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

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Tipos de Datos y Variables en Estadística: Clasificación y Ejemplos

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Tipos de Datos en Estadística

Además de la distinción académica de los tipos de datos, es de interés considerar si estos se refieren a distintos individuos en un determinado período o instante de tiempo, o si están referidos a un mismo individuo en distintos períodos o instantes de tiempo.

Datos Transversales o de Sección Cruzada

Se refieren al valor observado de diferentes individuos en un mismo instante o periodo de tiempo.

Ejemplo: El número de empleados de las pequeñas empresas a 31 de diciembre de 2006.

Series Temporales

Se refieren a un mismo individuo en distintos períodos o instantes de tiempo.

Ejemplo: El número de empleados de una determinada empresa a final de año desde 1970 hasta 2006.

Panel de Datos

Conjuga la transversalidad... Continuar leyendo "Tipos de Datos y Variables en Estadística: Clasificación y Ejemplos" »

Conceptos Fundamentales de Álgebra Lineal: Endomorfismos, Diagonalización y Formas Cuadráticas

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Polinomio Característico, Valores y Vectores Propios

Podemos definir el polinomio característico asociado a un endomorfismo como el polinomio característico de cualquiera de las matrices que lo represente, pues estas son semejantes y el polinomio será el mismo sea cual sea la elegida (debido a la propiedad anterior).

El cálculo de valores y vectores propios de una matriz A de n × n sigue los siguientes pasos:

  • Valores propios de A: Son las n raíces de CA(x). Recordemos que en esta cuenta aparecen las raíces complejas, contadas con su multiplicidad.
  • Vectores propios asociados al valor propio λ: Subespacio V(λ) = Ker(A − λIn).

Además, dim V(λ) = n − rang(A − λIn).

Multiplicidades Algebraica y Geométrica

A es una matriz n × n y f:... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Álgebra Lineal: Endomorfismos, Diagonalización y Formas Cuadráticas" »

Conceptos Clave de Geoestadística: Variables, Variogramas y Kriging

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Conceptos Fundamentales de Geoestadística

Variable Regionalizada

Función que representa la variación en el espacio de una cierta magnitud asociada a un fenómeno natural. Ejemplos de variables regionalizadas en depósitos minerales pueden ser la potencia, la ley o la densidad.

Variable Aleatoria

Cantidad que puede tomar cualquiera de los valores dentro de un conjunto dado de frecuencias relativas específicas.

Covarianza

Indica el grado de variación conjunta de dos variables aleatorias respecto a sus medias. Es un dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y, además, es necesario para estimar otros parámetros como el coeficiente de correlación o la recta de regresión.

Variograma

Es la media de los cuadrados... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Geoestadística: Variables, Variogramas y Kriging" »

Definición y Tipología de Variables en Investigación: Criterios de Clasificación y Operacionalización

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Variables: Definición y Criterios de Clasificación

Una variable es un criterio de clasificación utilizado en la investigación.

Criterios para una Categorización Correcta

Para asegurar que una categorización es correcta, esta debe cumplir con los siguientes requisitos:

  1. Exhaustividad: Todas las unidades de estudio deben caber dentro de la clasificación, sin que ninguna pueda quedar fuera.
  2. Exclusión Mutua: Debe existir exclusión mutua entre cada una de las categorías. Cada unidad solo puede ubicarse en una sola de las categorías.
  3. Principio Único: Debe existir un único principio de clasificación.

Tipología y Clasificación de Variables

Las variables pueden clasificarse según diferentes criterios:

1. Según su lugar en el diseño de investigación

Se... Continuar leyendo "Definición y Tipología de Variables en Investigación: Criterios de Clasificación y Operacionalización" »

Conceptos clave y evolución histórica de la probabilidad

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Cálculo de Probabilidades: Conceptos Fundamentales y Evolución

La estadística descriptiva se basa en la frecuencia, organizando, representando y analizando datos de una población. La estadística inferencial, en cambio, extrapola los resultados de una muestra a toda la población. Para lograr esta inferencia, la estadística utiliza el cálculo de probabilidades y su concepto central: la probabilidad.

De la Estadística Descriptiva a la Teoría de la Probabilidad

La teoría de la probabilidad extiende los conceptos de la estadística descriptiva (aplicables a una muestra) a la población. Conceptos como frecuencia relativa, media aritmética y distribución de frecuencias se transforman en probabilidad, esperanza matemática y distribución... Continuar leyendo "Conceptos clave y evolución histórica de la probabilidad" »

Resolución de Problemas de Apolonio y Construcción de Curvas Cónicas

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Resolución de Problemas de Apolonio

PPC (Punto, Punto, Circunferencia)

  • Procedimiento: Unimos los dos puntos y trazamos la mediatriz del segmento resultante.
  • Dibujamos una circunferencia auxiliar que contenga los puntos y corte a la circunferencia dada.
  • Hallamos el eje radical de la circunferencia auxiliar y la principal.
  • Prolongamos la unión de los puntos iniciales; el punto donde corte al eje radical será el centro radical.
  • Trazamos la tangente (tg) desde ese punto a la circunferencia principal para obtener los puntos de tangencia.

PPR (Punto, Punto, Recta)

  • Procedimiento: Unimos los dos puntos hasta que corten con la recta dada.
  • Trazamos la mediatriz del segmento que une los puntos.
  • Realizamos una circunferencia auxiliar que pase por los puntos.
  • Desde
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Combinatoria y Probabilidad Condicionada: Conceptos y Fórmulas

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Combinatoria

Variaciones

Dado un conjunto A con m elementos, A = {a1, a2,…, am}, se llama variación sin repetición de orden n, a todo agrupamiento de A con n elementos.

Diremos que dos variaciones sin repetición son diferentes cuando tengan algún elemento diferente o cuando, teniendo los mismos elementos, el orden de colocación sea distinto. Denotaremos por Vm,n al número total de variaciones sin repetición de orden n formadas a partir de m objetos dados y viene dado por:

[Fórmula de variaciones sin repetición]

Llamaremos variaciones con repetición de orden n a todas las agrupaciones de n elementos que pueden hacerse con los m elementos de A. Dos variaciones con repetición se considerarán distintas cuando tengan algún elemento diferente... Continuar leyendo "Combinatoria y Probabilidad Condicionada: Conceptos y Fórmulas" »

Conceptos Esenciales de Estadística: Muestreo, Inferencia y Medidas de Dispersión

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Conceptos Fundamentales de Estadística

Nivel de Confianza

El Nivel de Confianza es la probabilidad de que el intervalo de confianza obtenido a partir de los datos de la muestra contenga al parámetro de la población que se pretende estimar.

Métodos de Muestreo

Los métodos de muestreo son técnicas utilizadas para seleccionar una parte representativa de una población para su estudio.

  • Muestreo por Cuotas

    El Muestreo por Cuotas se realiza mediante una estratificación de la muestra que garantiza la variedad de criterios y características del colectivo objeto de estudio. Posteriormente, se aplica un muestreo por criterio para seleccionar las unidades muestrales de cada estrato, basándose normalmente en criterios demográficos, socioeconómicos,

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Propiedades Estadísticas de los Ciclos Económicos: Volatilidad, Correlación y Persistencia

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Propiedades Estadísticas de los Ciclos Económicos

Volatilidad

¿Cómo se comportan las variables macroeconómicas durante los ciclos económicos? ¿Varían mucho o varían poco?

Para analizar la volatilidad, calculamos la desviación típica de las series macroeconómicas (del componente cíclico de cada serie). La desviación típica refleja la desviación de una serie respecto de su valor medio.

  • La desviación típica es siempre un valor positivo.
  • Si la desviación típica es grande, la serie es muy volátil (varía mucho).
  • Si la desviación típica es pequeña, la serie tiene un comportamiento muy estable (varía poco).
  • Como la serie está en logaritmos, la desviación típica muestra la variación porcentual respecto a su valor medio. Si la
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Criterios de Interpretación y Validación de Modelos Estadísticos Multivariantes

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AFC (Análisis Factorial de Correspondencias)

Se utiliza para 2 variables cualitativas dependientes. La asociación entre las variables se mide, a menudo, utilizando el estadístico Chi-cuadrado (si es menor que 0,5, indica una relación significativa entre las variables).

Estudio de Perfiles (Fila/Columna)

  • Si los perfiles fila son parecidos al perfil medio, indica que la variable fila es similar en todas las categorías de la otra variable (son independientes, no destacan).
  • Si dos filas tienen perfiles parecidos, indica una fuerte asociación entre ellas y aparecerán cerca en el mapa de correspondencias.

Masa

Representa el porcentaje total de frecuencias: para cada columna (perfiles fila) y para cada marca (perfil columna).

Proporción de Inercia

Indica... Continuar leyendo "Criterios de Interpretación y Validación de Modelos Estadísticos Multivariantes" »