Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Resolución de Problemas de Probabilidad y Distribuciones Estadísticas

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1. Selección de Subcomités y Probabilidad

Se han seleccionado dos miembros de un consejo municipal, de entre un total de 5, para formar un subcomité para estudiar los problemas de tránsito en la ciudad.

A) ¿Cuántos subcomités diferentes son posibles?

Respuesta: Se utiliza la fórmula de combinaciones $C(n, k)$, donde $n=5$ y $k=2$. En la calculadora se ingresa como "5 nCr 2".
Resultado: 10 subcomités posibles.

B) Si todos los posibles miembros del concejo tienen igual probabilidad de ser seleccionados, ¿cuál es la probabilidad de que sean seleccionados Smith y Jones?

Respuesta: Dado que solo hay una combinación específica que incluye a Smith y Jones de las 10 posibles:
Cálculo: $1/10 = 0,1 = 10\%$.

2. Distribución de Probabilidad de

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Fundamentos de Estadística Descriptiva: Distribución Unidimensional y Medidas de Posición

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Fundamentos de Estadística Descriptiva

Distribución Unidimensional de Frecuencias

La distribución unidimensional es el conjunto de valores de una variable acompañado de sus respectivas frecuencias. Estas distribuciones pueden clasificarse en dos tipos principales:

  1. De datos no agrupados: Se presenta cuando se especifican todos y cada uno de los valores de la variable.
  2. De datos agrupados: Son aquellos en los que se establecen intervalos de valores (clases).

3. Medidas de Posición Central y No Central

Las medidas de posición son valores estadísticos que buscan resumir la información de una población o muestra determinada. Para ser consideradas válidas, las medidas de posición deben cumplir tres requisitos fundamentales:

  • Que intervengan todos
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Cómo superar la confusión entre área y perímetro en el aula

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3. Errores en las relaciones área-perímetro

Este es un error bastante frecuente.

En algunos casos, los alumnos calculan el área y el perímetro de una figura y le asignan el dato mayor al área y el menor al perímetro.

En una investigación llevada a cabo por Wagman en 1982, se constató que un tercio de los sujetos que intervinieron en ella confundía el área con el perímetro.

La frecuencia con la que se presenta este error se puede entender si revisamos la metodología que generalmente se utiliza. Al alumnado se le presentan las mismas actividades, basadas en dibujos, para determinar el área y el perímetro.

Por tanto, es interesante que realicen actividades de recorte, pegado, coloreado y uso de hilos, entre otras, que pongan de manifiesto... Continuar leyendo "Cómo superar la confusión entre área y perímetro en el aula" »

Fundamentos de Calibración y Parámetros de Calidad en Química Analítica

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Conceptos Fundamentales en Metrología y Química Analítica

Parámetros de Calidad en las Mediciones

  • Precisión: Grado de concordancia entre un grupo de resultados obtenidos al aplicar repetidamente e independientemente el mismo método analítico a alícuotas de la misma muestra.
  • Repetibilidad: Precisión evaluada a partir de una serie de resultados individuales obtenidos de forma idéntica, por el mismo operador, con la misma muestra, el mismo instrumento, y en el mismo laboratorio.
  • Reproducibilidad: Precisión evaluada bajo condiciones experimentales diferentes.
  • Exactitud: Grado de concordancia entre el valor medido y el valor real, considerado como verdadero.

Conceptos Estadísticos Clave

  • Intervalo de Confianza de la Media: Se refiere a los valores
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Media Aritmética, Varianza y Coeficientes de Asimetría y Curtosis: Conceptos y Propiedades

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Media Aritmética: Definición y Propiedades

La media aritmética es la media o promedio más conocido y utilizado en todos los ámbitos, aunque no es el único ni el más adecuado en todas las ocasiones. La fórmula para calcular la media es:

  • \(\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i\)
  • \(\bar{x} = \sum_{i=1}^{n} x_i f_i\) -- Tablas con frecuencias
  • \(\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i\) -- Tablas sin frecuencias

La media aritmética coincide con el momento no centrado \(a_1\). Las propiedades de la media aritmética son:

  • En ocasiones, se dividen o multiplican los valores de la variable por una constante, \(ex_i\) (cambio de escala). Otras veces se suma o resta una constante a los valores de la variable, \(x_i + c\) (cambio de origen). Si realizamos
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Socio a: efectivo 20.000.000 : un carro 32.000.000;mercancías 230.000.000

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CTA.  DEBEHABER
 ´--------------- 1 ----------------   
612Variación de Materia Prima           13.350,00 
241Materia Prima         13.350,00
 ´--------------- 2 ----------------   
901Materia Prima - Dpto Mezclado           13.350,00 
79Cargas imputables a Costos         13.350,00
 ´--------------- 3 ----------------   
902Mano de Obra - Dpto Mezclado                 800,00 
903Costos indirectos - Dpto Mezclado                  720,00 
79Cargas imputables a Costos           1.520,00
 ´--------------- 4 ----------------   
911Materia Prima - Dpto Filtrado           14.870,00 
901Materia Prima - Dpto Mezclado        
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Chuleta de Integrales

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cosxdx=senx+c
senxdx=-cosx+c
tgxdx=ln |secx| +c
ctgxdx=ln | senx | +c
secxdx=ln | secx+tgx | +c
cscxdx=ln|cscx-ctgx|+c
sec
2xdx=tgx+c
csc2xdx=-ctg+c
secx*tgx dx =secx+c
cscx*ctgxdx=-cscx+c

Calculo maple

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Dada la funcio f:R2->R estudiar si es diferenciable en el (0,0)

>
f:=(x,y)->(x^3+x^2*y-2*y^3+x^2+y^2)/(x^2+y^2);
>
X:=(r,a)->r*cos(a)
>
Y:=(r,a)->r*sin(a);
>
Limit(f(X(r,a),Y(r,a)),r=0)=limit(f(X(r,a),Y(r,a)),r=0);
diferenciable en (0,0)
> epsilon:=(h,k)->(f(0+h,0+k)-1-h*dd1x-k*dd1y)/(h^2+k^2)^(1/2);
>
d1x:=D[1$1](f);
>
d1x(0,0
>
d1y:=D[2$1](f);
>
d1y(0,0
>
dd1x:=limit((f(h,0)-1)/h,h=0);
>
dd1y:=limit((f(0,k)-1)/k,k=0);
epsilon:=(h,k)->(f(0+h,0+k)-1-h*dd1x-k*dd1y)/(h^2+k^2)^(1/2);
>
H:=(r,a)->r*cos(a);
>
K:=(r,a)->r*sin(a);
>
Limit(epsilon(H(r,a),K(r,a)),r=0)=limit(epsilon(H(r,a),K(r,a)),r=0);
La funcion entonces no es diferenciable en el punto (0,0)
Calcular el plano tangente en el punto (1,1)
Escribimos la diferencial total dz=(x-x0*f'x+(y-yo)*f'y
>
z0:=f(1,1);
>
dd2x:=d1x(1,1);
dd2y:
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Subespacio

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Subespacios vectoriales
Si V es un espacio vectorial y H es un subconjunto
de V,diremos que H es un subespacio vectorial de
V si con las leyes suma y producto por un escalar
definidas en V y restringidas a H se tiene que es un
espacio vectorial. H V



Teorema de la representación única
Sea B = { , ,... } una base del espacio V
entonces para cada V existe un único conjunto
de escalares , ,... tales que :
+ +...+ =
es la coordenada i-ésima del vector en la base
B, y alos vectores componente i-ésima

Matrices

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MATRICES Y DETERMINANTES


MATRIZ: se llama matriz en R a todo conjunto ordenado de números reales dispuestos en m-filas y n-columnas.

Se denotan mediante letras mayúsculas, y de forma sintética A=(aij)mxn , mxn es el orden de la matriz. Si m=n a la matriz se la denomina matriz cuadrada de orden n.







PROPIEDADES DE LA SUMA DE MATRICES:

Sean A, B, C ? Mmxn

  1. Asociativa: A + (B + C) = (A + B) + C

  2. Conmutativa: A + = B + A

  3. Existencia de elemento neutro: 0mxn + A = A

  4. Existencia de elemento opuesto: A (-A) = 0mxn


PROPIEDADES DE LA MULTIPLICACIÓN POR UN ESCALAR O Nº REAL:

Sean ?, ? ? R, A, B,C ? Mmxn

  1. (? ?) A = ? (? A)

  2. 1 A = A

  3. ? (A + B) = ? A + ? B

  4. (? + ?) A = ? A + ? A




PROPIEDADES DEL PRODUCTO DE MATRICES

  1. Asociativa: A (B C) = (A B) C

  2. Distributiva por la izquierda:

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