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

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Análisis de MiniGolf, hábitos alimenticios, impuestos, renta de automóviles, patrullaje policiaco y transmisión de dígitos binarios

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Análisis de MiniGolf

1.- En un día soleado, MiniGolf puede tener ingresos de $2000. Si el día está nublado, los ingresos se reducen 20%. Un día lluvioso reducirá los ingresos en 80%. Si hoy está soleado, hay 80% de probabilidades de que mañana esté soleado sin amenaza de lluvia. Si está nublado, hay 20% de probabilidades de que mañana llueva, y 30% de probabilidades de que esté soleado. Seguirá lloviendo hasta el día siguiente con una probabilidad de .8, pero con 10% de probabilidades de que esté soleado.

(a) Determine los ingresos diarios esperados para MiniGolf.

(b) Determine el promedio de días que no estarán soleados.

Análisis de los hábitos alimenticios de Joe

2. A Joe le encanta salir a comer a los restaurantes del área.... Continuar leyendo "Análisis de MiniGolf, hábitos alimenticios, impuestos, renta de automóviles, patrullaje policiaco y transmisión de dígitos binarios" »

Dispersión, Correlación y Regresión: Conceptos y Aplicaciones

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Medidas de Dispersión

Varianza

La varianza cuantifica la distancia promedio de los valores de una variable a su media. Una varianza cercana a cero indica que los datos están poco dispersos y son muy homogéneos, por lo que la media es más representativa del conjunto.

Coeficiente de Variación (CV)

El Coeficiente de Variación (CV) se calcula como la razón entre la desviación típica y la media (CV = desv. típica / media). Se considera que la media es representativa si el CV es menor o igual a 1. El CV es adimensional, lo que permite comparar la dispersión entre dos variables expresadas en diferentes unidades de medida. No se puede calcular si la media de la variable es cero. Un CV menor o igual a 1 indica homogeneidad; cuanto menor sea el... Continuar leyendo "Dispersión, Correlación y Regresión: Conceptos y Aplicaciones" »

Producto Punto de Vectores: Definición, Propiedades y Aplicaciones

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Producto Punto de Vectores

Definición 4.6.

Dados dos vectores ~v = (a, b, c) y ~u = (d, e, f), se define el producto punto (o producto interno o producto escalar) de estos vectores, como el valor numérico dado por:

~v ⋅ ~u = (a, b, c) ⋅ (d, e, f) = ad + be + cf.

Otra definición equivalente:

A veces el producto interno de ~v = (a, b, c) y ~u = (d, e, f), se define también como:

~v ⋅ ~u = ||u|| ⋅ ||v|| ⋅ cos(θ),

donde θ es el ángulo generado entre ambos vectores.

Teorema 4.2. (Propiedades del producto punto)

Sean ~v, ~u y ~w vectores del plano o del espacio y λ una constante real, entonces:

  • 1. ~v ⋅ ~v = ||v||2
  • 2. ~v ⋅ ~u = ~u ⋅ ~v
  • 3. ~v ⋅ (~u + ~w) = ~v ⋅ ~u + ~v ⋅ ~w
  • 4. λ(~v ⋅ ~u) = (λ~v) ⋅ ~u = ~v ⋅ (λ~u)
  • 5. ~v ⋅
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Principios Fundamentales de Medición Psicométrica: TRI, Fiabilidad y Validez

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Conceptos Esenciales de Psicometría

Este documento recopila preguntas y respuestas clave sobre diversos temas en psicometría, incluyendo la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI), fiabilidad, validez, regresión y análisis factorial.

Teoría de Respuesta al Ítem (TRI)

  1. En la TRI, un ítem con un elevado índice de dificultad, en general, proporciona:

    Escasa información para los sujetos con bajo nivel de aptitud.

  2. La función de información de un test es:

    Simétrica.

  3. Una de las aplicaciones más importantes de la TRI es obtener:

    Tests adaptados a los niveles particulares de los sujetos.

  4. La información de un ítem alcanza el máximo cuando b=q:

    En los modelos de 1P y 2P.

  5. En la TRI, el supuesto de independencia local indica que:

    Si se mantiene constante

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Prueba de Hipótesis para Medias y Varianzas

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Ejemplo 1: Tiempo de Televisión en Niños

Un investigador afirma que los niños de 3 a 5 años ven televisión 22 horas a la semana en promedio, con una desviación estándar de 6 horas (distribución normal). Una empresa cree que la media es mayor y toma una muestra de 64 niños, obteniendo una media de 25 horas.

Hipótesis

  • **H₀ (nula):** La media es 22 horas (μ = 22).
  • **H₁ (alternativa):** La media es mayor a 22 horas (μ > 22).

Estadístico de Prueba

Se utiliza la prueba Z para una muestra:

Z = ( - μ₀) / (σ / √n) = (25 - 22) / (6 / √64) = 4

Regla de Decisión

Con un nivel de significación del 5% (α = 0.05), el valor crítico de Z es 1.645. Como el valor calculado (4) es mayor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula.... Continuar leyendo "Prueba de Hipótesis para Medias y Varianzas" »

Diferencia entre vaguada y línea media

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EJERCICIO 3 
En una muestra de 700 contratados de distintas ONG’S el salario medio calculado fue De 930 €, con una desviación típica de 126 €. 

Calcular 
a. El número de contratados que tienen un salario inferior a 600 €.
 b. El porcentaje de contratados con salarios entre 750 y 850 €. 
c. La probabilidad de encontrar a un contratado con salario superior a 1200 €. 

Soluciones
 a) Tipificamos la variable y
 n=700 
podemos saber a cuántas unidades de desviación estándar se encuentra el valor 600 

Utilizando la tabla de áreas bajo la curva normal podemos ver el área y la Proporción de casos entre la media Z=0 y Z=2,62 que es de 0,4956 

Como queremos saber la proporción de casos más allá de ese valor es decir a la Derecha
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Fundamentos de Geometría Vectorial: Rectas, Perpendicularidad y Proyecciones Ortogonales

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Ejemplo 4.11 (C1). Determine si son paralelas las rectas de ecuación
L1 : (x − 1)/2 = (y − 3)/3 = (z − 4)/1 y L2 : x = 4t , y = 6t , z = 2t.
Solución: El vector director de L1 es ~ d1 = (2, 3, 1) y el vector director 
de L2 es ~ d2 = (4, 6, 2). Dividiendo cada coordenada notamos que:
2/4 = 3/6=1/2
Por lo tanto son paralelos. De hecho ~ d1 = 1/2~ d2.

Definición 4.9. Dos RECTAS PERPENDICULARES si y solo si
 estas se intersectan y además sus vectores directores son perpendiculares.
Observación 4.10. Para que dos rectas en el plano sean perpendiculares
, basta con que sus vectores directores sean perpendiculares, pues 
siempre se van a intersectar.
Ejemplo 4.12 (C2). Determine si las rectas de ecuación
~p = (1, 0, 1) + t(2, 2, 3) y x = −4
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Conceptos Clave de Estadística Descriptiva: Definiciones y Diferencias

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Estadística Descriptiva

a) ¿Qué es la 6M?

*Determinan de manera global todo proceso, y cada uno aporta parte de la variabilidad (y de la calidad) de los resultados de un proceso.

b) Significado de estadística y qué es la estadística descriptiva

*La estadística está conformada por un conjunto de técnicas y conceptos orientados a la recolección y el análisis de datos, tomando en cuenta la variación en los mismos.

La estadística descriptiva sustituye o reduce el conjunto de datos obtenidos por un pequeño número de valores descriptivos, como pueden ser: el promedio, la mediana, la media, la varianza y la desviación.

c) Menciona la diferencia entre variable cualitativa, cuantitativa, discretas, continuas, entrada y salida

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Variables, Escalas de Medición y Métodos de Investigación

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Variables, Naturaleza de los Datos y Escala de Medición

Variable

Una variable es una magnitud que puede tomar cualquier valor dentro de un conjunto determinado.

Naturaleza de los Datos

Los datos pueden ser:

Escala de Medición

La escala de medición determina el tipo de operaciones matemáticas que se pueden realizar con los datos:

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Evolució del sou mig i inflació a Paislàndia

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6 Amb les dades de la taula següent sobre l’evolució del sou mig en els darrers 6 anys a Paislàndia i la inflació anual en forma d’IPC base 2011, calculeu

2011

2012

2013

2014

2015

2016

IPC

100

104

110

115

118

124

Sou unitats monetàries

18500

18600

19000

20000

20670

21340

a) Sou (Unitats monetàries constants base 2011)

18500

18600/104

*100=

17884,62

19000/110

*100=

17272,73

20000/115

*100=

17391,30

20670/118

*100=

17516,95

21340/124

*100=

17209,68

a) El sou en unitats monetàries reals de 2011 (completeu la taula)

b) La taxa de variació nominal del sou entre 2011 i 2016

(21340-18500)/ 18500 * 100 = 15,35%

c) La taxa d’inflació entre 2011 i 2016

es del 24 % ya que el ipc ha pasat de 100 a 124

d) La taxa de variació real del sou entre 2011 i 2016

(17209,68-18500) / 18500*... Continuar leyendo "Evolució del sou mig i inflació a Paislàndia" »