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

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Hedapen txartela

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Estrat. soziala (klase sozialaren eta estatusaren arabera): Soziologiak “gizarte estratifikazio” terminoa gizarteetan eta gizataldeen artean dagoen desberdintasunaren araberako egitura iraunkorrak deskribatzeko erabiltzen du. // Terminoak modu hierarkiko batean gizarteko behe eta goi mailez hitz egiten du; aberastasun edota boterearen araberako mailaketa aintzat hartzen duelarik. Maila bakoitzeko kideek  bizitza aukera jakin batzuk izan ditzakete baina pentsatu, jardun eta sentitzeko modu berdin samarrak izateko joera dute; baita beren estratuko gainerako kideekin identitate eta kidetasun komuna ere. // Gizarte estratuen arteko desberdintasuna bost multzotan sailkatu dira, historia, ingurune eta kultura desberdinen arabera: - Antzina Aroko
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Conceptos Clave de Estadística: Tasas de Variación, Números Índice y Series Temporales

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Tasa de Variación y Tasa de Variación Media

Se llama tasa de variación del año *t* al año *t+1* al valor obtenido en el año *t+1* menos el valor obtenido en el año *t*, dividido por el valor en el año *t*.

Variables Stock y Flujo

  • Variable stock: Es la que se mide en un instante de tiempo.
  • Variable flujo: Es la que se mide en un periodo de tiempo (ej. ventas en una semana).

Números Índice

Los números índice se utilizan para comparar el valor de una variable en momentos determinados. Son magnitudes relativas. Los simples se refieren a una sola magnitud, y toman un año como base.

Un índice es mejor que otro cuando más y mejores propiedades tenga.

Un índice ponderado es aquel en el que, en la agregación de variables, cada una está multiplicada... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística: Tasas de Variación, Números Índice y Series Temporales" »

Fundamentos de Optimización Matemática: Convexidad, Lagrange y KKT

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Conceptos Fundamentales en Optimización

Conjunto Convexo y Funciones Convexas/Cóncavas

Un concepto crucial en optimización. Se determina mediante:

  • 1. El Epígrafo (epi(f)) de una función f es convexo si y solo si f es una función convexa. El Hipógrafo (hip(f)) de una función f es convexo si y solo si f es una función cóncava.
  • 2. Para funciones de una variable, el signo de la segunda derivada: si f''(x) ≥ 0, la función es convexa; si f''(x) ≤ 0, la función es cóncava.
  • 3. Propiedades adicionales: Las funciones lineales son tanto convexas como cóncavas. La convexidad/concavidad también se puede estudiar analizando la matriz Hessiana para funciones multivariables.

Vector Direccional y Derivada Direccional

Para analizar el comportamiento... Continuar leyendo "Fundamentos de Optimización Matemática: Convexidad, Lagrange y KKT" »

Regresión Logística: Conceptos, Estimación, Aplicaciones y Evaluación

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Regresión Logística: Conceptos, Estimación, Aplicaciones y Evaluación

¿Por qué no usamos una regresión lineal para la clasificación?

Si bien es posible ajustar una regresión lineal para predecir probabilidades de pertenencia a la clase 1, como hemos visto, esto rompe algunos de los supuestos de la regresión lineal. En particular, va en contra de la homocedasticidad y, además, dada la estructura de la regresión lineal, predice probabilidades mayores a 1 y negativas.

Método de Estimación de Parámetros en la Regresión Logística

Utilizamos el método de máxima verosimilitud. Este método iterativo busca los mejores parámetros para la regresión logística, donde cada iteración maximiza la verosimilitud de que los parámetros expliquen

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Conceptos Fundamentales de Estadística: Medidas y Probabilidad

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Conceptos Fundamentales de Estadística Descriptiva y Probabilidad

Este documento explora los conceptos esenciales de la estadística descriptiva y las nociones básicas de probabilidad, fundamentales para el análisis y la interpretación de datos.

Medidas de Tendencia Central

Las medidas de tendencia central son valores que representan el centro de un conjunto de datos. Son útiles para resumir la información de una distribución.

La Media

Es una medida de posición central que se calcula para una variable (discreta o continua). Cuando las distribuciones están agrupadas en intervalos, la media se calcula utilizando la marca de clase.

  • Ventajas: Utiliza todos los valores de la distribución, es fácil de calcular y representa el centro de gravedad
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Conceptos clave de estadística: descriptiva, inferencial y variables

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Conceptos Fundamentales de Inferencia Estadística

El hecho de estudiar a los sujetos que forman una muestra, en lugar de a toda la población, ocasiona un error denominado error aleatorio. La determinación de este error es el objetivo principal de la inferencia estadística. ¿Qué buscamos con la inferencia? Extrapolar el comportamiento o la modalidad estudiada en una muestra a toda la población y sacar conclusiones referentes a una característica estudiada de la población, a partir de un subconjunto (muestra).

Conceptos

  • Estadística descriptiva: Conjunto de procedimientos necesarios para recoger, clasificar, representar y resumir el conjunto de datos que forman una muestra. Permite controlar la calidad de los datos y examinar las variables
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Conceptos Fundamentales de Geometría Plana

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Ángulo

Espacio comprendido entre dos semirrectas con un punto en común llamado vértice.

Bisectriz

Semirrecta que divide a un ángulo en dos partes congruentes.

Propiedad: La distancia desde cualquier punto de la bisectriz a las dos rectas es congruente.

Mediatriz

Recta perpendicular a un segmento en su punto medio.

*Aparece la idea de mediatriz como lugar geométrico de los puntos que equidistan de los puntos dados y con ella aparece la idea de perpendicularidad y la idea de congruencia de triángulos con los criterios LLL y LAL.

Punto Medio

Punto de un segmento que lo divide en dos partes congruentes.

Perpendicular

Que forman un ángulo de 90º.

Recta

Conjunto de puntos alineados.

Ángulos Adyacentes

Comparten un lado, un vértice y son suplementarios.... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Geometría Plana" »

Distribuciones de Probabilidad y Variables Aleatorias: Conceptos Clave y Aplicaciones

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Distribuciones Teóricas de Probabilidad

Una distribución teórica de probabilidad es un modelo para una variable aleatoria que describe la forma en que los eventos están distribuidos a lo largo de los posibles valores que pudiera tomar dicha variable.

Variables Aleatorias

Cuando en un experimento aleatorio a cada suceso elemental le asignamos un valor numérico, obtendremos una variable aleatoria. Estas pueden ser de dos tipos:

  • Discretas: binomial y Poisson.
  • Continuas: normal.

Tipos de Distribuciones

Distribución de Bernoulli

Aquel experimento aleatorio que tiene dos resultados posibles, los cuales se denotan como aciertos o fracasos con probabilidad respectiva.

Distribución Binomial

Se basa en el experimento de Bernoulli. Es un experimento aleatorio... Continuar leyendo "Distribuciones de Probabilidad y Variables Aleatorias: Conceptos Clave y Aplicaciones" »

Propiedades de los determinantes de matrices

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1. La suma de dos determinantes que solo se diferencian en una c o f es el determinante de la matriz en la que esa c o f es la suma de las c o f de cada una de ellas que no son iguales y el resto sí.

2. Si una f o c de una matriz se multiplica por un número real, el determinante queda multiplicado por dicho número.

3. Si todos los elementos de una c o f de una matriz son nulos, el determinante es 0.

4. Si una matriz tiene 2 c o f iguales, el determinante es nulo.

5. Si en una matriz una c o f es proporcional, su determinante es nulo.

6. Si en una matriz una c o f es combinación de sus paralelas, el determinante es nulo.

7. Si en una matriz se intercambian entre sí dos columnas o dos filas, su determinante cambia de signo.

Análisis de Regresión Lineal Múltiple

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Regresión Lineal Múltiple

Modelo Estimado

Variable dependiente: Porcent

Regresores: p, p

El modelo estimado sería: Porcent= 45+0,01* p -23*p + ui

Bondad de Ajuste

Comprobaremos si el ajuste del modelo es bueno a través del R Cuadrado y el R Cuadrado Ajustado. El ajuste del modelo es bastante bueno, ya que el R Cuadrado es de 0,83 y el R Cuadrado Ajustado de 0,80. Por tanto, el modelo de regresión logra explicar en torno al 80% de la variación muestral de la variable dependiente.

Significancia del Modelo

Comprobaremos si el modelo es significativo en su conjunto. Lo que se pretende contrastar es si el R Cuadrado es igual a 0 o no. Por tanto, planteamos las siguientes hipótesis:

  • Ho: R^2=0
  • H1:R^2 =I 0

(Tabla Anova): podemos afirmar que el modelo es... Continuar leyendo "Análisis de Regresión Lineal Múltiple" »