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

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Diccionario de Términos Clave en Estadística, Variables y Diseño Experimental

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Conceptos Fundamentales en Estadística y Diseño Experimental

Terminología de Variables y Diseño de Experimentos

  • Variable Dependiente: Es aquella de interés primario en una investigación (el investigador la puede manipular).
  • Variable Independiente: Es aquella que creemos que afecta las mediciones obtenidas de la variable dependiente.
  • Factor: Es cada variable independiente.
  • Tratamiento o Niveles de Factor: Es cada categoría lógica o intensidad de cada factor.
  • Combinación de Tratamiento: Es cualquier combinación específica de niveles de factor impuesta a una sola unidad del material.
  • Unidad Experimental: Es la unidad básica sobre la cual se aplica un tratamiento o combinación de tratamiento.
  • Aleatorización: Es la asignación aleatoria de
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Total

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Pitagoricas:
sn(a+b) =sna·cosb+cosa·snb
cos(a+b) =cosa·cosb-sna·snb
tg(a+b)= tga+tgb / 1-tga·tgb
sn2a=2·sna·cosa
cos2a=cos2a-sn2a
tg2a= 2tga / 1-tg2a
sn a/2= ?1-cosx/2 (todo dntro)
cos a/2= ?1+cosa/2 (todo dntro )
tg a/2=?1-cosa/1+cosa (todo dntro )
sna+snb=2sn a+b/2 · cos a-b/2
sna-snb=2cos a+b/2 · sn a-b/2
cosa+cosb=2cos a+b/2 · cos a-b/2
cosa-cosb= -2sn a+b/2 · sn a-b/2
 
 
Identidades Trigonometricas:
sen2x + cos2x = 1
1 + tan
2x = sec2x
1 + cot
2x = csc2x
tan x = sen x / cos x
csc x = 1 / sen x
sec x = 1 / cos x
cot x = 1/ tan x = cosx/senx

1 + cotg²a = cosec²a
sin (a + b) = sina · cosb + cosa· sinb
cos (a + b) = cosa · cosb - sina· sinb
sin (a - b) = sina · cosb - cosa· sinb
cos (a - b) = cosa · cosb + sina· sinb
sin2a = 2sina · cosa
cos2a
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Ashffh

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Rol del Usuario:El papel del usuario con el prototipo puede resumirse en compromiso y honestidad Si carece de compromiso pocos son los motivos para desarrollar un prototipo, ya que el usuario es el pivote del proceso de desarrollo y evaluación. Los usuarios interactúan con el prototipo teniendo las siguientes responsabilidades:
·

Utilizar y evaluar el prototipo las veces que sea necesario  ·Identificar mejoras·Sugerir las característica no deseadas

Interacción del prototipo:Tres formas principales en la q un usuario puede ayudar en la elaboración de un prototipo

1.Experimentando en el prototipo. 2.Dando reacciones sinceras sobre el prototipo.  3.Sugiriendo adiciones o eliminaciones al prototipo... Los usuarios deben tener libertad... Continuar leyendo "Ashffh" »

Optimització i Càlcul: Resolució de Problemes Matemàtics (PAC 1, 2, 3 i 5)

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PAC 1

Pregunta 1. Determinar el vèrtex, màxims i mínims

El conjunt factible és el triangle compacte de vèrtexs els punts (2,3), (8,0) i (5,-3). Per calcular-ho igualem x i y a 0. Per calcular els màxims i mínims substituïm els punts a la funció; el resultat més alt és el màxim i el més baix, el mínim. Si hi ha més d'un màxim o mínim, es diu que hi ha infinits punts de màxim/mínim en tots els punts del segment que uneix ambdós vèrtexs.

Pregunta 2. Determinar el valor de a: f(x,y)=ax+2y i busca màxims

Perquè f(x,y) tingui infinits punts de mínim en el segment que uneix els vèrtexs (2,2) i (3,0), hauria de ser paral·lela a aquest segment. També la imatge a la funció objectiu d'ambdós punts ha de ser la mateixa:

f(2,2) =... Continuar leyendo "Optimització i Càlcul: Resolució de Problemes Matemàtics (PAC 1, 2, 3 i 5)" »

Técnicas de Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Conceptos y Aplicaciones

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Muestreo Probabilístico

En una muestra aleatoria, cada elemento básico de sondeo tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado en la muestra y de ser extraído al azar.

Características:

  • Se seleccionan al azar.
  • Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido.
  • Se puede conocer el error y la confianza.
  • Los resultados se pueden generalizar.
  • Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.
  • Es más caro que el muestreo no probabilístico.
  • Es más lento y complicado.

Muestreo Aleatorio Simple Irrestricto

Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Selección de la muestra:

  • Enumerar todas las unidades de la población.
  • Elegir las n unidades al azar.

Utilización del muestreo: Se recomienda... Continuar leyendo "Técnicas de Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Conceptos y Aplicaciones" »

Estadística Descriptiva: Conceptos Esenciales de Medidas

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Medidas de Posición

Medidas de Posición Central: La Media Aritmética

Las Medidas de Posición Central describen el comportamiento global de los datos, localizando el centro de la distribución de frecuencias y permitiendo identificar partes específicas de la población.

La Media Aritmética es la suma de los datos ponderados por las frecuencias relativas. Es sensible a los errores. Sus propiedades son:

  • La media de las desviaciones respecto a la media es nula.
  • Agrupación.
  • Traslación y cambio de escala.

Media Geométrica y Media Armónica

La Media Geométrica es el producto de todos los valores y la raíz del total. Los valores de la variable deben ser positivos. Se utiliza para porcentajes, tasas y números índice.

La Media Armónica se utiliza... Continuar leyendo "Estadística Descriptiva: Conceptos Esenciales de Medidas" »

Fundamentos de Estadística Descriptiva: Variables y Medidas de Tendencia y Dispersión

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Tipos de Variables Estadísticas

Variables Cualitativas

Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Estas se subdividen en:

  • Variable Cualitativa Nominal

    Presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplos: **casado**, **soltero**, etc.

  • Variable Cualitativa Ordinal

    Presenta modalidades no numéricas, en las que sí existe un criterio de orden. Ejemplos: **aprobado**, **reprobado**; o niveles de satisfacción (bajo, medio, alto).

Variables Cuantitativas

Una variable cuantitativa es aquella que se expresa mediante un número y, por tanto, se pueden realizar **operaciones aritméticas** con ella. Estas se clasifican en:

  • Variable Discreta

    Es aquella que toma valores aislados, es decir, que

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Regresión Logística: Conceptos Clave y Métricas de Evaluación

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Conceptos Clave de la Regresión Logística

Función de Enlace

  • Invertible: g:[0,1]→ R debe ser invertible tal que g-1:R→[0,1]
  • Soporte en [0,1]: g:[0,1]→R, definida para cualquier valor en [0,1]
  • Codominio real: g-1:R→[0,1], definida para todo valor real.
  • Monótona creciente: B0+B1x1+...+Bpxp cuantifica el efecto de los predictores en la probabilidad de éxito en la variable objetivo. g-1 nunca debe decrecer.

Métricas de Ajuste del Modelo

  • NULL DEVIANCE: Es la «diferencia» al comparar la log-verosimilitud del modelo perfectamente sobreajustado vs. un modelo sin parámetros (solo intercepto) D0=−2(Lβ0Lsaturado)≥0, Lmodelo=ln(P(observado|modelo))
  • RESIDUAL DEVIANCE: «Diferencia» al comparar la log-verosimilitud del modelo perfectamente
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Logica y conjuntos

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CONJUNTOS
- todo conjunto es subconjunto de si mismo (c)
- conjunto por extension: enumerar 1 a 1 los elementos del conjunto
- conjunto por comprension: citar la propiedad q caracterizan a los conjuntos del elemento
- conjunto complementario: lo q le falta al conjunto para completar el universo.
LOGICA
conjuncion"p?q"(Y): tb sirve pa difinir una interseccion
P Q P?Q
V V V
F V F
V F F
F F F
disyuncion"PvQ"(O): definir una union
P Q PVQ
V V V
V F V
F V V
F F F
negacion " ~p " (NO)
es falso que
P ~P
V F
F V
condicional "P?Q" (IMPLICA) = ~PvQ
si p entonces q
P Q P?Q
V V V
F V V
V F F
F F V
bicondicional "P?Q" = (P?Q) ? (Q?P)
P Q P?Q
V V V
V F F
F V F
F F V

Funcion ,y exponencial

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                                                    funcion

V. DISCRETA : es cuando entre 2 valores dados no pueden tomar ningun valor

V.CONTINUAS: es continua cuando puede tomar cualquier valor.

funcion PAR :  una funcion es par si  su grafica es simetrica con respecto al eje de las Y.

funcion impar: una funcion es impar si

funcion creciente : 

funcion decreciente :

      Funcion exponencial

Toda exprecion de la forma y = ax   a,x   E R  a  >0  y a distinto 1

asintota : es una recta  a la cual la grafica de la funcion se aproxima indefinidament , verticales , oblicuas , horizon

PARAMETRO A :  si a > 1 la grafica es funcion creciente ( y asimetrica al semieje - de las x) ,... Continuar leyendo "Funcion ,y exponencial" »