Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad y Estadística: Una Introducción Completa

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad y Estadística

Definiciones Básicas

  • Experimento aleatorio: Es aquel que tiene dos o más resultados posibles y no se sabe con certeza cuál ocurrirá.
  • Fenómeno determinístico: Tiene dos o más resultados y se sabe con certeza cuál ocurrirá.
  • Espacio muestral: Conjunto de todos los resultados posibles de un fenómeno aleatorio.
  • Suceso o Evento: Es un subconjunto del espacio muestral.
  • Suceso simple: Aquel que solo tiene un elemento.
  • Suceso Imposible: Es aquel que nunca ocurre y se asocia con el conjunto vacío (∅).
  • Suceso Seguro: El que siempre ocurre, se asocia con el conjunto universal (U).
  • Suceso Contrario de A: La no ocurrencia de A. Se asocia con el conjunto complementario (A').
  • Suceso Compuesto: Dados
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Fundamentos de Estadística: Conceptos Clave y Métodos de Recolección de Datos

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conceptos basc. D estsca:
es la ciencia k trata d la recolección clasificación y presentación d los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación d los fenómenos. Yale y kendal.

Estad. Descriptiva:


su objetivo es describir y analizar las características de un conjunto de datos, para obtener conclusiones sobre las caracts. D dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin d compararlas.

Población:


conjunto finito o infinito de personas u objetos k presentan características comunes.

Muestra


Es una parte de la población k sirve para representarla.Debe ser definida 10 miebros d colegio. Caracteristicas: respresentativa:
se refiere a k todos y cada uno d los... Continuar leyendo "Fundamentos de Estadística: Conceptos Clave y Métodos de Recolección de Datos" »

Fórmulas Excel Avanzadas: Ejemplos Prácticos y Casos de Uso

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Fórmulas Excel Avanzadas: Ejemplos Prácticos

Notas

NOTAS 1

  • QUIEN MAX=SI(B2=B8;$A2;SI(B3=B8;$A3;SI(B4=B8;$A4;SI(B5=B8;$A5;$A6))))
  • QUIEN MIN=SI(B2=B9;$A2;SI(B3=B9;$A3;SI(B4=B9;$A4;SI(B5=B9;$A5;$A6))))
  • NOTA=SI(FINAL<5;"INSF";SI(FINAL<6;"SF";SI(FINAL<7;"B";SI(FINAL<9;"N";"S"))))
  • CONTAR=CONTAR.SI(F2:F6;"INSF")

NOTAS 2

  • APROBO ALGUNA EVALUACION=O(B2>=5;C2>=5;D2>=5)
  • APROBO LAS TRES EVALUACIONES=Y(B2>=5;C2>=5;D2>=5)
  • EN ALGUNA EVALUACION LAS NOTAS ESTAN ENTRE 2 Y 4=O(Y(B2>=2;B2<=4);Y(C2>=2;C2<=4);Y(D2>=2;D2<=4))
  • EN TODAS LAS EVALUACIONES LAS NOTAS ESTAN ENTRE 2 Y 4=Y(B2>=2;B2<=4;C2>=2;C2<=4;D2>=2;D2<=4)
  • EN TODAS LAS EVALUACIONES AS NOTAS NO ESTANENTRE 2 Y 4=Y(O(B2<2;B2>4);O(C2<2;C2>4)
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Teoría de Probabilidad y Análisis de Series de Tiempo

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UNIDAD 4

1.- Teoría de Probabilidad

Establece un conjunto de reglas o principios útiles para calcular la ocurrencia o no ocurrencia de fenómenos aleatorios y procesos estocásticos.

En otras palabras, la teoría de la probabilidad está compuesta por todos los conocimientos relativos al concepto de probabilidad. Se trata de un concepto, en esencia, matemático. Asimismo, la probabilidad como rama de las matemáticas constituye un instrumento para la estadística.

2.- Definición y Enfoques de la Probabilidad

A) Clásico

Los resultados de un experimento son igualmente viables, es decir, tienen teóricamente las mismas posibilidades de ocurrir.

En este caso, la probabilidad de ocurrencia de un evento será:

Número de resultados en los que se presenta... Continuar leyendo "Teoría de Probabilidad y Análisis de Series de Tiempo" »

Fórmulas y Conceptos Clave de Trigonometría y Estadística

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Fórmulas Trigonométricas

Relaciones en el Círculo Unitario

SOH CAH TOA

CHOSHACAO

longitud s = r(teta)

sector teta = s/r

área 1/2(r)^2(teta)

Ley de Cosenos

a^2 = b^2 + c^2 - 2bc(cosA)

cosA = (b^2 + c^2 - a^2) / 2bc

Gráficas de Funciones Trigonométricas

A sen(Bx + C) + D

  • sen: periodo p = 2pi / |B|, rango [-1,1]
  • cos: periodo p = 2pi / |B|, rango [-1,1]
  • tan: periodo p = pi / |B|, rango (reales)
  • csc: periodo p = 2pi / |B|, rango (-inf,-1] U [1,inf)
  • sec: periodo p = 2pi / |B|, rango (-inf,-1] U [1,inf)
  • cot: periodo p = pi / |B|, rango (reales)

Medidas de Tendencia Central

Media

media: promedio

Mediana

mediana: orden, centro, promedio

Fórmula: ((L + ((n/2) - cfb) / fm) * w)

mediana = n/2 y cercano

Moda

moda: repeticiones

Fórmula: L + ((fm - fm-1) / ((fm - fm-1) + (fm... Continuar leyendo "Fórmulas y Conceptos Clave de Trigonometría y Estadística" »

Interpretaciones de la Probabilidad y el Teorema de Bayes

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Interpretaciones del Concepto de Probabilidad

Sobre el significado que tiene la probabilidad de un suceso hay una fuerte controversia.

El primer concepto de probabilidad surge en el contexto de los juegos de azar, donde se considera que todos los resultados posibles son equiprobables. Laplace definió la probabilidad de un suceso como el cociente entre el número de resultados favorables a dicho suceso, y el número total de resultados posibles.

Concepto Clásico de Probabilidad

Este concepto clásico de la probabilidad es escasamente aplicable, pues en la mayoría de las circunstancias inciertas es imposible clasificar los posibles resultados en clases igualmente probables. Es fácil aplicarlo al lanzamiento de un dado, pero ya no lo es tanto... Continuar leyendo "Interpretaciones de la Probabilidad y el Teorema de Bayes" »

Gestión de Costos Empresariales: Absorción, Producción y Resultados

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Costo de Absorción Costo de No Producción

MPD Administración

MOD Material de Oficina

CIF Sueldos Adm

Dep. Inst. Fab Dep. Mov. Oficina

Insumo Ac. Fijo Sueldos Directivos

Seguro Incendio Seguro Incendio Oficina

Otros Gastos Gasto Computación

(CIF) Total TOTAL

Publicidad

Sueldos Vendedores

Gasto Publicidad

Comisión x Vta

Mantención Local

TOTAL

Costo Unitario

MPD

MOD

CIF

Total / Unidades Producidas

Estado de Resultados

Ventas (Unidades x Valor Cada Una)

Costo de Ventas (Unidades x Resultado de Costo Unitario) ( )

Resultado Bruto

Costo de No Producción

Administración (TOTAL)

Comercialización (TOTAL)

Resultado Neto


Costo Variable

MPD

MOD

CIF

Insumos Ac. F

Otros Gastos

TOTAL

CV. de Comercialización

Sueldos Vendedores

Comisión x Vta

TOTAL

C.V.C

(TOTAL / Unidades Vendidas) (=)... Continuar leyendo "Gestión de Costos Empresariales: Absorción, Producción y Resultados" »

Teorema Central del Límite e Inferencia Estadística: Guía Práctica

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Teorema Central del Límite e Inferencia Estadística

TLC (Teorema Central del Límite): Si se tiene una población con media μ y desviación estándar σ, y se toman muestras de tamaño n, entonces:

  1. μ = μ (La media de las medias muestrales es igual a la media poblacional).
  2. σ = σ / √n (La desviación estándar de las medias muestrales es igual a la desviación estándar poblacional dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra).

Aplicación del TLC:

Z = (X̄ - μ) / (σ / √n)

Donde:

  • X̄ representa la media muestral.
  • μ representa la media poblacional.
  • σ representa la desviación estándar poblacional.
  • n representa el tamaño de la muestra.

Z = (x - u) / √n → Valores individuales de X.

Z = (x - u) / (σ / √n) → Aproximación... Continuar leyendo "Teorema Central del Límite e Inferencia Estadística: Guía Práctica" »

Naixement i Evolució de la Ràdio: 1920-1930

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1.1 Aparició i Experimentació (dècada de 1920 i 1930)

El 2 d'octubre de 1920 es considera la data de naixement de la ràdio com a mitjà de comunicació públic, perquè es va inaugurar la primera emissora comercial. Aquesta emissora, anomenada KDAD, va néixer a Pittsburgh (Pennsilvània) i va començar informant de les eleccions presidencials d'aquell dia. El 1924, en només quatre anys, ja hi havia 1400 emissores als EUA. Es va produir un impuls per la febre internacional, i les companyies elèctriques estaven interessades en el negoci: facilitaven els components per fer la ràdio i comercialitzaven els receptors.

El 14 de novembre d'aquell mateix any es va inaugurar EAJ1 (Ràdio Barcelona), la primera emissora espanyola. Tot i que es considera... Continuar leyendo "Naixement i Evolució de la Ràdio: 1920-1930" »

Análisis de Asientos Contables: Regularización y Cierre

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Introducción

El análisis de los asientos contables es fundamental para comprender la situación financiera de una empresa. Este documento se centra en la revisión de una serie de asientos contables relacionados con la regularización y el cierre del ejercicio.

Asientos Contables

Importe en EurosCódigo Cuenta (Debe)DescripciónCódigo Cuenta (Haber)Importe en Euros
600061017. Regularización existencias
Variación existencias mercancías
3006000
4800300Mercancías6104800
5065918.
Mercancías / Variación existencias mercancías
57050
3100068219. Disparidad saldo contable
Otras / Caja
281120000
64980.612928161000
32800700281310000
50075920. Correcciones valor
Amortización inmovilizado material / AA común
60023000
15890400628200
5050523AA mobiliario6211000
699000100AA
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