DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSTARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: MADRID

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSTARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: MADRID"

Transcripción

1 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID ORMULARIO DE ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES. Esaza atátca. Sdo ua vaabl alatoa g ( ua fucó d la sa, dfos: E ( g ( ( g Caso dscto g ( f ( Caso cotuo Coo caso atcula: E ( f ( Podads: E ( E E ( + E ( + E ( ( E ( E ( S so ddts Motos. Co scto al og: Co scto a la da: f ( ( ( f ( Mda Vaaza Dsvacó tíca Va ( + Va ( + Va ( + Cov ( S, so ddts: (, 0 Cov

2 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID Cofct d astía: g 4 Cofct d autato o utoss: g 4 Cofct d vaacó: C.V. ucó caactístca. (t E t ( t t f ( Caso dscto Caso cotuo E l caso cotuo s vfca la sgut odad: (0 (0 (0 ; ; ; así sucsvat. DESIGUALDAD DE TCHEBYCHE. P ( < < + E l caso atcula P ( < < + DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. (, P (, Caso dscto f (, d Caso cotuo E l caso cotuo f (, (, Dstbucos agals.. Caso dscto f ( f (, d ( Caso cotuo f. ( f (, (

3 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID ( P ( P ( ( Dstbucos codcoadas.. (, f (, d f. (, f (, d f ( ( d P f ( P ( ( f (, f (. f (. ( ( f ( Iddca. f (, f ( f.. ( Dcos qu so ddts s s vfca qu: d.. f (, f o b: f o ( f f ( f ( f ( ( ( qu quval a (, ( ( Motos co scto al og. h E h ( h h f (, d

4 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID. f ( Motos co scto a la da. 0 E ( E ( 0. f ( d h E h [( ( ] h ( ( f (, d h ( ( ( 0 Va 0 0 ; ( 0 Va 0 0 ; Cov, ( 0 0 dsvacó tíca d dsvacó tíca d El cofct d colacó s ρ, vfcádos qu ρ. S las vaabls so ddts ρ 0, cabo s ρ 0 so o lca qu las vaabls sa ddts. El cofct d dtacó s ( 0 ρ ρ dca l octa d causas cous (cocausaldad qu flu las dos vaabls, tabé dcos qu s ρ 0' 55 ua vaabl lca l 55% d la ota. REGRESIÓN. Cuva d gsó d sob : E ( f ( Cuva d gsó d sob : E ( f ( Rgsó lal. A + B A C + D C A C t l so sgo. B 0 A 0 D 0 C 0 d A C ρ cofct d tacó. 4

5 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. - Boal (, : P ( q, 0,,..., E ( Va ( q t ( t ( q + - Posso (λ : P ( λ λ! E ( λ Va ( λ, 0,,,... (t λ ( t - Ufo ( l tvalo [a, b]: [ a, b], f ( b a a + b E ( (b a Va ( (t t b t (b t a a - Noal (0, : f ( ; π E ( 0 Va ( (t t E ( E ( 0 E ( 4 - Noal (, : f ( ; R π E ( Va ( (t t t Tfcacó: N (0,. - Ch-cuadado( χ : Dadas las vaabls alatoas,,..., todas llas N (0, ddts, la vaabl η s ua χ. f (, 0 Γ E ( η Va ( S aoa a ua (, η η (t ( t N cuado > 0. 5

6 C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: MADRID - t d Studt ( t : Dadas las vaabls alatoas η, η, η..., η todas llas N (0, ddts, la vaabl t s ua t d Studt co gados d lbtad. ( η + η η t R E ( t 0 Va ( t S aoa a ua N (0, cuado > 0. aa > T l tés d qu su fucó d dsdad o dd d. - d Sdco (, : Cosdos + vaabls alatoas ddts η, η,..., η ;,,..., todas llas N (0,. La vaabl, ( η + η η ( s ua d Sdco co (, gados d lbtad., η η + + η χ χ La gáfca d su fucó d dsdad s sla a la d χ s vfca qu,, TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE (DE LINDEBERG-LEVY. Sa, vaabls alatoas ddts co la sa dstbucó, tals qu,..., E (, Va ( sabos qu vfca E ( S, Va ( S (fta. Etocs foaos ua uva vaabl S , qu. Pus b st toa dc qu S td a ua N (0, cuado. S l ( N (0, Po tato N (,.... S adt aoacos o valos d > 0. 6

TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS

TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS www.ova.ud.s/wbags/ild/wb/d.htm -mal: mozas@l.ud.s TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS Dstbucó dgada u uto c.- Fucó d obabldad: P( = c) = ; P( c) = 0. Fucó d dstbucó: F() = 0, c, c Momtos: E()

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS Julo Olva Coteo Estadístca TEMA 6 MEDIDA DE FORMA: AIMETRÍA Y CURTOI. MOMETO. Moetos de ua dstbucó Los oetos de ua dstbucó so eddas obtedas a pat de todos sus datos y de sus fecuecas absolutas. Estas eddas

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

5. Estimación puntual. Curso Estadística 5. stmacó utual Cuso - stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes de

Más detalles

TEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS

TEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA EMPRESA TEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS 5..- Dstrbucoes -dmesoales. Aálss margal y codcoado 5..- Varables aleatoras depedetes. Propedades

Más detalles

ANEXO A. Bipuerto libre de. i 1. i 2 V 2 ruido. Figura A.1 Bipuerto libre de ruido con dos fuentes equivalentes de corriente de ruido, configuración π

ANEXO A. Bipuerto libre de. i 1. i 2 V 2 ruido. Figura A.1 Bipuerto libre de ruido con dos fuentes equivalentes de corriente de ruido, configuración π xo. Bpurtos rudosos NEXO BIPUERTOS RUIDOSOS.. REPRESENTCIÓN DE BIPUERTOS RUIDOSOS U bpurto rudoso, sgú la toría prstada [], s pud rprstar como u bpurto lbr d rudo co dos futs quvalts d rudo, coctadas a

Más detalles

INGENIERIA TECNICA EN DISEÑO INDUSTRIAL INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso

INGENIERIA TECNICA EN DISEÑO INDUSTRIAL INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso IGEIERIA TECICA E DISEÑO IDUSTRIAL IGEIERIA TECICA IDUSTRIAL-MECAICA Forularo de Etadítca. Curo 00-005 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Dato agrupar eda c Dato agrupado : º clae : º dato por clae c : arca de clae

Más detalles

INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso

INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso IGEIERIA TECICA IDUSTRIAL-MECAICA Forularo de Etadítca. Curo 009-00 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Dato agrupar eda c Dato agrupado : º clae : º dato por clae c : arca de clae devacó típca de la poblacó ( μ (

Más detalles

TEMA 6 VALORACIÓN FINANCIERA DE RENTAS (III)

TEMA 6 VALORACIÓN FINANCIERA DE RENTAS (III) Facultad de.ee. Dpto. de Ecooía Facea I Dapostva Mateátca Facea TEMA 6 VALORAIÓN FINANIERA DE RENTAS III. Faccoaeto atétco y faceo de ua eta 2. Retas faccoadas 3. Retas cotuas Facultad de.ee. Dpto. de

Más detalles

IES Mediterráneo de Málaga Solución Junio 2012 Juan Carlos Alonso Gianonatti. Serie 3

IES Mediterráneo de Málaga Solución Junio 2012 Juan Carlos Alonso Gianonatti. Serie 3 E Medteáeo de Málaga olucó Juo Jua Calos loso Gaoatt ee.- Dga aa qué alo del aáeto los laos π :, π : π : tee coo teseccó ua ecta. [ utos] Tee coo teseccó ua ecta cuado el sstea que foa sea coatle deteado

Más detalles

TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL.

TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL. TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL..- S tra ua mustra por m.a.s. d tamaño d ua poblacó qu sgu l modlo d Posso. Obtr l stmador por l método d los momtos y l stmador por l método d máma vrosmltud. Solucó: El método

Más detalles

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a k modalidades x 1,x,..., x k ; datos i x i Media x = i x Variaza poblacioal σ i = x i (x i x) Variaza muestral S = 1 (x i

Más detalles

Tema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu

Tema 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 detalles

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Análisis Estadístico de Datos Climáticos Aálss Estadístco d Datos Clmátcos Rgrsó lal smpl (Wlks, cap. 6.) Vo Storch ad Zwrs (Cap. 8) 05 Rgrsó La rgrsó, gral, s utlza habtualmt para stmar modlos paramétrcos d la rlacó tr varabls ua scala cotua,

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos 9 omos y fucos grarcs d omos Edgar Acua ESA 400 Edgar Acua 9. omos Sa ua varabl alaora s df su smo momo co rspco al org como μ E[ ], smpr qu l caso dscro y qu p < f d < l caso couo. Obvam, μμ..tamb, s

Más detalles

Capítulo 4-1. El problema de la interpolación. Polinomio interpolador de Lagrange

Capítulo 4-1. El problema de la interpolación. Polinomio interpolador de Lagrange Capítulo 4-. El poblma d la tpolacó. Polomo tpolado d Lagag 4 El poblma d la Itpolacó. Sa f ua fucó cotua [a, b] d la qu s cooc l valo qu toma putos dsttos (odos):...... S tata d calcula l valo apomado

Más detalles

I.AURIOL - E.OLIVERA ) convexity for the set of equilibrium in n-person cyclic game s wit h. en en los cuales la función de pago de

I.AURIOL - E.OLIVERA ) convexity for the set of equilibrium in n-person cyclic game s wit h. en en los cuales la función de pago de Rvsta d a U ó Matmátca Agta Voum 9 994 I INTRCAMBIABILIDAD DL CNUNT D PUNTS D QUILIBRI N UGS N-PRSNALS C CL ICS IAURIL - LIVRA ) Abstact I ths pap w show th quvac of tchagabt ad covxt fo th st of qubum

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La 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 detalles

TEMA 2 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

TEMA 2 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE TEMA MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN SIMPLE! 4 Supogamos qu la varal s ua fucó lal d otra varal, dod la rlacó tr y dpd d parámtros! y! dscoocdos. Itroduccó a la Rgrsó Smpl!

Más detalles

6 Cinemática de rotaciones finitas

6 Cinemática de rotaciones finitas 6 Cmátca d otacos ftas 6. Momto sféco Dfcó: Cpo ígdo: s sstma d patíclas tal q las dstacas t las dsttas patíclas o aía sta codcó s dal, po la mayoía d los casos los sóldos pd dspcas los pqños cambos d

Más detalles

Espacio Euclídeo real n-dimensional TEOREMA DE WEIERSTRASS

Espacio Euclídeo real n-dimensional TEOREMA DE WEIERSTRASS Espaco Euclídeo eal -desoal TEOREMA DE WEERSTRASS Se geealza peaete a R el pcpo de ecaje de ato e R que es el stueto paa deosta el teoea del puto de acuulacó o de Bolzao- Weestass del que se deduce el

Más detalles

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s)

NOMBRE 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 detalles

Z = número atómico o número de protones del núcleo Z = 1 (H); 2 (He + ); 3 (Li 2+ ).

Z = número atómico o número de protones del núcleo Z = 1 (H); 2 (He + ); 3 (Li 2+ ). CAPITULO. l átoo d idógo ) Atoo d idógo idogoid Z úo atóico o úo d poto dl úclo Z (H); (H + ); (Li + ). F q q / ε F q q / θ.6-9 cul.8 - u N u cul /( ε ) / φ V() -Z / ( u ) Hˆ Hˆ Hˆ + Ψ (, ) ψ ( )ψit( )

Más detalles

2.5. Área de una superficie.

2.5. Área de una superficie. .5. Área de ua superfce. Sea g ua fucó co prmeras dervadas parcales cotuas, tal que z g( x y), 0 e toda la regó D del plao xy. Sea S la parte de la gráfca de g cuya proyeccó e el plao xy es como se lustra

Más detalles

SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS 1º BACHILLER CIENCIAS. Ejercicio nº 1.- a) Calcula, utilizando la definición de logaritmo:

SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS 1º BACHILLER CIENCIAS. Ejercicio nº 1.- a) Calcula, utilizando la definición de logaritmo: SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS º BACHILLER CIENCIAS Ejercco º.- a) Calcula, utlado la decó de logartmo: log log log Halla el valor de, aplcado las propedades de los logartmos: log log log Solucó: a)

Más detalles

TEMA 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

TEMA 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD ESTADÍSTICA, CURSO 008 009 TEMA : DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD LEYES DE PROBABILIDAD. SUCESOS ALEATORIOS Experimetos aleatorios, espacio muestral. Sucesos elemetales y compuestos. Suceso imposible Ø,

Más detalles

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t

Más detalles

TEMA 5: REGRESION LINEAL

TEMA 5: REGRESION LINEAL ESTADÍSTICA, CURSO 008 009 TEMA 5: REGRESION LINEAL REGRESION LINEAL SIMPLE. CORRELACION. REGRESION.. Regresió lieal simple Recta de regresió: y a + b.. Ajuste de ua recta de regresió Método de míimos

Más detalles

Tema 5: Campo Gravífico

Tema 5: Campo Gravífico Ta 5 Ta 5: Capo Gavífico 5..- Potncial y Capo d la Gavdad. Goid Podos v la Tia coo un sólido con otación unifo. D sta foa, todo punto atial d stá staá sotido a una fuza gavitatoia dbida a la asa tst y

Más detalles

Capítulo 2 Análisis Exploratorio de Datos

Capítulo 2 Análisis Exploratorio de Datos Capíulo Aálss Exploaoo de Daos aables Caegócas: Escala Noal) Moda Medda del ceo ) Tasa de aacó Medda de Dspesó ) aables Cualavas: Escala Odal) Moda, Medaa Tasa de aacó, Ídce de Dspesó aables Cuaavas: Escala

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

5. Estimación puntual. Curso Estadística 5. stmacó utual Cuso 0-0 stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes

Más detalles

4.1 Procedimientos de inferencia para la distribución exponencial

4.1 Procedimientos de inferencia para la distribución exponencial 4 Ifrca paramétrca 4 Procdmtos d frca para la dstrbucó xpocal La dstrbucó xpocal fu la prmra dstrbucó para modlar tmpos d falla y para lla s ha dsarrollado métodos stadístcos d mara xtsva a T ua va xpocal

Más detalles

Examen Madrid 23 de Junio de 2018

Examen Madrid 23 de Junio de 2018 Exame Madrid de Juio de 08 Academia DEIMOS Oposicioes: a) Matemáticas Secudaria. b) Diplomados e Estadística del Estado. 669 64 06 MADRID www.academiadeimos.es http://academiadeimos.blogspot.com.es academia@academiadeimos.es

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA ESTDÍSTIC DESCRIPTI IRID ESTDÍSTIC DESCRIPTI IRID No coepode tata ahoa el poblema de aalza multáeamete do vaable etadítca de ua poblacó paa lo cual la ceamo o tomamo ua mueta de ella etudado e bae a tal

Más detalles

Análisis Geostadístico. de datos funcionales

Análisis Geostadístico. de datos funcionales á í á - á é í : í é : á ó í ( ). é í á ó,,,., í é.,, é ó., í á. í., ó, ó. é ó., á, ó.., ó - ()., é á í. é á., á. ó, ó á. é ó é. í á ó. : ; ; ó ; ; ; ó. ó í............................... á..............................................................

Más detalles

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Depatameto de Iomátca ILI-80 Capítulo Aálss de datos (Bvaados( Bvaados) Estadístca Computacoal I Semeste 006 Pate II Poesoes: Calos Valle (cvalle@.utsm.cl)

Más detalles

Potencial periódico Término de corrección Término sin de segundo orden perturbación Término de corrección de primer orden

Potencial periódico Término de corrección Término sin de segundo orden perturbación Término de corrección de primer orden Bds d rgí otdo Tor d Boch. Torí d ctró cs r.org d ds. Modo d Krog-Py. jo. stdo Sódo Potc áss otc qu s usó áss tror fu u otc tt. s áss d uy u rsutdo s s ctr trs tá us ocurr u tto d ctros. S rgo, otros trs

Más detalles

Distribución conjunta de variables aleatorias

Distribución conjunta de variables aleatorias FCEyN - Estadístca para Quíca - do. cuat. 006 - Marta García Be Dstrbucó cojuta de varables aleatoras E uchos probleas práctcos, e el so expereto aleatoro, teresa estudar o sólo ua varable aleatora so

Más detalles

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

1 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 detalles

Unidad didáctica 2: Interpolación 1. Diferencias divididas. Diferencias finitas.

Unidad didáctica 2: Interpolación 1. Diferencias divididas. Diferencias finitas. Udad ddáctca : Iterolacó. Derecas dvddas. Derecas tas. Israel añaó Valera Dto. de Mateátca Alcada y Métodos Iorátcos E.T.S.I. Mas ÍNDIE. Plateaeto del roblea.. Derecas dvddas. Fórula de Newto. Tablas.

Más detalles

EL TEOREMA EGREGIUM. Introducción

EL TEOREMA EGREGIUM. Introducción CARLOS S CHIEA EL TEOREMA EGREGIUM DE GAUSS Itoduccó Joha Ca Fedch Gauss (30 de ab de 777 3 de febeo de 855) e sus Dsqustoes eeaes cca supefces cuvas de 88 expoe e teoea coocdo coo eeo Eeu que ha tedo

Más detalles

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN

Más detalles

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas. Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra

Más detalles

La distribución canónica y la aproximación clásica. Espacio de fases clásico. Distribución de velocidades de Maxwell. Aplicaciones de la distribución

La distribución canónica y la aproximación clásica. Espacio de fases clásico. Distribución de velocidades de Maxwell. Aplicaciones de la distribución La distibució caóica y la aoiació clásica. Esacio d fass clásico. Distibució d locidads d Mawll. Alicacios d la distibució d locidads d Mawll. Efusió y hacs olculas La distibució caóica sgú la aoiació

Más detalles

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA

TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA ESTADÍSTICA, CURSO 008 009 TEMA 3: INFERENCIA ESTADISTICA INTRODUCCION oblació. Muestra, muestreo. Objetivos de la iferecia estadística. Métodos paramétricos y o paramétricos. TEORIA ELEMENTAL DEL MUESTREO.

Más detalles

Desarrollo temporal: riesgo moral. N juega. Riesgo moral 1. Riesgo Moral

Desarrollo temporal: riesgo moral. N juega. Riesgo moral 1. Riesgo Moral Mcocooía I: Rgo oa A d a Pofoa: Eh ak Daoo oa: go oa P dña coao A aca o chaa N jga Rado Pago Rgo oa A aa fo o fcab Rgo Moa Cooao fo d ag o obab ahoa ca q da co a ag aa g fo q á co a ca > ha do cco: codcó

Más detalles

ESPERANZA MATEMÁTICA PARCIAL (2ª parte)

ESPERANZA MATEMÁTICA PARCIAL (2ª parte) CAPÍTULO ESPEAA MATEMÁTICA PACIAL ª a Suao:. Esaza aáca acal l ocso d POISSO.. Esaza aáca acal l ocso d BEOULLI. 3. Esaza aáca acal las accos s oscó. 4. Vaaza d ua fucó lal o aos d ua vaabl ucada. 5. Aédc.

Más detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( )

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( ) ÉTODOS ATEÁTICOS TEA 0: REPASO ÁLGEBRA ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES Profesora: ª Cruz Boscá ESPACIOS LINEALES Espaco leal L sobre u cuerpo (comutatvo) Λ U espaco leal (o vectoral) L sobre

Más detalles

Parte 1: UNIDADES DIDÁCTICAS 2 Y 3. Probabilidades con Sucesos y Variables Aleatorias.

Parte 1: UNIDADES DIDÁCTICAS 2 Y 3. Probabilidades con Sucesos y Variables Aleatorias. EXAMEN EXTRAORDINARIO DE PROBABILIDADE Y ETADÍTICA I JULIO 014 Realizar las pregutas e hojas separadas, idicado explícitamete todas las fórmulas que se utilice. Tato el alumo que copie como el que se deje

Más detalles

PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA ASIGNATURA

PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA ASIGNATURA PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA SEMESTRE ASIGNATURA 3er. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CÓDIGO HORAS

Más detalles

Tablas y Fórmulas Estadísticas 1 TABLAS Y FORMULAS ESTADISTICAS. Carlo Magno Araya Profesor de Estadística Sede de Occidente Universidad de Costa Rica

Tablas y Fórmulas Estadísticas 1 TABLAS Y FORMULAS ESTADISTICAS. Carlo Magno Araya Profesor de Estadística Sede de Occidente Universidad de Costa Rica Tablas y Fómulas Estadístas TABAS Y FORMUAS ESTADISTICAS Calo Mago Aaya Pofeso de Estadísta Sede de Odete Uvesdad de Costa Ra MEDIDAS DE POSICIO Tablas y Fómulas Estadístas Datos s agupa Datos agupados

Más detalles

ESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015

ESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015 Tercera Prueba de Evaluacó cotua 30 de ovembre de 05.- Se ha tomado valores de ua varable físca X, que se supoe ormal, resultado: 30,; 30,8; 9,3; 9; 30,9; 30,8; 9,7; 8,9; 30,5; 3,; 3,3; 8,5. a) Costrur

Más detalles

ESTUDIO DE LA CONSISTENCIA

ESTUDIO DE LA CONSISTENCIA 6. ESTUDIO DE LA COSISTECIA 76 Caítulo 6 ESTUDIO DE LA COSISTECIA 6.. DESARROLLOS DE TAYLOR. Este caítulo tee coo obeto eseta u ocedeto de aálss geéco aa el estudo de la cossteca. Este ocedeto os ayudaá

Más detalles

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple)

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple) 1 Muestreo Tema 1 1. Muestreo. Muestreo aleatorio 3. Tipos de muestreo aleatorio 3.1. Muestreo aleatorio si reposició 3.. Muestreo aleatorio co reposició (muestreo aleatorio simple) 3.3. Muestreo aleatorio

Más detalles

El algoritmo EM para las estimacion de parametros en mezclas gaussianas. Una mezcla de distribuciones con K componentes tiene la forma

El algoritmo EM para las estimacion de parametros en mezclas gaussianas. Una mezcla de distribuciones con K componentes tiene la forma E agorto EM para as estaco de paraetros e ezcas gaussaas Edgar Acua. Ua ezca de dstrbucoes co copoetes tee a ora x π x... π x dode cada copoete es ua ucó de probabdad Posso, Boa, etc o ua uco de desdad

Más detalles

Campo eléctrico en presencia de aislantes.

Campo eléctrico en presencia de aislantes. Cam léctic scia d aislats. Cmtamit d ls aislats u cam lctstátic (I). i itducims u diléctic t las amaduas d u cdsad la, la dd t las amaduas dismiuy, auqu la caga las amaduas cambia. Q Q d A V 1 V 2 Oy 0

Más detalles

5.1. Tipos de convergencia

5.1. Tipos de convergencia Estadística Tema 5 Covergecia de Variables Aleatorias 51 Tipos de covergecia 52 Ley de los grades úmeros 53 Teorema cetral del límite 54 Método delta Objetivos 1 Motivació estudio secuecias de VAs 2 Covergecia

Más detalles

EJERCICIO DE ANÁLISIS FUNCIONAL (Asignatura VCAF) HOJA 5

EJERCICIO DE ANÁLISIS FUNCIONAL (Asignatura VCAF) HOJA 5 EJECICIO DE ANÁLISIS FUNCIONAL (Asigatura VCAF) HOJA 5 Ejercicio : Demostrar que e el espacio C[, ] los siguietes fucioales so lieales, cotiuos, y hallar sus ormas: a) F (x) = x(t)dt x(); b) F (x) = x(t)dt

Más detalles

Estadística Tema 9. Modelos de distribuciones. Pág. 1

Estadística Tema 9. Modelos de distribuciones. Pág. 1 Estadístca Tema 9. Modelos de dstbucoes. Pág. 9 Modelos de dstbucoes. 9. Modelos dscetos de vaables aleatoas. 9.. Epemetos y dstbucó de Beoull. 9.. Dstbucó bomal. 9.. Dstbucó ufome dsceta. 9.. Dstbucó

Más detalles

Ejercicios para exámenes de Matemáticas (CCAA y CTA) Vectores

Ejercicios para exámenes de Matemáticas (CCAA y CTA) Vectores Ejercicios para exámees de Matemáticas (CCAA y CTA Vectores Jua-Miguel Gracia 7 de octubre de 014 Ejercicio Sea a, b vectores de R 5 que satisface a = 10, a + b = 11, a b = 9 Demostrar que existe u β R

Más detalles

Formulario 1: Teoría de Conjuntos = (1.1) Formulario 2: Propiedades de las Probabilidades y Métodos de Conteo = (2.1)

Formulario 1: Teoría de Conjuntos = (1.1) Formulario 2: Propiedades de las Probabilidades y Métodos de Conteo = (2.1) NVERSDD SMÓN OLÍVR O ROLDDES R NGENEROS FORMLRO Fomulaio : Teoía e ojutos Lees Distibutivas:. Le e omlemetos:. Lees e Moa:. Fomulaio : oieaes e las obabiliaes Métoos e oteo iomas e obabilia: L L L etoes

Más detalles

Espacios con producto interior

Espacios 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 detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 2017 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 5 RANSFORMACIONES LINEALES Facultad de Cecas Exactas y ecologías UNIERSIDAD NACIONAL DE SANIAGO DEL ESERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2). TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA

ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA 1 ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas 2º curso Curso 2010-2011 1º Semestre 6 créditos (4.5+1.5)

Más detalles

1. Calcular, aplicando mentalmente la definición de raíz (no usar calculadora):

1. Calcular, aplicando mentalmente la definición de raíz (no usar calculadora): EJERCICIOS de RADICALES º ESO académicas FICHA : Cocepto de raíz -ésima RECORDAR: Defiició de raíz -ésima: Caso particular de simplificació: a x x a x x (Añadir estas fórmulas al formulario, juto co la

Más detalles

Vectores aleatorios (distribuciones multivariantes)

Vectores aleatorios (distribuciones multivariantes) Vectores aleatorios (distribuciones multivariantes) Tema 9. Distribución conjunta de un vector aleatorio. Distribuciones marginales y condicionadas Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos

Más detalles

Transformador VALORES NOMINALES Y RELATIVOS

Transformador VALORES NOMINALES Y RELATIVOS Tasfomado VAORE NOMNAE Y REATVO Nobto A. mozy VAORE NOMNAE as picipals caactísticas d las máquias vi dadas po los fabicats la domiada placa o chapa d caactísticas; dod s spcifica, t otas cosas, la potcia

Más detalles

SOBRE EL CAMPO GRAVITATORIO

SOBRE EL CAMPO GRAVITATORIO OBRE EL CAMPO GRAVITATORIO CARLO CHINEA 999 OBRE EL CAMPO GRAVITATORIO El ao gaitatoio: Dfinios l ao o su uadiotnial y o la dnsidad d aión n aío Un ao gaitatoio s dfin o la ondiión d qu l uadiotnial in

Más detalles

Ejemplo: Columna continua en un edificio de varias plantas utilizando secciones H o RHS

Ejemplo: Columna continua en un edificio de varias plantas utilizando secciones H o RHS Documento Ref SX00a-ES-EU Hoja de 8 Eurocódigo Ref E 993-- Hecho por Matthias Oppe Fecha Junio 005 Revisado por Christian Müller Fecha Junio 005 Ejemplo: Columna continua en un edificio de varias plantas

Más detalles

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n.

1. Teorema del Límite Central. Como se dijo varias clases atras si tenemos n variables aleatorias, cada una de. X i = X. n = 1 n. 1. Teorema del Límite Cetral Teorema: ea Y 1, Y,..., Y variables aleatorias idepedietes idéticamete distribuidas co EY i = µ y V Y i =

Más detalles

Representaciones irreducibles y carácter de una representación: * = corresponde al elemento i,k de la matriz asociada a la

Representaciones irreducibles y carácter de una representación: * = corresponde al elemento i,k de la matriz asociada a la epresetacioes irucibles y carácter de ua represetació: Gra teorema de la ortooalidad (GTO): Sea y dos represetacioes irucibles de dimesioes, : ik ( ) jl ( ) = ( ) ij kl dode ik () correspode al elemeto

Más detalles

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Especalsta e Estadístca y Doceca Uverstara PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Tal vez el método más recomedable para el caso e que F(x) es ua dstrbucó cotua es el método para ua muestra

Más detalles

PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES

PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES EJERCICIO Rcordmos prmro la sgut dfcó: U stmador T s dc ssgado rspcto a u parámtro μ ET μ a E T laldad d la spraza [ EX + EX ] + [ EX3 + EX ] 6 3 μ

Más detalles

CONVERGENCIA GLOBAL DE UN ALGORITMO DE DESCENSO MULTIDIRECCIONAL PARA UN PROBLEMA DE ESTIMACION DE PARAMETROS EN EDP

CONVERGENCIA GLOBAL DE UN ALGORITMO DE DESCENSO MULTIDIRECCIONAL PARA UN PROBLEMA DE ESTIMACION DE PARAMETROS EN EDP CONVERGENCIA GLOBAL DE UN ALGORITMO DE DESCENSO MULTIDIRECCIONAL PARA UN PROBLEMA DE ESTIMACION DE PARAMETROS EN EDP Mauricio Carrillo Oliveros Prof. Guía: Juan Alfredo Gómez Universidad de la Frontera,

Más detalles

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides

Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA

ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA 1 ESCUELA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Y CIENCIAS EXPERIMENTALES DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS IS12 ESTADÍSTICA Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas 2º curso Curso 2006-2007 1º Semestre 6 créditos (4.5+1.5)

Más detalles

DIRECCIÓN FINANCIERA I

DIRECCIÓN FINANCIERA I DIRECCIÓN FINNCIER I GRDO EN DMINISTRCIÓN DIRECCIÓN DE EMPRESS UNIVERSIDD DE VLLDOLID Este documeto ha sido elaboado po Susaa loso Bois, Pablo de dés loso, Valetí zofa Palezuela, José Maía Fotua Lido,

Más detalles

Ejemplos de análisis de varios tipos de convergencia

Ejemplos de análisis de varios tipos de convergencia Ejemplos de aálisis de varios tipos de covergecia Objetivos Apreder a aalizar varios tipos de covergecia Requisitos Varios tipos de la covergecia, descripció e térmios de los cojutos auxiliares Se propoe

Más detalles

PROBLEMAS DEL TEOREMA FUNDAMENTAL DE LAS INTEGRALES DE LÍNEA

PROBLEMAS DEL TEOREMA FUNDAMENTAL DE LAS INTEGRALES DE LÍNEA ROBLEMAS DEL TEOREMA UNDAMENTAL DE LAS INTEGRALES DE LÍNEA. Indpndncia dl camino n una ingal d lína. alcula l abajo llvado a cabo po l campo d ua al llva un objo dsd A hasa B siguindo a un camino compuso

Más detalles

Serie de Potencias. Denición 1. A una serie de la forma. a n (x c) n. a n x n

Serie de Potencias. Denición 1. A una serie de la forma. a n (x c) n. a n x n Uidad 5 Covergecia Uiforme 5.1 Series de potecias y radio de covergecia. Serie de Potecias Deició 1. A ua serie de la forma a () dode a 1, a 2,..., a,... so costates y c R es jo, se le llama serie de potecias

Más detalles

TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN

TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN Objetivo: El objetivo de la estimació putual es usar ua muestra para obteer úmeros (estimacioes putuales) que sea la mejor represetació de los verdaderos parámetros de la població.

Más detalles

Tema 2: Distribuciones bidimensionales

Tema 2: Distribuciones bidimensionales Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;

Más detalles

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS Defiició de límite de ua fució (segú Heie) Sea f : D R ua fució y a R (D R) Diremos que se cumple que f() L R a f( ) L si para cualquier sucesió { } D { a} tal que a Ejemplos: ) Probar que Demostració:

Más detalles

Capítulo III. Colectivos estadísticos.

Capítulo III. Colectivos estadísticos. Capítulo III. Colctvos stadístcos. Lccó Itroduccó al formalsmo d los colctvos d Gbbs. Lccó Colctvo caóco. Lccó Colctvos macrocaóco y mcrocaóco Lccó 4 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. arabls

Más detalles

República Bolivariana de Venezuela Universidad Nacional Abierta Vicerrectorado Académico Área de Matemática

República Bolivariana de Venezuela Universidad Nacional Abierta Vicerrectorado Académico Área de Matemática República Bolivariaa de Veezuela Uiversidad Nacioal Abierta Vicerrectorado Académico Área de Matemática Fórmulas y Tablas Cursos: 738, 745, 746 y 748 Prof. Gilberto Noguera Lista de Formulas N 1) µ = x

Más detalles

MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudantia 8 Rodrigo Vargas

MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudantia 8 Rodrigo Vargas PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMÁTICAS MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudatia 8 Rodrigo Vargas 1. Si Ω es u domiio e C. Demuestre que existe ua sucesió K } de subcojutos compactos

Más detalles

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No

Más detalles

RESUMEN DE RESULTADOS IMPORTANTES ACERCA DE SUCESIONES Y SERIES

RESUMEN DE RESULTADOS IMPORTANTES ACERCA DE SUCESIONES Y SERIES RESUMEN DE RESULTADOS IMPORTANTES ACERCA DE SUCESIONES Y SERIES MATE 3032 - DR. UROYOÁN R. WALKER. Sucesioes Teorema.. Sucesioes mootóicas acotadas coverge. Ejemplo.2. Sea {a } la sucesió deida recursivamete

Más detalles

4. Modelos Multivariantes

4. Modelos Multivariantes 4. Curso 2011-2012 Estadística Distribución conjunta de variables aleatorias Definiciones (v. a. discretas) Distribución de probabilidad conjunta de dos variables aleatorias X, Y Función de distribución

Más detalles

SOLUCIÓN: cara. sale. Sea X i = cruz. sale. 1 p = ; con ello 2

SOLUCIÓN: cara. sale. Sea X i = cruz. sale. 1 p = ; con ello 2 Hojas de oblemas Estadístca VI. Calcula el úmeo de veces que se debe laa ua moeda de maea que se tega ua pobabldad supeo a 9 de que el cocete ete el úmeo de caas y el de laametos esté compeddo ete y 6.

Más detalles

1.- a) Hallar a y b para que la siguiente función sea continua en x = 1:

1.- a) Hallar a y b para que la siguiente función sea continua en x = 1: .- a) Hallar a y b para qu la siguit fució sa cotiua = : b L( ) < f = a = > L b) Para sos valors d a y b, studiar la drivabilidad d f =. Solució: a) f s cotiua l puto = lim f = f() E st caso f () = a lim

Más detalles

es divergente. es divergente.

es divergente. es divergente. .- Dtrmir l cráctr d l sri sgú los vlors d = +. Solució: sido = + = Si = = lim = s divrgt. = Si < < lim = s divrgt. = Si = = lim = s divrgt. = Si >, plicdo l critrio d D`Almrt: + ( + ) ( + ) + lim = lim

Más detalles

Estadística para la Evaluación de Riesgo Microbiano

Estadística para la Evaluación de Riesgo Microbiano Estadística para la Evaluació de Riesgo Microbiao Mii-Curso de Riesgo Microbiao 25 29 de agosto, 204 Uiversidad Mayor de Sa Simó Cochabamba, Bolivia Matthew E. Verbyla Estadística para la Evaluació de

Más detalles