Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

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Logística

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1. Como se org los mtls en una bodega o almacen: El amacenamiento de plataformas implica el aplilamiento por conjuntos o el empleo de transportadores o estantes. Las cajas y los recipientes se pueden almacenar en anaqueles o en transpotadores  o en estanterias. Las partes se pueden almacenar en charolas colocadas en anaqueles, transportadores o estanterias.

2. Describir tecnicas PEPS y UEPS: PEPS Estes metodo se basa en la suposicion de que las primeras unidades en entrar al almacen o la produccion son las primeras en salir. UEPS Este metodo se basa en la suposicion de que las ultimas unidades en entrar al almacen o a la produccion son las primeras en salir.

3. Cuando es conveniente usar PEPS o UEPS: PEPS Es recomendable cuando se usan productos... Continuar leyendo "Logística" »

Honduras

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23.1) Una carga puntual q1=+2.40uC se mantiene inmóvil en el origen

23.2) Una carga puntual q1 se mantiene fija en el origen. Se coloca una segunda carga q2en el punto a  y la energía potencial eléctrica del par de cargas es + 5.4x10

23.3) Una esfera metalica pequeña  con una carga neta de q1= -2.80uC , se mantiene en una

23.4) A k distancia de una carga puntual de -7.20uC debe colocarse una carga puntual de +2.30uC

23.5) Se mantiene fija en el origen una carga puntual Q=+4.60uC se coloca sobre el eje de las x a       0.250m  del origen una segunda carga puntual q= +1.20uC con masa de 2.80x10

23.6) Se colocan tres cargas puntuales iguales de 1.20uC en los vértices de untriangulo equilátero

23.7) Una carga puntual q1=4.00nC se coloca

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Funciones crecientes y decrecientes ejercicios resueltos

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CONCEPTO DE Función

f es una función deIR en IR si a cada numero real ,x e Dom , le hace corresponder otro numero real,f(x):

Dom     IR                

el conjunto Dom de los valores que puede tomar la variable independiente, x, se llama dominio de definición de la función.

El conjunto de los valores que toma la función se llama recorrido

f(x) es único para cada x e Dom.

tanto la variable x como la función f(x) toman valores reales , estas funciones se llaman funciones reales de variable real.

Composición DE FUNCIONES

Dadas las funciones,f y g , se llama función compuesta de f y g , y se designa por g o f, a la función que transforma x en g

Función INVERSA O RECIPROCA

Se llama función inversa o reciproca de f a otra función

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Introducción a la Econometría: Conceptos y Modelos

Enviado por Sebastian y clasificado en Matemáticas

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Econometría

Verdadero o Falso

  1. Toda función es variable aleatoria. FALSO
  2. La mejor receta de regresión es la que sus errores suman cero. FALSO
  3. El coeficiente de determinación indica la variabilidad explicada por el modelo. VERDADERO
  4. La econometría es una disciplina que utiliza la economía para interpretar fenómenos estadísticos. FALSO
  5. El análisis econométrico descansa en el principio de causa y efecto. Se miden los efectos que producen las causas. VERDADERO
  6. En la regresión lineal simple, si R2=0,85, entonces diremos que el efecto de X en Y es significativo. VERDADERO

Supuestos en la Regresión Lineal Múltiple

  1. El modelo es lineal entre los parámetros. VERDADERO
  2. La heterocedasticidad se da cuando los residuos tienen varianza constante. FALSO
  3. La
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Normalizar un polinomio

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Una ecuación se llama de segundo grado cuando la potencia mas alta que esta elevada la variable es de 2.Siempre tiene dos razones

Cuadrado de un binomio: como sabemos la potencia no es distributiva con -,+ por lo tanto cuando tenemos que saber el cuadrado de un binomio obtendremos un trminomio de cuadrado perfecto

Expreciones algebraicas: es una combinación finita de números y letras relacionadas mediante las operaciones de + - x / potenciación y radicación. Dentro de las expreciones algebraiase encuentra la exprecion polínómicas cuando esta rrelacionada solo con las operaciones de suma resta div mult.

Si la variable no esta afectada por una raíz o como divisor las expreciones algebraicas son enteras y se denominan polinomio.

Teorema de

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Hiria Euskal Literaturan: Bilakaera eta Errepresentazioa

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Sarrera

Hiria jende kopuru handia biltzen duen gune zabala da. Berez, hirien handitze-prozesuaren oinarrian, merkataritza-jarduera dago, eta horrek jatorri eta ofizio ezberdinetako jendeen joan-etorria ahalbidetzen du. Horregatik, hiriek presentzia nabaria dute literaturan, bai mugimendu eta korronte estetikoak ugariagoak eta dinamikoagoak direlako bertan, baita hiria bera zenbaitetan literatura gai bihurtzen delako ere. XIX. mendetik aurrera, hirien hazkundea bigarren sektore ekonomikoaren hazkundearekin zuzenki loturik dago, eta hazkunde horrek aldaketak ekarri zituen mendebaldeko hirietan, baita Euskal Herrian ere. Aldaketa horiek literaturan ere eragin sakona izan dute.

1. Landatik hirira

Hirien sorrera ez da bat-bateko fenomeno historikoa... Continuar leyendo "Hiria Euskal Literaturan: Bilakaera eta Errepresentazioa" »

El test de Durbin-Watson: Detectando la Autocorrelación en Series Temporales

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PREGUNTA 7

¿Cuál fue la aportación de Newey West a la econometría? La estimación robusta en presencia de correlación serial, la estimación HAC: heteroscedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix estimation.

PREGUNTA 1

ESCRIBE LA HIPÓTESIS NULA EN EL CONTRASTE DE DURBIN WATSON

H0: ρ1 = 0

En función de los valores di y ds, de la tabla, tenemos:

  1. Si el DW cae entre 0 y di, rechazar H0, pues cae en la zona de rechazo de ambas distribuciones.
  2. Si el DW cae entre di y ds, no se puede tomar una conclusión, pues cae en la zona de rechazo de la distribución superior y en la de no rechazo de la distribución inferior.
  3. Si el DW cae entre ds y 4 - di, no se puede rechazar H0, pues cae en la zona de no rechazo de ambas distribuciones.
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Conceptos Clave en Geoestadística y Medición: Preguntas y Respuestas

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Pregunta 14

La Geoestadística es una ciencia que se encarga de:

  1. Estudio de la distribución espacio-temporal de una variable.
  2. Determinación precisa del valor local de una variable.
  3. Todas las opciones son válidas.
  4. Predicción de los valores de una variable.

Pregunta 15

La distancia en la que la semivarianza deja de aumentar se denomina:

  1. Meseta

Pregunta 16

Hemos realizado dos series de medidas para determinar una magnitud. Los resultados obtenidos son:

1.ª serie: 4 m, 5 m y 6 m

2.ª serie: 4,9 m, 5 m y 5,10 m

¿Qué serie es más exacta?

  1. La segunda serie

Pregunta 17

El factor numérico de ponderación para la autocorrelación espacial:

  1. Es un indicador de la separación entre dos mediciones de Z.
  2. Puede ser una función de la distancia euclídea y del tiempo.
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Historia y Fundamentos de la Estadística

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Se Puede Sustituir el Sufijo "Estadística" por "Metría"

Historia de la Estadística

German Conring (1600-1681)

Alemán considerado el padre de la estadística por sus múltiples aportes.

Godofredo Achenwall (1719-1772)

Alemán fundador de la estadística como ciencia.

Blaise Pascal (1623-1666)

Filósofo, matemático y físico francés que en 1660, gracias a la inquietud de un jugador de cartas, el Caballero de la Meré, da origen a la estadística inferencial.

Francis Galton (1822-1911)

Sistematizó la nomenclatura estadística.

Karl Pearson

Tecnificó el método de correlación lineal.

Conceptos Básicos

Etimología

Se deriva del vocablo griego status = estado, debido a los censos estatales.

Definición

Es la ciencia que estudia la obtención, clasificación,... Continuar leyendo "Historia y Fundamentos de la Estadística" »

Conceptos Clave de Variables Aleatorias y Probabilidad

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Conceptos Fundamentales de Variables Aleatorias

En el estudio de una Variable Aleatoria (V.A.):

  • Si su función de densidad es campaniforme, indica que es más fácil encontrar valores intermedios que pequeños o grandes.
  • Una variable aleatoria discreta toma un número finito o un número infinito numerable de valores (como la distribución de Poisson).
  • La probabilidad de que una N(0,1) sea mayor que cero es 0.5.
  • La probabilidad de que una variable aleatoria bidimensional continua tome valores en un intervalo es un volumen bajo una superficie.

Propiedades de Esperanza y Varianza

Para Variables Aleatorias (V.A.):

  • La esperanza de la suma de V.A. coincide con la suma de esperanzas siempre.
  • La esperanza del producto de V.A. coincide con el producto de esperanzas
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