Apuntes, resumenes, trabajos, examenes y problemas de Matemáticas

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Test sentadillas en un minuto

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formulas:
IMC = peso( en kilos) :/ altura al cuadrado ( en metros) . peso dicidido por altura al cuadrado.
interpretacion .- 20 = enflaquecido 20 a 24,9 = normal 25 a 28 sobrepeso
Frecuencia cardiaca ideal para hacer actividades aerobicas.
220 - edad x intensidad / 100
debe salir entre 120 a 160 latidos por minuto
test de cooper .- VO2 max = distancia recorrida - 504)x peso en kgs / 100
el resultado sale en ml de O2 absorbidos en un minuto para convertilos en lts / 1000
formula del test de cooper
Y=11,2+(0,167*X)
donde X es la velocidad promedio cada minuto ejemplo correr en 12 minutos 2400 metros /12=200
Y=11,2+(0,167*200)= 44,6 ml . kg . min
test de 6 minutos
damas = ( D/6, 0,118)+17,8
varones= (D/6 , 0,131) + 16,6
ejemplo un varon que 1200 metros
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Frecuencia porcentual acumulada

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Estadísticas

Estadísticas Descriptivas

Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visión y Resumen de datos originados a partir de los fenómenos a estudiar. Los datos Pueden ser resumidos numéricos o gráficamente

Estadística Inferencial

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y Predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la Aleatoriedad de las observaciones

La población

Representa el conjunto grande de individuos que deseamos Estudiar y que generalmente suele ser inaccesible. Ese infinitivo, un colectivo Homogéneo que reúne unas carácterísticas determinadas.

La muestra es el conjunto menor de individuos (subconjunto De la población accesible y limitado sobre el que realizamos... Continuar leyendo "Frecuencia porcentual acumulada" »

Técnicas de Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Conceptos y Aplicaciones

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Muestreo Probabilístico

En una muestra aleatoria, cada elemento básico de sondeo tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado en la muestra y de ser extraído al azar.

Características:

  • Se seleccionan al azar.
  • Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido.
  • Se puede conocer el error y la confianza.
  • Los resultados se pueden generalizar.
  • Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.
  • Es más caro que el muestreo no probabilístico.
  • Es más lento y complicado.

Muestreo Aleatorio Simple Irrestricto

Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Selección de la muestra:

  • Enumerar todas las unidades de la población.
  • Elegir las n unidades al azar.

Utilización del muestreo: Se recomienda... Continuar leyendo "Técnicas de Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Conceptos y Aplicaciones" »

Càlcul de Límits, Continuïtat i Asímptotes de Funcions

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Límits Laterals

La relació entre els límits laterals i el límit en un punt a és:

  • Si limx→a- f(x) ≠ limx→a+ f(x) ⇒ No existeix limx→a f(x).
  • Si limx→a- f(x) = limx→a+ f(x) = L ⇒ limx→a f(x) = L.

Cal calcular límits laterals si:

  • És una funció definida a trossos i s'estudia el límit en el punt de canvi.
  • El límit resulta en una expressió del tipus k / 0 amb k ≠ 0 (per determinar si és +∞, -∞ o no existeix).

Indeterminacions

Indeterminació 0/0

Per resoldre indeterminacions del tipus 0/0, generalment cal factoritzar els polinomis del numerador i denominador i després simplificar els factors comuns.

Exemple:

limx→2 (2x - 4) / (x2 - 4)

Si substituïm x = 2, obtenim: (2 · 2 - 4) / (22 - 4) = (4 - 4) / (4 - 4) = 0 / 0 (Indeterminació)... Continuar leyendo "Càlcul de Límits, Continuïtat i Asímptotes de Funcions" »

Variable de superávit

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GLOSARIO

Restricción Ecuación o desigualdad que descarta ciertas combinaciones de variables de decisión como soluciones factibles. 
Formulación del problema Proceso de traducir la definición verbal de un problema en un enunciado matemático llamado modelo matemático.
Modelo matemático Representación de un problema donde el objetivo y todas las condiciones de restricción se describen por medio de expresiones matemáticas. 
Variable de decisión Insumo controlable para un modelo de programación lineal
Función objetivo Expresión que define la cantidad que se maximizará o minimizará en un modelo de programación lineal. 
Restricciones de no negatividad Conjunto de restricciones que requiere que todas las variables sean no negativas.
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Probabilidad absoluta y relativa

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La probabilidad estimada o probabilidad empírica, de un suceso, se define como frecuencia relativa de ocurrencia del suceso cuando el Número de observaciones es muy grande. La probabilidad misma es el límite de Esa frecuencia relativa cuando el número de observaciones crece indefinidamente.
Los sucesos que son EXCLUYENTES entre sí, se eliminan uno a otro. Si ocurre un suceso, No puede ocurrir el otro. Los sucesos NO EXCLUYENTES  entre sí, no se eliminan El uno al otro. Es decir pueden estar presentes ambos.
1.-LA PROBABILIDAD ESTIMADA O probabilidad empírica DE UN SUCESO SE DEFINE COMO LA frecuencia relativa DE OCURRENCIA DEL SUCESO CUANDO EL NÚMERO DE OBSERVACIONES ES MUY GRANDE.  LA PROBABILIDAD MISMA ES EL límite DE ESA frecuencia
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Estadística Descriptiva e Inferencial: Ejercicios Resueltos de Estaturas y Distribuciones

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Estadística Descriptiva e Inferencial: Ejercicios Resueltos

Ejercicio 1: Análisis de Estaturas

Los datos siguientes corresponden a las estaturas de 20 personas:

1,73 1,66 1,65 1,60 1,71 1,58 1,75 1,56 1,63 1,64
1,68 1,71 1,78 1,73 1,57 1,69 1,65 1,63 1,66 1,72

  1. Agrupación de datos e intervalos y frecuencias

    Agrupa estos datos en intervalos de amplitud 0,05, de forma que el límite aparente inferior del primero sea 1,55. Haz una tabla en la que aparezcan los límites reales y aparentes, las marcas de clase y los dos tipos de frecuencias absolutas.

    Límites Reales
    (li ; Li)
    Límites AparentesMarca de Clase (xi)Frecuencia Absoluta (ni)Frecuencia Absoluta Acumulada (Ni)
    Total20
    (1,545 ; 1,595)1,55 - 1,591,5733
    (1,595 ; 1,645)1,60 - 1,641,6247
    (1,645 ; 1,
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Conceptos Clave de Geometría, Logaritmos, Estadística y Probabilidad

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Ángulos

Agudo: menos de 90º
Recto: 90º
Obtuso: más de 90º y menos de 180º
Extendido: 180º
Completo: 360º

La suma de los ángulos internos de un triángulo es 180º.

Ángulos entre paralelas cortadas por una transversal:
Ángulo 1 = Ángulo 4 = Ángulo 5 = Ángulo 8
Ángulo 2 = Ángulo 3 = Ángulo 6 = Ángulo 7
Ángulo 1 + Ángulo 2 = 180º; Ángulo 3 + Ángulo 4 = 180º; Ángulo 5 + Ángulo 6 = 180º; Ángulo 7 + Ángulo 8 = 180º
Ángulo 1 + Ángulo 3 = 180º; Ángulo 2 + Ángulo 4 = 180º; Ángulo 5 + Ángulo 7 = 180º; Ángulo 6 + Ángulo 8 = 180º

Triángulos

Equilátero: todos los lados y ángulos iguales
Isósceles: 2 lados iguales y 2 ángulos iguales
Escaleno: todos los lados y ángulos distintos
Rectángulo: 1 ángulo recto (90º)

Áreas

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Conceptos Básicos de Probabilidad y Sucesos Aleatorios

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Tipos de Experimentos

  • Deterministas: Son aquellos experimentos que, si se realizan bajo las mismas condiciones, se obtiene siempre el mismo resultado.
  • Aleatorios: Son aquellos experimentos que, aunque se realicen bajo las mismas condiciones, nunca se sabe de antemano el resultado que se va a obtener.

Conceptos Fundamentales

  • Espacio muestral: Es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio.
  • Punto muestral: Cada uno de los resultados del espacio muestral.
  • Sucesos aleatorios: Es un subconjunto del espacio muestral.
    • Suceso imposible: No se puede dar.
    • Sucesos elementales: Formado por un punto muestral.
    • Sucesos compuestos: Formado por más de un punto muestral.
    • Suceso seguro: Es el propio espacio muestral.
    • Suceso contrario: Un suceso
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Regresión Logística: Conceptos Clave y Métricas de Evaluación

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Conceptos Clave de la Regresión Logística

Función de Enlace

  • Invertible: g:[0,1]→ R debe ser invertible tal que g-1:R→[0,1]
  • Soporte en [0,1]: g:[0,1]→R, definida para cualquier valor en [0,1]
  • Codominio real: g-1:R→[0,1], definida para todo valor real.
  • Monótona creciente: B0+B1x1+...+Bpxp cuantifica el efecto de los predictores en la probabilidad de éxito en la variable objetivo. g-1 nunca debe decrecer.

Métricas de Ajuste del Modelo

  • NULL DEVIANCE: Es la «diferencia» al comparar la log-verosimilitud del modelo perfectamente sobreajustado vs. un modelo sin parámetros (solo intercepto) D0=−2(Lβ0Lsaturado)≥0, Lmodelo=ln(P(observado|modelo))
  • RESIDUAL DEVIANCE: «Diferencia» al comparar la log-verosimilitud del modelo perfectamente
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