Chuletas y apuntes de Matemáticas de Primaria

Álgebra Lineal

• Intersección e Importancia en Traspuesta: Intersección, Importancia en Traspuesta.
• Suma de Rangos: Dim(s+t) = dims + dim t - dim(s∩t)
• Aplicaciones Lineales:
  • V => W inyectiva (rango f = dimensión V, dimensión imagen f = 0)
  • Sobreyectiva (rango f = dimensión W)
  • Isomorfismo, Biyectiva (rango f = Dimensión W = dimensión V)
  • Dimensión V = dimensión kerf (núcleo a la derecha) + dimensión Imf (imagen a la izquierda)
• Diagonalización de Matrices:
  • n - rg (A - λIn) = k
  • D = P^(-1) · A · P => A⁽ⁿ⁾ = P · D⁽ⁿ⁾ · P^(-1)
• Ortogonalidad:
  • cos θ = <u, v> / (||u|| · ||v||)
  • Coordenadas de un vector en una base: v = (<v, u1> / ||u1||², ...) ↓B
  • Base Ortonormal:
    • W1 = U1 = e1 / ||e1||
    • W2 = e2 - (e2 · U1)U1
    • U2 = W2 / ||W2||
  • Subespacio

Análisis del Punto de Equilibrio

2da Práctica Calificada de Costos y Presupuestos

1.- Definición de Punto de Equilibrio

a) Verdadero

2.- Cia. Negocios del Mar SAC

Costos Fijos Totales: 120,000

P. Eq. Global = 120,000 / 29,623 = 4,050.97 Unidades

3.- Misouvenir SAC

VVu = 90

CVu = 35

MCu = 90 - 35 = 55

CFT = 42,500

Q = 2,000

BN = 20,000

P. Eq. Q = CFT / MCu = 42,500 / 55 = 772.73 unidades

P. Eq. S/. = Peq. Q... Continuar leyendo "Análisis del Punto de Equilibrio: Ejemplos y Métodos" »

Técnicas de Análisis Univariable

Dirigidas al análisis de información que proporciona cada variable de forma individual en relación a las respuestas ofrecidas por la muestra seleccionada.

Técnicas de Estadística Descriptiva

Su finalidad es ofrecer medidas que resumen la información contenida en todas las variables contempladas en la muestra.

Técnica de Estadística Inferencial

Su finalidad se basa en garantizar la capacidad de extrapolación de las conclusiones obtenidas en la muestra al conjunto de la población.

Técnicas de Análisis Bivariables

Utilizadas para establecer la existencia de relación o asociación entre dos variables contempladas en la investigación y medir su grado o intensidad. Se clasifican por su carácter descriptivo... Continuar leyendo "Técnicas de Análisis Estadístico Univariado y Bivariado" »

1. Identificar los elementos de la ecuación
   • b = 4.
   • y = 5.
   • x = 1024.
2. Mover la expresión exponencial 1024 = 45.
3. Reescribir como ecuación exponencial 45 = 1024.
4. Operaciones inversas para mover partes de la ecuación
   • log3(x + 5) = 4.
5. Reescribir de forma exponencial
   • 34 = x + 5.
6. Resolver la ecuación
   • 76 = x.

Matemáticas 3er trimestre Sara Emilia

Patrón en una sucesión de figuras

Para identificar un patrón en una sucesión de figuras se debe tomar en cuenta la forma, el color y la cantidad de figuras que hay en cada término, además de la regularidad con que se presentan.

Suma o resta de decimales

La suma o resta de decimales se hace:

1. Se suman las cantidades, para ello los números se alinean a partir del punto decimal.
2. Los lugares donde no hay cifras decimales pueden ser ocupados por ceros.
3. La operación se efectúa de derecha a izquierda.

División de números de 3 cifras

Para encontrar el cociente de la división se busca un número que al ser multiplicado por el divisor dé el dividendo.

Perímetro y área de polígonos

El perímetro es la medida... Continuar leyendo "Matemáticas del tercer trimestre: patrones, operaciones y medidas" »

1. Un valor de p de 80 es más evidencia contra la HO que un valor de p= 0.04: FALSO

2. En una muestra aleatoria simple, cada posible muestra de n objetos tiene la misma probabilidad de ser elegida: VERDADERO

3. Una muestra debe ser representativa de la población: FALSO

4. Si se obtiene un valor de P=0.13, significa que hay un 13% de probabilidad de que la media de la muestra sea igual a la media de la población: FALSO

5. A pesar de que se rechace la HO, todavía podría ser cierta: VERDADERO

6. Un evento es una colección de algunos de los eventos simples: FALSO

7. La VD es la variable que se manipula sistemáticamente: FALSO

8. Como las correlaciones, las probabilidades pueden ser de -1 a 1: FALSO

9. La estadística inferencial transforma los datos... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística: Verdadero o Falso" »

LEASING

73389.92(212) (524)22571.38

                      (174) 50818.54

11064.40(524)

2935.60(662)

2940(472)                                       (572)16940

24413.21(174)    (524)24413.21

ELIMINASION PERDIDAS CON RECARGO

la deduccion de capital es obligatoria porque el patrimonio neto(200.000+40.000-124.500=115.500) es inferior a 2/3 de la cifra de capital

240000-124500=115500

capital despues de la deduccion= 11500/1,10=105000

importe de la reserva legal despues de la reduccion= 10%de 105000=10500

95000(100) 200.000-105.000

29500(112) 40000-10500  a   (121)124500

CR7, La empresa CDR, S. A. vende el 1 de mayo una patente que adquirió por importe de... Continuar leyendo "Contabilidad: Registro de Operaciones de Leasing y Venta de Patentes" »

Curso de Inglés Básico: Primera Lección

Palabras Similares en Inglés y Español

Como ya lo hemos dicho, el estudio del inglés por medio del sistema Básico se hace tan sencillo y fácil, que con unas pocas semanas de estudio se aprende en este libro más inglés del que podría aprender en meses y aun en años por medio de otros sistemas.

Lo importante es empezar con el estudio de un grupo determinado de palabras, las cuales permitirán luego construir y comprender las frases inglesas.

Vamos a comenzar nuestro estudio de la lengua inglesa aprendiendo, de memoria, un grupo de palabras que son exactamente iguales en inglés y en castellano, variando solamente en su pronunciación.

1. Animal (Ánimal) (1) .... Animal
2. Base (beis) ............ Base
3. Collar

Probabilidad

Sucesos Independientes

Dos sucesos A y B son independientes si: P(A/B) = P(A) o P(B/A) = P(B).

Fórmulas de Probabilidad

• P(¬A ∩ B) = P(¬A) * P(¬A) = (1 - P(A))
• P(¬A ∩ B) = P(¬A ∩ no B) / P(¬B) = P(todo no A ∪ B) / P(¬B)
• Todo no A ∪ B = P(A) + P(B) - P(A ∩ B) = 1 - P(A ∪ B)
• Si la negación de A o B está en la primera: P(¬A/B) = 1 - P(B/A)
• P(A ∪ B ∪ C) = P(A) + P(B) + P(C) - P(A ∪ B) - P(A ∪ C) - P(B ∪ C) + P(A ∪ B ∪ C)

Teorema de Bayes

P(A/B) = P(A ∩ B) / P(B); P(A ∩ B) = P(A/B) * P(B)

P(B/A) = P(B ∩ A) / P(A); P(B ∩ A) = P(B/A) * P(A)

Fórmula de las Probabilidades Totales

P(A) = P(A/B) * P(B) + P(A/no B) * P(no B)

Otras Fórmulas Útiles

• ¬A ∪ ¬B = P(todo no A ∩ B)
• P(A ∩ ¬B) = P(A) - P(

Este documento aborda conceptos fundamentales de estadística aplicada, cruciales para la calibración y el aseguramiento de la calidad en el manejo de datos experimentales.

Distribución Normal y su Verificación

Los datos experimentales deben seguir una distribución normal como requisito fundamental para la realización de pruebas estadísticas. Esto significa que los datos están dispuestos de forma simétrica alrededor de un valor central que posee la máxima frecuencia. Implica que los datos siguen la distribución de Gauss, donde el valor central es el más probable, es decir, la media de la población (que representa el valor real en ausencia de errores). A partir de esta distribución, se puede determinar la probabilidad de encontrar... Continuar leyendo "Estadística Esencial para Calibración y Control de Calidad de Datos" »