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

1. Inferencia sobre la Media Poblacional (Varianza Desconocida)

De una población cuya variable X sigue una distribución Normal, de varianza desconocida, se extrae una muestra aleatoria simple de 40 observaciones:

b) Planteamiento de P(∑xi/40 ≤ 3)

Plantee la resolución de P(∑xi/40 ≤ 3):

P(∑xi/40 - μ / (s/√n) ≤ 3 - μ / (s/√n)) = P(Z ≤ 3 - μ / (s/√n)).

Nota: Aquí se asume que s es una estimación de la desviación estándar poblacional y que, para n=40 (muestra grande), la distribución del estadístico estandarizado se aproxima a una Normal estándar (Z). Para muestras pequeñas con varianza desconocida, se usaría la distribución t de Student.

c) Estadístico Muestral: Media y Varianza

Construido el estadístico: x̄ = ∑xi/... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Inferencia Estadística" »

Definición de Sucesión

Una sucesión (a_n) es cualquier relación entre los números naturales y un conjunto de números reales, tal que a cada número natural n, llamado índice, le corresponde un número real a_n, llamado término.

Término General de una Sucesión

El término general de una sucesión, si existe, es la expresión algebraica que permite calcular cualquier término en función del índice.

Límite de una Sucesión

Una sucesión (a_n) tiene por límite el número real a cuando a medida que n toma valores cada vez mayores, los términos de la sucesión se aproximan tanto como se quiera al número a.

El límite se representa así: lim a_n = a. Si una sucesión tiene por límite un número real se llama convergente.

Sucesiones Tendientes

Estadística Descriptiva Fundamental

Unidad Estadística (U.E.)

Es el dato individual, objeto de la observación, cualquiera que sea su naturaleza. Puede ser un ser vivo, un objeto o un hecho, y debe ser definido sin ambigüedad.

Población

Es el conjunto de unidades estadísticas sobre las cuales se estudia una o varias características comunes, verificando un determinado criterio.

• Las poblaciones pueden estar formadas por unidades estadísticas variables o invariables a lo largo del tiempo.
• Según su tamaño, pueden ser finitas (con un número limitado de elementos) o infinitas (con un número ilimitado de elementos).

Muestra Estadística

Es un subconjunto representativo de la población, seleccionado para su estudio. La elección de la muestra debe... Continuar leyendo "Fundamentos Esenciales de Estadística Descriptiva: Conceptos y Terminología Clave" »

Teorema Fundamental del Cálculo Integral

Sea f:[a,b]→ R una función integrable. Entonces la función F:[a,b]→R definida por ∫_a^x f(t)dt= F(x), para x ∈ [a,b], si f(t) es continua en c ∈ [a,b] entonces: F'(c) = f(c)

Regla de Barrow

Sea f:[a,b]→R una función continua y P:[a,b]→R una primitiva de f. Entonces: ∫_a^b f(x)dx= P(b) – P(a)=P(x)]_a^b.

Teorema de Bolzano y Teorema de Weierstrass

El teorema de Bolzano afirma que toda función continua en un intervalo cerrado y acotado y cuyos valores en los extremos sean de distinto signo, se anula en algún punto del intervalo abierto.

Sea f:[a,b]→R una función continua en [a,b] tal que f(a) * f(b) < 0, entonces existe al menos un valor c ∈ (a,b) tal que: f(c) = 0.

El teorema de Weierstrass... Continuar leyendo "Conceptos Clave del Cálculo Integral: Teoremas y Discontinuidades" »

INSESGADEZ: Un estadístico T es insesgado para el parámetro a estimar, cuando su media coincide con dicho parámetro. Es una propiedad básica que se le puede exigir a un estadístico para que sea estimador del parámetro y significa que los posibles valores del estadístico fluctúan alrededor del parámetro.

CONSISTENCIA: Un estadístico T es consistente para Π si T converge en probabilidad a Π. Lím P(|T-Π| menor ε)=1. Es consistente si lim ECM = 0; Es consistente si lim E=π; limV=0. Se llama ECM=E((T-π)²); ECM = V(t)+sesgo(t)². Un estadístico es consistente cuando su ECM es pequeño, cero en el límite, lo que hace que los valores de T estén cerca del parámetro a estimar.

EFICIENCIA: Se dice que T es eficiente si V(T)=Cota FCR.... Continuar leyendo "Propiedades Fundamentales de los Estimadores Estadísticos: Insesgadez, Consistencia, Eficiencia y Suficiencia" »

Tipos de Muestreo Probabilístico

El muestreo probabilístico es una técnica en la que las unidades son seleccionadas al azar, asegurando que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida y no nula de ser incluido en la muestra. Esto permite inferir resultados a la población con un nivel de confianza estadístico.

• Muestreo Aleatorio Simple (MAS): Se elige al azar una muestra de tamaño n de una población de tamaño N, donde cada posible muestra de tamaño n tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
• Muestreo Aleatorio Estratificado: La población se divide en subgrupos homogéneos (estratos) según alguna característica relevante. Luego, se elige una muestra de cada estrato utilizando el Muestreo Aleatorio Simple (

Hezkuntzaren Aroak

Lehen Aroa: Eskolarik Gabeko Gizartea

Bertako ezaugarriak hauek dira:

• Izaera estatikoa zen, nahiko egonkorra, eta biziraupeneko ekonomiak zituzten.
• Belaunaldien arteko gizarte aldaketak oso txikiak ziren.
• Ez zegoen ez eskolik ez irakaslerik. Familia zen hezkuntza ematen zuena.
• Hezkuntza instituzionala ikasteko aukera gutxi batzuek baino ez zuten.

Bigarren Aroa: Eskola Modernoaren Garaia

Gizarte Aldaketak

• Ikuskera zientifikoek garrantzia hartu zuten.
• Indibidualismoa sortu eta hedatu zen.
• Erregai fosilak erabiltzen hasi ziren industrietan.
• Makinen sorrera.
• Ideologia berriak: sozialismoa, liberalismoa.
• Biztanleriaren hazkundearen hasiera.
• Familia nuklearren sorrera.
• Hiritartze prozesua (landa-eremuek garrantzia galdu zuten).
• Estatu-nazioak agertu

Conceptos Fundamentales en Cálculo Multivariable y Optimización

Este documento presenta una recopilación de definiciones y teoremas esenciales en el ámbito del cálculo multivariable, abarcando desde puntos críticos y extremos de funciones hasta propiedades topológicas de conjuntos en Rⁿ.

Definiciones de Puntos Extremos y Críticos

Punto Crítico

Sean A un abierto de Rⁿ y f una función de A en R con derivadas parciales en un punto a ∈ A. Si D_if(a) = 0 para i = 1, 2, ..., n, se dice que a es un punto crítico de f.

Máximo Relativo

Se dice que f alcanza un máximo relativo en a ∈ A si existe una bola, B(a, r), tal que f(x) ≤ f(a) para cada x ∈ A ∩ B(a, r). Si se verifica que f(x) < f(a) para cada x ∈ (A ∩ B(a, r)) \ {a}, se... Continuar leyendo "Definiciones Clave en Cálculo Multivariable y Optimización de Funciones" »

Modelo de Regresión Múltiple: Fundamentos y Características

El modelo de regresión múltiple se representa comúnmente con la siguiente ecuación:

Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + μ

Interpretación y Supuestos Clave

• La interpretación de la Función de Regresión Poblacional (FRP) estocástica es la misma que en el modelo de **regresión simple**.
• Se mantienen los mismos **supuestos del modelo clásico de regresión**.
• Como ahora hay más de una variable explicativa, se enfatiza el supuesto de **no perfecta colinealidad** de las variables explicativas X₁ y X₂.
• Si existiera perfecta asociación lineal entre las variables, entonces los **parámetros no podrían estimarse por separado**.

Significado de los Coeficientes de Regresión

Se conocen... Continuar leyendo "Regresión Múltiple: Conceptos Esenciales, Interpretación y Pruebas de Hipótesis" »

El término "problema" se utiliza frecuentemente en el ámbito de la educación matemática para designar distintos tipos de tareas, cuya resolución exige aplicar diferentes conocimientos, habilidades y capacidades que normalmente forman parte de la programación de matemáticas.

Fases en la resolución de un problema:

1. Comprender el problema
2. Concebir un plan
3. Ejecutar el plan
4. Examinar la solución obtenida

Estrategias para resolver problemas:

• Hacer un esquema, una figura, un diagrama, una tabla...
• Experimentar para tratar de identificar o conjeturar alguna propiedad, observar patrones o regularidades.
• Estudiar casos particulares.
• Hacer ensayo y error.
• Eliminar una condición.
• Suponer el problema resuelto: pensar desde el final.
• Buscar un problema semejante