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

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Y

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texto pertenece a suma teologia donde se analiza la ley natural practica en la q se concluye q dicha ley es aplicable a todos los hombres generalmente y puede variar particularmente.
la ley eterna de dios se manifiesta en todos los seres en el ambito de las cosas fisicas a traves de la ley natural y de laas cuestiones humanas a travesde la razon.todos los seres se rigen x esta ley y en los s.vivos se manifiesta en la tendencia a la conservacion de la vida,reproducion y educacion, y en hombre en busqueda de verdad y convivir cn los demas.
aunque la ley natural es un principio humano esta impresa en el alma de tal forma q se puede llegar a asimilar d manera habitual.si dichos habitos stan guiados por la razon,seran virtuosos(sinderesis,todos buscan... Continuar leyendo "Y" »

Ecuaciones de segundo grado

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RECUERDA Identidades Expresiones algebraicas con una igualdad que se cumple para cualquier valor de las variables. Ecuaciones Igualdades entre expresiones algebraicas que se cumplen para determinados valores de las variables denominados soluciones. Si 2 ecuaciones tienen las mismas soluciones, se dice que son equivalentes. Ecuaciones de primer grado: seresuelven empleando las reglas de la suma y el producto. Ecuaciones de segundo grado: incompletas -> -De tipo ax2 + c = 0. Se resuelven despejando la x. (4x2–25=0; 25:4=5:2). –Del tipo ax2 + bx = 0. Se resuelven sacando factor común (3x2–x=0; x(3x – 1)=0; x=0, x=1:3). Completas -> ax2 + bx + c = 0. Se resuelven empleando la fórmula. Sistema de ecuaciones Conjuntos de ecuaciones

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Anatomía Dental Detallada: Caninos, Molares y Premolares

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Canino Superior Izquierdo - Tipo I

  • Oclusal: Reborde mesial, fosas, cíngulo grande, cúspide vestibular, reborde distal.
  • Vestibular: De ápice a distal, línea cervical convexa hacia el ápice, reborde vestibular prominente, contorno mesial convexo.
  • Palatino: Cíngulo, fosa disto-lingual y mesio-lingual, reborde lingual (mayor que el inferior).
  • Distal y Mesial: Surco axial y forma de cuña.

Canino Inferior Izquierdo - Tipo I, II o III

  • Oclusal: Reborde marginal mesial, fosa M-L, cíngulo a distal, fosa D-L, reborde marginal distal y borde incisal hacia distal.
  • Lingual: Reborde marginal distal, reborde lingual, cíngulo a distal, reborde marginal mesial, ápice a distal.
  • Distal y Mesial: Surco axial, línea cervical, silueta cervical en forma de S.

Primer

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Fundamentos Matemáticos Clave: Definiciones y Propiedades Esenciales

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Conceptos Fundamentales de Álgebra y Cálculo

Definiciones Básicas

  • Valor Absoluto

    Es el mismo número si es positivo y su opuesto si es negativo.

  • Distancia

    Es el valor absoluto de la diferencia entre dos números.

  • Entorno

    Es el conjunto de números reales cuya distancia al centro a es menor que el radio r. Se representa como (a - r, a + r).

    • Entorno Reducido

      Es un entorno al que se le ha excluido el centro. Se representa como (a - r, a) U (a, a + r).

  • Factorial

    Es el producto de un número natural por todos los números naturales menores que él hasta el uno. Se representa por n!.

  • Números Combinatorios

    Se representan como (m sobre p) y se calculan mediante la fórmula: (m sobre p) = m! / (p!(m - p)!).

    Propiedades:
    1. (m sobre p) = (m sobre m - p)
    2. (m sobre p)
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Funciones Afín y Lineal: Pendiente, Ordenada y Congruencia de Triángulos

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Funciones Afín y Lineal

Función Afín

La función afín se expresa de la forma:

y = mx + n

  • m representa la pendiente de la recta. La pendiente indica la inclinación de la recta con respecto al eje de abscisas. Dos rectas paralelas comparten la misma pendiente.
  • n es la ordenada en el origen. Este valor señala el punto donde la recta corta al eje de ordenadas.

Función Lineal

La función lineal tiene la forma:

y = mx

  • Su gráfica es una línea recta que atraviesa el origen de coordenadas.
  • m es la pendiente de la recta, que define su inclinación respecto al eje de abscisas.
  • Si m > 0, la función es creciente. El ángulo que forma la recta con la parte positiva del eje OX es agudo.
  • Si m < 0, la función es decreciente. El ángulo que forma la recta
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Multiplicación de potencias de distinta base y distinto exponente ejemplos

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POTENCIAS:Es una multiplicación sucesiva de un Nº tantas veces lo indique el exponente. Be =bxbxbxb... E veses. PROPIEDADES DE POTENCIAS: I)multiplicacionde igual base: se conserva la base y se suman los exponentes : ejemplos:510 x 515= 525 .

II)Multiplicación de igual exponente: se conserva el exponente y se multiplican las bases .Ejemplos:230x430 =830 .
III)División igual base: se conserva la base y se restan los exponentes . Ejemplo: 510:515=5-5 .
IV)División igual exponente: se conserva el exponente y se dividen las bases . Ejemplos:430:230= 4:230 =230
V) exponente 0:todo Nº distinto a 0 elevado a 0 es 1.
5940= 1.

Estadística Unidimensional y Bidimensional

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Estadística Unidimensional y Formulas

Media Aritmética: X=Σxifi/Σfi

Varianza: S2=Σxi2fi/Σfi

Desviación Típica: S=√S2

Coef. Variación: c.v=desviación típica/media aritmética

Moda: valor que más se repite

Rango: la diferencia entre uno y otro.

Covarianza: Sxy=∑xifi/n)-(X-Y)

Coeficiente de Correlación: r=Sxy/Sx*Sy

Recta de Regresión: y-y=m(x-x) ; M=Sxy/Sx2

Estadística Bidimensional

  1. Distribuciones Marginales (media y desviación típica)
  2. Desviaciones Típicas de x e y
  3. Cálculo de la Covarianza
  4. Coeficiente de Correlación
  5. Recta de Regresión.

Varianza: S2=Σ(x-X)2fi/ N     S2=Σ(x-X)2fi/ n-1    

Desviación Típica: S=√S2

Coef. Variación: c.v=desviación típica/media aritmética

Teorema de Bayes:

Incidencia Acumulada: IA= nº casos... Continuar leyendo "Estadística Unidimensional y Bidimensional" »

Geometría analítica y conicas

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Rectas:

Formas:

  • Forma punto-pendiente
  • Forma pendiente ordenada al origen
  • Forma segmentaria
  • Forma general
  • Forma Polar: reemplazar
  • Forma normal: (signo opuesto a c)

Polares:

p: foco a directriz. Cos(eje polar) Sen(eje pi/2)

Simetría:

  • Eje polar: a) reemplazar θ por -θ y no cambia b) θ por π-θ, r debe quedar como -r
  • Eje π/2: a) θ por π-θ y no cambia b) θ por -θ y no cambia
  • Al polo: a) r por -r y no cambia b) θ por π+θ y no cambia

Distancia punto a recta:

Conicas:

a) Parábola (1) b) Elipse (0<e<1) c) Hipérbola (>1) d) Circunferencia (0)

a) Parábola:

P=distancia foco a vértice.

Directriz X=-P

Recta tg: derivar la ecuación igualada a 0, reemplazar y por el punto dado y se obtiene la pendiente tg. Normal se pone la misma pendiente opuesta... Continuar leyendo "Geometría analítica y conicas" »

Por que no es suficiente la estimación puntual y por qué se tiene que recurrir a la estimación por intervalo?

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Modelos probabilístico continuos: DN UNIFORME CONTINUA: llamada también dn rectangular por la forma q tiene su grafico. DN NORMAL: en estadística moderna es considerada la distribución mas importante ya que la mayoría de los eventos naturakes, sociales, industriales etc, se distribuyen de esra manera. Sin un experimento binomial bien planificado se repite una gran cantidad de veces y se grafica el histograma de probabilidades este da como origen una curva en forma de campana llamada curva normal o campana de gauss, esta curva se caracteriza por ser simétrica por lo tanto las principales medidas de tendencia central coinciden en el mismo valor. Es ascendente desde –infinito hasta la coordenada (u), es asíntota al eje de X. A esta curva
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Procesos Estocásticos: Tipos, Propiedades y Criterios de Selección de Modelos

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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)

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