Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

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Errores Comunes en Análisis Sensorial y Escalas de Medición Estadística

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Errores Comunes en el Análisis Sensorial

En el análisis sensorial, es crucial minimizar los errores para obtener resultados precisos y confiables. A continuación, se describen algunos de los errores más comunes:

  • Error de hábito: Se evalúan múltiples atributos simultáneamente en una sola muestra (sabor, olor, textura), cuando se debe evaluar un atributo a la vez.
  • Error por expectación: Los miembros del proyecto no deben participar como panelistas, ya que pueden buscar confirmar lo que ya saben. El evaluador no puede ser panelista.
  • Error por estímulo: Las muestras deben presentarse con códigos aleatorios (2, 3 o 4 números), variando solo el orden. Todas las muestras deben tener el mismo volumen para asegurar uniformidad en la presentación
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Evaluación del impacto de las variables regresoras en el modelo de regresión

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El término de error u es independiente de las variables regresoras.

Un estadístico es una variable cuya distribución solo depende de parámetros conocidos y que se construye a partir de los estimadores MCO de β y σ2 y la hipótesis nula, y por lo tanto, no va a depender de la hipótesis alternativa.

Según los datos de la muestra, no rechazamos para un nivel de significación del 5% que el coeficiente de la variable educ es igual a (valor investigado en la hipótesis).

· Dado que |t| = 12.25 > t523;0.025 = 1.9645 rechazamos que el coeficiente de educ sea cero, es decir, según los datos de la muestra la variable educación es significativa para explicar el salario para un nivel de significación del 5%.

Contrastes de Significatividad

Un... Continuar leyendo "Evaluación del impacto de las variables regresoras en el modelo de regresión" »

Sistemas de Ecuaciones: Métodos de Solución

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Sistemas de Ecuaciones

Definición

Un sistema de ecuaciones es un conjunto de ecuaciones (en este caso 2 ecuaciones) con varias incógnitas (también 2) que aparecen en una o varias de las ecuaciones.

Ejemplo:

x + 2y = 5

2x + 5y = 12

Ejemplos de Situaciones

SituaciónxyDescripción
1PerrosGallinasSe desconoce la cantidad de animales.
2Canicas de AceroCanicas de CristalSe desconoce el valor de cada canica.
3Entrada de NiñoEntrada de AdultoSe conoce el total de entradas, pero no el precio de cada una.
4ChayotesZanahoriasSe desconoce el área cultivada.

Métodos de Solución

  • Sustitución
  • Igualación
  • Reducción
  • Gráfico

Ejemplo: Método de Reducción

x + 2y = 5

2x + 5y = 12

Paso 1: Eliminar una variable

(x + 2y = 5) * (-2)

-2x - 4y = -10

2x + 5y = 12


y = 2

(x + 2y = 5)... Continuar leyendo "Sistemas de Ecuaciones: Métodos de Solución" »

Verdadero o Falso: Conceptos Clave en Álgebra Lineal y Modelos de Regresión

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1. ¿Un sistema de ecuaciones lineales con más ecuaciones que incógnitas es siempre un sistema incompatible?

Verdadero

2. ¿Podemos afirmar que un sistema de ecuaciones lineales con más incógnitas que ecuaciones es siempre un sistema compatible?

Verdadero

3. ¿Es posible que al añadir variables explicativas a un modelo de regresión se incremente la suma de cuadrados de los residuos (SCR)?

Falso

4. ¿Es posible que al añadir variables explicativas a un modelo de regresión el error estándar de la estimación crezca?

Verdadero

5. ¿Puede ocurrir que al eliminar una variable explicativa de un modelo de regresión los coeficientes del modelo de ajuste permanezcan constantes para las demás variables?

Verdadero

6. ¿Puede ocurrir que los elementos

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Cálculo de Dosis y Preparación de Caldo para Productos Fitosanitarios

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Cálculo de Dosis y Preparación de Caldo

Ejemplo 1

Si disponemos de un pulverizador que gasta 700 l/ha ¿Qué cantidad de producto necesitamos para preparar 75 l. de caldo, si la etiqueta indica que la dosis es de 3 l/ha?

G=700 l/ha Dosis=3 l/ha

¿Qué superficie trato con 75 l?

700 l — 10000 m2, 75 l — x x=1071,4 m2 10000 m2 — 3 l, 1071,4 — x x= 0,32 l

Ejemplo 2

¿Cuántos centímetros cúbicos de producto fitosanitario y cuántos litros de caldo se deben utilizar en una parcela de 12.500 m2 de superficie si el equipo de aplicación tiene un gasto de 600 l/ha y el producto fitosanitario recomienda una dosis de 400 cc por Hl de caldo?

10000 m2 — 600 l caldo, 12500 m2 — x x= 750 l caldo 100 l caldo — 400 cc prod, 750 l caldo — x... Continuar leyendo "Cálculo de Dosis y Preparación de Caldo para Productos Fitosanitarios" »

Conceptos básicos de estadística: guía completa

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Cando la media y la mediana distan mucho los datos están muy desperdigados: Verdadero

Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo: Falso

Una muestra es una selección de los datos que necesito: Falso

El principal inconveniente de la mediana es que se ve afectada por los valores externos: Falso

La media es insensible a los valores externos ya que solo influyen en ella los valores centrales: Falso

Comida favorita: Cualitativa

Número de alumnos de tu instituto: Cuantitativa discreta

Periodo de duración de la batería de un automóvil: Cuantitativa continua

Censo anual de los mexicanos: Cuantitativa discreta

Ocupación de los miembros de una familia: Cualitativa

Definiciones

Probabilidad: Medida de la expectación de que ocurra un evento... Continuar leyendo "Conceptos básicos de estadística: guía completa" »

Análisis de una Economía Clásica

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1. Introducción

Este documento analiza una economía clásica caracterizada por las siguientes ecuaciones:

2.1 Función de Producción:

y = 2 (Lk)1/2

2. Análisis de Equilibrio

2.1 Nivel de Empleo de Equilibrio

Igualando la oferta y la demanda de trabajo obtenemos el salario real de equilibrio (W/P)* y el nivel de empleo de equilibrio (L*).

19 - 1,5 (W/P) = -2 + 9(W/P)

21 = 10,5 (W/P)

(W/P)* = 2 (Salario real de equilibrio)

Sustituimos este resultado en la función de oferta de trabajo y obtenemos el nivel de empleo de equilibrio:

Ls = -2 + 9(W/P)

L* = 16

2.2 Determinación del Valor de la Producción de Pleno Empleo

y = 2 (Lk)1/2

y* = 64

2.3 Determinación del Nivel de Precios

La demanda agregada es: y = c + i + g

64 = 11,6 + 0,8 (1 - 0.25) 64 + 10 - 20r +... Continuar leyendo "Análisis de una Economía Clásica" »

Registro de envíos, compras y ventas de mercaderías

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Remito 129: envío de mercaderías en consignación

Se verificó que Adriana S.A. vendió el 55% de las mismas el 12/12/2018. ENVÍO Y REGISTRADO. VENTA A DS POR VENTA 6750, MERC PARA TERCEROS A CMV 4500

Remito 130: envío de mercaderías

Se verificó el remito correctamente conformado. ENVÍO. DS X VENTAS A VENTAS 20.000 Y CMV A MERCADERÍAS POR 20.000/1,5

I.R. 249: mercaderías recibidas para realizar propaganda

Las mismas quedarán en poder de la empresa cuando finalice la promoción sin costo para la misma, tomadas en cuenta en el inventario. RECEPCIÓN Y REGISTRADO. PROVEEDORES A DONACIONES

I.R. 250: mercaderías compradas y recibidas a última hora

Por ello, quedaron en la recepción, ingresando al depósito luego de la toma del inventario.... Continuar leyendo "Registro de envíos, compras y ventas de mercaderías" »

Conceptos Esenciales de Números Complejos: Unidad Imaginaria y Estructura Binómica

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Introducción a la Unidad Imaginaria

La interpretación de los números complejos pasa por entender lo que es la llamada “unidad imaginaria”. Este es un concepto clave. Si observamos las situaciones donde aparecen raíces de radicando negativo, veremos que estas quedan reducidas en todos los casos al producto de un número real positivo por la raíz cuadrada de la unidad negativa.

Definición de la Unidad Imaginaria

A ese "mágico" número, Leonhard Euler (1707-1783) lo llamó “unidad imaginaria” y lo representó con la letra i, es decir, i es el número tal que i² = -1, o lo que es lo mismo, i = √-1.

Potencias de la Unidad Imaginaria

Conviene familiarizar a los estudiantes con las potencias de este número. Es un buen ejercicio de investigación... Continuar leyendo "Conceptos Esenciales de Números Complejos: Unidad Imaginaria y Estructura Binómica" »

Funcions d'Utilitat: Tipus, Propietats i Conjunt Pressupostari

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Funcions d'Utilitat

Tipus i Propietats

Si la utilitat marginal és positiva, tenim monotonia forta: més consum d'un bé implica més utilitat. Si el pendent de la corba cau quan x1 augmenta, tenim convexitat estricta, o si la segona derivada és positiva.

Si les preferències són convexes, la corba d'indiferència no pot estar per sobre; si són estrictament convexes, ha d'estar per sota. Un mapa regular es dona si la relació de preferències satisfà les condicions.

RMS

La RMS (Taxa Marginal de Substitució) és el pendent de la línia tangent a la corba d'indiferència. Només depèn de x2. Els complements perfectes no tenen RMS. Si el bé 1 és neutre, RMS = 0. La RMS és decreixent, subjectiva i el seu pendent d'una corba fixada no depèn

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