Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

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Matemáticas Numéricas: Convergencia de Newton y Aproximaciones Sucesivas

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Representación Decimal Normalizada

La representación decimal normalizada de un número real x se expresa de la siguiente forma:

x = ±(AqAq-1...A1A0.B1B2...Bp...)

Esta notación se descompone en una suma ponderada de potencias de 10:

x = Aq × 10q + Aq-1 × 10q-1 + ... + A1 × 101 + A0 × 100 + B1 × 10-1 + ... + Bp × 10-p + ...

Alternativamente, la forma normalizada se puede expresar como:

x = ±(0.d1d2...dpdp+1...) × 10n

Orden y Estimación del Método de Aproximaciones Sucesivas (MAS)

Sea f una función con un punto fijo α ∈ (a, b). Se supone que f es de clase Cp con p ≥ 1 en un entorno de α, con |f’(α)| < 1 y tal que:

f’(α) = f’’(α) = … = f(p-1)(α) = 0

Entonces, el Método de Aproximaciones Sucesivas (MAS) es localmente

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Explorando Ciclos Eulerianos, Hamiltonianos y Grafos: Conceptos Clave

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Conceptos Fundamentales en Teoría de Grafos: Ciclos, Matrices y Más

Ciclo de Euler

El ciclo de Euler debe pasar por todas las aristas sin repetirse.

Ciclo Hamiltoniano

Debe pasar por todos los vértices sin repetir aristas o vértices.

Gráfica Bipartida Completa

Es K5,3; es decir, tiene 5 puntos V1 y 3 V2. Se une V1 con cada punto de V2 (aEv1 y dEv2).

Matriz de Adyacencia

Se colocan todos los vértices en fila y columna. Se irá comparando las aristas y se pondrá en la matriz el número de aristas que tocan un punto al otro.

Matriz de Incidencia

En la fila se pondrán las aristas y en la columna se pondrán los vértices. Se analizará si incide; si incide, se pondrá 1, y si no incide, se pondrá 0.

Tipos de Ciclos y Caminos

Ciclo Simple

(5,6,2,5)... Continuar leyendo "Explorando Ciclos Eulerianos, Hamiltonianos y Grafos: Conceptos Clave" »

Funciones Lógicas y de Búsqueda en Excel

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Funciones Lógicas

ESBLANCO(valor)

Comprueba si se refiere a una celda vacía y devuelve VERDADERO o FALSO. Ejemplo: =ESBLANCO(A2) devuelve VERDADERO si la celda A2 está vacía

Y(valor_logico1;valor_logico2;...)

Comprueba si todos los valores son verdaderos, en este caso devuelve VERDADERO. Si no, devuelve FALSO. Esta función es de gran utilidad para evaluar si se cumplen varias condiciones a la vez.Ejemplo: =Y(A1>0;B3=5;C4<0) devuelve VERDADERO si en A1 hay un valor positivo y en B3 un 5 y en C4 un negativo.

O(valor_logico1;valor_logico2;...)

Comprueba si al menos algún valor lógico es verdadero y devuelve VERDADERO. Si todos los valores son falsos devuelve FALSO. Ejemplo: =O(A1>0;B3=5;C4<0) devuelve VERDADERO si en A1 hay un valor... Continuar leyendo "Funciones Lógicas y de Búsqueda en Excel" »

Hiri egitura

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MITOLOGIA.

Mitoek esaten dutena egiatzar hartzen da. Mundua eta natura azaltzeko modua baita. Batzutan interesatzen den bezala kontatzen da jendeak sinistu dezan. Herrialde desberdinetan mito desberdinak kontatzen dira.
Zer gertatu zen mitologia baztertuta geratzeko?
Erlijioak krisialdia pairatu zuen kendeak erlijioan sinezten ez zuelako. Egoera soziopolitikoa aldatzen da grezian.
  - Monarkia hierarkikoa: pertsona bat agintean egotea.
  - Polis-ak sortu ziren: Jende asko elkarbizitzan hasten dira eta merkataritzaren sorkuntza ematen da. Beraiek produzitutakoa saltzen hasten dira.
Hiri-estatuak. Polis bakoitza, merkataritzan aritzen direnen arabera antolatzen da. Independienteak dira.
Sistema politko berria sortzen da: Demokrazia.
Bidaiak egiten
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Conceptos Esenciales de Estadística: Media Aritmética y Series Temporales

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Propiedades de la Media Aritmética

  • La **media aritmética** se considera el **centro de gravedad** de la distribución, ya que la suma de las desviaciones de los valores respecto a su media aritmética es cero.
  • Si a una serie estadística se le suma o resta una constante, su media aritmética queda sumada o restada en esa constante.
  • Si la serie estadística se multiplica o divide por una constante, la media aritmética queda multiplicada o dividida por esa constante.
  • La **media aritmética** de una serie estadística es igual a la suma de las medias de sus subseries individuales.
  • Cuando los valores de la variable no tienen la misma importancia, la media aritmética se calcula afectando a cada valor con un factor llamado **coeficiente de ponderación*
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Entendiendo las Derivadas: Un Enfoque al Cálculo

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Tasas de Variación y Derivadas de una Función

Tasa de Variación

La tasa de variación de una función en un intervalo [a, b] es la diferencia entre los valores de las imágenes de los puntos extremos del intervalo. Indica el cambio experimentado por una función en dicho intervalo.

TV [a, b] = f(b) - f(a)

  • Si TV [a, b] > 0, la función crece.
  • Si TV [a, b] < 0, la función decrece.
  • Si TV [a, b] = 0, la función es constante.

Tasa de Variación Media

La tasa de variación media de una función en un intervalo [a, b] es el cociente entre la variación de la variable dependiente y la variación de la variable independiente. Indica cómo y cuánto crece una función.

TVM [a, b] = (f(b) - f(a)) / (b - a)

Otra notación de la tasa de variación media

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Conceptos Clave de Estadística: Preguntas y Respuestas

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Preguntas sobre ANOVA y Diseño Experimental

  1. La descomposición de la S2 indica: EL EFECTO DE LA VI
  2. Capacidad de un indicador de amortiguar cambios bruscos en datos: ROBUSTEZ
  3. La relación entre el poder de la prueba y la variabilidad es: INVERSA
  4. Los sujetos todos contribuyen a la dispersión dentro de una cantidad: (Esta pregunta está incompleta, falta información para responderla correctamente)
  5. Aceptar H0 implica que no existen diferencias: QUIZÁS
  6. Si la variación aleatoria sube, la F obtenida: SUBE
  7. En las pruebas no paramétricas se requiere elección aleatoria: RESISTENTE A TRANSFORMACIONES
  8. El ANOVA usa, excepto: ERRORES ESTÁNDARES
  9. Los intervalos de confianza para un parámetro son simétricos a: LA MEDIA DE LA POBLACIÓN
  10. El bloque sirve para
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Petit menaje

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Inmobiliario : conjunto de enseres de muebles que tiene un restaurant
• Mesas : variedades de mesas , para que sirven , cap de gente
• Sillas : variedad, altura de una silla ,silla de niños/as. Espacio entre personas 50 cm
• Estación de servicios: un aparador, se guardan las cosas limpias y sucias , los manteles , lencería que utilizo para ese momento , lo de cristalería, cubertería , lozas y todo faginado.
Utensillos pequeños que guardón en la estación de servicio se llama PETIT MENAJE.
• Carros: infinidades, diferencias por ej entre el de postre (no tiene campana ) y el de queso ( este tiene una campana de cristal para evitar los malos olores)
• Mesas auxiliares : una mesa que se utiliza de auxilio para trinchar , servir
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Conceptos clave de probabilidad y estadística: ejercicios resueltos

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Prueba 2: Conceptos clave de probabilidad y estadística

Preguntas y respuestas

  1. La probabilidad de cualquier suceso toma valores entre:

    R: 0 y 1

  2. ¿Qué parámetros determinan la función de distribución normal?

    R: Media (μ) y desviación estándar (σ)

  3. Cuanto mayor sea el tamaño muestral, se cumple que:

    R: Menor es la varianza

  4. ¿Qué característica se cumple cuando dos sucesos son incompatibles?

    R: No pueden ocurrir simultáneamente

  5. Dados dos sucesos compatibles A y B, sabiendo que P(A) = 0,10 y P(B) = 0,20, ¿cuál es la probabilidad de que se dé al menos uno de ellos?

    R: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B) = 0,10 + 0,20 - (0,10 * 0,20) = 0,28

  6. Dados dos sucesos compatibles A y B, tales que P(A) = 0,10 y P(B) = 0,20, ¿cuál es la probabilidad de

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Fundamentos de la Probabilidad: Conceptos Clave y Tipos

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Conceptos Fundamentales de la Probabilidad

  • El azar no tiene memoria: Al repetir los intentos de un experimento aleatorio, los resultados de los intentos previos no tienen influencia en el intento siguiente.
  • La probabilidad de que un suceso futuro ocurra se caracteriza por un continuo que va desde lo imposible (0) hasta lo seguro (1).
  • La probabilidad de un suceso es un número entre 0 y 1 que mide la posibilidad de que dicho suceso ocurra. Una probabilidad de 1/2 indica una posibilidad equitativa (una entre dos) de que se produzca el suceso.
  • La frecuencia relativa de los resultados de un experimento se puede utilizar como una estimación de la probabilidad de un suceso. Cuanto mayor es el número de intentos, mejor será la estimación. Los resultados
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