Chuletas y apuntes de Matemáticas de Bachillerato y Selectividad

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Fórmulas Esenciales de Probabilidad y Estadística Matemática

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Propiedades Fundamentales de la Probabilidad

Probabilidad del suceso complementario: P(A°) = 1 - P(A)

Probabilidad de la unión de sucesos: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)

Sucesos incompatibles: A y B son incompatibles si P(A ∩ B) = 0

Probabilidad Condicionada e Independencia

Probabilidad condicionada: Probabilidad de que ocurra A "si ocurre B" o P(A|B). Representa la probabilidad de que ocurra un suceso sabiendo que ha sucedido B.

Sucesos independientes: A y B son independientes si P(A ∩ B) = P(A) · P(B). Si A y B son independientes, sus complementarios también lo son.

Leyes de Morgan y Operaciones con Complementarios

Primera Ley de Morgan: P(A° ∪ B°) = P((A ∩ B)°) = 1 - P(A ∩ B)

Segunda Ley de Morgan: P(A° ∩ B°) = P((A ∪... Continuar leyendo "Fórmulas Esenciales de Probabilidad y Estadística Matemática" »

Conceptos Fundamentales de Matrices y Determinantes en Álgebra Lineal

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Definición de Matriz

Se llama matriz de orden n x m a toda tabla rectangular de números dispuesta en n filas y m columnas.

Conceptos Básicos de Matrices

Diagonal Principal

Se llama diagonal principal de una matriz cuadrada a la formada por los elementos Aii (aquellos donde el índice de fila i es igual al índice de columna j).

Tipos de Matrices

Matriz Cuadrada

Es aquella matriz que tiene el mismo número de filas que de columnas (n = m).

Matriz Nula

Es aquella matriz donde todos sus elementos son cero.

Matriz Diagonal

Es una matriz cuadrada donde todos sus elementos son nulos, excepto los de la diagonal principal, que pueden ser cero o no.

Matriz Escalar

Es una matriz diagonal donde todos los elementos de la diagonal principal son iguales y distintos... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Matrices y Determinantes en Álgebra Lineal" »

Teorema de rouche-frobenius

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Teorema de rouche-frobenius
Un sistema de m ecuaciones lineales con n incognitas es compatible (tiene solucion) si, el rango de la matriz principal coincide con el rango de la matriz ampliada.
Simbolicamente: el sistema es compatible ~ rango (A) = (A*)
Consecuencias del teorema de rouche-frobenius:
·Si rango (A) =/ rango (A*) entonces el sisrema es incompatible
·Si rango (A) = rango (A*) = r, entoncees el sistema es compatible.
- si r = n (nº de incognitas) entonces el sistema es determinado
-si r
 

Funciones

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1-dominio:se iguala el denomidador a cero,2-puntos de corte,3-signo(con num del dominio no se cambia el signo),4-simetria; par:f(x) f(-x),, impar:f(-x)<-f(x),5-asintotas;vertical(lim cuando tiende..), horizontal(se miran el grado de la x), oblicua(y6-monotomia y extremos: se hace la derivada y se iguala a 0, se hace tabla,7- curvatura y puntos de inflexion: se hace la segunda derivada

















 


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Karen






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Coherencia textual

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3.1.Coherencia textual:propiedad d los textos relacionada con la organizacion del contenido informativo y la intencion comunicativa del emisor. (caracteristicas):1.responde a una intencion comunicativa.2.se relacion tema unico.3.presenta informacion nueva siguiendo un orden.4.ofrece informacion decesaria para ser comprendido.5.enunciados:interrelacionado
3.2.Cohesion textual:propiedad de los textos q se manifiesta en relacion gramatical y semantica entre los enunciados q lo forman y q convierten el texto en unidad de comunicacion.Prodedimientos de cohesion:mecanismo de recurrencia(utilizacion reiterada de1mismo elemnto linguistico)*repeticion d palabras*precencia palabras significado contrario*presenta mima estructura*mismo sentido conativo.
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Ideas adventicias

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Tres tipos • Ideas adventiciasson las que me llegan de fuera a I ravés de las sensaciones: mesa, de ideas libro, cuerpo.
•
Ideas facticiasson las que yo formo: centauro, marciano,
•
Ideas jnnatasson las que no pueden proceder de fuera ni las puedo inventar.
A Dios lo concibo como un ser perfectísimo e
infinito. De momento no sé si existe fuera de mi pensamiento, pero, al menos, está en él tal idea de períección.
Pruebas que Aunque las pruebas son tres, en el fondo todas están basadas en el llamado «argu-demuestran mentó ontológico» formulado por San Anselmo: si pienso en el ser perfecto, éste de­que Dios existe be existir, pues de lo contrario no sería perfecto al faltarle la existencia.
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Vectores

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Un vector es un segmento orientado y las características que lo definen son sus módulos, su dirección y su sentido
-Modulo: longitud del vector
-Dirección: dirección de la recta en el que está contenido
-Sentido: desde el origen al extremo

Un vector libre es el conjunto de todos los vectores fijos que tienen mismo módulo, dirección y sentido. Debemos tener un representante de la clase.

Una base de dos vectores en el plano está formada por dos vectores independientes entre sí, es decir, que no tienen ninguna relación entre ellos.

Una base formada por dos vectores es ortogonal: cuando son perpendiculares entre sí, tienen módulo 1 y cualquier vector del plano se puede poner como combinación lineal de ellos. Cualquier vector libre del plano... Continuar leyendo "Vectores" »

Formulario de Distribuciones de Probabilidad y Estadística: Fórmulas y Conceptos Clave

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Distribuciones de Probabilidad Discretas

Distribución de Bernoulli

Definición: X representa el número de éxitos en un solo ensayo (1 ensayo).

Notación: X ~ Ber(1, p)

Distribución Binomial

Definición: X es el número de éxitos en n ensayos independientes.

Notación: X ~ B(n, p)

  • n: Número de pruebas o ensayos.
  • p: Probabilidad o porcentaje de éxito.

Distribución Geométrica

Definición: X es el número de pruebas necesarias hasta obtener el primer éxito.

Notación: X ~ Geom(p)

Distribución de Pascal (Binomial Negativa)

Definición: X es el número de ensayos necesarios hasta incluir el r-ésimo éxito.

Notación: X ~ Pas(r, p)

Distribución de Poisson

Definición: X es el número de ocurrencias de un determinado evento en un intervalo continuo de... Continuar leyendo "Formulario de Distribuciones de Probabilidad y Estadística: Fórmulas y Conceptos Clave" »

Métodos de Interpolación, Cálculo Diferencial e Integral

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Interpolación de Newton

1. Tomar el primer intervalo (x0, y0) y definir el polinomio: P0(x) = y0. Como P(x) debe cumplir P(1) = 2, implica que:

2. Tomar (x0, y0) y (z, w) y definir: P1(x) = P0(x) + K1(x - x0). Si x = 3, entonces L0 = 0, L1 = 1, L2 = 0.

Si tabulamos x1 y cumple, para que cumpla (z, w) hallar K1.

3. Tomar (x0, y0), (z, w) y (x1, x1) definiendo: P2(x) = P1(x) + K2(x - x0)(x - z).

4. Al llegar al último intervalo, mostrar de forma expandida.

Polinomio de Interpolación de Lagrange

Dados (x0, y0), (x1, y1), (x2, y2) donde x0 < x1 < x2, el polinomio es P(x) = L0(x)y0 + L1(x)y1 + L2(x)y2.

  • L0 = (x - x2)(x - x1) / (x0 - x2)(x0 - x1)
  • L1 = (x - x2)(x - x0) / (x1 - x2)(x1 - x0)
  • L2 = (x - x0)(x - x1) / (x2 - x0)(x2 - x1)

Ejemplo: (1, 2), (... Continuar leyendo "Métodos de Interpolación, Cálculo Diferencial e Integral" »

Fundamentos de Vectores: Operaciones, Magnitud y Componentes

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Conceptos Básicos de Vectores

Desplazamiento: Cambio de posición. C→ es la suma A→ + B→ (cola de A→ hasta cola de B→). Calcula componentes de A→.

  • Un punto (una recta).
  • Para sumar varios vectores, la resultante es la suma de todos.
  • Una cantidad vectorial se define si hay magnitud y dirección.

Magnitud y Operaciones Fundamentales

Magnitud (longitud del vector): A o |A→|. R→ = (A→ + B→) + C→.

  • Multiplicación por un número: Es un número positivo. La magnitud es |c|A. Si c es positivo, cA→ tiene la misma dirección.
  • Componentes rectangulares: Ax = A · cos(θ), Ay = A · sen(θ). El ángulo θ se mide desde el eje X girando hacia el eje Y.

Suma y Resta de Vectores

Suma de Vectores

C→ = A→ + B→. Se realiza colocando punta... Continuar leyendo "Fundamentos de Vectores: Operaciones, Magnitud y Componentes" »