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Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Espacios Muestrales, Variables Aleatorias y Distribuciones

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad y Estadística

Fenómenos Aleatorios y Determinísticos

Fenómeno o Experimento Aleatorio: Es aquel que tiene dos o más resultados posibles, y no se puede predecir con certeza cuál ocurrirá.

Fenómeno o Experimento Determinístico: Es aquel que tiene dos o más resultados, y se sabe con certeza lo que ocurrirá.

Espacio Muestral y Sucesos

Espacio Muestral: Es el conjunto de todos los resultados posibles de un fenómeno aleatorio.

Suceso o Evento: Es un subconjunto del espacio muestral.

Tipos de Sucesos

  1. Suceso Simple o Elemental: Contiene solo un elemento del espacio muestral.
  2. Suceso Imposible: Nunca ocurre.
  3. Suceso Seguro: Siempre ocurre y se asocia al conjunto universal.
  4. Suceso Contrario de A: La ocurrencia de
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Conceptos Fundamentales de Probabilidad y Estadística: Una Introducción Completa

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad y Estadística

Definiciones Básicas

  • Experimento aleatorio: Es aquel que tiene dos o más resultados posibles y no se sabe con certeza cuál ocurrirá.
  • Fenómeno determinístico: Tiene dos o más resultados y se sabe con certeza cuál ocurrirá.
  • Espacio muestral: Conjunto de todos los resultados posibles de un fenómeno aleatorio.
  • Suceso o Evento: Es un subconjunto del espacio muestral.
  • Suceso simple: Aquel que solo tiene un elemento.
  • Suceso Imposible: Es aquel que nunca ocurre y se asocia con el conjunto vacío (∅).
  • Suceso Seguro: El que siempre ocurre, se asocia con el conjunto universal (U).
  • Suceso Contrario de A: La no ocurrencia de A. Se asocia con el conjunto complementario (A').
  • Suceso Compuesto: Dados
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Conceptos Clave en Espacios Vectoriales: Bases y Núcleo

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Teorema de la Existencia de Base

Sea E un espacio vectorial sobre K no nulo finitamente generado. Si A es un sistema generador de E, entonces existe B ⊆ A tal que B es base de E.

Demostración:

Como E es un espacio finitamente generado, supongamos que A es un sistema generador de E finito.

Si A es LI (Linealmente Independiente), entonces A es base de E y B = A.

Si A es LD (Linealmente Dependiente), entonces por el lema de la dependencia lineal, existe x ∈ A tal que x ∈ L(A - {x}). Sea C = A - {x} y comprobemos que C es también un sistema generador de E, es decir, que L(C) = L(A) = E.

Como A = C ∪ {x}, y x ∈ L(C), la envoltura lineal de A es igual a la envoltura lineal de C. Por tanto, L(C) = E y C es un sistema generador de E.

Si C es LI,... Continuar leyendo "Conceptos Clave en Espacios Vectoriales: Bases y Núcleo" »

Fundamentos de Estadística: Conceptos Clave y Métodos de Recolección de Datos

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conceptos basc. D estsca:
es la ciencia k trata d la recolección clasificación y presentación d los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación d los fenómenos. Yale y kendal.

Estad. Descriptiva:


su objetivo es describir y analizar las características de un conjunto de datos, para obtener conclusiones sobre las caracts. D dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin d compararlas.

Población:


conjunto finito o infinito de personas u objetos k presentan características comunes.

Muestra


Es una parte de la población k sirve para representarla.Debe ser definida 10 miebros d colegio. Caracteristicas: respresentativa:
se refiere a k todos y cada uno d los... Continuar leyendo "Fundamentos de Estadística: Conceptos Clave y Métodos de Recolección de Datos" »

Fórmulas Excel Avanzadas: Ejemplos Prácticos y Casos de Uso

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Fórmulas Excel Avanzadas: Ejemplos Prácticos

Notas

NOTAS 1

  • QUIEN MAX=SI(B2=B8;$A2;SI(B3=B8;$A3;SI(B4=B8;$A4;SI(B5=B8;$A5;$A6))))
  • QUIEN MIN=SI(B2=B9;$A2;SI(B3=B9;$A3;SI(B4=B9;$A4;SI(B5=B9;$A5;$A6))))
  • NOTA=SI(FINAL<5;"INSF";SI(FINAL<6;"SF";SI(FINAL<7;"B";SI(FINAL<9;"N";"S"))))
  • CONTAR=CONTAR.SI(F2:F6;"INSF")

NOTAS 2

  • APROBO ALGUNA EVALUACION=O(B2>=5;C2>=5;D2>=5)
  • APROBO LAS TRES EVALUACIONES=Y(B2>=5;C2>=5;D2>=5)
  • EN ALGUNA EVALUACION LAS NOTAS ESTAN ENTRE 2 Y 4=O(Y(B2>=2;B2<=4);Y(C2>=2;C2<=4);Y(D2>=2;D2<=4))
  • EN TODAS LAS EVALUACIONES LAS NOTAS ESTAN ENTRE 2 Y 4=Y(B2>=2;B2<=4;C2>=2;C2<=4;D2>=2;D2<=4)
  • EN TODAS LAS EVALUACIONES AS NOTAS NO ESTANENTRE 2 Y 4=Y(O(B2<2;B2>4);O(C2<2;C2>4)
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Conceptos de Estabilidad de Mercado: Walras, Marshall y Expectativas

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Estabilidad Walrasiana

Supuesto

El ajuste de precios sigue la ley del exceso de demanda:

∂P(t)/∂t = λz(p(t)); con λ > 0

donde z(p(t)) = D(p) - S(p) es la función de exceso de demanda.

Función de Distancia

Se mide la distancia al precio de equilibrio p*:

δ(p(t), p*) = (p(t) - p*)²

  • Si p(t) = p* → δ = 0 (estamos en equilibrio)
  • Si p(t) ≠ p* → δ > 0 (estamos fuera del equilibrio)

Planteamiento

Para que el equilibrio sea estable, la distancia al equilibrio debe disminuir con el tiempo, es decir, ∂δ/∂t < 0.

∂δ/∂t = 2(p(t) - p*) × ∂p(t)/∂t

Sustituyendo el supuesto:

∂δ/∂t = 2(p(t) - p*) × λz(p(t))

Dado que 2 > 0 y λ > 0, para que ∂δ/∂t < 0, se requiere que (p(t) - p*) y z(p(t)) tengan signos opuestos.... Continuar leyendo "Conceptos de Estabilidad de Mercado: Walras, Marshall y Expectativas" »

Fundamentos de Probabilidad y Modelado de Series de Tiempo

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Fundamentos de Probabilidad

1. Teoría de Probabilidad

Establece un conjunto de reglas o principios útiles para calcular la ocurrencia o no ocurrencia de fenómenos aleatorios y procesos estocásticos.

En otras palabras, la teoría de la probabilidad está compuesta por todos los conocimientos relativos al concepto de probabilidad. Se trata de un concepto, en esencia, matemático. Así mismo, la probabilidad como rama de las matemáticas constituye un instrumento para la estadística.

2. Definición y Enfoques de la Probabilidad

A) Enfoque Clásico

Los resultados de un experimento son igualmente viables, es decir, tienen teóricamente las mismas posibilidades de ocurrir. En este caso, la probabilidad de ocurrencia de un evento será:

$$\text{Probabilidad}... Continuar leyendo "Fundamentos de Probabilidad y Modelado de Series de Tiempo" »

Fórmulas y Conceptos Clave de Trigonometría y Estadística

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Fórmulas Trigonométricas

Relaciones en el Círculo Unitario

SOH CAH TOA

CHOSHACAO

longitud s = r(teta)

sector teta = s/r

área 1/2(r)^2(teta)

Ley de Cosenos

a^2 = b^2 + c^2 - 2bc(cosA)

cosA = (b^2 + c^2 - a^2) / 2bc

Gráficas de Funciones Trigonométricas

A sen(Bx + C) + D

  • sen: periodo p = 2pi / |B|, rango [-1,1]
  • cos: periodo p = 2pi / |B|, rango [-1,1]
  • tan: periodo p = pi / |B|, rango (reales)
  • csc: periodo p = 2pi / |B|, rango (-inf,-1] U [1,inf)
  • sec: periodo p = 2pi / |B|, rango (-inf,-1] U [1,inf)
  • cot: periodo p = pi / |B|, rango (reales)

Medidas de Tendencia Central

Media

media: promedio

Mediana

mediana: orden, centro, promedio

Fórmula: ((L + ((n/2) - cfb) / fm) * w)

mediana = n/2 y cercano

Moda

moda: repeticiones

Fórmula: L + ((fm - fm-1) / ((fm - fm-1) + (fm... Continuar leyendo "Fórmulas y Conceptos Clave de Trigonometría y Estadística" »

Interpretaciones de la Probabilidad y el Teorema de Bayes

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Interpretaciones del Concepto de Probabilidad

Sobre el significado que tiene la probabilidad de un suceso hay una fuerte controversia.

El primer concepto de probabilidad surge en el contexto de los juegos de azar, donde se considera que todos los resultados posibles son equiprobables. Laplace definió la probabilidad de un suceso como el cociente entre el número de resultados favorables a dicho suceso, y el número total de resultados posibles.

Concepto Clásico de Probabilidad

Este concepto clásico de la probabilidad es escasamente aplicable, pues en la mayoría de las circunstancias inciertas es imposible clasificar los posibles resultados en clases igualmente probables. Es fácil aplicarlo al lanzamiento de un dado, pero ya no lo es tanto... Continuar leyendo "Interpretaciones de la Probabilidad y el Teorema de Bayes" »

Gestión de Costos Empresariales: Absorción, Producción y Resultados

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Costo de Absorción Costo de No Producción

MPD Administración

MOD Material de Oficina

CIF Sueldos Adm

Dep. Inst. Fab Dep. Mov. Oficina

Insumo Ac. Fijo Sueldos Directivos

Seguro Incendio Seguro Incendio Oficina

Otros Gastos Gasto Computación

(CIF) Total TOTAL

Publicidad

Sueldos Vendedores

Gasto Publicidad

Comisión x Vta

Mantención Local

TOTAL

Costo Unitario

MPD

MOD

CIF

Total / Unidades Producidas

Estado de Resultados

Ventas (Unidades x Valor Cada Una)

Costo de Ventas (Unidades x Resultado de Costo Unitario) ( )

Resultado Bruto

Costo de No Producción

Administración (TOTAL)

Comercialización (TOTAL)

Resultado Neto


Costo Variable

MPD

MOD

CIF

Insumos Ac. F

Otros Gastos

TOTAL

CV. de Comercialización

Sueldos Vendedores

Comisión x Vta

TOTAL

C.V.C

(TOTAL / Unidades Vendidas) (=)... Continuar leyendo "Gestión de Costos Empresariales: Absorción, Producción y Resultados" »