Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Cálculo de Longitudes de Limatones y Pares en Estructuras de Techumbre

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3.2. Determinación de Largos de Pares y Limatones

Figura 11-44: Se determina el número de veces que la unidad de proyección está contenida en el limatón.

Se generan dos triángulos (el triángulo amarillo y el triángulo lila), cuyos catetos serán la proyección del par o del limatón, según corresponda, y la altura de la cumbrera medida desde la cara superior de la solera de amarre. Es importante notar que esta solera se encuentra en el mismo plano que las proyecciones del limatón y del par común (todos estos son datos conocidos).

Figura 11-45: Triángulos imaginarios para determinar los largos del limatón y del par común.

Al calcular la hipotenusa de estos dos triángulos, se obtiene la longitud del par común (correspondiente al triángulo... Continuar leyendo "Cálculo de Longitudes de Limatones y Pares en Estructuras de Techumbre" »

Análisis Estadístico con Cluster, Regresión y Análisis Discriminante

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Análisis Estadístico

4. Grupos con Comportamientos Similares

Si existen grupos de algo con comportamientos similares respecto a alguna variable cuantitativa, se pueden caracterizar las peculiaridades de los segmentos resultantes.

El objetivo es agrupar personas con comportamientos similares según alguna variable cuantitativa.

Procedimiento Cluster

  • CLUSTER: Analizar, clasificar, conglomerados jerárquicos, insertar la variable que se quiere segmentar.
  • Guardar: rango de soluciones (mínimo 2, máximo 4).

Se crean nuevas variables (CLU2, CLU3, CLU4) que representan los clústeres.

Es preciso realizar los descriptivos de estos 3 factores para observar el tamaño y medias por grupo.

  • Analizar, estadísticos descriptivos, frecuencias, incluir los 3 CLUSTERS.
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Fundamentos de Estadística Inferencial: De la Muestra a la Población

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Introducción a la Estadística Descriptiva e Inferencial

El análisis descriptivo es el punto de partida para el estudio de las poblaciones. Por otro lado, la inferencia estadística requiere de una herramienta fundamental llamada probabilidad, que permite medir el grado de incertidumbre en las conclusiones.

Distribuciones de Probabilidad Clave

En estadística, se utilizan diferentes modelos de probabilidad para describir el comportamiento de los datos. Algunos de los más importantes son:

  • Distribución de Poisson: Surge del estudio del número de sucesos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio determinado.
  • Distribución Normal: Es una distribución simétrica, donde los valores más probables se concentran en el centro y los menos probables
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Teorema del Seno y Cálculo de Paralajes: Aplicaciones en Trigonometría

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1. Teorema del Seno

El área de un triángulo es igual a:

S = (a * h1) / 2 = (b * h2) / 2 = (c * h3) / 2

Del dibujo se obtiene:

  • Sen(β) = h1 / c
  • Sen(γ) = h1 / b
  • Sen(α) = h2 / c = h3 / b

Despejando, tenemos:

  • h1 = Sen(β) * c = Sen(γ) * b
  • h2 = Sen(α) * c
  • h3 = Sen(α) * b

Ahora, por la primera igualdad del área, tenemos:

a * Sen(β) * c = a * h1 = b * h2 = b * Sen(α) * ca * Sen(β) = b * Sen(α)

Y también:

a * Sen(γ) * b = a * h1 = c * h3 = c * Sen(α) * ba * Sen(γ) = c * Sen(α)

Dividiendo en ambas igualdades, obtenemos finalmente:

a / Sen(α) = b / Sen(β) = c / Sen(γ)

2. Cálculo de Paralajes

Para calcular la distancia desde un punto, A o B, hasta un objeto X al cual no podemos acceder, basta efectuar una triangulación, o sea, tomar la referencia... Continuar leyendo "Teorema del Seno y Cálculo de Paralajes: Aplicaciones en Trigonometría" »

Fuerza y Eficiencia en la Masticación

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Autores de la masticación:

Fick opina que la potencialidad de los músculos masticadores puede estimarse en 400 kg, a razón de 10 kg por cada sección muscular.

Según Schroder, la masticación de pan seco requiere de 80 kg a 120 kg de presión; insalivado, solo de 22 kg.

Valores promedio de posición y fuerza sobre cada diente (Tylman):

SUPERIORDIENTEINFERIOR
19Incisivo central15
15Incisivo lateral22
22Canino26
31Primer premolar32
30Segundo premolar28
36Primer molar40
35Segundo molar33
23Tercer molar40

Cifras de fuerza masticatoria (Kohler y Etling):

Incisivos y caninos20 a 32
Primer premolar25 a 38
Segundo premolar24 a 50
Primer molar32 a 60
Segundo molar35 a 62
Tercer molar26 a 30

Manly y Shiere encuentran que la eficiencia se relaciona más con la extensión... Continuar leyendo "Fuerza y Eficiencia en la Masticación" »

Fundamentos y Aplicación de Pruebas Estadísticas No Paramétricas Clave

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Conceptos Fundamentales en Pruebas de Asociación

Frecuencias Observadas y Esperadas (O y E)

  • Esta metodología es aplicable cuando la categoría es nominal (relacionada con el nombre o clasificación).
  • Esta prueba es de Asociación.

Nomenclatura

  • O: Frecuencias Observadas
  • E: Frecuencias Esperadas

Fórmulas Clave

Grados de libertad (GL): (N° de filas - 1) × (N° de columnas - 1)

Hipótesis (Prueba de Normalidad)

Nota: Las siguientes hipótesis son típicas de pruebas de normalidad, no de asociación.

  • H0: En la población de donde se extrajo la muestra, los datos siguen una distribución normal.
  • HA: La población muestreada no sigue una distribución normal.

Coeficiente de Correlación por Rangos de Spearman (Rs)

El coeficiente de Spearman es una medida de... Continuar leyendo "Fundamentos y Aplicación de Pruebas Estadísticas No Paramétricas Clave" »

Fundamentos de la Prueba de Hipótesis: Significación Estadística y Estadísticos Clave

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}La realización de un estudio de investigación tiene Como propósito refutar o corroborar hipótesis científicas.

}Al corroborar las hipótesis planteadas Sistemáticamente se encuentran diferencias entre los resultados obtenidos, Diferencias q pueden ser a simple vista pequeñas, medianas o grandes. La Pregunta que nos hacemos es ¿Son esas diferencias reales o solo productos del Azar?

}Las pruebas que ofrecen respuesta a estas preguntas Se denominanpruebas De hipótesis o pruebas de significación estadística.

}Una hipótesis estadística se formula desde la Consideración de que las diferencias entre los parámetros son solo producto del Azar en la selección de la muestra

}Esta lógica es similar a la usada en la justicia Para establecer... Continuar leyendo "Fundamentos de la Prueba de Hipótesis: Significación Estadística y Estadísticos Clave" »

Análisis financiero y de productividad

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Datos a utilizar
N-3N-2N-1N
C*C60085013001960
Provisión -50-100-150-200
C*C Netas55075011501760
Prom C*C 6509501455
Ventas Netas 75001034014100
V/360 20.833333328.722222239.1666667
Inv Ini M.P 130120180
Inv Fin M.P 120180330
Inv M.P prom 125150255
Consumo M.P 228034205280
Consumo/360 6.333333339.514.6666667
Inv Ini P.T 100150280
Inv Fin P.T 150280600
Inv P.T prom 125215440
Costo de venta
 451065209280
Costo/360 12.527777818.111111125.7777778
C*P250380680910
C*P promedio 315530795
Compra neta
 227034805430
Compra/360 6.305555569.6666666715.0833333
Inv Neto prom 250365695
Costo de ventas 451065209280
Días C*C/360 0.086666670.091876210.10319149
Días C*P / 360 -0.1387665-0.1522989-0.1464088
Resta de días -0.0520999-0.0604226-0.0432174
Costo x resta -
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Conceptos Fundamentales de Álgebra Lineal: Bases, Dependencia Lineal y Autovalores

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Coordenadas y Combinación Lineal

Sea B = {v1, v2, . . . , vn} una base de V. Para cada uV, llamaremos coordenadas de u en B a una n-upla de escalares λ1, λ2, . . . , λn tal que:

λ1v1 + λ2v2 + . . . + λnvn = u

Llamaremos combinación lineal de un conjunto de vectores v1, v2, . . . , vk a cualquier expresión de la forma:

λ1v1 + λ2v2 + . . . + λkvk

donde λ1, λ2, . . . , λkK.

Sistema Generador

Sea V un espacio vectorial y SV. Diremos que S es un sistema generador (s.g.) de V si cualquier vector de V se puede expresar como combinación lineal de elementos de S.

Independencia Lineal

Diremos que los vectores v1, v2, . . . , vk son linealmente independientes (l.i.) si la única combinación lineal de ellos que es 0 es la que tiene... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Álgebra Lineal: Bases, Dependencia Lineal y Autovalores" »

Puntuaciones en Tests Psicométricos: Escalas, Normalización y Grupos Normativos

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Cálculo y Tipificación de Puntuaciones en Tests Psicométricos

1. Escala Típica (Estandarizada)

La escala típica o estandarizada es la transformación lineal directa más simple de los métodos de escalamiento. Las puntuaciones representan distancias de la media en unidades de desviación estándar (s). Esta transformación no altera la forma de la distribución original de las puntuaciones.

Puntuación estandarizada derivada: Es una transformación lineal de la puntuación estandarizada, con una media (origen) y varianza (unidad) fijadas por el constructor, que representa la puntuación original.

2. Transformaciones No Lineales

Mantienen las propiedades de monotonía creciente, pero alteran la forma de la distribución original.

Percentiles

Los... Continuar leyendo "Puntuaciones en Tests Psicométricos: Escalas, Normalización y Grupos Normativos" »