Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Fundamentos y Pruebas de Validación en Modelos de Regresión Econométrica

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Supuesto 6: el error se distribuye normal (cero, sigma a la dos ln), supuesto de normalidad


si el valor p es mayor que el alpha no rechazo h0y la variable no va a ser estadisticamente significativa.
si el valor p es menor que el alpha rechazo h0 y la variable va a ser estadisticamente significativa.

Intervalo de confianza = Bgorro (estimate) +- 1.96 o 2.58 * std error

Intervalo de confianza


Existe un 99 porciento (por ej) de probabilísticasdad de que el intervalo determinado por los extremos calculados contenga a beta. Es coherente que un ic 99 porciento sea mas ancho ya que necesito cubrir mas posibles valores del parámetro pob.

si t es mayor al valor critico, rechazo hcero, hay evidencia estadística para afirmar que la variable es estadisticamente... Continuar leyendo "Fundamentos y Pruebas de Validación en Modelos de Regresión Econométrica" »

Guía Práctica: Cálculo de Rentabilidades y Riesgos en Fondos de Inversión

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Cálculo de Rentabilidades y Riesgos en Fondos de Inversión

A continuación, se detallan los pasos para calcular diferentes métricas de rentabilidad y riesgo en fondos de inversión.

Cálculo de la Media de las Rentabilidades Anuales Simples del Fondo UNO

  1. Multiplicar la matriz de rentabilidades por 0,01 y sumar 1 a cada número.
  2. Calcular el sumatorio de cada año.
  3. Calcular el promedio de los sumatorios.

Cálculo de la Desviación Típica (DT) de las Rentabilidades Anuales Simples del Fondo DOS

Utilizar la función DESVEST.M con la suma del paso 2 (sumatorios).

Cálculo de la Covarianza de las Rentabilidades Anuales Simples de los Dos Fondos

Utilizar la función COVARIANZA.M con los sumatorios de ambos fondos.

Cálculo del Coeficiente de Correlación

Utilizar... Continuar leyendo "Guía Práctica: Cálculo de Rentabilidades y Riesgos en Fondos de Inversión" »

Métodos Topográficos para el Cálculo de Coordenadas: Poligonal e Intersección

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Método Poligonal o de Itinerario

Este método se utiliza cuando no es posible realizar todas las observaciones necesarias desde un único punto. Esto ocurre, por ejemplo, cuando la extensión del terreno a levantar es tan grande que no permite observarlo en su totalidad desde una sola posición. Por ello, es necesario establecer varias estaciones para completar el trabajo. Estas estaciones, enlazadas entre sí, forman lo que se conoce como un itinerario o poligonal.

Tipos de Itinerarios

Los itinerarios se pueden clasificar según distintos criterios:

1. Según los puntos de inicio y final:

  • Itinerario encuadrado: Parte de un punto de coordenadas conocidas y llega a otro punto también de coordenadas conocidas.
  • Itinerario cerrado: Parte de un punto
... Continuar leyendo "Métodos Topográficos para el Cálculo de Coordenadas: Poligonal e Intersección" »

Dominio de la Sintaxis: Identificación y Función de Cláusulas Subordinadas en Español

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Estructura y Función de las Oraciones Subordinadas

A continuación, se presenta una colección de ejemplos de oraciones complejas, clasificadas según la función sintáctica de sus cláusulas subordinadas. La notación (OP) indica la Oración Principal.

Oraciones Subordinadas Sustantivas

Función de Sujeto

  • Me gusta (OP) que Pedro haya venido (Sujeto).
  • Lo que me enfada (Sub. de Sujeto/Relativo) es (OP) que... (Atributiva).
  • El que me hayas engañado (Sujeto), me enfada (OP).
  • Comer en exceso (Sujeto), es perjudicial (OP).
  • Me gusta (OP) que haya dicho la verdad (Sujeto).
  • Me enfada (OP) que los hayas engañado (Sujeto).
  • Era raro (OP) que no la notara (Sujeto).
  • No le gustaba (OP) que la trataran así (Sujeto).
  • ¡Será posible (OP) que Pedro sea tan tacaño!
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Fundamentos de Álgebra Lineal: Cambio de Base, Matrices y Determinación del Rango Vectorial

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Cambio de base

Sea una base B = {e1, e2, e3, . . . , en} de un espacio vectorial V de dimensión finita, cualquier vector u de V de puede expresar de forma única como combinación lineal de los vectores de B

u = x1e1 + x2e2 + x3e3 + . . . + xnen si se considera una segunda base B0 = {e01, e02, e03, . . . , e0n}, el vector u anterior también se puede expresar como combinación lineal única, en función de la nueva base u = x01e01 + x02e02 + x03e03 + . . . + x0ne0n resulta interesante conocer la relación que existe entre las coordenadas del vector u respecto a las dos bases.

Supongamos que la base B es la base de referencia, entonces los vectores de la nueva base B0 se pueden expresar como combinación lineal única de los vectores de la base... Continuar leyendo "Fundamentos de Álgebra Lineal: Cambio de Base, Matrices y Determinación del Rango Vectorial" »

Estadística Esencial: Distribuciones, Visualización de Datos y Medidas Clave

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¿Qué es una Distribución de Frecuencias?

Es un conjunto de observaciones numéricas, la lista de valores que se presentan junto con el número de veces de su ocurrencia. Puede organizarse como una tabla de frecuencias o como una gráfica.

¿Qué son los Gráficos Estadísticos?

Gráfico y gráfica son las denominaciones de la representación de datos, generalmente numéricos, mediante recursos gráficos, para que se manifieste visualmente la relación matemática o correlación estadística.

Preguntas Clave sobre Gráficos Estadísticos

Las siguientes preguntas abordan aspectos importantes de los gráficos estadísticos, cuya profundización es fundamental para su correcta aplicación:

¿Cuáles son las normas para los gráficos estadísticos?

... Continuar leyendo "Estadística Esencial: Distribuciones, Visualización de Datos y Medidas Clave" »

Proyeccion ortogonal-Gram-Schmidt

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ð x:proy ort d x->ð x pert a F;pix s 1 vector q existe y s unico.Siempre el mas proximo a x;*Para calcular l proy ort d 1 vec hay q tener 1 bs ortn:*1.w1,w2,..,wn=bF(otrn);*2.ai=;*3.pix=a1w1+a2w2+..+anwn->pix=wi;*Gram-Shmidt ns permite transformar 1 bs cualquiera n ortn:*x1,x2,x3->bF(n ortn);*etapa1:u1=w1->w1=u1/||u1||;*etapa2:u2=x2-pix2->pix2=w1->w2=uw/||u2||;*etapa3:u3=x3-pix3;->pix3=w1+w2;->w3=u3/||u3||.

Superficies cuadraticas

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1)Esfera: A=B=C=SIGNO

2)Elipsoide:A¬B¬C=SIGNO

3)Hiperboloide de una hoja
A¬B¬C¬SIGNOS Y ¬O

4)Hiperboloide de 2 hojas
igual pero con 2 negativos
y simetrico al eje positivo
5)Paraboloide Eliptico:
A=0 ó B=0 ó C=0 ¬signos

6)Parabolide Hiperbolica:
igual pero se restan
7)Cono Eliptico:
A y B y C ¬signos y el
termino independiente =0

8)Cilindros Parabolicos

9)Cilindr Eliptico:
simetria a z.

Cilindro hiperbolico:
igual pero se restan.
Cilindros: y =lnx; z=seny

Estadistica

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Facultad de Ingeniería
Carrera de Ingeniería/Plan Común


Guía n° 3 Probabilidad e Inferencia


1- Suponga que un lote de 5000 fusibles contiene 5% de defectuosos. Si se toma una muestra de cinco fusibles, encuentre la probabilidad de encontrar por lo menos uno defectuoso.


2- La experiencia ha demostrado que 30% de las personas que padecen cierta enfermedad se recupera. Una empresa farmacéutica desarrolló un nuevo medicamento y lo administró a 10 enfermos elegidos aleatoriamente; nueve se recuperaron de inmediato. Suponga que el medicamento es eficaz.

a-¿Cuál es la probabilidad de que por lo menos nueve de las diez personas que toman el medicamento se recuperen?



b- Si el lote contiene sólo 5% de piezas defectuosas. Si se toma aleatoriamente... Continuar leyendo "Estadistica" »

Inv. de op.

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INV. DE OP: Rama de las matemáticas que da solución a problemas apoyado en el método científico y su objetivo es el análisis cuantitativo para la toma de decisiones.
Formulación y definición del problema
Construcción del modelo
Solución del modelo
Validación del modelo
Implementación de resultados
PROG LINEAL: Técnica matemática que asigna óptimamente los resultados limitados de la empresa
(Función objetivo, Variable de decisión y variación de parámetros, restricción, aditividad, proporcionalidad, divisibilidad, no negatividad)
Resuelve problemas con un solo objetivo
MODELO: Representación de objeto real que muestra relaciones y las interrelaciones desde el punto de vista de causa y efecto
ICONICOS: Representación física de... Continuar leyendo "Inv. de op." »