Chuletas y apuntes de Matemáticas de Formación Profesional

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Espainiako Ekonomia eta Nazioarteko Ordena Berria

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GAIA. Nazioarteko Orden Ekonomiko Berria

Espainiako Ekonomia I: Gerra Zibila eta Autarkiatik 60ko Hamarkadako Mirari Ekonomikora

Gerra Zibila amaitu ondoren, Espainia bitan zatitu zen berehala. Hurrengo hiru urteetan, milioi erdi bat gizabanako hil ziren. Espainiarrentzat ez ziren urte onak izan, 15 urte pasa behar izan ziren gerra aurreko errenta per capita berreskuratzeko.

Gerra zibilean zehar, ekonomiaren egoera honako hau zen: Ekonomiak kohesio falta somatzen zuen. Fabrika autogestionatu batzuen esperientziak martxan jarri ziren, baina ez ziren oso egoki suertatu. Bestalde, industria eta hiri guneek, errepublikarren agindupean, kohesio geografiko txikiagoa zeukaten. Errebeldeek gari sail handiak kontrolatzen zituzten. Beste alde batetik, errepublikarren... Continuar leyendo "Espainiako Ekonomia eta Nazioarteko Ordena Berria" »

A cuanto equivale una utm

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  1. Dia 8

    1. La regíón rayada representa todas las posibles soluciones de una inecuación

3y - 2x < 4


2. Qué regíón del plano x-y está delimitada por el siguiente conjunto


Opción 3


3. Una industria de lácteos tiene dos productos


Opción 2

4. Una compañía elabora un producto que tiene un precio unitario de venta de


Opción 1


5. La solución de un problema de programación lineal viene dada por la regíón


Opción 1

6. El gráfico representa las posibles combinaciones de productos, en cientos de unidades, en relación con los costos de producción, en miles de dólares, de x pantalones y camisas. La función de costo está expresada por C(x,y)=7x+8y+90. Determine la cantidad de pantalones y camisas, en cientos de unidades, que minimizan el costo

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Estado de Resultados

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A) Cierre existencias iniciales:

611)612)712) a 310) 328) 350), Deterioro año ant.: 395) a 793), Abrimos existencias finales: 310)328)350) a 611) 612) 712)

B) (477) (4200,00) a 472(1856,40) (4750)

C) (678) a (141)

wGctYXLHj2kjwAAAABJRU5ErkJggg==


1) 570)572)218)430)473)4745)4700)300)4311)216) a 400)129)490)5208)112)281)438)100) (130.000,00)

2)438) 430) a 700)759)477)21% de 23.500

3)572)669) a 5200)1700)

4) 500,00 (557) a 526)

5) 526) a (4751) 105,00(572) 395,00

7) 4315) a 4311),  669) 5208) a 572)

8) 4310) a 4315) 769) 762)

10) 218) a 524) 174) 570)

12) 4709) a 130), 130) a 479)

13) 213) 472) a 572) 173)

A) 4309) a 700) 477)

B) 9135,00 477) a 472) 1121,40 4750) 8013,60, Compensación: 90,00 (4750) a 4700)

Regularización: 4.482,27 129) a 662) 669)681)694) 129) 32.332,93,  700) 759) 762)

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Métodos de Muestreo por Atributos y Variables

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MÉTODO S POR DOBLES COMBINACIÓN (DOS LÍMITES)

1- Ir a la tabla A1 y obtener la letra correspondiente al tamaño del lote.

2- Ir a la tabla B1, B2 o B3 según el tipo de inspección (normal, rigurosa, reducida) con la letra y el NQA (Nivel de Calidad Aceptable) para obtener el tamaño de la muestra (n).

3- Calcular la media (X) y la desviación estándar (S).

4- Si la media está fuera de los límites, se rechaza el lote. CoIQY06T5MIAAAAASUVORK5CYII=

5- Si LIE ≤ X ≤ LSE → Aplicar criterios de aceptabilidad.

Criterios de Aceptabilidad

- Ir a la tabla D1 y con la letra y el NQA obtener el valor de Fs.

- Calcular Smax: Smax = fs (LSE - LIE).

Si S ≥ Smax → RECHAZO

Si S ≤ Smax → ACEPTAR y aplicar método gráfico.

Método Gráfico

- Escoger el gráfico con la letra y código... Continuar leyendo "Métodos de Muestreo por Atributos y Variables" »

jdc ñkfkjv c

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REDACTAR MODALIZACIÓN. El texto “TÍTULO” firmado por AUTOR es un TIPO DE TEXTO (artículo de opinión)
y por lo tanto un texto subjetivo*. El autor utiliza distintos procedimientos de modalización para garantizar esta subjetividad. Por un lado encontramos...

REDACTAR TIPOLOGÍA. Nos encontramos con un texto GÉNERO(periodístico)
, en concreto, con un TIPO DE TEXTO(artículo de opinión) publicado por el periódico X y firmado por AUTOR. El tema a tratar, al tratarse de TEMA, resulta ser actual. El texto está escrito en un registro X (estándar), como la mayoría de TIPO DE TEXTO(artículo de opinión), buscando (el acercamiento a TIPO DE PÚBLICO(la mayoría de lectores posibles). Además el texto utiliza rasgos de las funciones X (expresiva... Continuar leyendo "jdc ñkfkjv c" »

Componentes SAD, Resolución, Precisión, Máxima Velocidad Muestreo, SCADA, Reguladores, PID, Caudal x Turbina

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Componentes SAD

(Cable comunicación, Tarjeta adquisición datos, Conversor analógico-digital/Digital Analógico “Cambia de frecuencia a Voltaje”, Pc)

Resolución

(Es la señal a escala total dividida entre 2 a la n, donde n es el número de bits)

Precisión

(El mínimo cambio que es capaz de detectar un sensor o el posible error cometido en la lectura)

Máxima Velocidad Muestreo

(Velocidad con la que el dispositivo puede leer las muestras)

SCADA

(Es un generador de señales. La ventaja es que evitamos tener que usar filtros analógicos al hacer la función de filtros digitales)

Reguladores

  1. Todo o Nada

    (Únicamente poseen dos salidas, alta o baja, es como un digital 1 y 0. Nunca se alcanza la consigna, poca vida de uso)

  2. Proporcional

    (Al principio, si

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Interès simple i compost: càlculs i exemples pràctics

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Interès simple

Cn= Co · (1+i*n) ; I= Co*i*n ; i= I/Co*n ; Co=Cn/1+i*n

Quin tipus interès necessitem si volem triplicar en 5 anys un capital a interès simple i venc. anual? n = 3x - x / x * 5 = 0,4%

ik=0,07/12(pag.mensual) ; nk= 4(anys) · 12(pagaments)

Per triplicar capital: Cn= C0 * (1+0,08*n) --> Co *3=Co*(1+0,08*n) --> 3=1+0,08*n --> 3-1= 0,08*n --> 2/0,08=n

Mateixa rendibilitat--> I= 1.200   ; Cn= Co *(1+0,075)^3 --> Cn= Co+1200 --> co+1200= co*(1+0,075)^3--> co+1200= co*1,2423--> 1Co-1,2423Co=-1.200-->-0,2423Co=-1200 --> Co=-1200/-0,2423= 1200/0,2423=4.952,54

Interès compost

Cn= Co*(1+i)^n   ;  Co=Cn/(1+i)^n

Per ex: 2,4% trimestral --> 0,024*4(4pagaments)=0,096

Calculeu a quin tipus interès s'ha colocat

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Registro de Entradas y Salidas de Existencias

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FECHA

CONCEPTO

C

P

I

C

P

I

C

P

I

1/6

E. I

200

13,50

2700

3/6

COMPRA

58

17,30

1003,40

200


58 +

258

13,50

17,30

2700

1003,40 +


3703,40

6/6

VENTA

125

13,50

1687,50

75


58 +

133

13,50

17,30

1012,50


1003,40 +

2015,90

8/6

COMPRA

78

15,20

1185,60

75

58 +


78

211

13,50

17,30

15,20

1012,50

1003,40 +


1185,60

3201,50

11/6

COMPRA

95

14,80

1406

75

58

78 +


95

306

13,50

17,30

15,20

14,20

1012,50

1003,40 +

1185,60


1406

4607,50

14/6

VENTA

75


31 +

106

13,50

17,30

1012,50

536,30 +


1548,80

27

78 +


95

200

17,30

15,20

14,80

467,10

1185,60 +


1406

3058,70

17/6

COMPRA

45

19,70

886,50

27

78 +

95


45

245

17,30

15,20

14,80

19,70

467,10

1185,60 +

1406


886,50

3945,20

20/6

DEV. CLI

18

13,50

243

27

78

95 +

45


18

263

17,30

15,20

14,80

19,70

13,20

467,10

1185,60

1406 +

886,50

243


4188,20

21/6

VENTA

27

78 +


25

130

17,30

15,20

14,80

467,10

1185,60 +


370

2022,70

70

45 +

18


133

14,80

19,70

13,50

1036

886,50 +

243

2805,50


4971

24/6

COMPRA

155

18,

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Conceptos Estadísticos Esenciales: Definiciones y Ejemplos

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Conceptos Estadísticos Fundamentales

Coeficiente Intercuartílico

Medida de dispersión estadística.

Constante

Un valor permanente que no se modifica dentro de un contexto específico, como en geometría o aritmética.

Contraste de Hipótesis

Procedimiento para evaluar si una propiedad supuesta en una población estadística es compatible con los datos observados en una muestra de dicha población.

Correlación

Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

Coseno

La razón entre el cateto adyacente a un ángulo y la hipotenusa en un triángulo rectángulo.

Covarianza

Valor que indica el grado de variación conjunta de dos variables aleatorias.

Cuadrante

(Sin definición proporcionada, se... Continuar leyendo "Conceptos Estadísticos Esenciales: Definiciones y Ejemplos" »

Relaciones entre Series de Tiempo: Estacionariedad, Cointegración y Modelos de Corrección de Error

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1. Problemas de Regresión con Series de Tiempo No Estacionarias

Supón que dos series de tiempo, Yt y Xt, se comportan de la siguiente manera:

Yt = βYt-1 + et

Xt = αXt-1 + ut

Con α = β = 1

¿Cuáles serían los problemas de estimar una regresión con Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) entre estas dos variables?

Si α = β = 1, la observación de hoy es explicada completamente por la de ayer y, por lo tanto, las series son no estacionarias. Esto tendría como consecuencia estimar una regresión espuria con la que los estadísticos no son confiables. Si el estadístico t no es confiable, los coeficientes también son dudosos.

2. El Concepto de Cointegración

¿A qué se refiere el concepto de cointegración?

La cointegración tiene como fin conocer... Continuar leyendo "Relaciones entre Series de Tiempo: Estacionariedad, Cointegración y Modelos de Corrección de Error" »