Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Predictores, Validez y Fiabilidad en Tests Psicométricos: Conceptos Clave

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Conceptos Clave en Predictores, Validez y Fiabilidad de Tests Psicométricos

Para determinar la importancia relativa de los diferentes predictores en un modelo de regresión lineal múltiple, suelen utilizarse: Coeficientes estandarizados.

Se ha aplicado un test de razonamiento compuesto por 10 ítems. El coeficiente de fiabilidad del test vale 0,70 y el del criterio 0,70, siendo el coeficiente de validez calculado en una muestra de aspirantes a un puesto de 0,60. En este grupo, la varianza de las puntuaciones de los sujetos en el test es de 225. A partir de estos datos conteste a las preguntas 25 y 26.

Validez y Fiabilidad

25. Si añadiésemos 20 elementos paralelos al test inicial, la validez del nuevo test valdría: 0,60.

26. Coeficiente de validez... Continuar leyendo "Predictores, Validez y Fiabilidad en Tests Psicométricos: Conceptos Clave" »

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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Métodos de Investigación Cuantitativa: Encuestas, Entrevistas, Variables y Muestreo

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Encuestas y Muestreo en Investigación Cuantitativa

Junto con el muestreo, las encuestas son utilizadas en las investigaciones cuantitativas.

Definición de Encuesta

Conjunto de técnicas destinadas a recoger, procesar y analizar datos provenientes de la información aportada verbalmente por los miembros de una población determinada.

Ventajas del Método de Encuesta

  • El Método de Investigación por Encuestas permite estudiar detalladamente las relaciones causales entre variables independientes y dependientes.
  • Es de gran versatilidad, ya que puede focalizarse a diferentes tipos de poblaciones y a diferentes tipos de datos.
  • Permite la generalización de los resultados a otras poblaciones similares.
  • Permite la prueba de hipótesis y la evaluación de
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Conceptos Clave de Funciones y Ecuaciones Matemáticas

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Dominio de Funciones

Dominio de Funciones Racionales

Para F(x) = (x² + 1) / (x² + 5x + 6), el denominador no puede ser cero.

x² + 5x + 6 = 0

(x + 3)(x + 2) = 0

Esto implica x + 3 = 0 o x + 2 = 0

x = -3, x = -2

Dominio F(x) = ℝ - {-3, -2}

Dominio de Funciones con Raíz Cuadrada

Para F(x) = √(2x - 3), el radicando debe ser mayor o igual a cero.

2x - 3 ≥ 0

2x ≥ 3

x ≥ 3/2

Dominio F(x) = {x ∈ ℝ | x ≥ 3/2} o Dominio F(x) = [3/2, +∞)

Nota: Si la raíz es de índice impar (ej. raíz cúbica), el radicando puede ser cualquier número real.

Recorrido de una Función

Para encontrar el recorrido, sigue los siguientes pasos:

  1. A) Cambiar F(x) por Y.
  2. B) Despejar X en términos de Y.
  3. C) Analizar los valores que puede tomar Y.

Ejemplos de Recorrido

Ejemplo 1:

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Propiedades Clave de Matrices: Definición Positiva y Forma de Jordan

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Teorema 11

Sea A ∈ Mn×n(ℝ) simétrica.

1. A es definida positiva si y solo si todos los valores propios son positivos.

Demostración: (⇒)

Sabemos que, por ser A una matriz real simétrica, tiene n valores propios. Supongamos que α es un valor propio de A y v ≠ 0 es un vector propio de A asociado a α. Por tanto, Av = αv.

Por ser A definida positiva, se tiene que xTAx = (x|Ax) > 0, para cualquier x ≠ 0 de ℝn. En particular, si tomamos el vector propio v, se obtiene:

0 TAv = (v|Av) = (v|αv) = α(v|v) = α||v||2

Como ||v||2 > 0, se deduce que α > 0.

Demostración: (⇐)

Como A es una matriz real simétrica, A es diagonalizable con respecto a una base ortonormal 𝒜 de ℝn formada por vectores propios de A. Así, si ℬ es la... Continuar leyendo "Propiedades Clave de Matrices: Definición Positiva y Forma de Jordan" »

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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