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

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Explorando la Distribución Normal, Binomial, Varianza y Desviación Estándar: Conceptos Clave

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Distribución Normal, Binomial, Varianza y Desviación Estándar: Conceptos Fundamentales

Distribución Normal (Gaussiana)

En estadística y probabilidad, la distribución normal, también conocida como distribución de Gauss o distribución gaussiana, es una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que aparece con más frecuencia en fenómenos reales. La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro estadístico. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana. La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos.

Aunque los mecanismos que subyacen... Continuar leyendo "Explorando la Distribución Normal, Binomial, Varianza y Desviación Estándar: Conceptos Clave" »

Conceptos Fundamentales de Aritmética Modular

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Congruencias y Divisibilidad

Proposición 2

Sean a y b dos números naturales. Entonces **a es congruente a b módulo m** si ambos dan el mismo **resto** al dividirlos por m.

Demostración

Si a = q₁m + r y b = q₂m + r, entonces a - b = (q₁ - q₂)m, así a Ecuacion b (mod m).

Recíprocamente, si a Ecuacion b (mod m), entonces a = b + km. Si b = qm + r, se sigue que a = qm + r + km = (q + k)m + r y ambos dan el mismo resto al dividirlos por m.

Lema 1

Sea x un entero positivo. 9 divide a x si y solo si 9 divide a la **suma de las cifras** de x.

Demostración

Observamos que 10r Ecuacion 1 (mod 9) para todo r > 0.

Entonces

x = xn10n + xn-110n-1 + ... + x₂10² + x₁10 + x₀

Ecuacion xn + xn-1 + ... + x₂ + x₁ + x₀

Proposición 3

La ecuación ax Ecuacion 1 (mod m) tiene solución si... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Aritmética Modular" »

Fundamentos y Algoritmos de Métodos Numéricos: Raíces y Sistemas Lineales

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Bisección.- f(1),f(2),f(3) hasta que encontremos cambio de signo.. R1€[a,b] ... F(a+b)/2 hasta que se vaya acercando .. Error<=|b-a|>=|b-a|>

Pto fijo.- Te dan f(x); la dibujas y buscas el intervalo que la contenga [a,b]; despejas una x de la f(x) y la llamas g(x); ahora hay que ver si esta maquina es valida.. Para ello tiene que cumplir dos condiciones.. La primera es que a<><=b y="" que="">=b><><=b..... La="" segunda="" condición="" es="" que="">=b.....><><1 y="" que="">1><><1 siendo="" k="" el="" numero="" mas="" alto="" después="" de="" sustituir="" a="" y="" b="" en="" la="" derivada="" de="" g;="" si="" se="" cumple="" esto..="" seleccionas="" un="" valor="">1>0 que... Continuar leyendo "Fundamentos y Algoritmos de Métodos Numéricos: Raíces y Sistemas Lineales" »

Resolución de Problemas de Razones de Cambio: Un Enfoque Paso a Paso

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Paso 1. Entender el Problema

Factores Cognitivos:

  • IDENTIFICAR: que el enunciado corresponde a un problema de razón de cambio.
  • DIFERENCIAR: los datos, cuáles son constantes y cuáles son variables.
  • RECONOCER: que entre los datos e incógnitas hay razones de cambio dadas y otras que son incógnitas.
  • DEFINIR: las variables involucradas: la variable dependiente (el volumen del globo), la variable intermediaria (el radio del globo) y la variable independiente (el tiempo).
  • Para la segunda pregunta, hay que definir además la variable dependiente (el área superficial), la variable intermediaria (el radio) y la variable independiente (el tiempo).
  • COMPRENDER: que las preguntas se formulan sobre un valor fijo de la variable independiente.
  • OBSERVAR: que se
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Fundamentos del Muestreo Estadístico: Población, Tipos y Errores

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MUESTRA: (n) parte o subconjunto de una población o universo.

POBLACIÓN: (N) el total de individuos u objetos que intervienen en un proceso de investigación o estudio.

MUESTREO: Conjunto de técnicas que permiten seleccionar una muestra que representa a la población.

NOTACIÓN: Medidas. N° de observaciones, media o promedio, desviación, varianza.

POBLACIÓN: N, μ, σ, σ2

MUESTRA: n, X̄, S, S2

μ = media poblacional, X̄ = media muestral, σ2 = varianza de la población, σ = desviación estándar o típica, S = desviación estándar muestral, S2 = varianza muestral.

UNIDAD ELEMENTAL: Es el objeto de análisis. También le dicen el fenómeno de estudio o unidad de análisis.

ERROR DE MUESTREO: Se comete error de muestreo cuando el investigador... Continuar leyendo "Fundamentos del Muestreo Estadístico: Población, Tipos y Errores" »

Didàctica de la Matemàtica: Conceptes i Aplicacions

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Examen Final: Didàctica de la Matemàtica

1. Definició de Guy Brousseau de Didàctica de la Matemàtica

La Didàctica de la Matemàtica és la ciència de les condicions de creació i difusió dels coneixements matemàtics. Cal entendre la creació no en el sentit de la primera aparició històrica, sinó com a recreació, és a dir, com el plaer de descobrir diferents formes i mètodes d'ensenyar matemàtiques.

2. Tipus de Coneixement Lògico-Matemàtic

El coneixement lògico-matemàtic és fruit d'una activitat interna del nen o nena, d'una abstracció reflexiva a partir de les relacions amb els objectes. El pensament dels alumnes d'Educació Primària (6-11 anys) és concret, per tant, no poden obtenir aquest coneixement per transmissió verbal.... Continuar leyendo "Didàctica de la Matemàtica: Conceptes i Aplicacions" »

Conceptos Fundamentales de Estadística Descriptiva

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Conceptos Básicos de Estadística Descriptiva

Tipos de Variables

  • Muestra y Población (Estadística Descriptiva)
  • Variables Discretas: Toman valores enteros (por ejemplo, número de hijos).
  • Variables Continuas: Toman valores decimales (por ejemplo, altura).
  • Variables Nominales: Categorías sin orden (por ejemplo, sí/no).
  • Variables Ordinales: Categorías con orden (por ejemplo, poco/mucho).
  • Amplitud de Intervalo: Li - Li-1, donde el intervalo se representa como (Li-1, Li).

Representaciones Gráficas

  • Variables Cuantitativas:
    • Diagramas de barras
    • Histogramas
    • Polígonos de frecuencia
  • Variables Cualitativas:
    • Diagramas de sectores
    • Diagramas de rectángulos
    • Pictogramas
  • Outlier (Valor Atípico): Observación que cae fuera del patrón general de los datos.

Medidas de

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Cálculo Multivariable y Álgebra Lineal: Procedimientos y Teoremas Fundamentales

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Extremos Absolutos

Para hallar los extremos absolutos, tendremos siempre dos ecuaciones que formarán el recinto y una función F (a veces hay que deducirla, como en el ejercicio de la distancia entre puntos: $d(A, B) = \sqrt{(x_a - x_b)^2 + (y_a - y_b)^2}$).

Procedimiento paso a paso:

  1. Representar la función: Dibujar el recinto definido por las ecuaciones.
  2. Extremos libres en el interior del recinto: Derivamos respecto a x e y en la función F, igualamos a cero y obtenemos los puntos críticos.
  3. Extremos condicionados en la frontera: Debemos centrarnos en las partes que forman el recinto. Aplicamos el método de los multiplicadores de Lagrange: $L = F(x, y) + \lambda(g(x, y))$, donde $g(x, y)$ es la ecuación de la frontera totalmente despejada.
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Propiedades Fundamentales de Endomorfismos y Matrices en Álgebra Lineal

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Endomorfismo y Dependencia Lineal de Vectores Base

Consideremos un endomorfismo f: E → E en un espacio vectorial de dimensión finita E. Si tenemos una base {e₁, e₂} tal que:

  • f(e₁) = λ₁e₁
  • f(e₂) = λ₂e₂

Supongamos que e₁ y e₂ son linealmente dependientes. Esto implica que existe un escalar α ≠ 0 tal que e₁ = αe₂.

Aplicando el endomorfismo f a e₁:

  • f(e₁) = λ₁e₁ = λ₁(αe₂) = αλ₁e₂
  • f(e₁) = f(αe₂) = αf(e₂) = α(λ₂e₂) = αλ₂e₂

Igualando ambas expresiones para f(e₁), obtenemos:

αλ₁e₂ = αλ₂e₂

Dado que α ≠ 0 y e₂ es un vector base (por lo tanto, no nulo), podemos simplificar para obtener:

λ₁ = λ₂

Esta conclusión contradice la suposición inicial de que e₁ y e₂ son... Continuar leyendo "Propiedades Fundamentales de Endomorfismos y Matrices en Álgebra Lineal" »

Propiedades Estadísticas Clave: Media, Varianza y Moda

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MEDIA: (t) yi= xi -a/b (a valor central, ni alto se coge xi; b dife. entre xi y m.c.d) ; yi.ni ; (no t): y= Eyi. ni/N ; x = a+ b.y 1. La suma de los desvíos de una variable con respecto a su media es 0: Se llaman desvíos de la variable respecto a la media (di) a las diferencias entre los valores de la variable y su media ( di=xi - x): X= E xi.ni/N= E di.ni= E (xi - x).ni= E (xi.ni - x.ni) = E xi.ni - E x. ni = Exi.ni - x Eni= E xi.ni - (Exi.ni/N) .N = E xi.ni - Exi.ni = 0 --> E a.xi + E b.yi = a Exi + b Eyi. 2. La suma de los desvíos de una variable al cuadrado es mínima cuando dichos desvíos están calculados respecto a la media: di= xi - x ; di'= xi - a (siendo a un valor central) ; E (xi - a)2 .ni ,, mínima para a = X. 3.... Continuar leyendo "Propiedades Estadísticas Clave: Media, Varianza y Moda" »