DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE 1 - ELEMENTOS DEL DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE CERTEZA
|
|
- Esteban Díaz Álvarez
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE - INTRODUCCION Es tecó aalzar e este trabajo las coocdas relacoes costo-volume-utldad para el caso e que sus compoetes sea: w : costo varable utaro del producto P p : preco utaro del producto P F : costos fjos totales del producto P o so valores estrctamete determados so que so certos, pero es posble localzarlos e u "tervalo de cofaza" o be represetarlos medate u "úmero borroso". 1 - ELEMENTOS DEL DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE CERTEZA Deomamos: P : producto Q : volume de P (udades) p : preco utaro de P V : greso por vetas de P etoces V = p Q (1) y las vetas totales (de todos los P ) estará dadas por: V = V = 1 17
2 Remplazado por (1) obteemos: V = p Q = 1 (2) S deotamos C : costo total del producto P el costo total de todos los P será C = C =1 Deomamos U : utldad total ( de todos los P ) será U = V - C (3) Cosderamos w : costo varable utaro del producto P W : costo varable total del producto P Etoces W = w Q y el costo varable total ( de todos los P ) será W = w Q (4) =1 S desgamos F : costos fjos totales del producto P Etoces F= F será los costos fjos totales para todos los productos P =1 e u período determado. 18
3 Así será C = W + F costo total para todos los productos P (5) ó be C = W + F costo total para el producto P Esto últmo puede expresarse como C = w Q + F (6) De (3) y (5) podemos expresar U = V - (W + F) U = V - W - F y susttuyedo (2) y (4) obteemos U = p Q w Q F = 1 = 1 U = ( p w ) Q F = 1 (7) Para u determado P será U = (p - w ) Q - F dode m = p - w cotrbucó margal utara del producto P (8) Sea M : cotrbucó margal total del producto P M = m Q M = =1 m Q M : cotrbucó margal total de todos los productos P S se reemplaza (8) e (7) se obtee U = m Q F (9) = 1 19
4 Etoces se debe verfcar U ### m Q F = 1 Gráfcamete para P : GRAFICO 1 Dode Q es el volume de equlbro (U = ) del producto P 2 - INTERPRETACIONES GRAFICAS GRAFICA CLASICA GRAFICO 2 2
5 Q : volume de equlbro del producto P (U = ) V : vetas (e $) de equlbro (U = ) GRAFICO ALTERNATIVO I GRAFICO 3 E este caso como e 2.1, será para V = V y Q = Q ; U = Etoces susttuyedo e (9) se obtee: = m Q - F F Q m Q = = (1) 21
6 2.3 - DIAGRAMA ALTERNATIVO II Sabemos que U = V - C U = V - W - F Que se puede expresar como U = p Q - w Q - F U = (p - w ) Q - F U = m Q - F Luego podemos grafcar: U=m.Q-F Q Q GRAFICO 4 22
7 EJEMPLO Cosderemos el caso e el que: p =.9 w =.5 F = 2 m = p - w = =.4 Q = 1 V = p Q V =.9. Q V =.9 * 1 = 9 W = w Q W =.5. Q W =.5 * 1 = 5 C = w Q + F C =.5. Q + 2 U = V - C U = V - W - F U = M = V - W M = 9-5 = 4 Para obteer el volume de equlbro Q se susttuye e (1) Qo = F m 2 Q = Q.4 = 5 23
8 Gráfcamete: VI/C V=.9.Q C=.5Q Qo= 5 1 GRAFICO 5 Q 12 1 V=.9.Q 8 VI/C C=.5Q W=.5 Q Qo= 5 1 GRAFICO 6 Q U = m Q - F U =.4. Q
9 U Q GRAFICO INTERVALOS DE CONFIANZA DEFINICION Dados dos úmeros reales a 1 y a 2 tales que a subcojuto de úmeros reales (R) a, se llama tervalo cerrado al 1 2 { A= x x R a x a / 1 2 } Se deota A = [ a1, a2 ] Cosderemos ua stuacó e la cual el valor es certo pero es posble localzar dcho valor detro de u tervalo de úmeros reales o sea x [ a1, a2 ]. Es decr la formacó dspoble acerca de x es que es mayor o gual que a 1 y meor o gual que a 2. El tervalo A = [ a1, a2 ] es el "tervalo de cofaza" referdo al valor certo x. U tervalo de cofaza es u proceso lógco y práctco para tratar la certdumbre. 25
10 Dos tervalos de cofaza so guales s y sólo s: [ a, a ] = [ b, b ] a = b y a = b OPERACIONES ADICION [a 1 ] (+) [b 1, b 2 ] = [a 1 +b 1 +b 2 ] SUSTRACCION [a 1 ] (-) [b 1, b 2 ] = [a 1 -b 2 -b 1 ] MULTIPLICACION [a 1 ] ( ) [b 1, b 2 ] = a 2 b 2 )] = [m(a 1 b 1, a 1 b 2 b 1 b 2 ), max(a 1 b 1, a 1 b 2 a 2 b 1, S a 1, b 1 y b 2 so mayores o guales que cero: [a 1 ] ( ) [b 1, b 2 ] = [a 1 b 1 b 2 ] DIVISION S a 1, b 1 y b 2 so mayores que cero: [ a,a ] (:)[ b,b] a b, a 1 2 = b
11 MULTIPLICACION POR UN NUMERO REAL S t es u úmero real cualquera se defe: t [a 1 ] = [ m ( t a 1, t a 2 ), max ( t a 1, t a 2 ) ] S t es u úmero real postvo: t [a 1 ] = [ t a 1, t a 2 ] Ejemplo: Dados A = [2,7] y B = [5,1] A (+) B = [7,17] A (-) B = [-8, 2] A ( ) B = [1, 7] 3 A = [6, 21] A ( : ) B = [2/1, 7/5] = [.2, 1.4] 4 - DIAGRAMA DE EQUILIBRIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE Supogamos que e ua empresa se ha estmado certas magtudes, stuadas e el futuro, medate tervalos de cofaza. Sea estas los valores del preco utaro, de los costos fjos totales y del costo varable utaro del producto P, dados medate los sguetes tervalos de cofaza: F = [ F, F ] 1 2 p = [ p, p ] 1 2 w = [ w, w ]
12 Por (1) sabemos que el puto de equlbro se verfca cuado: Q = F p w sedo m = p - w Reemplazado y efectuado las operacoes co los tervalos de cofaza, segú lo defdo e se obtedrá que Q = [ F1, F2] [ p, p ] [ w, w ] (11) Q = [ F 1,F2] [ p w,p w ] Q F1 p w, F2 = p w [ ] Q = Q,Q 1 2 Bajo estos supuestos o obtedremos u "puto de equlbro" so u tervalo de retabldad o u "umbral de retabldad" (Gl Lafuete - 199). Esto dca que el volume mímo de P será Q 1, que estará dcado la stuacó más favorable, metras que e las codcoes más desfavorables será ecesaras Q udades de P 2 para cubrr los costos fjos y varables. Para represetar gráfcamete esta stuacó debemos cosderar el cocepto que subyace e todo tervalo de cofaza, e el setdo de que cualquer stuacó posble debe ecotrarse etre los valores feror y superor, o sea etre los extremos del tervalo. 28
13 Aalcemos el caso que os ocupa: Las vetas, e las peores crcustacas, estará represetadas por V 1 = p 1 Q (mímo greso por vetas) Los costos, e el peor de los casos, estará expresados por C 1 = w 2 Q + F 2 (costo máxmo) Por lo tato el umbral de retabldad e las crcustacas más desfavorables se obtedrá e el caso V 1 = C 2 E forma aáloga: Los gresos e las mejores crcustacas estará dados por V 2 = p 2 Q (máxmo greso por vetas) Los meores costos se presetará cuado C1 = w1 Q + F1 (costo mímo) Etoces el umbral de retabldad e el supuesto más optmsta se alcaza cuado V = C. 2 1 Falmete s se toma como extremo feror del tervalo de retabldad la poscó más optmsta y como extremo superor la más pesmsta, se obtee Q = [Q 1, Q 2 ] EJEMPLO Cosderemos el caso e el que: p = [.8, 1] w = [.35,.55] F = [195, 21] Calculemos el umbral de retabldad susttuyedo e (11): [ 195, 21] [.8, 1] [.35,.55] Q = 29
14 Q [ 195, 21] = [. 25, 65. ] Q =, Q = [3, 84] REPRESENTACIONES GRAFICAS V 1 = p 1 Q (V mí : mímo greso por vetas) V 1 =.8 Q C 2 = w 2 Q + F 2 (C max : costo máxmo) C 2 =.55 Q + 21 El equlbro se logra cuado V 1 = C 2 de dode se obtee Q 2 = 84, que es la poscó más desfavorable, pero es ua valosa formacó saber que s se produce más de 84 udades la utldad seguro es postva. V 2 = p 2 Q (V max : máxmo greso por vetas) V 2 = 1 Q C1 = w1 Q + F1 (C mí : costo mímo) C =.35 Q El equlbro se alcaza cuado V 2 = C de dode se obtee Q 1 = 3, que es la 1 poscó más favorable, s se produce meos de 3 udades seguro que la utldad es egatva. 3
15 V Vmax Vmm C Cmax 1 8 mm V GRAFICO 8 S aalzamos la utldad total U e los dos casos: Utldades mímas: U 1 = V mí - C max U 1 = V 1 - C 2 U 1 = p 1 Q - (w 2 Q + F 2 ) U 1 =.8 Q - (.55 Q + 21) U 1 =.25 Q - 21 Máxmas utldades : U 2 = V max - C mí U 2 = V 2 - C 1 U 2 = p 2 Q - (w 1 Q + F 1 ) U 2 = 1 Q - (.35 Q U 2 =.65 Q
16 U U2=.65.Q U2 - V1 U1=.25.Q Q GRAFICO 9 Observado el gráfco vemos el tervalo de equlbro Q = [3, 84] determado por las terseccoes co el eje de abscsas (los ceros) de las dos fucoes de utldad grafcadas. 5 - CONCLUSION Al hacer el aálss del dagrama de equlbro e codcoes de certdumbre se observa que o se está e preseca de u puto, so de u tervalo de equlbro, por lo que hablamos de u umbral de retabldad. S el vel de produccó de la empresa se ecuetra etre los extremos del tervalo sgfca que se está e ua zoa borrosa, de grses, de gra certdumbre. Hasta hace poco tempo este secllo y coocdo aálss se expresaba e térmos de certeza lo cual es cambado e esta propuesta por elemetos de la certdumbre, la que o tee ada que ver co la exacttud.. E stuacoes como las de la realdad ecoómca actual puede resultar más exacto ua estmacó e térmos de certeza que ua estmacó realzada e el campo de la certdumbre, apoyada e la opó de expertos. 32
17 6 - BIBLIOGRAFIA - Kaufma A. Gl Aluja J. - Kaufma A. Gl Aluja J. - Klr G. Folger T. - Lazzar L. Machado E. Pérez R. Téccas operatvas de gestó para el tratameto de la certdumbre. Edtoral Hspao Europea Las matemátcas del azar y de la certdumbre. Elemetos báscos para su aplcacó e ecoomía. Edtoral Cetro de Estudos R. Areces Fuzzy sets, ucertaty ad formatos. Pretce - Hall. Iteratoal Edtos Matemátca Borrosa. Facultad de Cecas Ecoómcas. Uversdad de Bueos Ares Gl Lafuete A. El aálss facero e la certdumbre. Edtoral Arel
x x x x x Y se seguía operando
. INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces
Más detallesC URVA DE L ORENZ C OEFICIENTE DE D ESIGUALDAD DE G INI
TESIS DESARROLLO REIONAL C URVA DE L ORENZ C OEFICIENTE DE D ESIUALDAD DE INI D OCUMENTO A UXILIAR N DANIEL CAUAS - 5 JUN 203 LA CURVA DE LORENZ La curva de Lorez (Corado Lorez 905), es u recurso gráfco
Más detallesAproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central
Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda
Más detallesFórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada primera de de una función
Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada prmera de de ua fucó Prof. Alfredo López L Beto Prof. Carlos Code LázaroL Prof. Arturo dalgo LópezL
Más detallesPráctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:
PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula
Más detallesRegla de Bayes. Pedro J. Rodríguez Esquerdo
Regla de Bayes Pedro J. Rodríguez Esquerdo Isttuto de Estadístca y Sstemas Computadorzados de Iformacó Facultad de Admstracó de Empresas y Departameto de Matemátcas Facultad de Cecas Naturales Recto de
Más detallesTEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS
Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado
Más detallesIntensificación en Estadística
GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro
Más detalles( ) = 0 entonces ˆ i i. xy x Y Y xy Y x ˆ. β = = β =.(1) Propiedades Estadísticas de los estimadores MICO. Linealidad.
Propedades Estadístcas de los estmadores MICO Lealdad ) y Y Y Y Y = = = β Y Dado que la = 0 etoces β =.) S defmos el poderador k =, co las propedades sguetes: a) No estocástco b) k = 0 c) k = k d) = kx
Más detallesCENTRO DE MASA centro de masas centro de masas
CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se
Más detallesAPROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS
APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado
Más detallesSoluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II
Solucoes de los ejerccos de Selectvdad sobre Ifereca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Fracsco Roldá López de Herro * Covocatora de 006 Las sguetes págas cotee las solucoes
Más detallesI. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS
Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2
Más detallesActividad: Elabora un resumen de la información que se muestra a continuación y analiza los procedimientos que se muestran.
Actvdad: Elabora u resume de la formacó que se muestra a cotuacó y aalza los procedmetos que se muestra. Fudametos matemátcos de la electróca dgtal Sstemas de umeracó poscoales E u sstema de esta clase,
Más detallesTEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS
TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto
Más detallesLOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate
Más detallesIntroducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBABILIDAD 1. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó
Más detallesRegresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
Más detallesLa inferencia estadística es primordialmente de naturaleza
VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la
Más detallesMODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU
MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar
Más detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBBILIDD. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó axomátca
Más detallesCálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.
Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado e Geomátca y Topografía Escuela Técca Superor de Igeeros e Topografía, Geodesa y Cartografía. Uversdad Poltécca de Madrd Capítulo
Más detallesCALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1
TEMA (Últma modcacó 8-7-5 CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II DERIVABILIDAD Recordemos el cocepto de dervadas para ucoes de ua varable depedete = (. Para lo cual ormamos el cremeto de la ucó = ( + - ( El
Más detallesGRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A
Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto
Más detallesMEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN
MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN 4..- Asmetría: coefcetes de asmetría de Fsher y Pearso. Otros Coefcetes de asmetría. 4.2.- La ley ormal. 4..- Curtoss o aplastameto: coefcete de Fsher. 4.4.- Meddas de
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes
Más detallesUNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1
ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
Más detallesANTES DE COMENZAR RECUERDA
ANTES DE COMENZAR RECUERDA 00 Po tres ejemplos de úmeros reales que o sea racoales, y otros tres ejemplos de úmeros reales que o sea rracoales. Respuesta aberta. Tres úmeros reales que o sea racoales:,
Más detallesAnálisis de Regresión
Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o
Más detallesEspacios con producto interior
Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó
Más detallesPARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N
el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto
Más detallesMÓDULO 1 LEYES DE DISTRIBUCIÓN DE PROCESOS HIDROLÓGICOS
MÓDULO 1 LEYES DE DISTRIBUCIÓN DE PROCESOS HIDROLÓGICOS Autores: Dr. Ig. Roberto Pzarro T. Ig. Jua Pablo Flores V. Ig. Clauda Sagüesa P. Ig. Ezo Martíez A. 1. INTRODUCCIÓN El presete documeto fue extraído
Más detallesModelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detalles1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.
Parte : MECÁNICA CUÁNTICA 1. Los postulados de la Mecáca Cuátca.. Estados Estacoaros. 3. Relacó de Icertdumbre de Heseberg. 4. Teorema de compatbldad. 1 U breve repaso de Mecáca Clásca 1. Partícula clásca:
Más detallesInterpolación polinómica.
5 Iterpolacó polómca Itroduccó E muchas ocasoes e dferetes ramas de la geería, a la hora de resolver u problema, los datos de que se dspoe se ecuetra e tablas, como por ejemplo tablas estadístcas E la
Más detalles4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos
4. SEGUNDO MÓDULO 4. Resume de Datos E estadístca descrptva, a partr de u cojuto de datos, se busca ecotrar resumes secllos, que permta vsualzar las característcas esecales de éstos. E ua expereca, u dato
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.
CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Aálss de Regresó y Correlacó Leal Dr. Pastore, Jua Igaco Profesor Adjuto. Aálss de Regresó y Correlacó Leal Hasta ahora hemos cetrado uestra atecó prcpalmete e ua sola varable de respuesta umérca o e seres
Más detallesAnálisis amortizado. Técnicas Avanzadas de Programación - Javier Campos 205
Aálss amortzado Téccas Avazadas de Programacó - Javer Campos 205 Aálss amortzado El pla: Coceptos báscos: Método agregado Método cotable Método potecal Prmer ejemplo: aálss de tablas hash dámcas Motículos
Más detallesDada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ
TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,
Más detallesTema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu
y Tea 5: Equlbro Geeral Parte III OWC Ecooía para Mateátcos Ferado Perera Tallo ttp://bt.ly/8l8ddu Esteca de Equlbro Ferado Perera-Tallo A lo largo de esta presetacó os vaos a cocetrar e espacos Eucldos,
Más detalles1.3. Longitud de arco.
.. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado
Más detallesGUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además
Más detallesInferencia Estadística
Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,
Más detalles1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL
Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada
Más detallesTEMA 4: NÚMEROS COMPLEJOS
TEMA : COMPLEJOS 1 EN FOMA BINÓMICA 1.1 DEFINICIONES Sabemos que la resolucó de alguas ecuacoes de º grado coduce a ua raíz cuadrada de u º egatvo. Dcha raíz o tee setdo e el cojuto de los úmeros reales.
Más detallesMEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.
MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:
Más detallesRespuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:
Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,
Más detallesExpectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa
2d teratoal Coferece o dustral Egeerg ad dustral Maagemet X Cogreso de geería de Orgazacó September 3-5, 28, Burgos, Spa Expectatvas del Mercado y Creacó de Valor e la Empresa elpe Ruz López 1, Cáddo Barrea
Más detallesPyE_ EF1_TIPO2_
SEMESTRE 9- TIPO DURACIÓN MÁIMA.5 HORAS JUNIO DE 9 NOMBRE. "Scram" es el térmo que utlza los geeros ucleares para descrbr u rápdo cerre de emergeca de u reactor uclear. La dustra uclear ha hecho esuerzos
Más detalles4. Fórmula de Lagrage El polomo de terpolacó de Hermte, p (x, de la fucó f e los putos dsttos x,,x admte la expresó: p( x f (x L (x + f '(x L (x, (Fór
Capítulo 4 Iterpolacó polomal de Hermte E determadas aplcacoes se precsa métodos de terpolacó que trabaje co datos prescrtos de la fucó y sus dervadas e ua sere de putos, co el objeto de aumetar la aproxmacó
Más detallesV II Muestreo por Conglomerados
V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos
Más detallesENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2010 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES.
ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. EJERCICIO a) ( putos) Racoalce smplfque la fraccó. 8 8 b) ( putos) Determe los coefcetes de la ecuacó 3 a b
Más detalles(Véase el Ejercicio 13 Beneficio de los bancos )
étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 Tema 3. El modelo de regresó múltple. Hpótess báscas. El modelo. as pótess báscas. Estmacó
Más detallesIncertidumbre en las mediciones directas e indirectas
Icertdumbre e las medcoes drectas e drectas Comezaremos por dstgur dos dferetes tpos de medcoes: Medcoes drectas: La medda de la cota se obtee e ua úca medcó co u strumeto de lectura drecta. Medcoes drectas:
Más detallesLOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax + bx + c = 0 se aalzó el sgo
Más detallesLECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS
Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN
Más detallesCAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. El objetivo del capítulo 3 es conocer la metodología, por lo cual nos apoyaremos en el
CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA El objetvo del capítulo 3 es coocer la metodología, por lo cual os apoyaremos e el lbro de Smulato modelg ad Aalyss (Law, 000), para estudar alguas pruebas de bodad de ajuste. També
Más detallesG - Métodos de Interpolación
ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó
Más detallesNúmeros Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?
Más detallesUNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)
UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.
Más detalles4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN
4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co
Más detallesESTADÍSTICA poblaciones
ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:
Más detallesGENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS
GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS Hay ua varedad de métodos para geerar varables aleatoras. Cada método se aplca solo a u subcojuto de dstrbucoes y para ua dstrbucó e partcular u método puede ser más
Más detalles02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C
Ua empresa motadora de equpos electrócos está realzado u estudo sobre aluos de los compoetes que utlza. E partcular mde el tempo de vda e meses reales de los procesadores que mota, dode a aluos de ellos
Más detallesRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.
RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el
Más detallesConsumidores y Demanda. Augusto Rufasto. arufast@yahoo.com-rufasto@lycos.com www.geocities.com/arufast-http://rufasto.tripod.com
Itroduccó Cosumdores y Demada arufast@yahoo.com-rufasto@lycos.com www.geoctes.com/arufast-htt://rufasto.trod.com Ua fucó de demada relacoa la catdad de artículos que los cosumdores desea comrar e relacó
Más detallesModelos de Regresión Simple
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detalles2 - TEORIA DE ERRORES : Calibraciones
- TEORIA DE ERRORES : Calbracoes CONTENIDOS Errores sstemátcos.. Modelo de Studet. Curvas de Calbracó. Métodos de los Mímos Cuadrados. Recta de Regresó. Calbracó de Istrumetos OBJETIVOS Explcar el cocepto
Más detallesNOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE
Más detallesNo debe entregar los enunciados
Curso 01-13 EAMEN MODELO A ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo)
Más detallesMétodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia
Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó
Más detallesque queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)
APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)
Más detalles7. Muestreo con probabilidades desiguales.
7. Muestreo co probabldades desguales. 7. Itroduccó. 7.. Probabldades de clusó. 7.. Pesos del dseño muestral. 7.. Alguos métodos co probabldades desguales. 7. Estmacó de la meda, proporcó total poblacoales.
Más detallesX = d representa la métrica (distancia) euclideana en R n, dada por: d T(X,Y) = X Y = 1.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN
0.3. Cojutos abertos y cerrados.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN R El espaco eucldeao dmesoal se defe como: E ( R,,, d ) Dode (asumedo que X, Y R, co X = (x,..., x ), Y = (y,..., y )): El símbolo represeta el producto
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u
Más detallesCAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA
NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMATICA 55 CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA 4. INTRODUCCIÓN Los úmeros Complejos costtuye el mímo cojuto C, e el que se puede resolver la ecuacó x a
Más detallesLos Histogramas. Histograma simple
Los Hstogramas El Hstograma es ua forma de represetacó de datos que permte aalzar fáclmete el comportameto de ua poblacó, ya sea per se, o por medo de ua muestra. U Hstograma se defe como u cojuto de barras
Más detallesAPLICACIONES DE LA MATEMÁTICA FINANCIERA EN LA TOMA DE DECISIONES
Uversdad de Los Ades Facultad de Cecas Ecoómcas y Socales Escuela de Admstracó y Cotaduría Públca Departameto de Cecas Admstratvas Cátedra de Produccó y Aálss de la Iversó Asgatura: Matemátca Facera APLICACIONES
Más detalles3 Metodología de determinación del valor del agua cruda
3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos
Más detallesERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)
ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas
Más detallesProblemas de Polímeros. Química Física III
Problemas de Polímeros Químca Físca III 7..- Del fraccoameto de ua muestra de u determado polímero se obtuvero los sguetes resultados: Fraccó º, g 5, g/mol,75,6,886,89,,75,57,56 5,9,68 6,8,8 7,55,5 8,6,9
Más detallesApéndice 1. Ajuste de la función gamma utilizando el método de máxima probabilidad ( maximum likelihood )
Apédces Apédces 357 Apédce. Ajuste de la fucó gamma utlzado el método de máma probabldad mamum lkelhood Se descrbe a cotuacó el ajuste de la fucó gamma utlzado e el apartado.2..2 pága 28. Véase Burguess
Más detallesProbabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C
Los axomas de la probabldad obabldad El prmer paso para descrbr la certdumbre es cosderar el cojuto de posbles resultados obtedos a partr de u expermeto aleatoro. Este cojuto es llamado espaco muestral
Más detallesNOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s)
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EXAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE
Más detallesTEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx
TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la
Más detallesTrata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor
árbara Cáovas Coesa Estadístca Descrptva 1 Cálculo de Probabldades Trata de descrbr y aalzar alguos caracteres de los dvduos de u grupo dado, s extraer coclusoes para u grupo mayor Poblacó Idvduo o Udad
Más detallesCalificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados
EAMEN MODELO A Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo) Calfcacó
Más detallesMÉTODO DE NEWTON. SU APLICACIÓN A LAS FINANZAS
MÉTODO DE NEWTON. SU APLICACIÓN A LAS INANZAS Dafe R. Courty, Gustavo Alejadro Vera Uversdad Nacoal de la Patagoa Austral Pto. Sa Julá. Prov. de Sata Cruz (Argeta) dafecourty@yahoo.com.ar vera_gustavo4@yahoo.com.ar
Más detallesde los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u
FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL TIPOS DE RELACIONES ENTRE VARIABLES Dos varables puede estar relacoadas por: Modelo determsta Modelo estadístco Ejemplo: Relacó de la altura co la edad e ños.
Más detallesCuando un sistema se encuentra en un estado cuántico dado, podemos considerar que se encuentra parcialmente en otros 2 ó + estados.
Estado cuátco: Prcpo de superposcó de los estados: Cualquer movmeto o perturbado que esté restrgdo por tatas codcoes como sea posble teórcamete s que exsta terferecas o cotradccoes etre ellas. Estado e
Más detallesRENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL.
Supertedeca de Admstradoras de Fodos de Pesoes CIRCULAR Nº 736 VISTOS: Las facultades que cofere la ley a esta Supertedeca, se mparte las sguetes struccoes de cumplmeto oblgatoro para todas las Admstradoras
Más detallesCONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN CONTENIDO DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CONCEPTOS BÁSICOS POBLACIÓN VARIABLE: Cualtatvas o Categórcas y Cuattatvas (Dscretas y Cotuas) MUESTRA TAMAÑO MUESTRAL DATO DISTRIBUCIONES
Más detallesn p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción
Capítulo VII PROBABILIDAD 1. Itroduccó Se dcaba e el capítulo ateror que cuado u expermeto aleatoro se repte u gra úmero de veces, los posbles resultados tede a presetarse u úmero muy parecdo de veces,
Más detallesIncertidumbre de las medidas.
Icertdumbre de las meddas. Al realzar el proceso de medcó, el valor obtedo y asgado a la medda dferrá probablemete del valor verdadero debdo a causas dversas, algua de las cuales ombraremos más adelate.
Más detallesDISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema
Más detalles