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

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Paisatges i emocions: una mirada poètica

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Estiu, calor i altres sensacions

Vénem; ací; fórem; possible; passar; Perquè; d'ençà; s'escampà.

Mercat Central de València

Mercat Central; València; goig; Passejava; davall; flaire; immensa; són; Abadejos; moixames; D'esmolar; l'enguiny; Aladrors; anxoves; salmorra; sorra; l'abadejo; dessalat.

Taulells Valencians

Plana; Irlanda; conéixer; allò; Nord; passades; són; catòlic; col.locava; impressionant; Guanyat; lliures; cabassos; casalici; celler; cavalls; Fantàstic; l'Ulster.

Venècia: la ciutat dels canals

Venècia; Cel; té; marbres; rogenques; Admet; passes; Més; Agressió; quasi; apassionada; encesa; aquarel.les; d'algun; Proves; certes.

Praga despullada

Esplèndida; Gòtic; quilòmetres; façana; joia; Increïbles; gràcia; lletjor;
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Investigación retroprospectiva

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Niveles de medidas: Nivel nominal, valores q solo sirven para IDC los elementos de la población. Ej, sexo, religión. Nivel ordinal, además de IDC pueden O. Ej, clase social (alto, me, ba). N de intervalos, además de IDCO tmbn da 1 significado a la diferencia entre sus valores. Ej, Tª de agua (20º-10º=30º-20º). N de razones a parte de todo lo anterior, da significado a los cocientes entre ellos. Ej longitud de 1 palo. (60cm/20cm) el 1ero es 3 veces mayor q el segundo.


Percentiles: es un valor de la variable tan q el K% del nº total de valores es menor o = a el. Y el resto es mayor. El percentil K supera el K% de los valores. Deciles: Percentiles multimplos de 10. Cuartiles: " multimplos de 25.

Dispersión de variabilidad: Carácterística
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Arriostramiento de Cerchas: Técnicas de Instalación y Tipos de Riostras para Estructuras de Techo

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Arriostramiento de Cerchas: Fundamentos y Aplicación

Las riostras provisionales deben aplicarse a tres planos fundamentales del conjunto de cerchas:

  • El plano de los pares, piezas que reciben el tablero de la techumbre.
  • El plano de los tirantes, que recibe la subestructura a la cual se fija el cielo.
  • El plano vertical, compuesto por las diagonales en ángulo recto con el plano de las cerchas.

Figura 11-30: Planos en los que se deben realizar los arriostramientos de las cerchas.

La escuadría de estas riostras no debe ser inferior a una pieza de 2" x 4" y deben ser tan largas como sea práctico, con un mínimo de 2.4 metros. Se deben fijar con 3 clavos de 4" en cada intersección.

Es crucial mantener el espaciamiento exacto entre cerchas mientras se... Continuar leyendo "Arriostramiento de Cerchas: Técnicas de Instalación y Tipos de Riostras para Estructuras de Techo" »

Análisis de Regresión Lineal: Producción de Chips y Horas Extras

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xyX2Y2xy
82364529184
82464576192
92581625225
82064400160
92681676234
1227144729324
1025100625250
1126121676286
1225121676286
1326169676338
1226144676312
81864324144
120 291 1240 7137 2949

1A:

N=12 El número de datos, la media de X y la media de Y.

X̅ = ∑x/n = 120/12=10

Ȳ= ∑y/n= 291/12 = 24.25

b) Indique el valor de las varianzas de X e Y.

S2x = (∑x2/n) - X̅2 = (1240/12) - 102 = 3.3333

S2y = (∑y2/n) - Ȳ2 = (7137/12) - 24.252 = 6.6875

c) Calcule el valor de la desviación típica de los datos de X e Y.

Sx = √S2x = √3.3333 = 1.8257

Sy = √S2y = √6.6875 = 2.5860

d) Determine el valor de la covarianza entre X e Y.

Cov(x,y) = (∑xy/n) - X̅ * Ȳ = (2949/12) - 10 * 24.25 = 3.25

III. Determine el modelo de Regresión Lineal, estimando los parámetros A

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Estimación de Parámetros en Modelos de Respuesta al Ítem (IRT)

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La estimación de parámetros en los modelos de la Teoría de Respuesta al Ítem (IRT) se centra en determinar la probabilidad de respuesta correcta en función de la aptitud del examinado (θ) y los parámetros característicos del ítem. Los parámetros desconocidos (tanto del ítem como θ) se estiman a partir de las respuestas de los sujetos. El objetivo es buscar los valores que mejor se ajustan a los datos, utilizando métodos como la regresión lineal (mínimos cuadrados) y la máxima verosimilitud.

Máxima Verosimilitud

La estimación por máxima verosimilitud es un método computacional. Puesto que Pi (probabilidad de acierto) y Qi (probabilidad de error) son funciones de θ y de los parámetros del ítem, la función de verosimilitud... Continuar leyendo "Estimación de Parámetros en Modelos de Respuesta al Ítem (IRT)" »

Medidas de Tendencia Central y Dispersión en Estadística

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Medidas de Tendencia Central

Media Aritmética

Es una medida de centralización que se define como el cociente de dividir la suma de todas las observaciones de la población (o muestra) entre el tamaño de la misma.

Mediana

La mediana de una distribución de frecuencias es el valor que ocupa el centro de la distribución. Es decir, el valor que deja a su izquierda el 50% de las observaciones (ordenadas de menor a mayor) y a su derecha el otro 50%. Se denota como Me.

Variables Discretas

  • a) Si cada observación aparece una sola vez (fi = 1):
    • Si n es impar, la mediana es el valor del término central (datos ordenados de menor a mayor).
    • Si n es par, la mediana es la media aritmética de los dos valores centrales (datos ordenados de menor a mayor).
  • b) Si
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Análisis de Series Cronológicas y Medidas de Dispersión en Economía

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Medidas de Dispersión

Definición y Coeficiente de Variación

Las medidas de dispersión cuantifican la variabilidad o esparcimiento de los datos. Al medir esta dispersión respecto a una medida de posición central (como la media), se indica la representatividad de dicha medida.

El coeficiente de variación (CV) es la medida de dispersión relativa más utilizada. Se define como el cociente de la desviación típica sobre la media aritmética: CV = s / x̄.

Coeficiente de Correlación Lineal y Bondad de Ajuste

El coeficiente de correlación lineal mide el grado de variación conjunta entre dos variables (X e Y). Su signo coincide con el de la covarianza y toma valores entre -1 y 1.

La bondad de ajuste se refiere a la distancia entre la gráfica... Continuar leyendo "Análisis de Series Cronológicas y Medidas de Dispersión en Economía" »

Explorando la Multiplicación y División en Números Naturales: Conceptos y Aplicaciones

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Multiplicación

La **suma reiterada** es uno de los significados de la multiplicación. Es un significado “económico”, en vez de calcular 3+3+3+3, se calcula 4x3 y se lee “cuatro veces tres”. Generalizando: Sean *a* y *b* números naturales, el producto de *a* x *b* se define como: *a* x *b*, ∀ *a*, *b* ∈N = *b* + *b* + … + *b* (*a* veces), sii *a*≠0. En el caso de que *a*=0, tendremos 0 x *b* = 0. Símbología: *a*.*b*; *a*x*b*; *a* * *b*; *ab*. El número que se repite (*b*) es el **multiplicando** y las veces que se repite es el **multiplicador** (*a*). Se puede definir también su significado cardinal como **producto cartesiano** de conjuntos (sin acudir a la adición para definirla) f: N x N → N.

Las propiedades de la... Continuar leyendo "Explorando la Multiplicación y División en Números Naturales: Conceptos y Aplicaciones" »

Autores e autoras do século XXI: características e influencias

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Autores e autoras do século XXI:

Generacións que xa se formaron específicamente en teatro. En só dez anos tiveron algunha vinculación co centro de novas tendencias escénicas ou ben co mostra de teatro de autores contemporáneos de Alicante. A través dos seus novos soportes produtivos acceden á posibilidade de seren estreados e traducidos en outros países. Son autores e autoras que en moitos casos comezaron obtendo premios de teatro xoven. As súas obras en xeral estreáronse en salas alternativas que posteriormente conviviron con espazos teatrais de maior formato. É habitual que coñezan a obra dos seus contemporáneos. Dramaturxías moi diferentes, pero sempre novedosas, dentro dunhas dun punto de partida máis clásicas e outras... Continuar leyendo "Autores e autoras do século XXI: características e influencias" »

Relación empírica entre las medidas de dispersión

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Covarianza entre las variables X e Y es la media aritmética de los Productos (xi-????̅) por (yj-????̅) correspondientes a cada uno de los n elementos que componen La muestra. La denotaremos por sxy. El inconveniente de la covarianza como medida de asociación es su dependencia de las unidades de medida de las Variables. En consecuencia, para construir una medida adimensional, tendremos Que dividir la covarianza por un término con sus mismas dimensiones. Además, Con ello conseguimos una medida de la relación lineal entre las dos variables, Llamado coeficiente de correlación lineal de Pearson. Definición: El Coeficiente de correlación lineal de Pearson, que denotaremos por r, es el Cociente entre la covarianza de las variables sxy y
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