Apuntes, resumenes, trabajos, examenes y problemas de Matemáticas

Test de diferencia de medias (datos aleatorios o no)

Primero miramos si provienen de una distribución normal, si provienen de una distribución normal miramos si las varianzas son iguales o no, y luego miramos la comparación de medias que si son iguales las medias, los datos serán aleatorios. Si no se supone normalidad, miramos directamente la comparación de medianas, si aceptamos la hipótesis nula de igualdad de medianas los datos perdidos son aleatorios.

Normalidad

Sesgo y Curtosis: los valores tienen que estar comprendidos entre 2 y -2 Shapiro Wilks: Debido a que el valor-p de las pruebas realizadas ha sido 0.02 menor que alfa (0.05), rechazamos la hipótesis nula de que empleo proviene de una distribución normal con un nivel de confianza... Continuar leyendo "Análisis de datos estadísticos: Test de diferencia de medias" »

Funciones Biyectivas

Sea f : A → B una función biyectiva. Por ser f sobreyectiva, para cada b ∈ B existe un elemento a ∈ A tal que f(a) = b. Además, por ser f inyectiva, este a es único. Esto permite definir la aplicación f^-1: B → A, f^-1(b) = a ⇔ f(a) = b. Esta aplicación f^-1 es la inversa de f.

Ejemplos de Funciones Biyectivas

Determinar si las siguientes funciones son biyectivas:

1. f : R → R, f(x) = 2x + 5

   1. Inyectividad: ∀x₁, x₂ ∈ R, f(x₁) = f(x₂) ⇒ 2x₁ + 5 = 2x₂ + 5 ⇒ x₁ = x₂. Sí es inyectiva.

   2. Sobreyectividad: ∀y ∈ R, ∃x ∈ R / f(x) = y ⇔ ∃x ∈ R / 2x + 5 = y. Sí es sobreyectiva.

   Conclusión: f es biyectiva.

2. f : R → [0, +∞), f(x) = x²

   1. Inyectividad: f(1) = f(-1) = 1. No es inyectiva.

   2. Sobreyectividad: ∀y ∈

1. Definiciones.

En Topografía cualquier trabajo comienza por la adquisición en campo de medidas de magnitudes llamadas observables. La metrología es, por tanto, algo intrínseco a la Topografía.

Metrología.

Ciencia que tiene por objeto el estudio de las unidades y de las medidas de las magnitudes; así como de definir la técnica e instrumentos de medida.

Magnitud.

Atributo de un fenómeno, cuerpo o sustancia que puede ser distinguido cualitativamente y determinado cuantitativamente (mensurable).

Mensurando y observable.

Mensurando es cualquier magnitud objeto de medición. Si son susceptibles de medición directa se les denomina observables.

Valor.

Dimensión de un mensurando expresada como unidad de medida... Continuar leyendo "Fundamentos de Metrología y Medidas de Precisión y Exactitud" »

Estadística descriptiva

Tendría por objetivo la ordenación, clasificación y resumen de datos.

Frecuencia Relativa

Es el cociente entre la frecuencia absoluta de cada uno de los sucesos o datos y el número total de elementos observados.

Frecuencia absoluta

Es precisamente el número de veces que se repite un determinado dato o suceso.

Sesgo

Es la distorsión de la realidad como consecuencia de no tomar datos de forma adecuada o objetiva, o por usar muestras no representativas, o por tomar dichas muestras con cierta intencionalidad.

Variables cualitativas

Son aquellas que nos indican algún atributo o característica del individuo de forma NO numérica, por ejemplo la marca de su teléfono móvil.

Variables cuantitativas

Nos proporcionan algún rasgo... Continuar leyendo "Estadística descriptiva y su importancia en la inferencia estadística" »

Funciones

Polinómica de 1 grado

y=mx+n sustituir los puntos y ya

Polinómica de 2 grado

y= ax2 + bx + c, es una parábola, xv, yv, a mayor o menor, puntos de corte y tabla valores

Función racional

y=k:x-a es una hiperbola, asíntota vertical la x=a, si k mayor que 0 esta en el 1 y 3 cuadrante

Función exponencial

y= a elevado x, creciente si a mayor q 1, tabla valores

Función logarítmica

y=log base a de x, dom f de 0, + inf, creciente si a mayor k 1

Combinatoria

n:m= n!: m! (n-m)! propiedades: n:n= 1, n:o= 1, n:m= n: n-m, n+1: m+1= ejemplo 6:2 mas 6:3= arriba se pone uno mas y abajo el mayor de los denominadores 7:3, n:1= n

Variaciones

vn, m: n!: (n-m)!

Variación con repetición

pn= vn, n= n!

Combinaciones

cn, m= n:m= n!: m! (n-m)!

Grafica

influye el orden?... Continuar leyendo "Funciones matemáticas y estadísticas para exámenes" »

Teorema de Rolle y Teorema de Bolzano

Teorema de Rolle

El Teorema de Rolle se utiliza para comprobar cuándo cambia el signo de una función. Si el signo cambia, entonces f(a) * f(b) < 0, lo que implica que existe al menos una raíz en el intervalo [a, b].

Condiciones:

• f(x) debe ser continua en el intervalo [a, b].
• f(x) debe ser derivable en el intervalo (a, b). (Generalmente, esto se cumple por composición de funciones elementales).

Teorema de Bolzano

(El documento original no proporciona detalles sobre el Teorema de Bolzano, pero se asume su relevancia por el contexto).

Si una función continua f(x) tiene valores de signo opuesto en los extremos de un intervalo [a,b], entonces existe al menos un punto c dentro del intervalo (a,b) tal que f(... Continuar leyendo "Teoremas y Métodos Numéricos: Rolle, Bolzano, LU, Cholesky, Lagrange, Vandermonde, Newton, Chebyshev, Splines y Cuadratura" »

Cuentas Contables: Registro de Operaciones Financieras

Letra de Cambio

• 30000€(213)6300€(472) -15/07x0- 36300€(175) / 495,13€(662) -31/12/x0- 495,13€(175) CALCULAR i/cn/I  /  1103,85€(662) -31/12/x1- 1103,85€(175) CALCULAR cn/I  /  1136,96€(662) -31/12/x2- 1136,96€(175) CALCULAR cn/I  /  39035,94€(175) -31/12/x2- 39035,94€(525) / 48,11€(662) -15/01/x3- 48,11€(525) CALCULAR cn/I  /  39084,05€(525) -15/01/x3- 39084,05(572)

Efectos Comerciales

• 6562,80€(600)1378,19€(472) -15/11/x0- 7940,99€(400) / 67,44€(662) -31/12/x0- 67,44€(400) CALCULAR i/cn/I  /  22,61€(662) -15/01/x1- 22,61€(400) CALCLAR cn/I  /  8031,04€(400) -15/01/x1- 8031,04€(572)
• 9487,42€(4311) -15/12/x0- 9487,42€(4310) / 105€(

El Variograma y su Aplicación en la Estimación de Recursos Minerales

El Variograma es una herramienta utilizada para la estimación de recursos minerales. En cambio, el Variograma Experimental es una herramienta más robusta que sirve para el análisis de la variabilidad y la correlación espacial.

Factores que Afectan la Inferencia en el Modelamiento de Variogramas

La inferencia en el modelamiento de variogramas se ve afectada por:

• Densidad de los datos
• Diferentes tipos de datos
• Outliers, tendencias y alta variabilidad relativa
• Clustering de altas leyes que afectan distancias cortas
• Efecto pepita (precisión en la determinación)
• Diferentes patrones de anisotropía a corta y larga escala

Relación de Kriging

Si se tiene un modelo de bloques en el cual... Continuar leyendo "Variograma y Kriging: Herramientas Esenciales en la Estimación de Recursos Minerales" »