Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

Ordenar por
Materia
Nivel

Juegos Bipersonales: Competencia Estricta, Suma Cero y Estrategias Matriciales

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 6,41 KB

Definición: Un juego bipersonal en forma estratégica (I = {1, 2}, X = X1 × X2, π = (π1, π2)) se dice que es estrictamente competitivo cuando cumple:

π1(x, y) > π1(x', y') si y sólo si π2(x, y) < π2(x', y') para todo x, x' ∈ X1, ∀y, y' ∈ X2.

Propiedades de los Juegos Estrictamente Competitivos

Propiedad 1: En un juego estrictamente competitivo, se cumple π1(x, y) = π1(x', y') si y sólo si π2(x, y) = π2(x', y') ∀x, x' ∈ X1, ∀y, y' ∈ X2.

Propiedad 2: En un juego estrictamente competitivo, se cumple π1(x, y) > π1(x', y') si y sólo si π2(x, y) < π2(x', y') ∀x, x' ∈ X1, ∀y, y' ∈ X2.

Propiedad 3: Todo par de estrategias (x, y), y en particular los Equilibrios de Nash (E.N.), es Pareto óptimo.

Demostración:

... Continuar leyendo "Juegos Bipersonales: Competencia Estricta, Suma Cero y Estrategias Matriciales" »

Implementación y Validación de ANOVA de Dos Factores en SPSS

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 4,05 KB

ANOVA DE DOS FACTORES

SPSS:


En Vista de variables: declarar variables

·Monto

·Ingreso: Valores (1, 2,3)

·Tarjeta: Valores (1, 2,3)

üAnalizar > modelo lineal general > univariante

Variable Dependiente: monto ahorrado (números)

Factores Fijos:
ingreso y tarjeta

Guardar > poner residuos no tipificados

Opciones > marcar pruebas de homogeneidad

Post Hoc > jalar los factores > marcar Duncan

üAnalizar > pruebas no paramétricas > cuadro de diálogos antiguos > KS de 1 muestra > jalar residuos

SUPUESTOS:


Normalidad De errores

Ho: Los errores siguen una distribución normal  (SI)

Hi: No siguen una distribución normal

Alfa: 0,05

Sig (K – S) > Alfa   NoRHo

Sig (K – S) = 0,200 > 0,05 NoRHo

Se Cumple el supuesto de normalidad... Continuar leyendo "Implementación y Validación de ANOVA de Dos Factores en SPSS" »

Métodos de Muestreo y Estimación en Investigación Estadística

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 3,43 KB

Método de Muestreo

  • Aleatorio Simple: Cada muestra de n elementos de población tiene la misma probabilidad de ser elegida.
  • Estratificado: Se utiliza cuando algunos subgrupos tienen un interés especial para el investigador.
  • Por Conglomerado: Se utiliza para estudiar poblaciones dispersas en una gran área geográfica.
  • 2 Etapas: Se realiza primero un estudio piloto con una muestra pequeña y luego se realiza una más grande.

Estimador Puntual

Es una variable aleatoria que depende de la información de la muestra y son aproximaciones del verdadero valor del parámetro, que se obtiene a partir de alguna función de la muestra.

Propiedades

  • Insegamiento: Si el valor del estadístico muestral es igual al parámetro poblacional que se estudia, se dice que
... Continuar leyendo "Métodos de Muestreo y Estimación en Investigación Estadística" »

Fundamentos de Geometría del Espacio: Rectas, Planos y Poliedros

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 6,06 KB

Primeras propiedades del plano

  • Recta contenida: Si una recta tiene más de un punto en común con el plano, está contenida en él.
  • Determinación por puntos: Tres puntos no alineados determinan un único plano que los contiene.
  • Planos paralelos: Dos planos sin ningún punto en común son paralelos.
  • Intersección de planos: Si dos planos distintos se cortan, su intersección es una recta.

Posición relativa de dos rectas en el espacio

  • Que se cruzan: Si no existe ningún plano que las contenga.
  • Paralelas: Si, estando en el mismo plano, no tienen ningún punto en común o los tienen todos (coincidentes).
  • Secantes: Si, estando en el mismo plano, se cortan en un punto.

Posición relativa de recta y plano

  • Paralelos: La recta y el plano no tienen ningún punto
... Continuar leyendo "Fundamentos de Geometría del Espacio: Rectas, Planos y Poliedros" »

Teorema de Euler y Curvatura de Gauss: Exploración Detallada

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 4,7 KB

Teorema de Euler: Fundamentos y Aplicaciones

Teorema de Euler: Sea M=(U,X) una Superficie Simple Propia, p=X(u10,u20) un punto cualquiera pero fijo de M. Sea Y ∈ TpM tal que ||Y||=1. Entonces:
II(Y,Y)=κ1*cos2(θ)+κ2*sen2(θ) donde θ es el ángulo de Y con X(1).
Demostración: Recordemos: Si L es autoadjunta, existe una base ortonormal: B formada por vectores propios de L. La matriz coordenada de L en B es una matriz diagonal. En nuestro caso, por ser la aplicación de Weingarten L autoadjunta, existe {X(1),X(2)} base ortonormal de TpM formada por vectores propios de L. Tenemos entonces que:
Y = α1X(1)2X(2)
II(Y,Y) = (α1 α2)*[[κ1 0];[0 κ2]]*(α1 α2)= (α1)2κ1 + (α2)2κ2
<Y,X(1)> =<α1X(1)2X(2), 1*X(1)+0*X(2)>=α1
... Continuar leyendo "Teorema de Euler y Curvatura de Gauss: Exploración Detallada" »

Conceptos Clave del Álgebra Lineal: Vectores, Espacios y Transformaciones

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 15,05 KB

Aplicaciones (Funciones)

Una función f: A → B es una aplicación cuando todo elemento del conjunto inicial A (dominio) tiene una única imagen en el conjunto final B (codominio).

Dos tipos importantes de aplicaciones son:

  • Inyectiva: Una aplicación f es inyectiva si a elementos distintos del dominio les corresponden imágenes distintas en el codominio. Es decir, si f(x₁) = f(x₂), entonces x₁ = x₂.
  • Suprayectiva (o Sobreyectiva): Una aplicación f es suprayectiva si todo elemento del codominio es imagen de al menos un elemento del dominio. Es decir, para todo y ∈ B, existe al menos un x ∈ A tal que f(x) = y.

Espacios Vectoriales

Definición de Espacio Vectorial

Sea V un conjunto no vacío, K un cuerpo (como el de los números reales ℝ... Continuar leyendo "Conceptos Clave del Álgebra Lineal: Vectores, Espacios y Transformaciones" »

Aplicación Práctica de la Inferencia Estadística: Pruebas de Hipótesis y Estimación de Parámetros

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 4,49 KB

1.
Un parámetro es una función definida sobre una variable que caracteriza a una población y se presenta con letras griegas.

Verdadero

2.
Un estimador es mas preciso que otro, si la varianza del primero es menor que la del segundo.

Verdadero


3. la consistencia se refiere a la precisión de los estimadores, de tal manera que un estimador preciso también es insesgado.
Falso porque tiene sesgo

4. Se llama espacio muestral al conjunto de todos los resultados posibles de un proceso experimental u observacional.

Verdadero


5. El valor p es la probabilidad exacta de cometer error tipo II.

Falso

 Es error tipo I.


Lechones de 7-9 Kg

M=6,7Kg   σ=0,5Kg  X1=7Kg   X2=9Kg

Z=X-M/σ


Z=7kg - 6,7kg / 0,5kg = 0.6


Z=9kg - 6,7kg / 0,5kg = 4,6

=P(7<X<9) = P(0,

... Continuar leyendo "Aplicación Práctica de la Inferencia Estadística: Pruebas de Hipótesis y Estimación de Parámetros" »

Morfología del Primer Premolar Superior: Características y Estructura Dental

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 2,76 KB

Primer Premolar Superior: Anatomía, Características y Estructura

Colocado distalmente del canino superior, el primer premolar superior es el cuarto diente a partir de la línea media. En el diagrama de cuadrantes le corresponde el número cuatro.

Desarrollo y Erupción

  • Inicio de calcificación: Entre los 18 y 24 meses.
  • Terminación de la corona: Entre los 5 y los 6 años.
  • Erupción: Entre los 10 y 11 años, sustituyendo al primer molar de la primera dentición (temporal).
  • Terminación de la raíz: A los 12 o 13 años.

Estructura General

Al igual que todos los dientes, para su estudio se divide en: corona, cuello y raíz.

La Raíz

Aunque los premolares son considerados generalmente como dientes unirradiculares, el primer premolar superior es el único... Continuar leyendo "Morfología del Primer Premolar Superior: Características y Estructura Dental" »

Análisis Estadístico: Ejemplos Prácticos y Aplicaciones

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 3,57 KB

Conceptos Estadísticos Fundamentales

A continuación, se presentan algunos conceptos clave en estadística:

  • Parámetro: Es una función definida sobre una variable que caracteriza a una población y se representa con letras griegas.
  • Estimador: Un estimador es más preciso que otro si la varianza del primero es menor que la del segundo.
  • Consistencia: Se refiere a la precisión de los estimadores. Un estimador preciso también es insesgado.
  • Espacio Muestral: Es el conjunto de todos los resultados posibles de un proceso experimental u observacional.
  • Valor P: Es la probabilidad exacta de cometer error tipo I.

Ejemplos Prácticos

2. Lechones 7 y 9 kg

Se analiza el peso de lechones:

  • X (media): 6,7 kg
  • DE (Desviación Estándar): 0,5 kg

Cálculo de Z:

Z = (X -... Continuar leyendo "Análisis Estadístico: Ejemplos Prácticos y Aplicaciones" »

Aplicación de Pruebas de Hipótesis en Variables Sociales: T-Student, ANOVA y Tablas Cruzadas

Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas

Escrito el en español con un tamaño de 5,16 KB

Cuestión 1: Diferencia de Medias en la Prueba de Atención (Estudios Primarios vs. Secundaria)

Determinar si hay diferencia significativa entre las medias obtenidas por los sujetos que tienen estudios Primarios y los que tienen estudios de Secundaria, en la variable “Prueba de atención” (G), considerando solo a los sujetos casados/as y a los viudos/as.

Se trata de una prueba para **variables independientes** (dos grupos). Se asume inicialmente que es paramétrica. Se seleccionan los casos: A=2 | A=3.

Procedimiento Estadístico

  • Método: Comparar medias: **Prueba T para variables independientes**.
  • Nivel de estudios: Definir grupos (Grupo 1= 1 / Grupo 2=2).
  • Variable de Prueba: Prueba de Atención (G).

Hipótesis y Resultados

  • Hipótesis Nula (H₀)
... Continuar leyendo "Aplicación de Pruebas de Hipótesis en Variables Sociales: T-Student, ANOVA y Tablas Cruzadas" »