo.
  • Luego, uno debe elegir una propiedad identificable en función de la cual las muestras se crearán fuera del conjunto de población.
  • Luego, las muestras se pueden elegir utilizando cualquiera de los tipos de teoría de muestreo: sencillo aleatorio, sistemático o estratificado. Cada uno de ellos se discute a fondo en el artículo por delante.
  • Comprobando la inexactitud, si hay alguna.
  • Por lo tanto, el conjunto se logra en el resultado.

El muestreo se puede hacer en sus diferentes métodos y se discuten brevemente en los punteros a continuación:

Se sabe que este es uno de los procesos más elementales de muestreo. Este método se divide en conjuntos por igual. Los conjuntos aleatorios tampoco pueden tener un identificador definitorio en ellos. Por lo tanto, elija su conjunto de población. Seleccione el muestreo y luego elija aleatoriamente un elemento de cada conjunto. Los pros de los métodos son menos lento, se realiza con menos número de elementos y este método de muestreo se puede realizar en cualquier lugar en un momento dado, ya que no requieren generadores aleatorios.

El muestreo sistemático se conoce como muestreo de probabilidad. Es más preciso que el de muestreo aleatorio simple. El error en el proceso es bastante bajo y es insignificante. Según un pedido, los elementos en el conjunto de población están organizados y el proceso se conoce como clasificación. Puede organizar los elementos de la población en cualquier orden y realizar las estadísticas. Por lo tanto, se pueden mantener en ascenso o descendiendo o en cualquier otro orden. Y el punto de partida siempre debe ser aleatorio. Pero la estadística se realiza en la función predefinida.

Por lo tanto, los métodos implican la elección de la población ingeniosamente, verificando si el muestreo sistemático se puede hacer sabiamente o no, en caso afirmativo, luego clasificando bien los elementos, y luego según la función que se arrastra los elementos. Siguiendo este método, la precisión es mayor y la probabilidad de errores es relativamente baja que la de SRS.

¿Qué es teoría de muestreo?

La teoría del muestreo es un estudio de las relaciones existentes entre una población y muestras extraídas de la población. La teoría de muestreo es aplicable solo a muestras aleatorias. Para este propósito, la población o un universo puede definirse como un agregado de artículos que poseen un rasgo o rasgos comunes. En otras palabras, un universo es el grupo completo de elementos sobre los cuales se busca conocimiento. El universo puede ser finito o infinito. El universo infinito es uno que tiene un número definido y cierto de elementos, pero cuando el número de elementos es incierto e infinito, se dice que el universo es un universo infinito. Del mismo modo, el universo puede ser hipotético o existente. En el primer caso, el universo de hecho no existe y solo podemos imaginar los elementos que lo constituyen. Lanzamiento de una moneda o arrojar un dados son ejemplos de universo hipotético. El universo existente es un universo de objetos concretos, es decir, el universo donde los elementos que lo constituyen realmente existen. Por otro lado, el término muestra se refiere a esa parte del universo que se selecciona con el propósito de investigación. La teoría del muestreo estudia las relaciones que existen entre el universo y la muestra o muestras extraídas de él.

El principal problema de la teoría de muestreo es el problema de la relación entre un parámetro y una estadística. La teoría del muestreo se refiere a estimar las propiedades de la población de las de la muestra y también por medir la precisión de la estimación. Este tipo de movimiento de particular (muestra) hacia general (universo) es lo que se conoce como inducción estadística o inferencia estadística. En términos más claros «de la muestra intentamos dibujar inferencia sobre el universo. Para poder seguir este método inductivo, primero seguimos un argumento deductivo que imaginamos una población o universo (finito o infinito) e investigamos el comportamiento de las muestras extraídas de este universo que aplican las leyes de probabilidad «. La metodología que trata con todo esto se conoce como teoría de muestreo.

La teoría de muestreo está diseñada para lograr uno o más de los siguientes objetivos:

  • Estimación estadística: la teoría de muestreo ayuda a estimar los parámetros de población desconocidos a partir del conocimiento de las medidas estadísticas basadas en estudios de muestras. En otras palabras, obtener una estimación del parámetro de la estadística es el objetivo principal de la teoría de muestreo. La estimación puede ser una estimación puntual o puede ser una estimación de intervalo. La estimación puntual es una estimación única expresada en forma de una sola figura, pero la estimación del intervalo tiene dos límites, a saber, el límite superior y el límite inferior dentro del cual puede estar el valor del parámetro. Las estimaciones de intervalo a menudo se usan en la inducción estadística.
  • Prueba de hipótesis: el segundo objetivo de la teoría de muestreo es permitirnos decidir si aceptar o rechazar la hipótesis; La teoría de muestreo ayuda a determinar si las diferencias observadas se deben realmente al azar o si son realmente significativos.
  • Inferencia estadística: la teoría de muestreo ayuda a hacer generalización sobre la población/ universo a partir de los estudios basados ​​en muestras extraídas de ella. También ayuda a determinar la precisión de tales generalizaciones.

La teoría del muestreo se puede estudiar bajo dos cabezas, a saber, el muestreo de atributos y el muestreo de variables y eso también en el contexto de muestras grandes y pequeñas (por pequeña muestra se entiende comúnmente cualquier muestra que incluya 30 o menos elementos, mientras que La muestra de alarge es aquella en la que el número de elementos es más de 30). Cuando estudiamos algunas características cualitativas de los ítems en una población, obtenemos estadísticas de atributos en forma de dos clases; Una clase que consta de elementos en los que el atributo está presente y la otra clase que consiste en elementos en los que el atributo está ausente. La presencia de un atributo puede denominarse un «éxito» y su ausencia como un «fracaso». Por lo tanto, si de 600 personas seleccionadas al azar para la muestra, 120 poseen un cierto atributo y 480 son tales personas donde el atributo está ausente. En tal situación, diríamos que la muestra consta de 600 elementos (es decir, n = 600) de los cuales 120 son éxitos y 480 fallas. La probabilidad de éxito se tomaría como 120/600 = 0.2 (es decir, p = 0.2) y la probabilidad de falla o Q = 480/600 = 0.8. Con tales datos, la distribución de muestreo generalmente toma la forma de distribución de probabilidad binomial cuya fórmula media sería igual a N × P y la desviación estándar S P D I sería igual a la fórmula. Si N es grande, la distribución binomial tiende a convertirse en una distribución normal que puede usarse para el análisis de muestreo. Generalmente consideramos los siguientes tres tipos de problemas en caso de muestreo de atributos:

  • Estimación estadística: la teoría de muestreo ayuda a estimar los parámetros de población desconocidos a partir del conocimiento de las medidas estadísticas basadas en estudios de muestras. En otras palabras, obtener una estimación del parámetro de la estadística es el objetivo principal de la teoría de muestreo. La estimación puede ser una estimación puntual o puede ser una estimación de intervalo. La estimación puntual es una estimación única expresada en forma de una sola figura, pero la estimación del intervalo tiene dos límites, a saber, el límite superior y el límite inferior dentro del cual puede estar el valor del parámetro. Las estimaciones de intervalo a menudo se usan en la inducción estadística.
  • Prueba de hipótesis: el segundo objetivo de la teoría de muestreo es permitirnos decidir si aceptar o rechazar la hipótesis; La teoría de muestreo ayuda a determinar si las diferencias observadas se deben realmente al azar o si son realmente significativos.
  • Inferencia estadística: la teoría de muestreo ayuda a hacer generalización sobre la población/ universo a partir de los estudios basados ​​en muestras extraídas de ella. También ayuda a determinar la precisión de tales generalizaciones.
  • Se puede dar el valor del parámetro y solo se debe probar si una «estadística» observada es su estimación.
  • El valor del parámetro no se conoce y tenemos que estimarlo de la muestra.
  • Examen de la confiabilidad de la estimación, es decir, el problema de averiguar hasta qué punto se espera que la estimación se desvíe del verdadero valor de la población.
  • Todos los problemas mencionados anteriormente se estudian utilizando los errores estándar apropiados y las pruebas de importancia que se han explicado e ilustrado en las páginas que siguen.
    La teoría del muestreo se puede aplicar en el contexto de estadísticas de variables (es decir, datos relacionados con alguna característica relativa a la población que puede medirse o enumerarse con la ayuda de alguna unidad estadística bien definida) en cuyo caso el objetivo es:

    • Estimación estadística: la teoría de muestreo ayuda a estimar los parámetros de población desconocidos a partir del conocimiento de las medidas estadísticas basadas en estudios de muestras. En otras palabras, obtener una estimación del parámetro de la estadística es el objetivo principal de la teoría de muestreo. La estimación puede ser una estimación puntual o puede ser una estimación de intervalo. La estimación puntual es una estimación única expresada en forma de una sola figura, pero la estimación del intervalo tiene dos límites, a saber, el límite superior y el límite inferior dentro del cual puede estar el valor del parámetro. Las estimaciones de intervalo a menudo se usan en la inducción estadística.
    • Prueba de hipótesis: el segundo objetivo de la teoría de muestreo es permitirnos decidir si aceptar o rechazar la hipótesis; La teoría de muestreo ayuda a determinar si las diferencias observadas se deben realmente al azar o si son realmente significativos.
    • Inferencia estadística: la teoría de muestreo ayuda a hacer generalización sobre la población/ universo a partir de los estudios basados ​​en muestras extraídas de ella. También ayuda a determinar la precisión de tales generalizaciones.
  • Se puede dar el valor del parámetro y solo se debe probar si una «estadística» observada es su estimación.
  • El valor del parámetro no se conoce y tenemos que estimarlo de la muestra.
  • Examen de la confiabilidad de la estimación, es decir, el problema de averiguar hasta qué punto se espera que la estimación se desvíe del verdadero valor de la población.
  • para comparar los valores observados y esperados y encontrar si la diferencia puede atribuirse a las fluctuaciones del muestreo;
  • ¿Dónde se utiliza la teoría muestral?

    El propósito de este documento es discutir el uso práctico del muestreo teórico como un método para seleccionar datos que proporcionen una comprensión más rica y profunda del fenómeno que se está investigando.

    El muestreo teórico es un método bien conocido en los estudios de teoría fundamentados para buscar datos adicionales basados ​​en conceptos desarrollados a partir del análisis de datos iniciales. Este método implica seguir dónde los datos han llevado a expandir y refinar la teoría de evolución durante el proceso analítico. Sin embargo, hay una escasez de información que detalla los pasos prácticos necesarios para realizar un muestreo teórico.

    Los autores utilizaron el método de muestreo teórico en su estudio de cuatro maneras: hacer preguntas de entrevista adicionales y/o ampliar el alcance de las preguntas de entrevista existentes; reclutar participantes con diversidad adicional de atributos dentro del mismo grupo; y agregar un nuevo grupo de participantes y expandir la configuración de investigación.

    El muestreo teórico es un método valioso y práctico para el propósito de abordar las brechas en los datos en la investigación cualitativa. Al usar el muestreo teórico, es esencial considerar las estrategias potenciales para contrarrestar los desafíos que pueden surgir. Se ofrecen recomendaciones prácticas sobre el uso del muestreo teórico durante el análisis de datos, con el fin de lograr la integración teórica.

    Este documento es parte de un programa de doctorado. Los autores reconocen el Departamento de Asuntos Exteriores y el Comercio, Gobierno de Australia, por los fondos previstos para el Estudio del Doctor en Filosofía de Titan Ligita en la Universidad James Cook, Australia. Los autores también desean agradecer a todos los participantes que voluntariamente compartieron sus experiencias e historias, sin las cuales esta investigación no hubiera sido posible.

    ¿Cuáles son las bases teoricas del muestreo?

    Para el primer conjunto de datos que recopila, recójelo en función del conocimiento del dominio existente o un marco parcial, incluso si aún no sabe si estas construcciones serán relevantes para su teoría al final. Por ejemplo, si está estudiando un hospital, puede comenzar entrevistando a enfermeras, médicos y pacientes, incluso si estos «roles» no son lo que terminan siendo relevantes en su teoría final.

    A medida que recopila datos, debe tener una mente abierta sobre varias teorías y categorías que pueden surgir de sus datos. Debería trabajar constantemente para descubrir relaciones entre las categorías que deriva de los datos. En el ejemplo de investigar en un hospital, no se centre únicamente en las diferencias entre la enfermera y las experiencias de los pacientes. Esté abierto a nuevas posibilidades y teorías. A medida que analiza los datos, puede encontrar otras distinciones que sean más relevantes para sus teorías emergentes.

    Algunos estudios de investigación, especialmente los estudios que están destinados a la verificación o descripción de la hipótesis, implican un proceso detallado de definición de criterios de reclutamiento y métodos para recopilar datos, antes de salir a recopilar o analizar datos. En el muestreo teórico, no haces eso. En cambio, toma el conjunto inicial de datos que recopila, los analiza, determina cuáles son algunas categorías emergentes y luego decide de estas categorías dónde recopilar datos a continuación. Su análisis continuo y sus categorías emergentes definen el siguiente paso.

    ¿Cuáles son los aportes de la teoría del muestreo?

    Sin un muestreo representativo, la incertidumbre de medición se ve comprometida. Aquí, presentamos la teoría actual del muestreo versus el debate sobre la incertidumbre de la medición. ¿El veredicto? Nolo contendere!

    El propósito del muestreo es extraer una cantidad representativa de material de un «lote»: el «objetivo de muestreo». Está claro que el muestreo debe y solo se puede optimizar antes del análisis. En un artículo reciente, mostramos cómo los procesos de muestreo no representativos siempre darán como resultado una alícuota inválida para la caracterización de incertidumbre de medición (MU) (1).

    Un proceso de muestreo específico puede ser representativo, o no. Si el muestreo no es representativo, solo tenemos grumos de material indefinidos y reducidos en masa sin procedencia (llamados «especímenes» en la teoría del muestreo) que en realidad no valen la pena analizar. Solo las alícuotas representativas reducen la MU del proceso completo de muestreo y análisis al mínimo deseado; y son solo tales estimaciones de MU las que son válidas. El muestreo «corrección» (que definimos más adelante) y la representatividad son elementos esenciales del proceso de muestreo.

    Los enfoques de incertidumbre de medición actual (MU) no tienen suficiente cuenta de todas las fuentes que afectan el proceso de medición, en particular el impacto de los errores de muestreo. Todos los pasos de muestreo previo al análisis (desde la extracción de muestra primaria hasta la reducción y el manejo de la masa de laboratorio (submuestreo, división y procedimientos de preparación de muestras) hasta la extracción de la porción de prueba analítica final) juegan un papel importante, a menudo dominante en el presupuesto de incertidumbre total, que , si no se incluye, afecta críticamente la validez de las estimaciones de incertidumbre de medición.

    La mayoría de los errores de muestreo no se incluyen en el marco MU actual, incluidos los errores de muestreo incorrectos (ISE), que solo se definen en la teoría del muestreo (TOS). Si los ISE no se reducen adecuadamente o se eliminan completamente, todas las estimaciones de incertidumbre de medición están sujetas a un sesgo de muestreo incontrolable e inestimable, que no es similar al sesgo estadístico porque no es constante. El sesgo de muestreo no puede, por lo tanto, someterse a la corrección de sesgo convencional. TOS describe por qué todas las fuentes de sesgo de muestreo deben ser eliminadas de manera competente, o suficientemente reducida (de una manera totalmente documentable), para hacer que las estimaciones de MU sean válidas. TOS proporciona todas las contramedidas teóricas y prácticas requeridas para la tarea.

    ¿Cuál es la importancia del muestreo estadístico?

    Antecedentes: el muestreo es una herramienta importante considerada viable e indispensable para la ejecución de procedimientos de auditoría, ya que proporcionan evidencia científica sobre el universo en su conjunto y se pueden usar en todo tipo de auditoría, convirtiéndose en herramientas de gran interés, por lo que elegimos este estudio. El presente estudio tiene como objetivo analizar la importancia de la aplicación del muestreo estadístico para aumentar la confianza de los estados financieros.

    Métodos: Este fue un estudio bibliográfico cuantitativo descriptivo de datos secundarios que tiene como fuente de filtrado de investigación en los sitios de búsqueda Biblioteca en línea Wiley, Science Direct, American Accounting Association y Google Scholar, utilizando como descriptores: auditoría financiera, muestreo estadístico, auditoría Muestreo, demostraciones financieras y contabilidad.

    Resultados: De los 40 artículos analizados, el 30% son de la región asiática, 28% de América del Norte, 18% de Europa, 15% de América Latina y 10% de África. El muestreo de conveniencia fue el más predominante con 57.5%. Todos los artículos publicados por autores africanos utilizaron muestreo por conveniencia. El muestreo estadístico fue más frecuente en los artículos norteamericanos y europeos. La prueba de chi-cuadrado muestra la falta de una relación de procedencia entre la preferencia por el tipo de muestreo y la región.

    Conclusiones: El uso de muestreo estadístico no relega el juicio del auditor en segundo plano, pero permite medir el riesgo de muestreo. A través de herramientas estadísticas, el auditor puede especificar el riesgo de auditoría que él o ella quiere ejecutar, y el tamaño de la muestra es un reflejo del riesgo.

    La auditoría financiera se centra en los estados financieros y es
    considerado efectivo cuando está destinado a evitar errores de omisión,
    Errores y errores de principio comisionados [1,2].

    ¿Cuáles son las bases del muestreo?

    El muestreo es un componente importante de cualquier pieza de investigación debido al impacto significativo que puede tener en la calidad de sus resultados/hallazgos. Si es nuevo en el muestreo, hay una serie de términos clave y principios básicos que actúan como una base para el tema. Este artículo explica estos términos clave y principios básicos. En lugar de una mirada integral al muestreo, el artículo presenta los conceptos básicos de muestreo que necesitaría saber si era un estudiante de pregrado o maestría a punto de realizar una disertación (o pieza similar). También proporciona enlaces a otros artículos dentro de la sección Estrategia de muestreo de este sitio web que puede encontrar útil. Algunos de los términos de muestreo clave que encontrará incluyen población, unidades, muestra, tamaño de muestra, marco de muestreo, técnicas de muestreo y sesgo de muestreo. Cada uno se discute a su vez:

    La población de palabras es diferente cuando se usa en la investigación en comparación con la forma en que pensamos sobre una población en circunstancias normales. Por lo general, nos referimos a la población de un país (o región), como Estados Unidos o Gran Bretaña. Sin embargo, en la investigación (y la teoría del muestreo), la población de palabras tiene un significado diferente. En el muestreo, una población significa las unidades que estamos interesados ​​en estudiar. Estas unidades podrían ser personas, casos y datos. Algunos ejemplos de cada uno de estos tipos de población están presentes a continuación:

    Estudiantes inscritos en una universidad (por ejemplo, Universidad de Harvard) o estudiando un curso particular (por ejemplo, estadísticas 101)
    Senadores o congresistas de los Estados Unidos que son demócratas
    Usuarios de Facebook o Twitter
    Presidentes y CEO de Fortune 500 o FTSE 100 Companies
    Enfermeras que trabajan en hospitales en el estado de Texas

    Casos (es decir, organizaciones, instituciones, países, etc.)

    ¿Qué es la base de la muestra?

    Fecha de referencia de fuente menor significa la fecha más temprana después de la fecha de activación en la que una fuente estacionario importante o una modificación importante sujeta a 40 CFR 52.21 o a las regulaciones aprobadas de conformidad con 40 CFR 51.166 presenta una solicitud completa bajo las regulaciones pertinentes. La fecha de activación es:

    Muestra de votación significa una boleta simulada similar en forma a la boleta oficial impresa

    Ejemplo 2 Si se ha producido un evento predeterminado del tipo descrito en el Ejemplo 1 y continúa (como se describe anteriormente) con respecto a una propiedad arrendada, y el arrendador ha terminado este arrendamiento a medida que se aplica a la propiedad arrendada al que se mencionó este evento mencionado anteriormente de El valor predeterminado relata o el arrendador ha desposado al inquilino de dicha propiedad arrendada, entonces, si el número de la Sección 16.10.1 aplicable a este arrendamiento es igual a dos (2) o más y más eventos de incumplimiento de la naturaleza a la que se hace referencia en la Sección 16.1 (M) y/o Sección 16.1 (q) de este arrendamiento han ocurrido y continúan (como se describe anteriormente) con respecto a menos de la Sección 16.10.1 Número de las propiedades arrendadas, dicho evento de incumplimiento, a los efectos de la Sección 4.1, Sección 17.1, Sección 25.1. 1, Sección 25.1.2 y Sección 25.1.3, no se considerará «continuando» en cuanto a ninguna otra propiedad arrendada; En tal caso, los derechos y recursos disponibles para el arrendador o la limitación de los derechos del inquilino en virtud de las secciones que surgen en el caso de un evento continuo de incumplimiento se aplicarán solo a la propiedad arrendada en el que el evento de incumplimiento bajo la Sección 16.1 (m) ha ocurrido (como se ilustra en los ejemplos 5, 6 y 7 a continuación).

    Período de medición final significa los cinco días hábiles índice desde e incluyendo la fecha de cálculo, sujeto a ajustes según lo dispuesto en la Sección 3 del presente.

    El valor de línea de base significa $ 182.11, el precio de cierre por acción de las acciones comunes reportadas por la Bolsa de Valores de Nueva York para la última fecha de negociación anterior al 1 de enero de 2015. Para los propósitos del índice REIT y las medidas del índice S&P utilizado para determinar el logro de cada uno de Los objetivos relativos de TSR respectivos, el valor de referencia para cada uno también será el valor final del índice aplicable a partir del último día del año anterior a la fecha de vigencia.

    ¿Cuáles son las principales técnicas de muestreo?

    Sin embargo, en sus investigaciones actuales, los investigadores ahora han podido demostrar que la tecnología de muestreo de los osciloscopios convencionales también se puede adaptar a la conmutación rápida de impulsos de electrones en nano antenas. El uso de estas antenas nano metálicas, que tienen un tamaño de unos pocos 100 nanómetros, permite capturar las ondas de luz de manera eficiente y vibrar las antenas con la frecuencia de la luz. El equipo pudo atrapar flashes de luz que son tan cortos que solo consisten en dos vibraciones de una ola de luz. La vibración que han generado fue lo suficientemente fuerte como para crear un pulso de flujo corto unos pocos cientos de atrosegundos, que se crea por emisiones de electrones de túnel mecánico cuántico.

    Al usar muchas antenas nano al mismo tiempo, la corriente se puede agregar y, similar a una célula solar o fotodiodo, se mide la carga liberada con electrónica convencional. Para asustar a los campos, el pulso láser de femtosa del pulso de corriente de atosegundos ahora se puede generar específicamente. Interactúa el pulso de corriente de atosegundo con un segundo campo eléctrico o una onda de luz que desea medir, la tensión actual de este campo asegura un pequeño cambio en la altura del pulso de la corriente. Este cambio se puede leer electrónicamente. Si esto ahora se repite a intervalos cortos, se puede reconstruir la señal eléctrica completa. Debido a la extrema brevedad del pulso de muestreo, esta tecnología puede medir potencialmente señales con frecuencias hasta el área de Petaertz.

    La tecnología es un progreso importante en el uso de la interacción ultra-kurz de luminosidad y permitirá nuevos fenómenos con mayor sensibilidad y con la recuperación de la recuperación en el tiempo. «El nuevo osciloscopio de Petahertz tiene el potencial de cambiar fundamentalmente la tecnología de medición en el área óptica, en particular la espectroscopía», dice Franz Kärtner, científico principal de Desy en Hamburgo e investigador en «CUI: Imágenes avanzadas de Hamburgo» en la Universidad de Hamburgo de Hamburgo , quien también dio forma a esta dirección de investigación con un impacto decisivo. «El método permite la determinación espectroscópica de amplitud y fase de la transmisión desde el área de microondas al área UV con un solo instrumento que se puede reducir al tamaño de la chip en el futuro». Aplicaciones: «Por ejemplo, este método ayudará a los investigadores a comprender mejor los mecanismos de absorción de la luz en plantas o en fotovoltaicos, o identificar mejor las huellas digitales moleculares en un sistema biológico complejo».

    Los experimentos del estudio con los principales autores Mina Bionta, Felix Ritzkowsky y Marco Turchetti se llevaron a cabo en el Laboratorio de Investigación de Electrónica (RLE) en MIC y promovieron, entre otras cosas, por el programa de semillas de Hamburg MIT-Pier. Este programa, que está financiado por la Autoridad de Ciencia, Investigación, Igualdad y Distritos de Hamburgo de Hamburgo, apoya el intercambio entre Desy, la Universidad de Hamburgo y Boston, como con la Universidad de Harvard y Boston, y hizo posible investigar a los investigadores de Desy Felix Ritzkowsky. Texto: Desy, rojo.

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