Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

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" »

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 d_i y d_s, de la tabla, tenemos:

1. Si el DW cae entre 0 y d_i, rechazar H₀, pues cae en la zona de rechazo de ambas distribuciones.
2. Si el DW cae entre d_i y d_s, 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 d_s y 4 - d_i, no se puede rechazar H₀, pues cae en la zona de no rechazo de ambas distribuciones.

A continuación, se presenta una revisión técnica de conceptos fundamentales en geostadística, métodos de interpolación y teoría de errores, estructurada para facilitar su estudio y comprensión.

1. Métodos de Interpolación y Autocorrelación

• 1.- El método más adecuado de interpolación para valores cualitativos es:

  A) Diagrama de Voronoi

• 2.- Los principales estadísticos para el análisis de una serie n-dimensional de observaciones son:

  D) Media, covarianzas y coeficiente de correlación

• 3.- Podemos decir que existe autocorrelación espacial positiva si:

  A) El índice de autocorrelación de Moran es mayor que cero

• 4.- ¿Cuál de las siguientes condiciones no es necesaria para que el método TIN en la triangulación de Delaunay reproduzca

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.

Estudio sobre la Composición Corporal y la Frecuencia Cardíaca en Deportistas

Objetivos de la Investigación

• Analizar el porcentaje de grasa corporal en los deportistas de élite y su frecuencia cardíaca máxima (FCmax).
• Comparar la relación entre la grasa corporal y la FCmax en deportistas de élite.
• Identificar el nivel de actividad física (AF) realizada en los últimos 7 días de la investigación.

Hipótesis del Estudio

• A menor índice de porcentaje de masa corporal, mayor será la FCmax.
• Un aumento del porcentaje de grasa corporal influye en el aumento de la FCmax.
• A mayor índice de grasa corporal, menor es la actividad física que realizan los deportistas de élite.

Tipo de prueba: Descriptiva, correlacional.

Interpretación de Resultados

Identificación y formulación de cada modelo (FRME)

Identificar cada modelo expuesto y formular FRME: Beneficio estimado 4 modelos: Todos llevan ^ en la parte izquierda. En LOG-LIN: ponemos ln a la izquierda (ln Beni^ ) y el resultado lo exponenciamos. En LOG-LOG, por ejemplo, sería: 13,47 + 2,31 × ln(INGi) …

Modelo recomendado y criterios de selección

Modelo recomendado: Seleccionar modelos atendiendo a criterios estadísticos. Buscaremos:

• Mayor: R cuadrado corregido, log-verosimilitud.
• Menor: criterios de información como Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQ) y Schwarz (BIC).

Organizamos los modelos en grupos, por ejemplo G1 (LIN, LIN-LOG) y G2 (otros). Escogemos, dentro de cada grupo, el mejor modelo según los criterios anteriores. Ponemos cada... Continuar leyendo "Selección e interpretación de modelos econométricos para estimar beneficios" »

Demostración de Identidades Trigonométricas

Para demostrar estas identidades, aplicaremos la denominada "Regla de Oro":

1. Elige el lado más complejo: Es más fácil simplificar una expresión que expandirla.
2. Pasa todo a Senos y Cosenos: Facilita la visualización de términos comunes y simplificaciones.
3. Usa álgebra: Aplica suma de fracciones, factorización y simplificación de términos.

Ejercicio V

Expresión: (cot a - tan a) / (cot a + tan a) = cos(2a)

Paso 1: Convertir a senos y cosenos (Lado Izquierdo)

• Numerador: (cos a / sen a) - (sen a / cos a)
• Denominador: (cos a / sen a) + (sen a / cos a)

Paso 2: Suma y resta de fracciones

• Numerador: (cos² a - sen² a) / (sen a * cos a)
• Denominador: (cos² a + sen² a) / (sen a * cos a)

Paso 3: Simplificar (

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" »

Fundamentos de Álgebra: Radicales, Polinomios y Ecuaciones

1. Operaciones con Radicales y Exponentes

Definiciones Clave de Radicales

• La **potencia de exponente fraccionario** ($A^{1/n}$): Una potencia de exponente fraccionario, $1/n$, y base $A$ es igual a la **raíz de índice $n$ de $A$** ($\sqrt[n]{A}$).
• **Extracción de factores de un radical**: Consiste en escribir una expresión radical equivalente formada por el producto de un número y un radical.
• **Radicales semejantes**: Dos radicales son semejantes si se pueden escribir como múltiplos del mismo radical.

Propiedades Operacionales

El producto o cociente de dos radicales del mismo índice es otro radical de igual índice, cuyo radicando es el producto o cociente de los radicandos, respectivamente.... Continuar leyendo "Conceptos Esenciales de Álgebra: Radicales, Polinomios y Sistemas de Ecuaciones" »

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