Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

¿Qué es Estadística?

Rama de las matemáticas que se encarga de recopilar, organizar, procesar y analizar datos para deducir características de un grupo o fenómeno.

¿En Qué Áreas se Aplica la Estadística?

Actualmente se aplica en todas las áreas del saber, por ejemplo, en Sociología, Educación, Psicología, Administración, Economía, Medicina, Ingeniería, entre otras.

Números Naturales

Los números naturales son los números que sirven para contar elementos. Por ejemplo, 1, 2 y 3 son números naturales, ya que podemos decir: 1 libro, 2 zapatos, 3 personas.

Números Enteros

Los números enteros están formados por los números positivos, los números negativos y el cero. Los números positivos son como los naturales, pero se pueden representar... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Estadística y Matemáticas Básicas" »

II. ZATIA: ESTATUA

2.5 Ongizate Estatua. Krisia eta Erantzunak

ONGIZATE ESTATUAK

-Ongizate-
estatuak, gaur egun ezagutzen ditugun Eran, 1945etik aurrera hasi ziren egituratzen.

-Taylor-Goobyk (2000) ongizate-estatuen Garapenari buruz proposatutako sailkapenari jarraituz, garai horretan hasten da Ongizate estatuen Urrezko Aroa izendatzen den hori (1945-75).

-Hain zuzen, ongizatezko kapitalismo europarraren Goraldi handieneko garaia da.  Ongizate Estatua

-Hedapen hori generoaren araberako lanaren Banaketa klasikoan oinarritu zen, hau da, gizona lan produktiboaz arduratzen Zen eta emakumea erreproduktiboaz.

-Gisa horretan, langabezia-tasak beherenean Zeuden, eta bizitzaren zaintzarekin eta sostenguarekin lotutako oro emakumearen Esku geratzen zen, ongizate-... Continuar leyendo "Ongizate estatua" »

Tabla de Frecuencias

La tabla de frecuencias es una herramienta fundamental en estadística descriptiva que permite organizar y resumir datos. A continuación, se describe cómo construir tablas de frecuencias para diferentes tipos de variables:

Variable Cualitativa

Supuesta una muestra de tamaño n, y observando una característica cualitativa de la misma, los resultados de dichas observaciones se agrupan según las modalidades que admite el atributo observado. En el caso de una variable cualitativa nominal, el orden de las clases es indiferente; por el contrario, si es cualitativa ordinal, se procede a colocarlas en el orden indicado, siempre de menor a mayor.

Variable Cuantitativa Discreta

En el caso de variables cuantitativas discretas, las... Continuar leyendo "Tablas de Frecuencias y Representaciones Gráficas: Tipos de Variables Estadísticas" »

Integrales Trigonométricas

Integrales Racionales de Funciones Trigonométricas: ∫R[sen(x), cos(x)] dx

• Caso 1: Impar en el seno. Si la función es impar respecto a sen(x) (es decir, R(-sen(x), cos(x)) = -R(sen(x), cos(x))), se realiza la sustitución: t = cos(x).
• Caso 2: Impar en el coseno. Si la función es impar respecto a cos(x) (es decir, R(sen(x), -cos(x)) = -R(sen(x), cos(x))), se realiza la sustitución: t = sen(x).
• Caso 3: Par en ambos. Si la función es par respecto a sen(x) y cos(x) (es decir, R(-sen(x), -cos(x)) = R(sen(x), cos(x))), se realiza la sustitución: t = tan(x). En este caso, dx = dt/(1+t²).
• Caso 4: Cambio General (Universal). Para cualquier función racional de sen(x) y cos(x), se puede utilizar la sustitución: t = tan(

TEOREMA Y FORMULA FUNDAMENTAL DEL Cálculo INTEGRAL

Teorema del valor medio integral: si una función f(x) es contínua en un intervalo[a,b]existe un punto intermedio CE (a,b) tal que f(c)= 1/b-a int^b_a f(x) dx. Teorema fundamental del cálculo: Si una función f(x) es continua en [a,b]entonces la función definida por f(x)=int^x_a f(t) dt es continua en (a,b) y Fc'x=f(x). Como consecuencia si conocemos una antiderivada g(x) de una función continua f(x) en el intervalo [a,b]. Es decir, si g'(x)=f(x) para todo XE[a,b]. Como cambien la función F(x)=int^x_a f(t) dt es otra antiderivada de f(x),se tiene que la derivada de la diferencia es cero para todo XE [a,b]; es decir: (F(x)-g(x))'=F'(x)-g'(x)=f(x)-f(x)=0. Debe ser una función cte para todo XE... Continuar leyendo "Cálculo Integral, Derivadas Vectoriales y Números Reales: Conceptos Fundamentales y Aplicaciones" »

Media Aritmética

Es una medida de centralización atendiendo al criterio del tamaño. Se define como el cociente de dividir la suma de todas las observaciones de la población (muestra) entre el tamaño de la misma.

Casos

1. Cuando cada observación x_i aparece una sola vez, es decir, todas las observaciones toman valores distintos, la expresión de la media es Σx_i/n.
2. Si cada observación x_i se repite f_i veces, la media toma la forma Σ(f_i.x_i)/n. Si la variable es cuantitativa discreta, x_i representa los valores que toma la variable y si es cuantitativa continua, representa la marca de clase. También se puede expresar la media aritmética en función de las frecuencias relativas Σ(h_i.x_i).

Mediana

Llamaremos mediana de una distribución de frecuencias... Continuar leyendo "Medidas de Centralización y Posición: Media, Mediana, Moda y Cuantiles" »

Criterio de Estabilidad de Routh-Hurwitz

Principio del Método

Es un método algebraico que proporciona información sobre la estabilidad de un sistema lineal e invariante en el tiempo (LTI). Para poder aplicarlo, la ecuación característica del sistema debe ser un polinomio con coeficientes reales y constantes. Una condición necesaria (pero no suficiente) para la estabilidad es que todos los coeficientes del polinomio sean diferentes de cero y tengan el mismo signo.

El criterio de Routh-Hurwitz está basado en la construcción de la tabla de Routh (o tabulación de Routh).

Una vez completada la tabla de Routh, se observan los coeficientes de la primera columna. La cantidad de cambios de signo entre los coeficientes de esta primera columna es... Continuar leyendo "Criterio de Routh-Hurwitz para la Estabilidad de Sistemas LTI" »

Fórmulas y Conceptos Clave de Estadística Descriptiva

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

Mediana (Me):

Me = L_i-1 + [(N/2 - F_i-1) / f_i] * a_i

Rango Relativo (Cr/k):

Cr/k = L_i-1 + [(r/k - F_i-1) / f_i] * a_i

Varianza (S²):

S² = Σ(x_i - μ_x)² * f_i

Desviación Estándar (S_x):

S_x = √S²_x

Moda (Mo):

Mo = L_i-1 + [(f_i / a_i - f_i-1 / a_i-1) / ((f_i / a_i - f_i-1 / a_i-1) + (f_i / a_i - f_i+1 / a_i+1))]

Coeficiente de Variación (CV)

CV = S_x / μ_x

• CV < 0.3: Baja dispersión. La media tiene alta representatividad.
• 0.3 < CV < 1: Media dispersión. Media representatividad de la media.
• CV > 1: Alta dispersión. La media tiene baja representatividad.

Coeficiente de Asimetría de Fisher

Coeficiente de Asimetría = Σ(x_i - μ_x)³ * f_i / (√[Σ(x_i - μ_x)² * f_i])³

• = 0:

Cuando se incorpora el supuesto de normalidad de los errores poblacionales los estimadores MICO son MELI.

V: al incorporar el supuesto de normalidad de los errores (ui) los estimadores mico son los mejores estimadores insesgados, pudiendo ser lineales o no.

El término de error muestral en un modelo econométrico surge por la discrepancia entre la variable endógena observada y la variable endógena estimada.

V: ui=y-y^

La normalidad de los errores permite probar hipótesis acerca de los coeficientes del modelo econométrico.

V: si el error es normal, también lo será la distribución de la variable endógena y con ello la de los coeficientes.

El análisis de regresión entre las variables X e Y implica que X causa a Y.

F: AR no implica causalidad... Continuar leyendo "Errores en modelos econométricos: conceptos y pruebas" »