Chuletas y apuntes de Matemáticas de Primaria

Geometría en el Plano

• Recta: Prolongación indefinida de un segmento por ambos extremos (r, s). Pueden ser coincidentes, paralelas, secantes o perpendiculares (ángulo recto).
• Semirrecta: Cada una de las dos partes en que queda dividida una recta por cualquiera de sus puntos (origen).
• Ángulo: Área delimitada por dos semirrectas de origen común (vértice). Se miden en radianes o grados sexagesimales. Tipos: Nulo, recto, llano, completo, agudo, obtuso, complementarios y suplementarios.

Triángulos

Polígono de 3 lados, 3 ángulos y 3 vértices. Un vértice es el extremo común de sus dos lados adyacentes. Un lado y un vértice son opuestos si el lado no es adyacente al vértice.

• Propiedades: Convexo, la suma de ángulos interiores es igual a 2

Tipos de Gráficos Estadísticos

Gráficos de Barras

Los datos se presentan por medio de rectángulos de igual base sobre el eje X, en tanto que la longitud sobre el eje Y corresponde al valor del dato según escala. El gráfico de barras puede ser simple, cuando se presenta una variable o categoría, o múltiple, cuando compara la distribución de valores de dos variables o categorías de una misma variable. También se pueden usar gráficos de barras superpuestas y de barras proporcionales, en los cuales la altura corresponde al 100% con diferentes colores o texturas.

Histograma y Polígono de Frecuencia

Para datos cuantitativos continuos se utiliza el histograma, donde las categorías están representadas por cuadriláteros.

Gráfico Lineal y

Clasificación y Dinámica de las Lipoproteínas

El transporte de lípidos en el organismo es un proceso complejo que involucra diversas lipoproteínas, cada una con funciones específicas de transporte, cesión y captación de colesterol y triglicéridos. A continuación, se presenta un cuadro detallado con la fisiología de estas moléculas.

Fundamentos de los Pronósticos

El objetivo principal de los pronósticos es realizar estimaciones precisas, las cuales son fundamentales para la gestión de la producción, inventarios, personal e infraestructura.

Características Principales

• Naturaleza: Los pronósticos suelen contener errores, por lo que es indispensable calcular y entregar una medida de error.
• Agregación: Pronosticar unidades en conjunto es más sencillo y preciso que realizarlo de forma individual.

Horizontes de Tiempo

• Corto plazo: Hasta 3 meses.
• Mediano plazo: Entre 3 meses y 3 años.
• Largo plazo: Superior a 3 años.

Pasos para el Proceso de Pronóstico

1. Determinar el uso del pronóstico.
2. Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar.
3. Determinar el horizonte de tiempo.
4. Seleccionar

Muestreo y sus tipos

Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa a la población total y se utiliza para extraer conclusiones sobre la misma.

El muestreo se define como el conjunto de técnicas y procedimientos para la selección y extracción de una muestra representativa a partir de una población. Se clasifica principalmente en:

• Aleatorio o probabilístico: Todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados.
• No aleatorio: No todos los componentes tienen las mismas probabilidades de formar parte de la muestra.

Muestreo por conglomerados

Este método se aplica a poblaciones compuestas por múltiples elementos, tales como ciudades, familias, escuelas o industrias.... Continuar leyendo "Fundamentos de Estadística: Muestreo, Probabilidad e Hipótesis" »

Relación Marginal de Sustitución entre Bienes

La Relación Marginal de Sustitución (RMS) entre bienes es el valor absoluto de la pendiente de la curva de indiferencia en cada punto. Representa la tasa a la que el consumidor está dispuesto a sustituir un bien por otro.

¿Cuánto debe ceder de un bien y adquirir de otro para permanecer en la misma curva de indiferencia? Esta relación de sustitución es el valor absoluto de la tangente en un punto de la curva de indiferencia y su valor se obtiene a partir de la función de utilidad mediante el siguiente proceso:

• 1. Se halla la diferencial total de la función de utilidad.
• 2. Al permanecer en la misma curva de indiferencia, la utilidad no cambia.
• 3. Se despeja para obtener la relación marginal

Ejercicios Resueltos de Análisis Multivariante

Análisis Factorial

1. El test de esfericidad de Bartlett tenderá a rechazarse si: R: El determinante de la matriz de correlaciones tiende a cero.
2. En el modelo factorial, se llama especificidad de una variable explicativa a: R: La proporción de la varianza explicada por el factor específico.
3. Dado un conjunto de p variables explicativas y un número q de factores comunes, se tiene que en el modelo factorial la matriz de cargas factoriales es de dimensión: R: p x q
4. El test de esfericidad de Bartlett tenderá a no rechazarse si: R: El determinante de la matriz de correlaciones tiende a uno.
5. En el modelo factorial, se llama comunalidad de una variable explicativa a: R: La proporción de la varianza explicada

Medidas Descriptivas y Distribuciones Fundamentales

• Respecto a las medidas de centralización: la moda puede no ser única; además, en distribuciones simétricas, la media, la mediana y la moda coinciden.
• Una característica que no define a una distribución normal es: que el 99% de las observaciones caigan dentro de 2 desviaciones típicas (DT) de distancia a la media. (Nota: Aproximadamente el 95.45% de las observaciones caen dentro de ±2 DT en una distribución normal).
• El nivel de medición de una variable influye en las fórmulas estadísticas que se utilizan para probar hipótesis teóricas.
• Variables de intervalo: los intervalos entre puntos son iguales entre cualquier par de puntos de la recta. Además, permiten establecer relaciones

Variables y modelos propuestos

Variable I_n — discreta (Binomial)

La variable I_n es discreta y se refiere a una cantidad cuyo suceso se clasifica en dos estados mutuamente excluyentes: "sin fallos" y "con fallos". Dado que el número de máquinas se contabiliza por turno y cada máquina actúa de forma independiente, se puede asumir que las máquinas representan n ensayos o evaluaciones (máquinas que se evalúan), siendo p el parámetro de la probabilidad de que no haya fallos. Por tanto, dado que habría n ensayos, con sucesos dicotómicos e independientes por máquina, estas características coinciden con la distribución binomial. Los parámetros que se pueden proponer serían Bin(30; 0,7). El parámetro p se pone alto porque se asume que... Continuar leyendo "Modelos probabilísticos para variables: binomial, uniforme, Poisson y normal" »