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Conceptos Clave de Microeconomía: Mercados, Monopolio y Oligopolio

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Conceptos Fundamentales de Microeconomía

1. Mercados Competitivos

1.1. Función de Oferta y Costos

  • Excedente del Productor (EP): (P·q*) - ... (donde p=q es una sustitución específica)
  • Función/Curva de Oferta: Determinada por los Costos Marginales (CMa).
  • Condiciones para la Función de Oferta a Corto Plazo (c/p):
    • CMa ≥ CVMe (Costo Variable Medio)
    • CVMe' = 0 (Punto de mínimo de explotación)
    • CVMe'' > 0 (Condición de segundo orden para el mínimo relativo)
  • La función de oferta es: p = CMa para p ≥ CVMe(q).

1.2. Maximización del Beneficio en Competencia Perfecta

  • Para un precio dado (ej. p=186):
    1. Igualar p = CMa y despejar q o q².
    2. Verificar la condición de segundo orden: CMa' > 0 (se selecciona la cantidad que cumple esta condición para la
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Multicolinealidad en Econometría: Detección, Causas y Consecuencias

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La multicolinealidad es un tema crucial dentro de la flexibilización de los supuestos del modelo clásico en econometría. Según Gujarati, la colinealidad se presenta cuando una variable es una combinación lineal de otra, y muchas variables explicativas muestran un alto grado de esta relación.

El supuesto 8 del modelo clásico aborda la no multicolinealidad entre las regresoras. El término fue propuesto por Roger Frisch, quien la definió como la relación perfecta entre algunas o todas las variables explicativas en un modelo de regresión. La condición de landa, si se satisface, indica una relación casi exacta, donde las landas son constantes, aunque no necesariamente iguales a 0. Los gráficos de Balletine ayudan a visualizar el grado... Continuar leyendo "Multicolinealidad en Econometría: Detección, Causas y Consecuencias" »

Noción de límite y tipos de límites en matemáticas

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Noción de límite

Nos indica intuitivamente que los términos de la sucesión se aproximan arbitrariamente a un único número o punto L, si existe para valores grandes de n.

Diremos que el límite de una función f(x) cuando x tiende hacia a por la izquierda es L, si y sólo si para todo ε > 0 existe δ > 0 tal que si x ∈ R (a − δ, a), entonces |f (x) − L| < ε.

Diremos que el límite de una función f(x) cuando x tiende hacia a por la derecha es L, si y sólo si para todo ε > 0 existe δ > 0 tal que si x ∈ R (a, a + δ), entonces |f (x) - L| < ε.

Límites infinito

Una función f(x) tiene por límite +∞ cuando x → a, si fijado un número real positivo K > 0 se verifica que f(x) > k para todos los valores... Continuar leyendo "Noción de límite y tipos de límites en matemáticas" »

Regresión Lineal: Predicción y Modelado de Variables

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Variables en la Regresión Lineal

  • Variable Dependiente (Y): Es la variable que representa el proceso que se intenta predecir o entender (ejemplos: robo residencial, ejecución hipotecaria, precipitaciones). Los valores conocidos también se denominan valores observados.
  • Variables Independientes/Explicativas (X): Son las variables utilizadas para modelar o predecir los valores de la variable dependiente. En la ecuación de regresión, aparecen en el lado derecho del signo igual y a menudo se denominan variables explicativas.
  • Coeficientes de Regresión (β): Coeficientes calculados por la herramienta de regresión. Representan la fuerza y el tipo de relación entre cada variable explicativa y la variable dependiente. Indican el cambio esperado
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Ejercicios Resueltos de Bioestadística y Metodología de Investigación

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Ejercicios Resueltos de Bioestadística y Metodología de Investigación

Este documento presenta una serie de ejercicios y afirmaciones relacionadas con conceptos fundamentales en bioestadística y metodología de investigación. Cada punto aborda un escenario o una pregunta específica, seguida de una proposición que debe ser evaluada en términos de su veracidad o falsedad.

1. Estudio con 111 Participantes

En un estudio con 111 participantes, se asignaron... Con estos valores se requiere rellenar la siguiente tabla: a=83, a+b+c+d=226, a+c=111, c=28.

2. Notas de Alumnos Aprobados

A continuación se presentan algunos descriptivos sobre las notas obtenidas por los 134 alumnos que aprobaron el examen el curso pasado (TABLA a continuación). El 75%

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Funciones Trigonométricas: Definiciones y Propiedades

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Funciones Trigonométricas

Las funciones trigonométricas son valores sin unidades que dependen de la magnitud de un ángulo. Se dice que un ángulo situado en un plano de coordenadas rectangulares está en su posición normal si su vértice coincide con el origen y su lado inicial coincide con la parte positiva del eje x.

En la figura 3, el punto P está situado en una línea recta que pasa por el origen y que forma un ángulo θ con la parte positiva del eje x. Las coordenadas x e y pueden ser positivas o negativas según el cuadrante (I, II, III, IV) en que se encuentre el punto P; x será cero si el punto P está en el eje y, o y será cero si P está en el eje x. La distancia r entre el punto y el origen es siempre positiva e igual a √(... Continuar leyendo "Funciones Trigonométricas: Definiciones y Propiedades" »

Maximización con Restricciones: Método de Kuhn-Tucker

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Introducción

Para maximizar o minimizar con restricciones se aplican diferentes métodos: multiplicadores de Lagrange, Kuhn-Tucker y programación lineal. Cuando se tienen restricciones de igualdad se aplica el método de Lagrange, mientras que cuando se tienen restricciones de desigualdad se aplican Kuhn-Tucker o programación lineal. La maximización con Kuhn-Tucker se utiliza cuando se tienen soluciones esquina y desigualdades en las restricciones. Además, puede ser aplicada con funciones no lineales. El procedimiento de Kuhn-Tucker se presenta en Chiang (2006) “Métodos Fundamentales de Economía Matemática”.

Condiciones de Kuhn-Tucker

Para una función f(x1, x2) sujeta a la restricción a1x1 + a2x2 ≤ y, el Lagrangiano se define como:... Continuar leyendo "Maximización con Restricciones: Método de Kuhn-Tucker" »

Teorema de Bayes y Variaciones, Permutaciones y Combinaciones

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Probabilidad Total

P(B) = P(B|A1) P(A1) + P(B|A2)P(A2) + ... + P(B|An)P(An)

Teorema de Bayes

P(Ak|B) = P(B|Ak)P(Ak) / (P(B|A1) P(A1) + P(B|A2)P(A2) + ... + P(B|An)P(An))

Variaciones sin repetición

Sean m, n dos números naturales tales que (mn). Sea un conjunto formado por m elementos distintos. Llamaremos variación sin repetición (o simplemente variación) de esos m elementos tomados de n en n, a todo grupo ordenado formado por n elementos distintos de los m, de tal manera que dos variaciones o grupos se consideran distintas si:

  • Difieren en alguno de sus elementos
  • O bien teniendo los mismos elementos difieren en el orden de colocación

El número total de variaciones de m elementos tomados de n en n es:

Vm,n = m!/(m-n)!

Variaciones con repetición

Sea... Continuar leyendo "Teorema de Bayes y Variaciones, Permutaciones y Combinaciones" »

Ondasun ordezkariak eta ondasun osagarriak

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4.G4.1. ADIERAZPEN-ETA INFORMAZIO-ASKATASUNEN MUGAK: IKUSPEGI OROKORRA•EK20.4.Art
:1.Konstituzioaren1.Tituluan Aitortutako eskubideen errespetua. 2.Aurrekoak garatuko duten legeek diotena.3.Batez Ere,ohorerako eskubidea,intimitaterako eskubidea eta norberaren irudirako Eskubidea.4.Gazteen eta haurren babes eskubidea.•Ezdazerrendaitxia: Konstituzioaren Beste balio edo ondasunek20.Art.Mugadezake
.Interpretazio horri kritika eta ondorio Praktikoak:KAE77/1982,Hoja del Lunes.•Konstituzioak eta Giza Eskubideen Europar Hitzarmenak finkatutako mugen arteko erlazioa (KAE62/1982,Averliburua):GEEHk Eskubideen babeserako gutxiengoen estandarra ezartzen du (adierazpen-eta Informazio askatasunak gehiago babes daitezke barne eremuan).

Moralaren muga Giza

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Lanaren Antolakunde Zientifikoa: Taylorismoa eta Haren Printzipioak

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Lanaren Antolakunde Zientifikoa: F. W. Taylor

XX. mendearen hasieran, AEBetako industriaren konplexutasun hazkorra zela eta, erakundeak antolatzeko beste eredu batzuen premia sortu zen. Horrela, industriaren produktibitatea igotzeko eta erakundeetan lana modu eraginkorragoan antolatzeko, zientzian oinarritutako teknikak eta hobekuntza berriak martxan jartzen hasi ziren. Mugimendu berritzaile hari "Lanaren Antolakunde Zientifikoa" deitu zitzaion, eta ordezkari gorena Frederick Winslow Taylor estatubatuar ingeniaria izan zen.

Taylorismoaren funtsa: denbora eta mugimenduen azterketa

Taylorismoaren azken funtsa laneko denbora-tarteak eta mugimenduak aztertzea izan zen. Azterketa horiek langileen gorputz-mugimenduak arrazionalizatzea izan zuten helburu.... Continuar leyendo "Lanaren Antolakunde Zientifikoa: Taylorismoa eta Haren Printzipioak" »