Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y ejercicios de Matemáticas de Primaria

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Validación y Evaluación de Modelos de Regresión Lineal

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Coeficiente de Determinación (R²)

Para determinar el coeficiente de determinación, se debe consultar la tabla resumen del modelo, específicamente el valor de .

Interpretación del Coeficiente de Determinación

Al analizar el ajuste del modelo, se observa que el coeficiente de determinación es (valor R²). Esto indica que el (%) de la variabilidad de la variable dependiente es explicada por el modelo obtenido. La interpretación de este valor es la siguiente:

  • Regular: Si está entre 70% y 80%.
  • Bueno: Si está entre 80% y 90%.
  • Muy bueno: Si está entre 90% y 100%.

Un valor de R² cercano a 1 (o 100%) indica un mejor ajuste del modelo.

Consideración sobre Datos Atípicos

Es importante considerar si es necesario o no eliminar datos atípicos. Esto... Continuar leyendo "Validación y Evaluación de Modelos de Regresión Lineal" »

Fundamentos de Métodos Numéricos: Algoritmos, Raíces y Derivación

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Conceptos Fundamentales

Algoritmo: Un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas definidas, no ambiguas, ordenadas y finitas que permite solucionar un problema.

Raíces de ecuaciones: La raíz de una ecuación es aquel valor de la variable independiente que hace que el resultado de la ecuación sea cero o, por lo menos, se acerque a cero con un cierto grado de aproximación deseado.

Métodos para Ecuaciones Diferenciales

Método de Euler

Para aplicarlo, debemos tomar la pendiente al inicio del intervalo como una aproximación de la pendiente promedio sobre todo el intervalo. Consiste en encontrar iterativamente la solución de una ecuación diferencial de primer orden y valores iniciales conocidos para un rango de valores, partiendo de un... Continuar leyendo "Fundamentos de Métodos Numéricos: Algoritmos, Raíces y Derivación" »

Fundamentos de Cálculo Diferencial: Derivadas y Estudio de Funciones

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Reglas Básicas de Derivación

  1. Derivada de una constante: $\frac{d}{dx}(C) = 0$
  2. Derivada de x: $\frac{d}{dx}(x) = 1$
  3. Derivada de una constante por una función: $\frac{d}{dx}(CV) = (C) \frac{dv}{dx}$
  4. Derivada de una suma o resta: $\frac{d}{dx}(U + V - W) = U' + V' - W'$
  5. Derivada de una potencia: $\frac{d(x^n)}{dx} = nx^{n-1}$
  6. Derivada de una función elevada a una potencia: $\frac{d}{dx}(V^n) = nV^{n-1} \frac{dv}{dx}$
  7. Derivada de una raíz enésima: $\frac{d}{dx}(\sqrt[n]{v}) = \frac{1}{n\sqrt[n]{v^{n-1}}} \frac{dv}{dx}$
  8. Derivada de una raíz cuadrada: $\frac{d}{dx}(\sqrt{v}) = \frac{1}{2\sqrt{v}} \frac{dv}{dx}$
  9. Derivada de un producto: $\frac{d}{dx}(UV) = U \frac{dv}{dx} + V \frac{du}{dx}$
  10. Derivada de un cociente: $\frac{d}{dx}(\frac{U}{V}) = \frac{
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Prentsa Askatasuna eta Eskubide Pertsonalak: Kasu Praktikoak

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GAIA: Adierazpen Askatasuna vs. Eskubide Pertsonalak

Aldizkari batek AOren informazioa argitaratzea

AO-ren alde: EKko 18.1 artikuluko ohorea eta norberaren intimitaterako eskubidea, izen onaren babesa eta babes morala barne.

Aldizkariaren alde: 20.1.d artikuluko egiazko informazioa libreki komunikatzeko askatasuna.

Auzitegiak erabakiko du zein eskubide nagusitzen den, informazioa berria den ala ez kontuan hartuta. AO-k berriki lagun bati bidali badio eta honek publikatu badu, ez dago babestuta.

AB kazetariak TB antzezlearen elkarrizketa argitaratzea

Lehenik, argitaratzeko baimena duen ala ez jakin behar da, eta nola lortu duen informazioa (bere kabuz edo bertan egonda). Epaileak salaketa arrazoirik gabe ezeztatu badu, 53.2 artikuluko babes eraginkorrerako... Continuar leyendo "Prentsa Askatasuna eta Eskubide Pertsonalak: Kasu Praktikoak" »

Propiedades Fundamentales de la Distribución Normal: Densidad y Acumulada

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Función DENSIDAD Normal Estándar:
Es una función continua, que viene explicitada por una función del tipo exponencial. Su representación gráfica es campanular.
Es una curva uniforme con ordenadas siempre positivas y definida para todo el campo real. Es monótona decreciente hacia ambos lados del único valor máximo que presenta.
Es simétrica respecto al eje de ordenadas y asintótica con respecto al de abscisas.  F(x) igual a cero, cuando X →mas o menos infinito
Presenta un único máximo, el cual se presenta cuando Z = 0 y su valor de ordenada máxima es f(z=0)  0,39894
Presenta dos puntos de inflexión, para las abscisas mas menos,1.

Función DENSIDAD Normal Gral.
Es una función continua, que viene explicitada por una función del... Continuar leyendo "Propiedades Fundamentales de la Distribución Normal: Densidad y Acumulada" »

Fórmulas y Métodos Clave en Series y Ecuaciones Diferenciales

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Series Numéricas

Criterios de Convergencia

  • Criterio del Cociente (D'Alembert): Sea la serie ∑an. Si limn→∞ |an+1 / an| = L, la serie converge si L < 1, diverge si L > 1, y el criterio no decide si L = 1.
  • Criterio de la Raíz (Cauchy): Sea la serie ∑an. Si limn→∞ |an|1/n = L, la serie converge si L < 1, diverge si L > 1, y el criterio no decide si L = 1.
  • Criterio de Comparación por Límite: Dadas ∑an y ∑bn con an ≥ 0, bn > 0. Si limn→∞ (an / bn) = c, donde 0 < c < ∞, entonces ambas series tienen el mismo carácter (ambas convergen o ambas divergen).
  • Criterio de la Integral: Sea f(x) una función continua, positiva y decreciente para x ≥ 1, tal que an = f(n). La serie ∑n=1 an converge si y solo
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Muestreo en Investigación: Tipos, Técnicas y su Impacto Metodológico

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Métodos de Muestreo

Muestreo Probabilístico

Características:

  • Las muestras se seleccionan al azar, no por los investigadores.
  • Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida de ser elegido.
  • Se puede conocer el error y la confianza de los estimadores.
  • Los resultados se pueden generalizar (inferir).
  • Es más caro que el no probabilístico.
  • Es más lento y complicado que el no probabilístico.

Muestreo No Probabilístico

Características:

  • No se apoya en ninguna teoría de la probabilidad y, por tanto, no es posible calcular la precisión o acotar el error cometido ni la confianza de las estimaciones que, además, no siempre se reducen aumentando el tamaño de la muestra.
  • Los costes y la dificultad de diseño son más reducidos.

Técnicas de

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Vocabulario Esencial Inglés-Español: Logros, Estudios y Vida Cotidiana

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Vocabulario Esencial Inglés-Español

Logros, Estudios y Vida Cotidiana

A continuación, se presenta una lista de vocabulario útil en inglés con sus respectivas traducciones al español:

  1. Accomplishment: Logro
  2. Achieve: Alcanzar, lograr
  3. Actually: En realidad
  4. Allow: Permitir, dejar
  5. Application: Solicitud
  6. As for now: Desde hoy, desde ahora en adelante
  7. Assessment: Evaluación
  8. Assignment: Trabajo, tarea
  9. Attendance: Asistencia
  10. Available: Disponible
  11. Break down: Averiarse, romperse
  12. Break up: Romper, dejar una relación
  13. Bring up: Criar, educar
  14. Business: Negocio
  15. Catalytic: Catalítico
  16. Cheat: Hacer trampa(s), copiar
  17. Check out: Comprobar, mirar
  18. Childhood: Niñez, infancia
  19. Clothing: Prendas, ropa
  20. Coated: Cubierto
  21. Concerned: Preocupado
  22. Damage: Dañar
  23. Demanding: Exigente, difícil
  24. Depend
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Resumen Avanzado de Econometría: Modelos, Supuestos y Soluciones

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T2: Estimadores MCO son (si el modelo cumple los supuestos): lineales en Y y U, insesgados, óptimos (ELIO), consistentes, eficientes, con distribución asintótica normal.

Sesgo de Variable Omitida

T3: Sesgo de variable omitida, 3 situaciones: factores omitidos relevantes para explicar Y, correlacionados con regresores (estimaciones sesgadas e inconsistentes y contrastes no fiables). Si son relevantes pero no correlacionados (estimaciones insesgadas y consistentes, pero contrastes no fiables). Si no son relevantes, las estimaciones mantienen sus propiedades y los contrastes son fiables.

Supuestos: U a veces es positiva y a veces negativa, pero en media se anula. Además, los factores observados y no observados están incorrelacionados. Y a veces... Continuar leyendo "Resumen Avanzado de Econometría: Modelos, Supuestos y Soluciones" »

Dominando el Cálculo Mental y Pensado: Estrategias Aditivas para el Éxito Matemático

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Cálculo Mental y Pensado: Estrategias Aditivas

Estrategias para el Cálculo Mental

La tabla de sumar. ESTRATEGIAS:

  1. Cero: Si a un número natural cualquiera le sumamos cero, se queda como está: a+0=a
  2. Conmutatividad: a+b = b+a
  3. Suma 10: Sumar 10 a cualquier número natural comprendido entre 1 y 9 es ponerle un 1 delante: 9+10=19
  4. Conteo ascendente: 9+2 avanzar dos posiciones
  5. Sumar 9: 9+6= 6+10-1
  6. La familia del 10
  7. Buscando el 10: 8+6 ver cuánto le falta a 8 para llegar a 10 y quitárselo a 6
  8. Dobles: 1+1/2+2
  9. Dobles +1: A todas las parejas de números consecutivos ej: 7+8= 7+ (7+1)

Estrategias para el Cálculo Pensado Aditivo

Recolocación: Se trata de conmutar los sumandos. Se usan las propiedades conmutativa y asociativa.

Descomposición: Consiste en descomponer... Continuar leyendo "Dominando el Cálculo Mental y Pensado: Estrategias Aditivas para el Éxito Matemático" »