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Grebalari Kopurua Espainian (1913-1924) eta Gizarte Aldaketak Errestaurazio Garaian

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Grebalari Kopurua Espainian (1913-1924)

Sarrera

Grafiko honek Espainiako grebalarien kopurua adierazten du 1913-1924 urte bitartean, puntuko grafiko baten bidez, non, urtez urte, langileen kopuruak azaltzen diren. Errestaurazio garaian kokatzen da, bigarren fasean, hau da, Alfontso XIII.aren erregealdian. Lehenengo fasean bezala, agintean jauntxokeria, iruzurra eta txandakatzea nagusitu ziren. Langile mugimenduak aukera politikorik gabe gelditu ziren. Ondorioz, langileek grebak antolatu beharko zituzten lan-baldintzak eta eskubide politikoak aldarrikatzeko.

Greben Bilakaera

Grafiko honetan, urtez urte, grebetan parte hartu zuten langile kopurua ageri da, eta datuak ez dira oso homogeneoak, ikus daitekeen bezala. Hau da, urte batzuetan parte-hartze

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Socio a: efectivo 20.000.000 : un carro 32.000.000;mercancías 230.000.000

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Escrito el en español con un tamaño de 4,5 KB

(1)- R.B.= 37.400 , S.S.= 2.374,9

(2)- Base R.= 37.400 - 2.374,9 - 7.750 - 2.000= 25.275,1

(3)- Mínimo P y F. 5.550 + 2400/2 + 2800/2 + 9000 + 3000= 20.150

(4) Aplicar gravamen

Cuota 1: (25.275,1 *B.R. - 20.200 *tabla) x 0,30= 1.522,53

4.225,5 *tabla cuota R. + 1.522,53 *anterior= 5.748,03

Cuota 2: (20.150 *tabla cuota R.-12.450*tabla) x 0,24= 1.848

2.365,5 *tabla cuota R. +1.848*anterior= 4.213,5

CUOTA 1 - CUOTA 2= 5.748,03 - 4.213,5= 1.534,53

(5) Tipo retención: (1.534,53 / 37.400) x 100=

----***si R.B. Es < que 20.000

43% s/ (R.B. - tabla por matrimonio)= 

(5) Tipo de retención: (696,17 / 18.100) x 100=

---***Si nuevo hijo

(1) R.B. (percibidas)

IRPF: (retenciones)

(2) Mismo ej. anterior

(3) Igual y añadir nuevo hijo

(4) Hacer cuota R. (1 y 2)

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Análisis de Variables, Tablas y Modelos de Regresión: Una Exploración Detallada

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Escrito el en español con un tamaño de 3,46 KB

Variables y Tipos de Datos

Variables:

Cuantitativa: continua (decimales); discreta (enteros)

Cualitativa: Ordinal (orden); Nominal (sin orden)

Tablas Bidimensionales

Tabla bidimensional

  • Cuenta
  • Centrado
  • Esquema
  • Ordenar

Cuando pregunta porcentaje: ¿Qué porcentaje?: se filtra y el número que da se divide por el total de datos.

Representación Gráfica

Gráfico

  • Títulos principal y ejes (Distribución de los ejes)
  • Rótulos encima

Interpretación de Resultados

Interpretación

Ej: se observa una mayor frecuencia de alumnos (variable) todas las variables del gráfico y con menor frecuencia y se destaca otra variable.

Se observa que la mayor frecuencia de trabajadores con una escolaridad universitaria y un rango de sueldo desde y hasta. (Recuerda poner valor, m$)

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Análisis Clúster: Agrupación de Datos en Estadística

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Escrito el en español con un tamaño de 4,54 KB

Análisis Clúster: Agrupación de Datos en Estadística

El análisis clúster es una técnica estadística multivariante que, a partir de la información de k variables sobre n elementos (observaciones), genera grupos de elementos similares entre sí. Estos grupos, llamados clústeres, se forman en función de la similitud de los valores de las variables para cada observación.

Etapas del Análisis Clúster

  1. Observación y Recopilación de Datos: Se observan y registran los valores de las k variables para cada una de las n observaciones.
  2. Cálculo de la Similaridad: Se calcula una medida de similaridad (o disimilaridad, como la distancia) para cada par de observaciones. Un valor de distancia mayor indica menor similaridad.
  3. Proceso de Agrupación
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Fundamentos de Probabilidad y Estadística: Claves para Entender Distribuciones y Relaciones

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Escrito el en español con un tamaño de 10,06 KB

Fundamentos de Probabilidad y Estadística

Este documento presenta una serie de afirmaciones clave en el campo de la probabilidad y la estadística, con sus respectivas correcciones y aclaraciones. El objetivo es consolidar la comprensión de conceptos fundamentales relacionados con distribuciones de probabilidad, correlación, regresión y principios básicos de eventos aleatorios.

I. Distribuciones de Probabilidad

  • 1. Distribución Hipergeométrica y Muestreo: En la distribución hipergeométrica, la cantidad de individuos que pertenecen a una cierta categoría son extraídos de una población dicotómica mediante un muestreo sin reemplazo. La afirmación original era falsa al indicar muestreo con reemplazo.
  • 2. Distribución de Poisson y Aproximaciones:
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Problema económico, tipos de bienes, coste de oportunidad y productividad

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Escrito el en gallego con un tamaño de 4,05 KB

Problema económico

Debido a que nunca nos es suficiente con los recursos que tenemos siempre queremos más, por lo que el problema económico es que tenemos la necesidad, ya que son limitados los recursos de los que disponemos, a esto lo llamamos que sufrimos de escasez.

Tipos de bienes

Los bienes económicos son aquellos que tienen escasez, por lo que hay que pagar por ellos. El precio varía según el grado de escasez en distintas zonas del mundo. Un bien no económico es aquel que no sufre escasez, no hay que pagar por ellos, debido a que al ser abundantes todo el mundo puede tenerlos.

Valor y precio

Valor y precio no son lo mismo, son independientes uno del otro. El precio depende del grado de escasez de un producto de un lugar, por lo que... Continuar leyendo "Problema económico, tipos de bienes, coste de oportunidad y productividad" »

Medidas de dispersión, concentración y dependencia en estadística

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Escrito el en español con un tamaño de 4,95 KB

Medidas de dispersión

-NO MEDIBLE(tabla contingencia): atributo/ ordinal // -MEDIBLE(tabla correlacion): variable discreta(no aparato) / continua: sí aparato.

-RIC=Q3-Q1 // Big. sup= Q3+1,5 RIC// Big. inf=Q1-1,5 RIC

-MEDIDAS DE DISPERSIÓN: 1.Varianza(absoluta) (Sx2)>=0, 2.Desv. típica (Sx)>=0, 3.Coef. Var. Pearson (go(x))(media) (Cuanto < sea el coef. < es dispersion; cuanto > sea coef. > dispersion; ma media es + representativa donde el coef. de var. es <.)

Comparar medias y desviaciones

-COMPARAR MEDIAS Y DESVIACIONES: TIPIFICAR (media=0/ Sx=1)

Medidas de concentración

-MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN: 1.Curva Lorenz (1.con. mín: pi=qi IG=0 (recta); intermedia0<=IG<=1(por debajo recta), con. máx: qi=0 (dos extremos)),

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Probabilidades y Siniestros en Compañías de Seguros: Cálculos y Resultados

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2017

1. Una consultora determina que el número de siniestros de una compañía de seguros se ajusta a una distribución de Poisson con un L. que sigue un comportamiento aleatorio según la ley exponencial de media 4.

  • a. Obtén la función generatriz de probabilidad del número de siniestros.
  • b. A partir de la FGP, calcula la media y la varianza del número de siniestros.

2. Un servicio de asistencia telefónica resuelve en el día el 30% de las incidencias que recibe.

  • a. Si un día entran 8 llamadas, calcula la probabilidad de que queden en un día más de 2 incidencias sin resolver.
  • b. Un empleado debe resolver 4 incidencias al día para cubrir sus objetivos, ¿cuál es la probabilidad de que lo consiga si un día atiende seis llamadas? ¿Y qué
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Factorización de trinomios y polinomios

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1er caso

5a2 - 15ab - 10 ac

El factor común entre los coeficientes es 5 y entre los factores literales es a, por lo tanto

5a2 - 15ab - 10 ac = 5a·a - 5a·3b - 5a · 2c = 5a(a - 3b - 2c)

2do caso

2ax + 2bx - ay + 5a - by + 5b

Agrupo los términos que tienen un factor común:

(2ax - ay + 5a) + (2bx - by + 5b)

Saco el factor común de cada grupo:

a (2x - y + 5 ) + b (2x - y + 5 )

Como las expresiones encerradas entre paréntesis son iguales se tiene:

(2x -y +5)(a + b)

3er caso

a2 +2ab + b2= (a+b)2

4x2 – 20xy + 25y2= (2x – 5y) (2x – 5y) = (2x – 5y)2 R/.

16 + 40x2 + 25x4 = (4 + 5x2) (4 + 5x2) = (4 + 5x2)2

9b2 – 30a2b + 25a4 = (3b – 5a2) (3b – 5a2) = (3b – 5a2)2

400x10 + 40x5 + 1 = (20 x5 + 1) (20 x5 + 1) = (20 x5 + 1)2

4to caso

9y2-4x2= (3y-2x) (... Continuar leyendo "Factorización de trinomios y polinomios" »

Por que algunhas comunidades sofren maiores taxas de delincuencia?

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  • En determinadas comunidades é difícil alcanzar metas valoradas positivamente. Xa sabemos que as comunidades con altos índices de delito atópanse caracterizadas sobre todo por un estatus socioeconómico baixo, o cal dificulta que os seus habitantes poidan ver satisfeitas as súas aspiracións de éxito monetario por medios lícitos. Isto débese a que nestes barrios tenderá a haber menos traballo e moito menos ben pagado, os negocios, as fábricas, ou o sector servizos prefiren ubicarse en outras zonas. Estas comunidades están algo illadas e non están ben comunicadas mediante o transporte público. Carecen de contactos para atopar traballo e ás veces dos coñecementos e habilidades. Naturalmente créanse círculos viciosos nos que as
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