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

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Fundamentos Esenciales de Estadística Descriptiva y Probabilidad

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Conceptos Fundamentales de Variables Aleatorias

Variable Aleatoria Continua Unidimensional

Una variable con recorrido infinito no numerable es una Variable Aleatoria Continua en un determinado intervalo de números reales, si existe una función real que, en dicho intervalo, cumpla con las siguientes condiciones:

  1. Sea no negativa.
  2. Cubra una superficie (área bajo la curva) igual a uno.

Función de Densidad de Probabilidad (FDP)

Función real que cumpla con la condición de no negatividad y con la condición de cierre (área total igual a 1). Una Función de Densidad de Probabilidad está definida únicamente en el recorrido de la variable aleatoria, generalmente el intervalo [a;b]. Fuera de ese intervalo, la función es nula.

Función de Distribución

Un... Continuar leyendo "Fundamentos Esenciales de Estadística Descriptiva y Probabilidad" »

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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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" »

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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Cómo Realizar e Interpretar Pruebas T en SPSS: Muestras Independientes y Relacionadas

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Estadística: Prueba T para Muestras Independientes

La prueba T para muestras independientes se utiliza para comparar las medias de dos grupos diferentes en una variable continua. Es fundamental para determinar si las diferencias observadas entre los grupos son estadísticamente significativas o si se deben al azar.

Pasos para la Ejecución e Interpretación en SPSS

  1. Identificación de Variables

    Identificar claramente las variables involucradas en el estudio:

    • Variable Dependiente: Es la variable de medición (cuantitativa, de escala) que se desea contrastar entre los grupos.
    • Variable Independiente: Es la variable de agrupación (categórica, nominal) que define los dos grupos a comparar (ej., género, grupo de tratamiento, etc.).
  2. Configuración en

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Gizarte estratifikazioa: Klaseak, estatusa eta rolak

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Gizarte estratifikazioa: Klasea eta estatusa

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 sailkapena

Gizarte-estratuen arteko desberdintasunak bost multzotan sailkatzen dira historia, ingurune eta kultura desberdinen arabera:

  • Antzinako 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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Contrastes de Hipótesis: Conceptos Clave, Errores y Principios de Neyman-Pearson en Estadística

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Contrastes de Hipótesis: Fundamentos y Aplicaciones

Estudiaremos en este tema los contrastes de hipótesis, que son una de las herramientas básicas en numerosas ciencias experimentales, así como en el control de calidad de las empresas.

Concepto de Contraste de Hipótesis

Un contraste de hipótesis busca enfrentar dos hipótesis, pero el tratamiento que se les da no es el mismo. Existe una hipótesis principal, denominada hipótesis nula (H₀), que se supone cierta inicialmente. Frente a esta, tendremos una hipótesis alternativa (H₁), que será adoptada cuando se disponga de pruebas concluyentes de que H₀ es falsa.

Ejemplo Ilustrativo: El Juicio

Un ejemplo típico es el de un juicio, en el que una persona es inicialmente inocente (hipótesis... Continuar leyendo "Contrastes de Hipótesis: Conceptos Clave, Errores y Principios de Neyman-Pearson en Estadística" »