Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Medidas de Tendencia Central y No Central: Moda, Mediana, Media y Más

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Medidas de Tendencia Central

Las medidas de tendencia central son valores que representan el centro de un conjunto de datos. Las más comunes son la moda, la mediana y la media aritmética.

Moda (Mo)

La moda es el valor de la variable que más se repite en un conjunto de datos. Se busca en la columna de frecuencia absoluta (fi). Al reportar la moda, se indica el valor de la variable (Xi) correspondiente, no la frecuencia.

  • Si los datos están agrupados en intervalos (límites reales), se calcula la marca de clase (Xi) para encontrar la moda: Xi = (Ls + Li) / 2, donde Ls es el límite superior y Li es el límite inferior.
  • Si los datos tienen límites aparentes, se deben convertir a límites reales. Para ello:
    • Se toma el primer límite inferior
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Errores e Incertidumbre en Mediciones Científicas: Análisis y Estadísticas Aplicadas

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Error Experimental

Las mediciones científicas están sujetas a errores e incertidumbre, principalmente debido a fallos en calibraciones y resultados, aunque también pueden surgir de errores humanos. Estos errores pueden minimizarse para lograr una mayor precisión y exactitud, aunque siempre se trabaja con una estimación del valor real, analizando los resultados en un contexto de probabilidad. El error máximo aceptable se calcula según el método y el tiempo del análisis. Para minimizarlo, los laboratorios suelen repetir el proceso con varias muestras (de dos a cinco), obteniendo un valor más preciso. Estas variaciones permiten calcular la incertidumbre de la medida.

Conceptos Relacionados con los Errores:

  • Precisión: Cercanía de los resultados
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Exploración de Extremos, Concavidad y Teoremas Fundamentales del Cálculo

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Extremos Absolutos y Relativos

Extremos Absolutos

Máximo absoluto: Una función escalar F en un conjunto D tiene un máximo absoluto si existe al menos un punto c en D tal que el valor de la función en ese punto no es superado por ningún otro punto en D. Definición simbólica: F(c) es máximo absoluto de F en D <=> ∀x:(x∈D => f(x) ≤ f(c)).

Mínimo Absoluto: El valor f(c) es el mínimo de la función f en el conjunto D si y solo si f(c) no supera a ninguno de los valores de f(x) que alcanza la función en el conjunto D. Definición simbólica: f(c) es mínimo absoluto de f en D <=> ∀x:(x∈D => f(x) ≥ f(c)).

Extremos Relativos

Máximo relativo o local: Su definición simbólica sería f(x₀) máximo local <=>... Continuar leyendo "Exploración de Extremos, Concavidad y Teoremas Fundamentales del Cálculo" »

Técnicas de Muestreo: Tipos y Procedimientos para una Investigación Efectiva

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El Proceso de Muestreo

Pertinencia y Razones del Muestreo

Es necesario proceder a seleccionar muestras por razones técnicas y de factibilidad:

  • Como posibilidad de generalización o aproximaciones hacia una población.
  • De tiempo.
  • De costos.

Algunos Conceptos Básicos

  • Caso: Sujeto(s), unidad acerca de la cual se solicita información (individuos, grupos de personas, objetos). Se llama también unidad de estudio o de información.
  • Población: Total de casos. La población se define en términos de casos, unidades de muestreo, lugar y tiempo.
  • Base o marco de muestreo: Lista de todos los casos poblacionales.
  • Muestra: Subconjunto de casos de la población. Parte del colectivo. Puede ser:
  1. Muestra representativa: Muestra que tiene la misma estructura o
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Matemáticas II

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Fórmula Inversa:   A-1 = (A adj)t / det A
 Comprobación: A x A-1 = I

Fórmula Matriz de coeficientes técnicos / I/O: A(aij) = xij / Xij

AX + D = X    D = X - AX     D = (I - A) X     X = (I - A)-1 D

Resolución de sistema por inversa: X = H-1 B
Condiciones Hawkins-Simon:

1.
hii ? 0 hij ? 0

2.
 
                  
Economía productiva: Será una economí a productiva si sea cual sea la demanda (? 0), la producció n total será siempre (? 0), y satisface el modelo input/output.

Clasificación y Ordenación en Matemáticas: Relaciones de Equivalencia y Orden

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Clasificación y Ordenación

Las actividades de clasificar y ordenar están presentes en nuestra vida cotidiana (noticias de los periódicos, centros públicos, organismos, empresas, nuestras viviendas, en todas las ramas del saber...).

Objetivos que persiguen

  • Funcionales: Su labor organizativa representa para nosotros un criterio muy importante de utilidad.
  • Descriptivos: Se utilizan para describir y estudiar muchas situaciones y conceptos.
  • Constructivos: Se utilizan para definir y construir conceptos.

Por todo lo anterior, queda justificado que las actividades de clasificación y ordenación reciban un tratamiento específico en nuestra formación matemática. Lo hacemos a través de los conceptos de: relación de equivalencia y relación de orden... Continuar leyendo "Clasificación y Ordenación en Matemáticas: Relaciones de Equivalencia y Orden" »

Que es probabilidad

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Escalas o niveles de medida de las variables estadísticas

Nivel nominal


Es una variable nominal, cuyos valores sólo sirven para identificar, distinguir o clasificar los elementos de la población o de la muestra, y no proporcionan ninguna otra información. Puede ser cualitativa o cuantitativa(números arbitrarios). Ejemplo: nacionalidad

Nivel ordinal


Además de permitirnos identificar, distinguir o clasificar los elementos de la población o de la muestra, también proporciona un criterio objetivo para ordenarlos. 
Ejemplo v.O. Cualitativa: clase social.
Ejemplo v.O cuantitativa: altura (menos altura 1, más altura 2)

Nivel de intervalos:


 Además de permitir identificar, distinguir, clasificar y ordenar los elementos, da significado a las diferencias
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Límite real inferior

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  1. Durante el proceso de impresión offset es necesario medir el pH del agua de mojado de las planchas para conseguir una buena impresión. Se dispone de un peachímetro en línea que registra medidas cada 15 minutos. Las medidas correspondientes a una jornada de trabajo son las siguientes (leer por columnas)

4,5       6,0       5,1       4,8       5,4       6,1       4,6       5,1

4,4       4,9       4,9       5,0       5,1       5,2       5,5       5,8

6,0       5,3       4,6       5,1       5,2       5,1       5,5       4,9

5,2       5,1       4,9       6,0       6,0       5,4       5,... Continuar leyendo "Límite real inferior" »

Logica proposicional

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p qp qpq  p?q p?q

 v

 v

 v

 v

 f

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 v

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 f

 f

 v

 f

 v

 v

 v

 f

 f

 f

 f

 f

 v

 v

 Leyes logicas

Impdancia  pp=p      pp=p

Conmutativa  pq=qp      pq=qp

Asociativa (pq)r=p(qr)        (pq)r=p(qr )

Distributivap(qr )=(pq)(qr)        p(qr )=(pq)(pr) 

Morgan   -(pq)=-p-q       -(pq)=-p-q           -(-pq)=p-q

 PROPIEDAD DE IGUALDAD DE CONJUNTOS

REFLEXIVA A=A B=B

SIMETRICA A=B  B=A

TRANSITIVA   A=B   B=C   A=C

DESIGUALDAD O DIFERENCIA DE CONJUN  AB

COMPLEMENTO N {a i u]  Y N' [e o ]

COMPLE. CON RELAC A OTRO CONJ.   A=[0 1 2 3 ]  B[3 4 5]

 [4 5 ]     [0 1 2 ]

 INCLUSION DE CONJ. A{a e}     B[a e i  o  u]  AB

A-B=A  RS=[R-S][S-R]     MN{solo comun}

Chuleta para parcial de ecuaciones diferenciales

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Horario primer cuatrimestre
LUNESMARTESMiércolesJUEVESVIERNES
09:00Topología general- FísicaAnálisis numérico -FísicaTopología general- Física

Análisis numérico - Física

Análisis numérico
10:00Geometría linealGeometría linealGeometría linealGeometría linealTopología general
11:00Análisis matemáticoAnálisis matemáticoAnálisis matemáticoAnálisis matemáticoAnálisis matemático
12:00Ecuaciones diferenciales ordinariasAnálisis matemático IIEcuaciones diferenciales ordinariasEcuaciones diferenciales ordinarias
Horario segundo cuatrimestre
LUNESMARTESMiércolesJUEVESVIERNES
09:00Introducción a la probabilidad y estadísticaIntroducción a la probabilidad y estadísticaIntroducción a la probabilidad y estadísticaAnálisis numéricoIntroducción
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