Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Modelado Estadístico y Diseño de Experimentos con R: ANOVA y Pruebas de Hipótesis

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Definición de Variables y Preparación de Datos

En esta sección se transforman las variables categóricas en factores y se define la variable de respuesta para el procesamiento en R:

BLOQUE <- factor(datos[,1])
DATA <- (datos[,2])
MEDICAMENTO <- factor(datos[,3])
SEXO <- factor(datos[,4])

Modelo Matemático del Experimento

El modelo lineal propuesto para este diseño experimental es:

yijk = μ + αi + βj + (αβ)ij + sk + εijk

Visualización de Interacciones

Para observar el comportamiento de las variables MEDICAMENTO y SEXO sobre la variable DATA, se generan los siguientes gráficos:

windows()
par(mfrow=c(1,2))
interaction.plot(MEDICAMENTO, SEXO, DATA)
interaction.plot(SEXO, MEDICAMENTO, DATA)

Evaluación de Efectos e Hipótesis

Dependiendo

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Estadística Descriptiva: Definiciones Clave y Propiedades

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Variables y Atributos en Estadística

En estadística, medimos las variables en términos cuantitativos. A cada medición se la conoce como valor, dato u observación. Dependiendo del número posible de valores que tome una variable, puede ser:

Variable Discreta

Variable para la que se dan de modo inherente separaciones entre valores observables sucesivos. El número de valores es finito o infinito numerable.

Sí tienen decimal.

Variable Continua

Cuando el número de sus valores es infinito NO numerable.

Nunca se puede medir exactamente. Siempre habrá error de medida.

Además, NO tienen decimal.

Atributos

No pueden medirse como pasa con las variables.

Son caracteres cualitativos.

Podemos describirlos mediante palabras y clasificarlos en categorías NO

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Fundamentos de Tolerancias Geométricas y Propagación de Varianzas en Metrología

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Tolerancias geométricas y tolerancias de acabado

Junto con las tolerancias dimensionales, durante la fabricación de una pieza, también nos encontramos con las tolerancias geométricas y las tolerancias de acabado.

Las desviaciones del perfil resultante del conformado de una pieza respecto del perfil teórico que se pretendía obtener se clasifican en dos grandes grupos:

  • Desviaciones de forma o macrogeométricas.
  • Desviaciones de acabado o microgeométricas.

A su vez, esta última se divide en:

  • Desviaciones de ondulación: (Longitudes de onda mayores de 1 mm) (W de waveness).
  • Desviaciones de rugosidad: (Longitud de onda pequeña) (R de roughness).

La suma de estas dos últimas proporciona las desviaciones relativas al perfil completo (P).

Tolerancias

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Derivadas e integrales

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f(x)=k f'(x)=0
f(x)=x f'(x)=1
f(x)=kx f'(x)=k
f(x)=kx+b f'(x)=k
f(x)=x? f'(x)=nx?
-1
f(x)=u(x)+v(x) f'(x)=u'(x)+v'(x)
f(x)=u(x)*v(x) f'(x)=u(x)*v'(x)+v(x)*v'(x)
f(x)=u(x)/v(x) f'(x)=v(x)*u'(x)-u(x)*v'(x)/[v(x)]²
f(x)=[u(x)]? f'(x)=[u(x)]?
-1*u'(x)
f(x)=sen x f'(x)=cos x
f(x)=sen[u(x)] f'(x)=cos u*u'
f(x)=cos x f'(x)=-sen x
f(x)=cos u f'(x)=-sen u*u'
f(x)=tan x f'(x)=sec²x
f(x)=tan u f'(x)=sec²u*u'
f(x)=cot x f'(x)=sec x*tan x
f(x)=cot u f'(x)=-csc u*cot u*u'
f(x)=sec x f'(x)=sec x*tan x
f(x)=sec u f'(x)=sec u*tan u*u'
f(x)=csc x f'(x)=-csc x*cot x
f(x)=csc u f'(x)=-csc u*cot u* u'


1.?kdx=kx+c
2.?1/x dx= ln x+ c
3.?x
ndx= xn+1/n+1+c
4.?e
xdx=ex+c
5.?a
xdx=ax/ln a+c para a>0
6.?senx dx=-cos x +c
7.?cosx dx= sen x+c
8.?sec
2x dx=tanx+c
9.?csc
2xdx=-cotx+c
10.?tanx secx dx=
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Fundamentos Esenciales de Álgebra Lineal y Ecuaciones Diferenciales

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Fundamentos de Álgebra Lineal

Teorema de Rouché-Frobenius (Existencia y Unicidad de Soluciones)

Si se considera el sistema A x = b y (A|b) es su matriz ampliada, entonces:

  • 1. ρ(A|b) > ρ(A) el sistema es incompatible.
  • 2. ρ(A|b) = ρ(A) el sistema es compatible.
    • Si además, ρ(A) = n = número de incógnitas el sistema tiene solución única.
    • Si ρ(A) < n = número de incógnitas el sistema tiene infinitas soluciones, que se pueden escribir en función de n − ρ(A) parámetros.

Dependencia e Independencia Lineal de Vectores

Sea E un espacio vectorial sobre K y sea A un subconjunto no vacío de vectores de E.

Definición de Dependencia Lineal (LD)

Diremos que A es linealmente dependiente (LD) si existen vectores x1, x2, ...,... Continuar leyendo "Fundamentos Esenciales de Álgebra Lineal y Ecuaciones Diferenciales" »

Números: Tipos, Propiedades y Algoritmos de Operaciones Básicas

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Los Números: Conceptos Básicos y Operaciones

Los números sirven para comparar (cardinalidad), ordenar (ordinalidad) y realizar mediciones. En educación infantil, se realizan actividades prenuméricas. Se trabaja con números de una cifra, su composición y descomposición mediante regletas. Los cinco primeros números se empiezan a conceptualizar a los 2 años, pero no se razonará con ellos hasta los 7 años aproximadamente.

Niveles de la Cadena Numérica

  • Nivel cuerda: Sucesión de términos que empiezan en 1, no estando los términos bien diferenciados.
  • Nivel cuerda irrompible: Sucesión de términos que se produce empezando en el 1, sin embargo, están bien diferenciados.
  • Nivel cadena numerable: Sucesión que consiste en contar n términos
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Chuleta de teoremas matemáticos

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Tma de Fubinni: Si f(x,y,) es continua en R=[a,b]x[c,d] entonces R f(x,y)dxdy= ab cd f(x,y)dydx= cd ab f(x,y)dxdy
Regiones de integración
Tipo 1: Si x € [a,b] y f(x) ab[ f(x)g(x) F(x,y)dy]dx
Tipo 2: Si x € [c,d] y f(y) cd[ f(y)g(y) F(x,y)dx]dy
Tipo 3: Tipo 1 y 2 a la vez Tipo 1: Si x€[-r,r] y - Paso de coordenadas cartesianas a:
<>Coordenadas cilíndricas o polares:
x=rcos r>0 x=rcos r>0
y=rsin 0< <2 y=rsin 0< <2
z=z z€ 2 variables: Jacobiano:r prd dr
3 variables: Jacobiano:r cr ddrdz
Coordenadas esféricas: Jacobiano: r^2sin
x=rcos sin r>0 Er^2sin drd d
y=rsin cos 0 <2
z=rcos 0< <
Longitud de una curva:... Continuar leyendo "Chuleta de teoremas matemáticos" »

Conceptos Clave de Funciones Matemáticas: Tipos, Propiedades y Ejemplos

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Conceptos Fundamentales de Funciones Matemáticas

Una función es una regla o correspondencia que asocia a cada elemento de un conjunto X uno y solo un elemento de un conjunto Y. Es una relación especial entre los elementos de dos conjuntos.

Elementos de una Función

  • Dominio: En una función f: A -> B, el dominio corresponde al primer conjunto (A).
  • Codominio: Es el nombre que se le da al segundo conjunto (B), que contiene los valores relacionados con los elementos del primer conjunto o dominio.
  • Imagen de una Función: La asociación a través de la función (f) de los conjuntos A y B, o de A hacia B (f: A -> B), conlleva a la asociación de cada uno de los elementos del conjunto A a un único elemento del conjunto B.

Características de una

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Evaluación de Sistemas de Recuperación de Información: Técnicas y Métricas

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Técnicas de Recuperación

  • Coincidencia exacta (exact matching): En un sistema booleano, solo se recupera un documento si coincide exactamente con la pregunta.
  • Coincidencia parcial (partial matching): Se recupera el documento siempre que se parezca en algo a la pregunta realizada. Se muestran los resultados en orden de relevancia, como en los sistemas vectoriales o probabilísticos.

Ejemplos de Evaluación

Ejemplo de Partial Matching

Método del promedio de precisión en intervalos fijos de exhaustividad (Salton y McGill):

  • Se genera un ranking de documentos ordenados, donde los más relevantes están al principio.
  • Se calcula un par (P, E), precisión y exhaustividad, por cada documento del ranking.
  • La solución es la interpolación.
  • Se comienza por
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Fundamentos del Cálculo Vectorial: Derivadas e Integrales de Funciones de una Variable Real

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Cálculo DE FUNCIONES DE VALOR VECTORIALEN UNA VARIABLE REAL

Definición:


Si S es un subconjunto no vacío de los reales, entonces la función f : S?Rn se llama una función de valor vectorial de una variable real.

TEOREMA 2


Si f es una función de valor vectorial de una variable real, cuya derivada f '(t)
existe para todo t en un intervalo abierto I, y si la ||f (t)|| es constante para todo tI , entonces f (t) y f '(t) son ortogonales para todo tI , es decir.
f (t) . F '(t) =0 para todo t perteneciente a I
Ilustración
Sea F=(0,1)?R
2 representada F(t)=(cos 2ð t , sen 2ð t) t € R
||F(t)|| = ? ( cos 2ðt)

2 + (sen 2ð t)
2
=?1 = 1 para todo t € (0,1)
Pero F'(t)=(-2ð sen2ð t, 2ð cos2ð t)
=-2ð (sen2ð t, -cos2ð t)
F(t).F'(t)=(

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