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

1. ¿Un sistema de ecuaciones lineales con más ecuaciones que incógnitas es siempre un sistema incompatible?

Verdadero

2. ¿Podemos afirmar que un sistema de ecuaciones lineales con más incógnitas que ecuaciones es siempre un sistema compatible?

Verdadero

3. ¿Es posible que al añadir variables explicativas a un modelo de regresión se incremente la suma de cuadrados de los residuos (SCR)?

Falso

4. ¿Es posible que al añadir variables explicativas a un modelo de regresión el error estándar de la estimación crezca?

Verdadero

5. ¿Puede ocurrir que al eliminar una variable explicativa de un modelo de regresión los coeficientes del modelo de ajuste permanezcan constantes para las demás variables?

Verdadero

6. ¿Puede ocurrir que los elementos

Funciones Escalares y Vectoriales

• Función escalar: Es cualquier aplicación de la forma:
  f: A ⊆ Rⁿ → R | (x₁,...,x_n) → f(x) = y
• Función vectorial: Es cualquier aplicación de la forma:
  f: A ⊆ Rⁿ → R^m | (x₁,...,x_n) → f(x) = y = (f₁,...,f_n)
  El estudio de una función vectorial se reduce al estudio de cada una de sus componentes.

Curvas de Nivel

• Se denomina curva de nivel K ∈ R de una función escalar f al conjunto: C_k = {x ∈ A / f(x) = k}
• Las distintas curvas de nivel de una función están formadas por todos los puntos que tienen la misma imagen.
• Para funciones de 2 variables f(x, y), las curvas de nivel k se obtienen cortando la función por planos horizontales de ecuación z = k.

Teorema de Unicidad del Límite

• El límite de una

Estadísticos de Centralización

MEDIA: promedio de los valores de una variable.

MEDIANA: valor que divide a las observaciones en dos grupos.

MODA: valor que más se repite.

Medidas de Dispersión

AMPLITUD/RANGO: distancia entre el valor máximo y mínimo.

RECORRIDO INTERCUARTÍLICO: distancia Q3-Q1.

VARIANZA: media de la suma de la puntuación diferencial al cuadrado. Indica dispersión.

DESVIACIÓN TÍPICA: representa la dispersión con respecto a la media.

Estadísticos de Posición

Dividen un conjunto de datos ordenados en grupos con la misma cantidad de individuos.

• PERCENTILES: distribuyen la referencia en 100 partes iguales.
• CUARTILES: dividen la muestra en 4 grupos.

Hipótesis

Es la solución tentativa a la pregunta de investigación. Es una expectativa... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística y Diseño de Investigación" »

Gauss-Jacobi

Método de Gauss-Jacobi

Este es un método iterativo para resolver sistemas de ecuaciones lineales.

Entrada de datos

Se solicitan el número de ecuaciones, los valores de la matriz A, el vector B y un vector inicial para la iteración.

n=input('número de ecuaciones: ');

display('Cargue los valores de la matriz A:')

for i=[1:n]

  for j=[1:n]

    printf('A(%.0f,%.0f): ',i,j)

    A(i,j)=input('');

end

end

display('Cargue los valores del vector B:')

for i=[1:n]

  printf('B(%.0f): ',i)

B(i,1)=input('');

end

display('Cargue los valores del vector inicial:')

k=1;

for i=[1:n]

  printf('X(%.0f): ',i)

  X(i,k)=input('');

end

display('Especifique un valor de tolerancia:')

tol=input('tol: ');

Cálculos

El proceso iterativo continúa hasta que la diferencia... Continuar leyendo "Resolución Numérica de Sistemas de Ecuaciones" »

Ensayos Clínicos: Concepto, Características y Tipos de Diseño

Los ensayos clínicos son estudios longitudinales, prospectivos y de intervención deliberada, cuyo objetivo es evaluar la efectividad o equivalencia de tratamientos terapéuticos en seres humanos.

Características Preferenciales de los Ensayos Clínicos

1. Controlados: Deben permitir comparar el tratamiento experimental con uno de control, pudiendo valorar así las posibles mejoras.
2. Aleatorizados: La distribución y selección de los sujetos de ambos grupos se realiza al azar. Esto asegura que los grupos sean homogéneos y que las posibles mejoras puedan atribuirse solo al tratamiento experimental y no a un factor de confusión.
3. Enmascarados (Ciego): Se implementan con el fin de evitar

Distancias y Ángulos en 3D

Dados dos puntos P=(a₁, a₂, a₃) y Q=(b₁, b₂, b₃), la existencia del vector diferencia nos permite definir:

Definición 4: Distancia entre Puntos

Se llama distancia entre P y Q a d(P,Q) = ||PQ|| = ||Q – P||.

Por ejemplo, tres puntos en 3D definen un triángulo en el espacio. Consideremos el siguiente:

Ejemplo 1: Cálculo de Distancias en un Triángulo 3D

Dados O=(0, 0, 0), P=(1, 0, 1) y Q=(0, 1, 1), las distancias de sus lados son:

• ||OP|| = sqrt((1-0)² + (0-0)² + (1-0)²) = sqrt(1² + 0² + 1²) = sqrt(2).
• Análogamente, ||OQ|| = sqrt(2).
• El tercer lado es ||PQ|| = sqrt((0-1)² + (1-0)² + (1-1)²) = sqrt((-1)² + 1² + 0²) = sqrt(1 + 1 + 0) = sqrt(2).

Dados tres puntos P, Q y R, es lógico llamar lados del triángulo plano que definen... Continuar leyendo "Fundamentos de Vectores en 3D: Distancia, Ángulos y Perpendicularidad Espacial" »

Gases arteriales

Electrolitos plasmáticos

Pruebas de coagulación

1. Un parámetro es una función definida sobre una variable que caracteriza a una muestra Falso, caracteriza una población

Altura de la cruz hereford (210 días)

Z=X-M/σZ=110 - 110 / 8 = 0Z=140 - 110 / 8 = 3.75=P(110P(Z<3.75) - P(Z<0)

Almacenamiento de vigor

Autocorrelacions Parcials

Les autocorrelacions parcials mesuren la correlació entre X_t i X_t-k sense tenir en compte la influència dels valors intermitjos.

Causes de Pertorbacions

Hi ha dos tipus de causes per a pertorbacions:

• Estructurals: Normalment incrementen o disminueixen la variància a mesura que incrementa el valor d'algun regressor.
• Mostrals: Per recollida d'informació, especificació del model (omissió de variables rellevants) i observacions atípiques influents.

Heterodasticitat i Homocedasticitat

Per valorar l'existència d'heterodasticitat en el model es fa ús del gràfic de dispersió entre residus estandarditzats i valors predits. Si hi ha dispersió, hi ha heterodasticitat.

Per valorar la presència d'homocedasticitat: n*R², en... Continuar leyendo "Anàlisi de Sèries Temporals i Models ARIMA" »