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Conceptos Fundamentales en Estadística: Pruebas de Hipótesis y Modelos de Correlación-Regresión

Este documento explora dos pilares esenciales de la estadística inferencial: las pruebas de hipótesis de diferencias y los modelos de correlación y regresión. Comprender estos métodos es crucial para la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a investigadores y profesionales extraer conclusiones significativas a partir de la información disponible.

Pruebas de Hipótesis de Diferencias

Las pruebas de hipótesis de diferencias son herramientas estadísticas diseñadas para comparar características entre grupos o muestras. Su objetivo principal es determinar si las diferencias observadas en medias o proporciones son estadísticamente... Continuar leyendo "Estadística Aplicada: Pruebas de Hipótesis y Modelos de Correlación-Regresión" »

Conceptos Fundamentales en Estadística Inferencial

Definiciones Clave de Hipótesis y Significancia

P-valor: Es un valor porcentual entre 0 y 1 que representa la probabilidad de obtener un resultado tan extremo o más extremo que el observado, asumiendo que la hipótesis nula (H0) es verdadera. Se utiliza para decidir si se rechaza H0. El porcentaje máximo aceptado para rechazar incorrectamente H0 es comúnmente del 5% (α = 0,05).

Alfa (α): También conocido como nivel de significancia, es el valor límite para aceptar un falso positivo (Error Tipo I). Se fija comúnmente en 0,05, aunque en campos como la física se utilizan umbrales menores. Cuanto menor sea α, menor será la probabilidad de cometer falsos positivos a largo plazo.

Beta (β)

... Continuar leyendo "Conceptos Clave en Estadística Inferencial: P-valor, Potencia y Errores" »

La probabilidad es un recurso matemático y con ella es posible ajustar de la manera mas exacta posible los impoderablles debidos al azar en los mas variados campos tanto de la ciencia como de la vida cotidiana y cuando no tenemos conocimiento exacto de ella nos valemos de ella. Ej Inversiones
Enfoques de la probabilidad: A posteriori, A priori y Subjetivo.
Experimento aleatorio es aquel que no se puede predecir o reproducir el resultado exacto de cada experiencia en particular
Espacio Muestral es el conjunto de elementos que representa todos los posibles resultados de un experimento aleatorio.
Suceso es cada uno de los resultados posibles de una experiencia aleatoria representado por M
Axiomas de Probabilidad los axiomas de probabilidad son  las... Continuar leyendo "Probabilidad del complemento de un evento" »

Jatorria eta Zilegitasun Kontzeptuak

Zilegitasuna Botere politikoa legitimoa ote den galdetzen dugu. Fenomeno batek ona edo txarra den galdetu behar dugu; hau da, fenomeno horrekin jarraitzea edo hobetzea komeni den ala ez, eta ez bere jatorriaz galdetu. Botere politikoa ezinbestekoa da gizarteak behar bezala funtzionatzeko, zenbat eta biztanle gehiago premiazkoagoa da. Baina botere politiko guztiak ez dira legitimoak. Irizpideak behar ditugu, zer den legitimoa eta zer ez bereizteko. Botere politikoa legitimoa den jakiteko, dagokion funtzioa ondo betetzen ote duen hartu behar da kontuan; hau da, herritar batek besteari kalte egiten badio, bakoitzari zor zaiona ematen ote dion. Izan ere, herritarrek ez dituzte beren aldetik zigorrak ezartzen.... Continuar leyendo "Botere Politikoa, Zilegitasuna eta Gizarte Antolaketa" »

1. A)función a trozos→ f:= piecewise(intevalo,función,rep). Definimos periodo→ T := 4 g := f(t) + f(t - T) + f(t + T);//plot(g, t = -5*T .. 5*T, discont = true);b)Serie trigonométrica de fourier→ escribir ecuaciones a mano de wo Ao y An “assume(n, integer);”(Si son pares e impares también tenemos que tener en cuenta para la fórmula) c) representar conjuntament la funció f(t) i la suma dels 6 primers termes de la SF, interval (-5,5)` //escribimos ecuación de Sf, y luego calculamos S suma del 6 primers(mirar si par o impar→ SF2 := S(2, t)//SF4 := S(4, t)... Dibujamos una por una→g1 := plot(g, t = -5 .. 5, discont = true, scaling = constrained);//g2 := plot(S(2, t), t = -5 .. 5, color = green, scaling = constrained); Per... Continuar leyendo "Aplicación Práctica de Series y Transformadas de Fourier en Maple" »

Medidas de Resumen

Son aquellas medidas que, a través de un solo valor, muestran una característica de las variables, ya sean cualitativas, ordinales o cuantitativas. Según sea el caso, se aplicará la medida de resumen teniendo en cuenta el tipo de variable.

Medidas de Tendencia Central

Son aquellas medidas de resumen que, a través de un solo valor, permiten conocer la posición de un valor central al ordenar los datos cuantitativos.

Medidas de Información

(Nota: El documento original menciona esta sección pero no proporciona contenido.)

Media Aritmética

Es el promedio de un conjunto de datos originales o agrupados.

Aplicación

Se aplica solo a variables cuantitativas.

Ventajas

• Es útil cuando los datos presentan simetría, es decir, que entre

... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Medidas Estadísticas de Resumen" »

Frameworks de Data Science y Exploración de Datos (EDA)

Los frameworks definen el flujo de trabajo estándar en proyectos de Ciencia de Datos:

• KDD (Knowledge Discovery in Databases): Selección, Preprocesamiento, Transformación, Data Mining, Interpretación/Evaluación.
• OSEMN: Obtain (Obtener), Scrub (Limpiar), Explore (Explorar), Model (Modelar), Interpret (Interpretar).
• CRISP-DM: Business Understanding → Data Understanding → Data Preparation → Modeling → Evaluation → Deployment.
• Ciclo de Vida de ML (ML Life Cycle): Project Scope → Data Preparation → Model Development → Model Deployment → Model Monitoring/Maintenance.

Roles Clave en la Industria de Datos

• Data Architect
• Data Scientist
• Data Engineer
• Data Science Manager
• Data Analyst
• Statistician
• ML

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Casco tem as formas
Cilíndrica maior parte dos casos, fácil de fabricar/transportar,melhor aproveitamento do material,Cônica transição de dois corpos cilíndricos
Esférica na teoria é o melhor, menor espessura, menor peso. Caros,
fabricação e transporte difícil, ocupam mais espaço. Só são
econômicos para grandes dimensões.
Toroidal

Acessórios,eliminadores de gotículas ,Saia,aberturas,Boca de visita,

Espessuras de cascos e tampos
Maior dos seguintes valores:
Espessura calculada para a pressão interna + espessura de corrosão
espessura para resistir estruturalmente (peso próprio/montagem/colapso
pelas cargas de vento
Recomendado espessura mínima estrutural (mínimo 4 mm)
= 2,5 + 0,001 x Di + C
Di - diâmetro interno, mm
C - espessura de

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Metodo Frances: Es  un caso particular deamrtz dnd los termi amrtz y l tipo de "i" del préstamo son constantes. Las caracterisiticas principales es q a1=a2=a3=...=an=a. La equivalencia financiera en t=0 será C₀=a-a_{nΓi →} a=C₀ / a_nΓi

*Calculo del capital vivo segun el metodo

1)Metodo retrospectivo→C_s=C₀ (1+i)^s -a* S_sΓi   

2)Metodo prospectivo→ C_s=a*a_nΓi

3)Metodo recurrente→C_s=C_s-1(1+i)-a

→Cuota de interés→ I_s=C_s-1*i   I_s=a-A_s

→Cuota de amortizacion→A_s=C_s-1-C_s     A_s=a-I_s

La relación de la cuota de amortización son → A_s=A_s-1(1+i)  Las cuotas de amortizacion crecen en Progresión geométrica de razón (1+i)

Logicamente como en este metodo el termino amortizativo es constante y la cuota de amortizacion son crecientes,

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Polinomio Llamamos pola toda expresión de la forma
P(x)=an xn + an-1 xn-1 + ... + a1 x + a0     con an ≠0

donde n E N y an , an-1 , ... , a1 , a0 son coef R , x = variable indep, an = coef ppal, a0= term idep

El polinomio cuyos coeficientes son todos ceros recibe el nombre de pol nulo.
Si an ≠0, decimos que el pol tiene grado n.El polinomio nulo carece de grado.

Multiplicidad m de un cero: Si (x-c)↑m es factor de P(x) y (x-c)↑m+1 no lo es , entonces c es una raíz de multiplicidad m repite m veces un factor (x-c) en la factorización, entonces c es un cero de multiplicidad mde P(x) o raíz de multiplicidad m.

si m es impar ^ m>1 la graf atraviesa al eje x en ese pto c

si m es par ^ m>1 la graf chok el eje x en ese pto c,... Continuar leyendo "Teoremas del factor y ceros racionales" »