Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

Ordenar por
Materia
Nivel

Fórmulas Electorales: Resto Mayor y Media Más Elevada

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 2,34 KB

Fórmulas de Resto Mayor o Cociente Común

Explicación de las Cuotas de Hare, Droop e Imperiali

En estas fórmulas, se calcula una cuota y se asigna a cada partido tantos escaños como cuotas haya obtenido, es decir, las veces que la cuota esté contenida en su total de votos. Normalmente, después de realizar esta operación con todos los partidos, quedan escaños por asignar. Para ello, se inicia una segunda ronda de reparto, en la cual se ordenan de mayor a menor los restos de votos de cada partido.

  • Cuota de Hare: Consiste en dividir el total de votos válidos entre el número de escaños a elegir. Es la fórmula electoral más proporcional.
  • Cuota Droop: Se calcula dividiendo el número de votos emitidos entre el número de escaños a proveer
... Continuar leyendo "Fórmulas Electorales: Resto Mayor y Media Más Elevada" »

Fundamentos de Inferencia Estadística: Cálculo de Probabilidades y Muestras

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 6,39 KB

Recopilación de Ejercicios de Inferencia Estadística

A continuación, se presentan seis problemas fundamentales de estadística inferencial, cubriendo distribuciones muestrales, intervalos de confianza y determinación del tamaño de la muestra, con sus respectivas soluciones y notación corregida.


Problema 1: Probabilidad de la Media Muestral (Distribución Normal)

La estatura de los socios de un club tiene una media $\mu=175\text{ cm}$ y una desviación típica $\sigma=10\text{ cm}$. Si se elige una muestra de $n=64$ socios, ¿cuál es la probabilidad de que la media de la muestra sea menor o igual que $173\text{ cm}$?

Datos y Aproximación

  • Media poblacional ($\mu$): $175\text{ cm}$
  • Desviación típica poblacional ($\sigma$): $10\text{ cm}$
  • Tamaño
... Continuar leyendo "Fundamentos de Inferencia Estadística: Cálculo de Probabilidades y Muestras" »

Procesos Estocásticos: Tipos, Propiedades y Criterios de Selección de Modelos

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 4,51 KB

Procesos Estocásticos: Conceptos Clave y Modelos Autorregresivos (AR) y de Medias Móviles (MA)

Procesos Estocásticos Estacionarios en Sentido Débil

Un proceso estocástico se considera estacionario en sentido débil si cumple con las siguientes condiciones:

  • Las esperanzas matemáticas de las variables aleatorias no dependen del tiempo, son constantes: E[Yt] = E[Yt+m] para todo m.
  • Las varianzas tampoco dependen del tiempo y son finitas: Var[Yt] = Var[Yt+m] < ∞ para todo m.
  • Las covarianzas entre dos variables aleatorias del proceso correspondientes a períodos distintos de tiempo (distintos valores de t) solamente dependen del lapso de tiempo transcurrido entre ellas: Cov(Yt, Ys) = Cov(Yt+m, Ys+m) para todo m.

Modelos Autorregresivos (AR)

En... Continuar leyendo "Procesos Estocásticos: Tipos, Propiedades y Criterios de Selección de Modelos" »

Método de Bisección: Fundamentos y Aplicación en Ecuaciones No Lineales

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 2,54 KB

¿Qué es el Método de Bisección?

El método de bisección es un algoritmo de búsqueda de raíces que trabaja dividiendo el intervalo a la mitad y seleccionando el subintervalo que contiene la raíz. Este es uno de los métodos más sencillos y de fácil intuición para resolver ecuaciones en una variable, también conocido como Método de Intervalo Medio.

Fundamentos Teóricos

Se basa en el Teorema del Valor Intermedio (TVI), el cual establece que toda función continua f en un intervalo cerrado [a, b] toma todos los valores que se hallan entre f(a) y f(b). En caso de que f(a) y f(b) tengan signos opuestos, el valor cero sería un valor intermedio, por lo que con certeza existe un punto p en [a, b] que cumple f(p) = 0. De esta forma, se asegura... Continuar leyendo "Método de Bisección: Fundamentos y Aplicación en Ecuaciones No Lineales" »

Cálculo y Diseño de Encepados de Cimentación: Guía Paso a Paso

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 3,49 KB

1.1. Dimensionamiento y Comprobación de Rigidez del Encepado

El objetivo es determinar las dimensiones mínimas en planta del encepado y verificar su rigidez de acuerdo con la normativa vigente.

Tipo de Cimentación (Art. 58.2.1)

Para garantizar la rigidez de la cimentación, se debe cumplir la siguiente condición:

Vmax ≤ 2h

Donde:

  • Vmax = Desplazamiento máximo admisible (57,5 cm en este caso)
  • h = Canto del encepado

Comprobación:

57,5 cm ≤ 2 x 90 cm (encepado rígido)

Dimensiones Mínimas del Canto del Encepado (Art. 58.8.1)

Se debe verificar que el canto del encepado cumpla con las dimensiones mínimas establecidas:

h = 90 cm ≥ 40 cm y ø pilote = 55 cm

El canto dado por el enunciado CUMPLE con la norma para dicha cimentación.

Dimensiones Mínimas

... Continuar leyendo "Cálculo y Diseño de Encepados de Cimentación: Guía Paso a Paso" »

Resolución de problemas matemáticos: áreas, porcentajes y ecuaciones

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 3,21 KB

Cajas

Cajas de 10cm (cantidad mínima)
R = A = 10 + 10 = 100
A = a600cm2
at = 100 * 600cm2 = 6m2

Menos cartón R = 1144 - 1116 = 28
28 * 100 = 2800 se ahorran 2800cm2 de cartón en 100 c
2800 / 1116 = 2,5 se ahorra 2 cajas

Pirámide

R = AB = 82 = 64cm2
AL = 8 * 10 / 2
AL = 10CM2
AREA TOTAL = 40 + 54 = 1004CM

Alumnos

100 * 17 = 1700 / 25 = 68
PORCENTAJE 32%

Beca

BECA = B

Población Mundial

POBLACION MUNDIAL: 6854M * 1,13 = 7745,02M
2030 = 7745,02 * 1,13 = 8752M
2040: 8752 * 1.13 = 9890M

Pelotas

EFC: 5 + 8 + 6 + 1 = 20
20 / 5 = 4

Basquetbol

BASQUETBOL = 29

Joss

P = W / 4 = 0.5W + 3
W / 2 = 1.5W
P = 0.5W + 1.5W + 1.3 + 1.3
P = 4.2

Rosa y Tere

ROSA (100 - 3N)
TER (100 - 2N - 3M)

Rectángulo

RECTANGULO: P = 3ª + 5 + 2x - 1 + 3ª + 5 + 2x + 1
6ª + 10 + 4x - 2 = 6ª + 4x + 8

Terreno

expresion... Continuar leyendo "Resolución de problemas matemáticos: áreas, porcentajes y ecuaciones" »

Metodología para el Tratamiento de Datos Cuantitativos

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 4,22 KB

Análisis de datos cuantitativos:

El proceso de análisis de datos cuantitativos implica:

  • Decidir el programa de análisis de datos a utilizar.
  • Explorar los datos obtenidos en la recolección.
  • Analizar descriptivamente los datos por variable.
  • Visualizar los datos por variable.
  • Evaluar la confiabilidad, validez y objetividad de los instrumentos de medición utilizados.
  • Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).
  • Realizar análisis adicionales.

Preparar los resultados para presentarlos.

Presentación de Resultados

En los resultados deben incluirse:

  • La descripción general de la encuesta o método de recolección utilizado.
  • Respuestas a los objetivos.
  • Respuestas a las hipótesis.

No se... Continuar leyendo "Metodología para el Tratamiento de Datos Cuantitativos" »

Fórmulas y Procedimientos con Vectores, Planos y Rectas en el Espacio

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 7,57 KB

Operaciones con Vectores, Planos y Rectas

Producto Vectorial

Producto Vectorial: Se calcula el determinante con (i, j, k) y a continuación los dos vectores.

Área de un Triángulo y un Paralelogramo

Área del Triángulo: Se calcula (A x B) para obtener un vector y (A x C) para obtener otro vector. Luego, se calcula el determinante con (i, j, k) y a continuación los dos vectores resultantes. Finalmente, el área del triángulo es |AB x AC| / 2.

Área del Paralelogramo: Se calcula como ||AB x AC||, que es la raíz cuadrada del resultado del área del triángulo elevado al cuadrado.

Cálculo de Vértices en Paralelogramos

Paralelogramos (ABCD): Se calcula el punto medio Mx = (C + A) / 2, e igualmente para My y Mz, obteniendo así las coordenadas del... Continuar leyendo "Fórmulas y Procedimientos con Vectores, Planos y Rectas en el Espacio" »

Operaciones con Polinomios y Fracciones Algebraicas: Todo lo que necesitas saber

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 8,07 KB

Polinomios y Fracciones Algebraicas

Conceptos Básicos de Polinomios

Es fundamental recordar que siempre se debe simplificar al trabajar con un polinomio. Por ejemplo, en la expresión:

7x⁶y + 4x³ - 2y + 5y³x + 8

  • Grado del polinomio: Es 7 (correspondiente al monomio de mayor grado).
  • Término independiente: Es 8 (aquel que no tiene parte literal). Si no aparece de forma explícita, su valor es 0.

Valor Numérico de un Polinomio

Para hallar el valor numérico de un polinomio, por ejemplo P(x,y) = 7x⁶y + 4x³ - 2y + 5y³x + 8, se sustituyen las variables por los valores indicados.

Para calcular P(2, -1), se sustituye la x por 2 y la y por -1, resolviendo las operaciones resultantes.

Operaciones con Polinomios

Suma de Polinomios

Para realizar P(x) +

... Continuar leyendo "Operaciones con Polinomios y Fracciones Algebraicas: Todo lo que necesitas saber" »

Matemáticas Numéricas: Convergencia de Newton y Aproximaciones Sucesivas

Clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 8,89 KB

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

... Continuar leyendo "Matemáticas Numéricas: Convergencia de Newton y Aproximaciones Sucesivas" »