Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad: Conceptos Clave

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T3.- Variable Aleatoria

Una variable aleatoria (v.a.) es una función del conjunto de los resultados de un experimento aleatorio en el cuerpo de los números reales.

  • Variable discreta: la que su conjunto imagen es un subconjunto de R finito o infinito numerable, representan datos obtenidos por recuento.
  • Variable continua: aquella en la que su conjunto imagen es uno o más intervalos de R, surgen en conexión con datos de medida.

Función de Probabilidad de una Variable Aleatoria

Función que asigna una probabilidad a cada realización x de la variable aleatoria X.

  • Función de probabilidad de una v.a. discreta: X x1 x2….xn y P p1 p2 ….pn tal que pi=P(X=xi)>=0, para todo i=1,2,…n y p1+p2+…+pn=1
  • Función de probabilidad de una v.a. continua:
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Conceptos básicos de estadística y probabilidad

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Conceptos básicos de estadística

  1. Individuo: Es cualquier elemento que aporta información sobre fenómenos que se van a estudiar. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, entonces cada alumno será un individuo. Si estudiamos el precio de las viviendas, cada vivienda será un individuo.

  2. Población: Es el conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que aportan información sobre el fenómeno que queremos estudiar.

  3. Muestra: Una muestra es el subconjunto de la población el cual debe ser representativo en función del número de dicha población.

Combinaciones y permutaciones

  • Permutación: Importa el orden, siempre es más grande que la combinación.

  • Combinación: No importa el orden (agrupar, combinaciones)

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Medición y Escalamiento: Conceptos Fundamentales y Técnicas Comparativas

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Medición

La medición se define como la asignación de números u otros símbolos a características de objetos, de acuerdo con ciertas reglas preestablecidas.

¿Por qué es importante la medición?

  • Los números permiten efectuar un análisis estadístico de los datos obtenidos.
  • Los números facilitan la comunicación de las reglas y los resultados de la medición.

Escalamiento

El escalamiento es la generación de un continuo sobre el que se localizan los objetos medidos.

Escalas de Medición Básicas

Escalas de medición básicasCaracterísticasEjemplosEjemplos MKTGEstadística descriptivaEstadística inferencial
NominalLos números identifican y clasifican objetos.Número de jugadores de futbol.Números de marcas, tipos de tiendas.Porcentajes, moda.
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Calculo 2

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Teorema de Schwartz Si (d²f)/dydx es continua en un punto (x; y) y si df/dy existe en un entorno de (x; y), entonces existe ((d²f)/dxdy )(x, y) = (d²f)/dydx (x,Y)//En el ejemplo 64, como ni la función f(x, y)=2x sen(x²+y²)ni sus posibles derivadas parciales tienen ningún problema de continuidad, sus derivadas parciales cruzadas tienen que coincidir, como así ocurre.//Todo lo anterior puede generalizarse a funciones de n variables. Así, por ejemplo, una función f(x1, x2,...,xn) tiene n derivadas parciales en cada punto (x1, x2,...,xn)€ Rⁿ,que denotamos por//Dkf(x1, x2,...., xn) o por df/ dxk (x1,x2,...,xn),i,j= 1,2,....,n //y tiene n²derivadas parciales de segundo orden, que denotamos por Dij f(x1,x2,...,xn) o por (d²f)/dxjdxi... Continuar leyendo "Calculo 2" »

Operacions combinades amb nombres enters

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1. Explica la multiplicació amb nombres Enters a l’aula de Primària amb l’exemple (+1)·(-2), tal com has vist a classe. Cal que s’use una situació problemàtica per tal de contextualitzar el concepte matemàtic, per exemple l’ascensor, on els alumnes poden obtenir el resultat empíricament: «Un ascensor es troba a la planta baixa. Si puja 1 pis per minut, en quin pis es trobava fa 2 minuts?» Explicar-la. Ens situem al 0, que seria la posició actual de l’ascensor i multipliquem els pisos per minut, pel nombre de minuts. En aquest cas, els minuts s’han d’escriure amb signe negatiu per a indicar que ens referim a un temps anterior al moment present i el resultat serà negatiu per a indicar que estava per sota de la planta

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Soluciones a Problemas de Cálculo Vectorial: Teoremas y Aplicaciones

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Más soluciones Hoja 3

26) Circulación y Flujo de un Campo Vectorial

Circulación FT de un campo conservativo a lo largo/a través de una curva cerrada. Flujo FN

c->=(x(t),y(t))

c´->=(x´,y´) tangente a la curva

Vector unitario tangente UT->=c´->/||c´->||=(x´,y´) /√(x´2+ y´2)

FT=F->·UT->= F->·c´->/||c´->||

Circulación: ∫c->FT->dS->= ∫CF·uTdS= ∫cF·c´dt

Flujo: ∫cFNdS= ∫cF·uNdS= ∫cF·(y´,-x´)dt

c=(y´,-x´)

Vector unitario normal uN=(y´,-x´)/√(x´2+ y´2) =(y´,-x´)/ ||c->||

FN= F->·UN->=F·(y´,-x´)/ ||c->||

F->=F1i+F2j

Teorema de la divergencia en el plano:

  • Circulación:∬D( ∂F2/∂x- ∂F1/∂y)dxdy=∬D( ∇ x F)kdxdy
  • Flujo: ∫c(F1y´-F2x´)dt= ∫cF2dx+F1dy=
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Variables aleatorias

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Concepto de variable aleatoria

Se llama variable aleatoria (v.a.) a toda aplicación que asocia a cada elemento del espacio muestral () de un experimento, un número real.


Ejemplo 1:
Consideremos el experimento que consiste en lanzar tres monedas al aire. Llamaremos C a Cara y X a Cruz, el espacio muestral será:
={CCC,CCX,CXC,XCC,CXX,XCX,XXC,XXX}

Definimos la variable aleatoria (v.a.) X como el número de caras, estamos asociando a cada suceso un número, así:
X(CCC)=3                 X(CCX)=2                 X(XXC)=1                 X(XXX)=0

Ejemplo 2:

Consideremos el experimento que consiste en lanzar un dado dos veces. El espacio muestral será:
={(1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (1,6) (2,1) (2,2)
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Escala discreta

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1. Los métodos que permiten resolver estudios donde el conjunto de datos es el Colectivo total, constituyen el contenido y objetivo de una parte de la Estadística que se Conoce como Estadística Descriptiva.
 Por población, universo o colectivo se entiende el conjunto de elementos, Individuos o entes, definidos sin ambigüedad, del que se pretende estudiar una serie de carácterísticas o comportamientos. En Estadística el término individuo o caso puede Referirse a cosas tan diversas como personas, provincias, empresas, edificios, etc. Una Vez delimitada con toda precisión cuál es la población objeto de estudio, quiénes son Los individuos o casos que la forman, deberemos indicar cuáles son los caracteres, Denominadas variables, que... Continuar leyendo "Escala discreta" »

Ejercicios resueltos de estadística: Estimación de medias y pruebas de hipótesis

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Ejercicios de Estadística: Estimación de Medias y Pruebas de Hipótesis

Sección 1: Estimación de la Media Poblacional

1. Se tiene una población normal con media 1000 y desviación estándar 200. Si se elige aleatoriamente una muestra con tamaño de 16, ¿cuál es la probabilidad de que el valor de la media de la muestra esté entre 900 y 1100?

2. De una población que se distribuye normal, se obtuvo una media de 40 años y una varianza de 4. Si se toma una muestra aleatoria de 10 personas, ¿cuál es la probabilidad de que la media muestral se encuentre entre 36 y 44 años?

3. Supongamos que una variable aleatoria X tiene distribución normal con desviación estándar 4. Al extraer una muestra de 25 observaciones, se obtiene un promedio de

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Superando las Dificultades en Multiplicación y División: Estrategias Efectivas

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Dificultades en la Ejecución de las Técnicas Escritas de Multiplicación y División Entera

Los errores más frecuentes que cometen los niños al realizar los algoritmos de multiplicación y división entera son los siguientes:

Errores al Multiplicar:

  1. De obtención de los resultados de la tabla: Se equivocan en los resultados de la tabla de multiplicar. También son frecuentes los errores al multiplicar por cero (0x4=4).
  2. De olvido de la llevada: Después de efectuar la multiplicación de una cifra por otra, se olvidan de sumar la llevada al resultado de multiplicar la cifra del multiplicador por la cifra siguiente del multiplicando.
  3. De suma de la llevada antes de efectuar la multiplicación: Después de efectuar la multiplicación de una cifra
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