Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y ejercicios de Matemáticas de Otros cursos

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Demanda de Trabajo a Corto y Largo Plazo en Mercados Competitivos

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Demanda de Trabajo a Corto Plazo: El Vendedor en Competencia Perfecta

En un mercado perfectamente competitivo, el precio del producto no disminuye a medida que se producen más cantidades y se venden más. En este contexto, la empresa vende su producción en un mercado de competencia perfecta.

Ingreso del Producto Marginal (IPM)

El Ingreso del Producto Marginal (IPM) es el aumento del ingreso total generado por la utilización de cada unidad adicional de trabajo. Un empresario que busca maximizar sus beneficios debe contratar trabajadores siempre que cada uno de ellos aumente el ingreso total de la empresa en una cuantía superior a su coste total.

Coste Salarial Marginal (CSM)

La empresa debe contratar trabajadores hasta que el ingreso del producto... Continuar leyendo "Demanda de Trabajo a Corto y Largo Plazo en Mercados Competitivos" »

Resolución de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias: Métodos y Técnicas Numéricas

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Resolución de EDO sin el uso de la computadora

Sin una computadora, las EDO podrían resolverse usando técnicas de integración analítica. Una solución analítica para una EDO se obtiene si la integral indefinida puede evaluarse en forma exacta como una ecuación. Si es una ecuación lineal, puede resolverse analíticamente; en cambio, la mayoría de las ecuaciones no lineales no pueden resolverse de manera exacta, por ello se linealizan primero, aunque no a todas se les puede aplicar dicho método.

Clasificación de métodos numéricos

  • Métodos de un paso: Permiten el cálculo de yi+1 dada la ecuación diferencial y yi, de la manera como se estima la pendiente.
  • Métodos de pasos múltiples: Requieren valores adicionales de y, además de los
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Conceptos Clave de Estadística: Cuestionarios, Frecuencias y Gráficas

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El Cuestionario

El cuestionario es una presentación ordenada y sistemática de una lista de preguntas con la finalidad de recolectar un conjunto de datos referidos a una investigación estadística.

Tipos de Frecuencias

Frecuencia Ordinaria Absoluta (fi)

Es el número de veces que se repite un dato, y la denotamos como fi, el subíndice i está referido al valor que toma la variable.

Frecuencia Ordinaria Relativa (hi)

Operacionalmente, se define como el cociente entre la frecuencia ordinaria absoluta (fi) y el número total de datos (N); es decir, hi = fi / N.

Frecuencia Acumulada Absoluta (Fi)

Es la suma de las frecuencias ordinarias absolutas de todos los datos anteriores y el suyo propio.

Frecuencia Acumulada Relativa (Hi)

Operacionalmente, se define... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística: Cuestionarios, Frecuencias y Gráficas" »

Dinámica de sistemas en Vensim: lookup, demoras, niveles y retroalimentación positiva

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Dinámica de sistemas en Vensim: preguntas 8 a 13

8. Defina tipo de variable lookup en Vensim

Respuesta: Lookup o función tabla es una herramienta para representar relaciones no lineales entre las variables del modelo. Estas funciones deben ser robustas y cubrir la gama completa de valores de parámetros razonables. Ejemplo: la tasa de mortalidad de una población representada como función de la densidad o de la edad.

9. ¿Qué son demoras en dinámica de sistemas y para qué son útiles?

Respuesta: Las demoras se refieren a que siempre existe un lapso de tiempo entre una causa y su efecto. Las demoras pueden ejercer una enorme influencia en un sistema, acentuando la repercusión de otras fuerzas y modificando la dinámica temporal (por ejemplo,... Continuar leyendo "Dinámica de sistemas en Vensim: lookup, demoras, niveles y retroalimentación positiva" »

Conceptos Esenciales de Álgebra Lineal: Matrices, Vectores y Transformaciones

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Conceptos Fundamentales de Álgebra Lineal

Este documento presenta una recopilación de definiciones clave en el ámbito del álgebra lineal, abarcando desde operaciones con matrices hasta propiedades de espacios vectoriales y transformaciones lineales.

Matriz Reducida de Gauss

Dada una matriz de orden p x q, se le asocia otra matriz A*, del mismo orden, mediante operaciones elementales de fila, de forma que:

  • El primer número no nulo de cada fila (conocido como pivote) sea distinto de cero.
  • Las filas nulas, si las hay, estén al final de la matriz.

Rango de una Matriz

El rango de una matriz A es igual al número de filas no nulas que hay en la matriz reducida de Gauss (o forma escalonada) A* asociada a la matriz A.

Inversa de una Matriz

Si A es una... Continuar leyendo "Conceptos Esenciales de Álgebra Lineal: Matrices, Vectores y Transformaciones" »

Estimadores Insesgados y Problemas Comunes en Econometría: Multicolinealidad, Autocorrelación y Heteroscedasticidad

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Conceptos Clave en Econometría: Insesgadez, Multicolinealidad, Autocorrelación y Heteroscedasticidad

Estimadores Insesgados

Un estimador insesgado es aquel cuya distribución está centrada sobre el verdadero valor del parámetro que está siendo estimado. La insesgadez subraya el hecho de que se quiere obtener estimadores que estén lo más cerca posible de la distribución del estimador. El Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) tiene menor varianza que cualquier otro estimador lineal insesgado.

Multicolinealidad

Se define la multicolinealidad a partir de la ecuación: Y = xb + u. Sobre los regresores, se asume que X es una matriz de valores fijos de u.

  • No hay relación lineal exacta entre las x's.
  • No hay colinealidad exacta entre dos variables
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Implementación en Java de Operaciones con Vectores, Cálculo de Coseno y Seno Hiperbólico

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Este documento presenta un programa en Java que realiza diversas operaciones matemáticas, incluyendo la manipulación de vectores (verificación de capicúa, cálculo de la media y suma) y el cálculo del coseno y seno hiperbólico.

```java import java.util.*;

public class MENU { public static void main() { Scanner sc = new Scanner(System.in); int opcion;

// v --> vector capicúa int v[] = new int[5];

// v2 --> vector media double v2[] = new double[5];

// u, w --> vectores suma y "v3" es el vector suma double[] u = new double[5]; double[] w = new double[5]; double[] v3 = new double[5];

do { mostrar_menu(); System.out.print("Opción: "); opcion = sc.nextInt();

switch (opcion) { case 1: System.out.print("Introduce un vector: "); int n... Continuar leyendo "Implementación en Java de Operaciones con Vectores, Cálculo de Coseno y Seno Hiperbólico" »

Análisis de Supervivencia: Métodos de Kaplan-Meier, Log-Rank y Regresión de Cox

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El análisis de supervivencia es un conjunto de métodos estadísticos para analizar el tiempo que transcurre hasta que ocurre un evento de interés. A continuación, se describen algunos de los métodos más comunes:

1) Método de Kaplan-Meier

El método de Kaplan-Meier se utiliza para estimar la función de supervivencia a partir de datos de tiempo hasta el evento. Es especialmente útil cuando hay datos censurados (es decir, cuando no se observa el evento para todos los individuos en el estudio).

Aplicación: Comparar dos tratamientos para determinar cuál ofrece una mayor supervivencia. Se genera una gráfica donde el eje Y representa la probabilidad de supervivencia (desde 1 hacia abajo) y el eje X representa el tiempo de supervivencia.

Variables

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Lógica Difusa: Fundamentos, Conjuntos y Funciones de Membresía

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Lógica Difusa: Fundamentos y Aplicaciones

La lógica difusa o borrosa es un tipo de lógica que utiliza expresiones que no son ni totalmente ciertas ni completamente falsas. Se aplica a conceptos que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad dentro de un conjunto de valores que oscilan entre dos extremos: la verdad absoluta y la falsedad total.


La lógica difusa expresa la falta de definición del concepto al que se aplica; lo difuso no es la lógica en sí, sino el objeto que estudia.

La lógica difusa permite trabajar con información imprecisa, como estatura media o temperatura baja, en términos de conjuntos borrosos que se combinan en reglas para definir acciones: si la temperatura es alta entonces enfriar mucho.

Un conjunto difuso es... Continuar leyendo "Lógica Difusa: Fundamentos, Conjuntos y Funciones de Membresía" »

Escalas de Medición y Tipos de Escalas: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón

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Escalas de Medición

Las escalas de medición son un conjunto de posibles valores que una determinada variable puede tomar. Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Se clasifican en cuatro tipos principales:

Escala Nominal

La escala nominal, del latín nomún (nombre), describe variables de naturaleza categórica que difieren en calidad más que en cantidad. Ante las observaciones que se realizan de la realidad, es posible asignar cada una de ellas exclusivamente a una categoría o grupo. Cada grupo o categoría se denomina con un nombre o número de forma arbitraria, es decir, que se etiqueta en función de los deseos o conveniencia del investigador. Este nivel de medición es exclusivamente cualitativo... Continuar leyendo "Escalas de Medición y Tipos de Escalas: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón" »