Chuletas y apuntes de Matemáticas de Otros cursos

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Método de Milne: Solución de ecuaciones diferenciales de primer orden

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MÉTODO DE MILNE


Se tiene la ecuación diferencial de primer orden primer grado y’=ƒ(x; y), cuya solución inicial es (x0; y0). Se comienza por dividir el área bajo un arco de la curva y’ en cuatro intervalos de amplitud h. El área real bajo esta porción de curva se aproxima considerando el área de las cuatro franjas bajo una parábola de segundo grado, que tiene tres puntos en común con la curva real. Se consideran los puntos de abscisa xi–3; xi–2; xi–1; xi; xi+1. Haciendo coincidir el eje de las ordenadas con y’i–1 no se pierde generalidad y se simplifican las expresiones, resultando xi–2=–h; xi–1=0; xi=h. De esta manera, el área bajo la parábola esta dada por: Ecuación

Catálogo de Productos con SIM y SNL

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Catálogo de Productos

Animales Vivos

Caballo reproductor raza pura de carrera. SIM: 0101.21.00.100W SNL: 1 del CAP 1

Asno vivo. SIM: 0101.30.00.000T SNL: 1 del CAP 1

Vaca reproductora preñada raza pura. SIM: 0102.21.10.000U SNL: 1 del CAP 1

Vaquilla para reproducir. SIM: 0102.29.19.200U SNL: 1 del CAP 1

Novillo para consumo humano. SIM: 0102.29.90.130H SNL: 1 del CAP 1

Cerdo para consumo raza pura por cruce de 25kg. SIM: 0103.91.00.110K SNL: 1 del CAP 1

Cerdo reproductor de raza pura de cuanta generación. SIM: 0103.10.00.100G SNL: 1 del CAP 1

Cerdo reproductor raza pura por crecer de 125kg. SIM: 0103.92.00.110X SNL: 1 del CAP 1

Cabra para consumo humano. SIM: 0104.20.90.100C SNL: 1 del CAP 1

Delfín de 2 años de edad. SIM: 0106.12.00.000F SNL: 1 del... Continuar leyendo "Catálogo de Productos con SIM y SNL" »

Regresión y correlación: Conceptos y tipos

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Regresión

De modo general, diremos que existe regresión de los valores de una variable con respecto a los de otra cuando hay alguna línea, llamada línea de regresión, que se ajusta más o menos claramente a la nube de puntos. Si existe regresión, a la ecuación que nos describe la relación entre las dos variables la denominamos ecuación de regresión. Por ejemplo: Y=a+bX, Y=a+bX+cX2.

En general, la variable X se conoce como variable independiente, y la Y como variable dependiente. Evidentemente, puede ser arbitrario determinar la existencia de regresión, así como el tipo de la misma, ya que depende del autor o del estado de ánimo de la persona en un momento determinado.

Tipos de regresión

  • Si las dos variables X e Y se relacionan según
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Cálculo Diferencial: Guía Completa de Crecimiento, Decrecimiento, Máximos, Mínimos y Límites

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Crecimiento, Decrecimiento, Máximos y Mínimos

  1. Hallar el dominio.
  2. Calcular la derivada.
  3. Calcular los valores que anulen la derivada.
  4. Ubicar esos valores en la recta real.
  5. Tomar valores dentro de cada intervalo y reemplazarlos en la función.

Recta Tangente (y = mx + n)

  1. Hacer la derivada.
  2. Sustituir el punto de abscisa en la derivada. El resultado es m.
  3. Sustituir el punto de abscisa en f(x). El resultado es y.
  4. x es el punto de abscisa.
  5. Despejar n.

Área Encerrada

  1. Encontrar los valores de la función.
  2. Hacer la"serpient" en la línea.
  3. Función = Integral.
  4. Si x = ..., despejar y en la integral.
  5. Si y = ..., despejar x en la integral.

Límites

Límites Infinitos

  • ∞ - ∞ = Multiplicar y dividir por todo.
  • ∞/∞ = Dividir cada monomio entre la potencia de mayor grado.
... Continuar leyendo "Cálculo Diferencial: Guía Completa de Crecimiento, Decrecimiento, Máximos, Mínimos y Límites" »

Métodos Cuantitativos: Distribuciones, Teorema Central del Límite y Muestreo

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Métodos Cuantitativos

Distribución de los individuos en la población: Para los individuos en la población se desea estudiar alguna característica que es la variable que puede ser de tipo cualitativa o cuantitativa (discreta o continua). La distribución de la variable en la población o distribución poblacional puede entenderse como la distribución de frecuencias de la variable para toda la población, en donde esa frecuencia es la relativa que se interpreta como distribución de la probabilidad.

Distribución de una observación muestral: Si se toma una muestra de una población genera una variable aleatoria x cuyo valor depende del experimento aleatorio.

                                  P (x = x j) = ... Continuar leyendo "Métodos Cuantitativos: Distribuciones, Teorema Central del Límite y Muestreo" »

Maximización del Beneficio Empresarial: Optimización con una y Dos Variables

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1V


L funcn d CV viene dada pr la sum d los costes d..../La func d CT viene dada pr l sum d CF y CV.

PASO 1


Definimos la funcn d Bº

q es la diferencia entre ls ing y ls cts.La funcn d Ingres será el prec dl product por l cantid.Por tant l funcn d Bº viene expresada d l sign maner. 

·

Buscams que Q* maximiz la func d Bº,como Q es una cantid entonces...El dominio d la funcn d beneficios  será D=[0·inf[={(Q*)exist R/ Q*>0}

PASO 2:


Calculamos ls puntos crítics o estacnrs d l func d Bº. Estos son los puntos  Q tales que B´(Q)=0......Hacems la 1ªderivd e igualms a 0 y obtendrems el punto.

PASO 3:


El punto Q*=pertenece al dominio.Tenemos un candidato a extremo relativ.Es necesario proceder a la condicn d 2ºordn para ver si es un máximo.... Continuar leyendo "Maximización del Beneficio Empresarial: Optimización con una y Dos Variables" »

Fundamentos de la Mecánica de Fluidos: Teoremas Esenciales de Hidrostática e Hidrodinámica

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Principio de Pascal


Un cambio de presión aplicado a un fluido en reposo dentro de un recipiente se transmite sin alteraciones a través de todo el fluido. Es igual en todas las direcciones y actúa mediante fuerzas perpendiculares.

Principio de Arquímides

Un cuerpo sumergido recibe un Empuje vertical y hacia arriba al apeso del volumen de liquido sumergido.

Teorema de Bernoulli

Existe una relación entre las variables presión, altura y velocidad, estas variables no pueden modificarse independientemente una de la otra, sino que están determinadas por la energía del sistema.

Demostración

EW=AEmec //
WF1+WF2=(Ep1-Ep2)+(Ec1+Ec2)
// (F2.X2.Cos 180)+(F1.X2.Cos 0)=m.G(h2-h1)+1/2.M.(v22-V12)

//

F2.X2+F1.X1=d.V.G.(h2-h1)+1/2.D.V./V22-V12)

//

P2.A2.X2+... Continuar leyendo "Fundamentos de la Mecánica de Fluidos: Teoremas Esenciales de Hidrostática e Hidrodinámica" »

Estadística Descriptiva e Inferencial: Medidas, Probabilidad e Inferencia

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Medidas de Posición y Dispersión

Medida de Posición Central: Media Aritmética Ponderada

Se agrupan en torno al valor central. Variables (xi), número de veces que se repiten (ni), cálculo de frecuencia absoluta (Ni).

Medida de Posición Central: La Mediana

El valor que divide en dos partes iguales a un conjunto de datos ordenados. Si es impar, un valor; si es par, la media aritmética de los dos centrales. Si xi se repite ni veces, se suma la frecuencia absoluta Ni y se divide entre 2.

Medida de Posición Central: La Moda

El valor dentro del conjunto que se repite más veces.

Medida de Posición: Centiles y Cuartiles

Posición que ocupa. Q1 (cuartil 1), P30 (percentil 30), D2 (decil 2)… m x N / k; donde m es la posición a calcular, N la suma... Continuar leyendo "Estadística Descriptiva e Inferencial: Medidas, Probabilidad e Inferencia" »

Conceptos Fundamentales de Estadística Descriptiva y Probabilidad

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Conceptos Preliminares en Estadística

Población

Es el conjunto de todos los elementos sobre los que se realiza un estudio y que tienen una o más características en común. Los elementos pueden ser personas, hogares, frutas, juguetes, comidas, escuelas, hospitales, empresas, entre otros.

Muestra

Es un subconjunto (parte de) de la población, sobre el cual se realiza la encuesta. El proceso estadístico por el cual se obtiene una muestra se llama muestreo.

Variable

Característica observable de la población. Se clasifican en:

  • Cualitativa: Sin números y describe algo.
  • Cuantitativa: Con números para que sea representada.

Tablas de Frecuencia

Tabla de Frecuencia (Datos No Agrupados)

(Nota: El resto de la tabla se encuentra en otro documento.)

  • Xi: (Categoría)
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Supuestos Fundamentales del Modelo de Regresión Lineal Clásico

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Supuestos del Modelo de Regresión Lineal Clásico (MRLC)

El Modelo de Regresión Lineal Clásico (MRLC) se basa en una serie de supuestos fundamentales que garantizan que los estimadores obtenidos por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) posean propiedades deseables, como insesgadez, eficiencia y consistencia (bajo ciertas condiciones adicionales).

1. Valor Esperado de los Errores es Cero

El primer supuesto establece que el valor esperado de los términos de error (residuos) es cero para cada observación. Matemáticamente, esto se expresa como $E[\varepsilon_i] = 0$ para todo $i$. Esto implica que, en promedio, los errores no son sistemáticamente positivos ni negativos. Los errores ($\varepsilon_i$) son considerados variables aleatorias que... Continuar leyendo "Supuestos Fundamentales del Modelo de Regresión Lineal Clásico" »