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

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Conceptos básicos de probabilidad y estadística

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Covarianza

La covarianza es un valor que indica el grado de variación conjunta de dos variables. Es el dato básico para determinar si existe una dependencia y estimaciones de dos variables.

  • Si COV(X, Y) = SXY > 0: Hay dependencia directa (positiva), es decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y.
  • Si COV(X, Y) = SXY = 0: No existe una relación lineal entre las dos variables estudiadas.
  • Si COV(X, Y) = SXY < 0: Dependencia inversa o negativa, es decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y.

Experimento y Espacio Muestral

Un experimento es un proceso que genera resultados bien definidos.

El espacio muestral es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento. Se representa con la letra griega... Continuar leyendo "Conceptos básicos de probabilidad y estadística" »

Fórmules Clau d'Estadística: Intervals i Contrast d'Hipòtesis

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Estimació per intervals :  població normal i variancia poblacional coneguda : [ mitjana- zi-alfa/2 • ( arrel de variancia bolinche /n)  i laltre sumant]  ( normal) .... Població normal i variancia desconeguda = [ mitjana - tstudent- alfa entre dos ( 1- alfa) i buscarho a la tstudent..  • ( arrel variancia poblacional S /n ] ... Si es la desv típica seleva a 2.. 


Per la variancia= [ ((n-1)•S^2) / xi- alfa/2 ... ]  2on interval : igual dividit per x alfa /2 ( buscat a taula directament de khi quadrat!! ) .... Per la proporció= [ mitjana mostral - zi-alfa/2 • ( arreel de mitjana mostral x (  1-mitjana mostral) / N ))  interval dos : sumat  ...Normal ...


Taula normal 95% = 1'96/ i 99: 2'5758...


Si difereix  la mitjana de lesperanza... Continuar leyendo "Fórmules Clau d'Estadística: Intervals i Contrast d'Hipòtesis" »

Fundamentos de la Distribución de Renta: Utilitarismo, Rawls y Medición de la Desigualdad

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Criterios de Justicia Distributiva y Bienestar Social

Utilitarismo Clásico: Maximización de la Utilidad Total

El criterio utilitarista busca maximizar la suma de las utilidades individuales (max $\sum u_i$), mostrando una indiferencia ante las desigualdades de utilidad si se cumplen las siguientes condiciones:

  • Los individuos tienen funciones de utilidad idénticas, que solo dependen de su renta.
  • Las utilidades presentan utilidad marginal decreciente.
  • La renta total está dada.

Bajo estas premisas, la renta deberá ser distribuida de manera igualitaria para alcanzar el máximo bienestar agregado.

Rawlsianismo o Criterio Maxi-Min

Este criterio se define como max Min $u_i$, lo que implica una máxima aversión a la desigualdad. El objetivo es maximizar... Continuar leyendo "Fundamentos de la Distribución de Renta: Utilitarismo, Rawls y Medición de la Desigualdad" »

Conceptos Fundamentales de Estadística: Medidas y Definiciones Clave

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1) Media: La media de una distribución es el valor central de la misma, alrededor del cual se distribuyen los valores. Siendo x1,x2,⋯xn ,  los valores de la distribución.

2) Moda: es el dato que más se repite.

3) Mediana: representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados.

4) Rango: intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo, permite obtener una idea de la dispersión de los datos.

5) Varianza: indica cómo se dispersa cada valor respecto a su propia media, mayor varianza los datos están más dispersos.

6) Desviación estándar: es la raíz cuadrada de la varianza.

7) Coeficiente de variación: es la relación entre la desviación estándar de una muestra y su media.

8) Covarianza: medida de resumen... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Estadística: Medidas y Definiciones Clave" »

Conceptes Fonamentals de Funcions Matemàtiques i Teoremes Clau

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Conceptes Fonamentals de Funcions

Funció: Igualtat entre variables x, y (y=f(x)) on per cada valor de x tenim un únic valor de y.

Domini: Conjunt de valors que podem donar a x per calcular y.

Recorregut: Conjunt de tots els valors que pren la variable dependent.

Continuitat: Si podem dibuixar el seu gràfic d’un sol traç.

Discontinuitat: Punts en què s’interromp el gràfic.

Creixent: Si la y puja.

Decreixent: Si la y baixa.

Constant: Si la y no varia.

Màxim: Si creix i immediatament després decreix (relatiu i absolut).

Mínim: Si decreix i immediatament després creix (relatiu i absolut).

Periodicitat: Si f(x) es repeteix cada cert interval.

Funció polinòmica: Podem donar qualsevol valor a x: domf(x)=R.

Teoremes Matemàtics Rellevants

Teorema

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Conceptos Básicos de la Ciencia: Magnitudes, Unidades y Medición

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Conceptos Básicos de la Ciencia

La **ciencia** es una actividad humana que busca entender los fenómenos que ocurren en la naturaleza. El producto de esta actividad es el **conocimiento científico**, que se obtiene a partir del **método científico**. Este requiere:

  • Observación rigurosa de los fenómenos.
  • Razonamiento.
  • Experimentación: comprobar el razonamiento.

Etapas del Método Científico

  1. Plantear el problema.
  2. Buscar información.
  3. Formulación de hipótesis.
  4. Operacionalización de variables.
  5. Experimentación.
  6. Análisis de resultados.
  7. Conclusiones.
  8. Validación de hipótesis.

Magnitudes y Unidades

**Magnitudes**: cualquier propiedad de la materia que se puede medir. La medida de una magnitud es el número de veces que la cantidad de magnitud considerada... Continuar leyendo "Conceptos Básicos de la Ciencia: Magnitudes, Unidades y Medición" »

Que es un ángulo yano

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Ángulo es la región del plano comprendida entre dos semirrectas que tienen el mismo origen. Un ángulo es recto si mide 90º 
Un ángulo es agudo si mide entre 0º y 90º 
Un ángulo es obtuso si mide más de 90º y menos de 180º 
Un ángulo es llano si mide 180º 
Un ángulo es convexo si mide entre 0º y 180º 
Un ángulo es cóncavo si mide entre 180º y 360º 
Un ángulo es completo si  mide 360º 
Dos ángulos son complementarios si suman 90º 
Dos ángulos son suplementarios si suman 180º  
Una línea poligonal es la unión de varios segmentos tal que el final de un segmento coincide con el origen del siguiente.  Una línea poligonal es cerrada si el final del último segmento coincide con el origen del primero. Un polígono
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Interpretación y Fundamentos del Modelo de Regresión Lineal Múltiple en Econometría

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Fundamentos del Modelo de Regresión Lineal

Modelo Poblacional Simple

La estructura general del modelo de regresión lineal poblacional es:

$$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + u$$

  • $Y$: Variable dependiente.
  • $X_1$: Variable independiente (explicativa).
  • $\beta_0$: Intercepto (ordenada al origen).
  • $\beta_1$: Pendiente (coeficiente de la variable explicativa).
  • $u$: Término de error estocástico (representa todos los factores no observados).

Interpretación de Coeficientes en Modelos Transformados

A continuación, se presentan ejemplos de interpretación basados en diferentes especificaciones funcionales:

  1. Modelo Lineal (Lineal-Lineal):

    $$\text{Salario} = 100 + 1.24 \cdot \text{Ventas} + u$$

    Interpretación: Un aumento de 1 unidad en las ventas provoca un aumento

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Fundamentos de Números Reales: Definiciones Clave, Aproximación y Errores Matemáticos

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Definiciones Fundamentales de Números

Fracción

Fracción: expresión del tipo m/n, donde m y n son números enteros, siendo el denominador n distinto de 0.

Una fracción se puede interpretar como:

  • El cociente no efectuado entre su numerador m y su denominador n.
  • La razón o proporción de la parte m de un total n.

Fracción Equivalente

Fracción equivalente: fracción que se obtiene al multiplicar (amplificar) o dividir (simplificar) el numerador y el denominador de una fracción por un mismo número no nulo.

Clasificación de Conjuntos Numéricos

Números Racionales e Irracionales

Número racional: aquel que se puede expresar como una fracción. El conjunto de todas las fracciones equivalentes entre sí define un único número racional.

Número irracional:

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Análisis Factorial y de Varianza (ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA): Conceptos Clave

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Análisis Factorial: Características Principales

  • Método descriptivo y de interdependencia.
  • Busca reducir la dimensionalidad de un fenómeno, minimizando la pérdida de información.
  • Requiere escalas métricas.
  • Las variables resultantes son latentes (no observables).
  • Considera problemas de fiabilidad o estructura interna esperada de los datos.

Estadístico Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)

El estadístico KMO compara los coeficientes de correlación observados con los coeficientes de correlación parciales para el conjunto de las variables.

  • Valor mínimo aceptable: 0,6
  • Valor intermedio: 0,7
  • Valor bueno/muy bueno: 0,8 - 0,9

Criterios de Selección de Factores

  • Test de esfericidad de Bartlett: Verifica si la matriz de correlaciones es significativamente distinta
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