Análisis Factorial de Correspondencias Simples

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

Download "Análisis Factorial de Correspondencias Simples"

Transcripción

1 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Aálisis Factorial de Corresodecias Simles (AFC)

2 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles TABLAS DE CONTINGENCIA Tio de emleo Fucioario Agricultor Obrero/ Otros Emleado Tio de salario Bao Medio Alto

3 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Histograma de las ilas Mismo comortamieto resecto a las columas

4 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS J.P. Bezécri, 96 Pearso, Guttma, Fisher, Burt, Haashi, Gii Aálisis de ua tabla de cotigecia: : cualitativa, co modalidades,,..., : cualitativa, co modalidades,,..., Eectivo de modalidad de : Eectivo de modalidad de : Població total:

5 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles PERFILES: FILA Y COLUMNA Ateuar disaridades e los tamaños de las modalidades Peril ila : K K L L E: Peril margial ila: L L L L

6 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles PERFILES: FILA Y COLUMNA Ateuar disaridades e los tamaños de las modalidades Peril columa : M M M M M M E: /35 /35 3/ Peril margial columa: M M

7 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles NUBE DE PERFILES - FILA : R utos de : eriles - ila, L, eso del eril - ila :, L, R métrica: M diag

8 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles NUBE DE PERFILES - FILA Cetro de gravedad: Distacia de χ : Iercia: g M ( ) h h h, d χ h h I ( ) ( ) g, d χ Proiedad: I ( ) Φ χ

9 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles NUBE DE PERFILES - COLUMNA : utos de R : eriles - columa, L,, L, R eso del eril - columa : métrica: M diag

10 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles NUBE DE PERFILES - COLUMNA Cetro de gravedad: Distacia de χ : Iercia: g M ( ) l l l c, c d χ l l I ( ) ( ) g, c d χ Proiedad: I ( ) Φ χ

11 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles ACP DE UNA NUBE DE PERFILES Cetrar los eriles (ila): (columa): Calcular variazas-covariazas : t V L L L,,L L,,L... L L L (... )... L V...

12 h Aálisis Factorial de Corresodecias Simles ACP DE UNA NUBE DE PERFILES Diagoalizar R M ½ V M ½ R M ½ V M ½ Proiedad Si H (h ) co Etoces: t R H H R HH t

13 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles RESULTADOS del AFC Comoetes riciales Comoetes riciales Reresetació simultáea Calidad global: λ + λi + L I( Ν ) Calidad de reresetació utos: cos # Ees % Iercia Iterretabilidad ilas columas

14 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC: CALIDAD DE LA REPRESENTACIÓN Cotribucioes relativas: Co: λ C α ( ) α : valor roio λ : eso del eril CTR λ : coordeada del eril e comoete ricial α ( ) C ( ) α α α Cotribucioes absolutas: CTA α ( ) C ( ) α Coseos cuadrados: Si CTR α es grade: eril ugó u ael reoderate e el osicioamieto del ee α ( )

15 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles FÓRMULAS DE TRANSICIÓN Proiedad : R, R tiee los mismos valores roios Proiedad : si t t t v H v v v v v R v H v v v v v R λ λ λ λ,, ± ± sea C,C Comoetes riciales del ACP de D,D Comoetes riciales del ACP de etoces: c d d c λ λ

16 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles PROPIEDAD DE EQUIVALENCIA DISTRIBUCIONAL Si dos eriles-ila so iguales, etoces se uede udir las distacias etre eriles-ila etre eriles-columa o se altera Hiótesis: Nuevo eril: co eso " " :,..., + + " " * * + " * " " " " * * distacias etre eriles-ila o se altera

17 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles DISTANCIAS ENTRE PERFILES-COLUMNAS ( ) * * * ",, + d χ ates desués * * " " " * + Lo ue iteresa aalizar es:

18 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Tabla de cotigecia D D diag( diag( Nubes de eriles-ila D F ) ) D diag D M ( ) diag M M AFC Tabla Métrica χ Pesos Frecuecia: F Nubes de eriles-columa D F t D diag D diag M ( )

19 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC ACP de : hallar u co { } ) ( u u N I Ma t u u M M V u u FD D D D F D u N I t t t u ) ( Solució: diagoalizar ACP de : diagoalizar Com. Priciales: S FD DL F FD D D D F M V t t T D F FD M V t α α ψ u FD D α α ϕ v D F D t

20 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC TABLA DE CONTINGENCIA () Idividuos: acietes Filas: 4 Tios de drogas (medicametos) Columas: caliicació de los acietes Malo Regular Bueo Mu Bueo Ecelete A B C D 7 8 λ λ λ 3 Valores roios % iercia % acumulado

21 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC TABLA DE CONTINGENCIA () Tabla de comoetes riciales coseos cuadrados Ee Ee Cos Cos Calidad e el lao malo regular bueo mu bueo ecelete A B C D

22 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC TABLA DE CONTINGENCIA (3) Primer lao ricial regular D Ee (9.9%) ecelete B malo C bueo A mu bueo Ee (78.3%)

23 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC DE UNA TABLA DE NOTAS () Tabla de datos: otas escolares de 0 estudiates e 5 materias, co otas etre 0 0 Comoetes ositivas Filas homogéeas columas homogéeas Tiee setido calcular el eril λ Valores Proios 0.0 (6.90%) λ λ 3 λ 4 λ (3.6%) (4.96%) (0.5%) 0 (0.00%)

24 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC DE UNA TABLA DE NOTAS () Proeccioes coseos cuadrados Ee Ee Cos Cos Calidad Mate Cie Esa Hist Edi Luci Pedr Carm Luis Adr Aa Carl Jose Soi Mari

25 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles AFC DE UNA TABLA DE NOTAS (3) Ee (3.6%) Soi Cie Aa Pedr Carm Mate EdFi Luis Ee (6.90) Esa Luci Mari Carl Adr Hist

26 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Eemlo: categorías de los roesores de Mate. e el MEP MT MT MT3 MT4 MT5 MT6 As

27 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Valores roios 0.0 Plot o Eigevalues Iut Table (Rows Colums): 7 Total Iertia.074 Chi²356.9 d Eigevalue Number o Dimesios

28 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Coordeadas de las ilas Row Coor() Coor() Mass Qualit Rel. Ier Ier() Cos () Ier() Cos ()

29 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Coordeadas de las columas Colum Coord() Coord() Mass Qualit Relative Ier() Cos () Ier() Cos () MT MT MT MT MT MT As

30 A álisis Factorial de C orresodecias Sim les CIM PA-UCR A ñ o s D Plot o Row Coordiates; Dimesio Iut Table (Rows Colums): Stadardizatio: Row ad colum Dimesio ; Eigevalue:.0077 (8.44% o Iertia) Dimesio ; Eigevalue:.087 (84.03% o Iertia)

31 A álisis Factorial de C orresodecias Sim les CIM PA-UCR C a t e g o r í a s 0.06 D Plot o Colum Coordiates; Dimesio: Iut Table (Rows Colums): Stadardizatio: Row ad colum r Dimesio ; Eigevalue:.0077 (8.44% o Iertia) As MT3 MT4 MT MT MT5 MT Dimesio ; Eigevalue:.087 (84.03% o Iertia)

32 As MT MT MT4 00 MT MT5 005 MT6 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Plao ricial 0.5 D Plot o Row ad Colum Coordiates; Dimesio: Iut Table (Rows Colums): 7 Stadardizatio: Row ad colum roiles Dimesio ; Eigevalue:.0077 (8.44% o Iertia) Dimesio ; Eigevalue:.087 (84.03% o Iertia) Row.Coords Col.Coords

33 MEP: Número Aálisis Factorial de Corresodecias roesores Simles or materia segú regió Otr Esa- EstSoc Mate Cie Qui Bio- Fsi- Igles Fraces EdFis Musica o Sa José Desamarados Puriscal Prez Zeledó Alauela Sa Ramó Sa Carlos Uala C artago Turrialba Heredia Liberia Nicoa Sata Cruz Cañas Putareas Coto Aguirre Limó Guáiles

34 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Valores roios 0.0 Plot o Eigevalues Iut Table (Rows Colums): 0 Total Iertia.0863 Chi²38.0 d Eigevalue Number o Dimesios

35 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Coordeadas de las ilas Row Coordi. Coordi. Mass Qualit Relative Iertia Cosie Iertia Cosie Sa Jos Desamarados Puriscal Prez Zeled Alauela Sa Ram Sa Carlos Uala Cartago Turrialba Heredia Liberia Nicoa Sata Cruz Caas Putareas Coto Aguirre Lim Guiles

36 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Coordeadas de las columas Colum Coordi. Coordi. Mass Qualit Relative Iertia Cosie Iertia Cosie Esa EstSoc Mate Cie Qu Bio Fsi Igles Fraces EdFis Musica Otro

37 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Regioes

38 A álisis Factorial de C orresodecias Sim les CIM PA-UCR Materias

39 Aálisis Factorial de Corresodecias Simles Plao ricial D Plot o Row ad Colum Coordiates; Dimesio: Iut Table (Rows Colums): 0 Stadardizatio: Row ad colum roiles Musica Dimesio ; Eigevalue:.0045 (4.8% o Iertia) SaJosé Esa- Mate- Cie-EstSoc Cañas Bio- Quí- Uala Físi- Fraces Alauela Liberia SaRamó EdFis Cartago Limó Igles Turrialba Guáiles Putareas SataCruz Puriscal PérezZeledó Nicoa Coto SaCarlos Aguirre Heredia Otro Dimesio ; Eigevalue: (50.48% o Iertia) Desamarados Row.Coords Col.Coords

Análisis de Correspondencias Múltiples

Análisis de Correspondencias Múltiples Aálisis de Correspodecias Múltiples (ACM) ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES Lebart, 974 Hacer aálisis de correspodecias sobre: Tabla disyutiva completa Tabla de Burt Represetació simultáea de todas

Más detalles

SEGUNDA PARTE PRESENTACIÓN DEL MÉTODO DE ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES

SEGUNDA PARTE PRESENTACIÓN DEL MÉTODO DE ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES SEGUNDA PARTE PRESENTACIÓN DEL MÉTODO DE ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES L. GENERALIZACIÓN DEL A.F.C. : ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES 1. Itroducció Las «ecuestas» se

Más detalles

TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS Y SUS APLICACIONES EN MARKETING. Francisco Vidal Gonzales Sánchez

TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS Y SUS APLICACIONES EN MARKETING. Francisco Vidal Gonzales Sánchez Julio Diciembre ARTÍCULO ORIGINAL Revista de ivestigació K uskiykuy 016; Vol 1 N 1: 153 164 TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS Y SUS APLICACIONES EN MARKETING Fracisco Vidal Gozales Sáchez Docete del

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) SOLUCIONES

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) SOLUCIONES eptiembre 05 EAMEN MODELO B ág. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 05 Código asigatura: 60037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Material: Addeda (Formulario y Tablas) y calculadora (cualquier

Más detalles

Análisis en Componentes Principales (ACP).

Análisis en Componentes Principales (ACP). Capítulo Aálisis e Compoetes Pricipales (ACP) Como ates se ha dicho, el Aálisis e Compoetes Pricipales, ACP, cosidera ua matriz R de datos iiciales de carácter o simétrico: Sus compoetes, r ij, so valores

Más detalles

Tareas de la minería de datos: análisis factorial. CI-2352 Intr. a la minería de datos Prof. Braulio José Solano Rojas ECCI, UCR

Tareas de la minería de datos: análisis factorial. CI-2352 Intr. a la minería de datos Prof. Braulio José Solano Rojas ECCI, UCR Tareas de la minería de datos: análisis factorial CI-2352 Intr. a la minería de datos Prof. Braulio José Solano Rojas ECCI, UCR Tareas de la minería de datos: análisis factorial Descubrimiento de factores

Más detalles

5 Variables aleatorias bidimensionales y de mayor dimension.

5 Variables aleatorias bidimensionales y de mayor dimension. 5 Variables aleatorias bidimesioales de maor dimesio. Edgar Acua ESMA 4 Edgar Acua Sea S el esacio muestral de u eerimeto aleatorio. Sea s s dos ucioes que asiga u umero real a cada elemeto s de S. Etoces

Más detalles

TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS

TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS ESTADÍSTICA, CURSO 2008 2009 TEMA 4: CONTRASTE DE HIPOTESIS HIPOTESIS ESTADISTICAS ENSAYOS DE HIPOTESIS Cocepto de hipótesis estadística Esayos de hipótesis Hipótesis ula (H 0 ) y alterativa (H ) Diferecias

Más detalles

3. Igualdad de proporciones

3. Igualdad de proporciones 1 La prueba de Pearso Tema 10 1. Bodad de ajuste. Idepedecia 3. Igualdad de proporcioes 4. Medidas de asociació 5. Errores tipificados 1. Bodad de ajuste Objetivo: Comprobar si ua distribució teórica de

Más detalles

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Itroducció: coceptos básicos. Tablas estadísticas y represetacioes gráficas. Características de variables estadísticas uidimesioales.. Características de posició.. Características

Más detalles

FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES CRIVISQ

FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES CRIVISQ PRESENTACIÓN DEL MÉTODO DE ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES EDU DUARDO CRIVISQ RIVISQUI PRESENTACIÓN DE LOS MÉTODOS DE ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES

Más detalles

Apéndice Números Complejos

Apéndice Números Complejos Aédice Números Comlejos 1 Números comlejos. Geeralidades. Oeracioes co úmeros comlejos Potecia y raíz de úmeros comlejos. 4 Fució exoecial y forma exoecial. E.U.Politécica de Sevilla. Fudametos Matemáticos

Más detalles

No debe entregar los enunciados. Después del Tratamiento (Y)

No debe entregar los enunciados. Después del Tratamiento (Y) Después del Tratamieto (Y) Febrero 016 EAMEN MODELO B Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO 016 Código asigatura: 6011037 EAMEN TIPO TEST MODELO B DURACION: HORAS Material: Addeda (Formulario

Más detalles

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES 6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( ), la variaza ( ) o la proporció

Más detalles

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS I

DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS I DIEÑO Y ANÁLII DE DATO I EGUNDO PARCIAL. JUNIO 014 Problema 1.- E ua determiada empresa de psicología especializada e técicas de modificació de coducta, se asegura dispoer de u aparato para combatir la

Más detalles

CLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel

CLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel x Estimado alumo: Aquí ecotrarás las claves de correcció, las habilidades y los procedimietos de resolució asociados a cada preguta, o obstate, para reforzar tu apredizaje es fudametal que asistas a la

Más detalles

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES 6. DISTRIBUCIONES MUESTRALES Dr. Edgar Acua http://math.uprm.edu/~edgar UNIVERSIDAD DE UERTO RICO RECINTO UNIVERSITARIO DE MAYAGUEZ DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber

Más detalles

Análisis de datos cualitavos con análisis de correspondencias

Análisis de datos cualitavos con análisis de correspondencias Análisis de datos cualitavos con análisis de correspondencias Sesión 2 Camp Elías Pardo Universidad Nacional Sesión 2 - contenido 1. Análisis de correspondencias múl@ples (ACM) 1. Obje@vos del ACM 2. Tabla

Más detalles

Datos de la Educación en Costa Rica

Datos de la Educación en Costa Rica Boletín 02-11 Datos de la Educación en Costa Rica MATRICULA INICIAL EN EL SISTEMA EDUCATIVO SEGÚN: NIVEL DE ENSEÑANZA DEPENDENCIA: PUBLICA, PRIVADA Y SUBVENCIONADA PERIODO: 2007-2011 Nivel 2007 2008 2009

Más detalles

Distribución Multinomial

Distribución Multinomial Uiversidad de Chile. Rodrigo Assar Facultad de Ciecias Físicas y Matemáticas M A34B 3 Adrés Iturriaga Departameto de Igeiería Matemática. Víctor Riquelme Distribució Multiomial Resume E el presete artículo

Más detalles

Tema 2: Diagonalización de matrices cuadradas

Tema 2: Diagonalización de matrices cuadradas Departameto de Aálisis Ecoómico UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Tema : Diagoalizació de matrices cuadradas.1. El cojuto R Defiició: Dados úmeros reales x 1, x,..., x R, se llama -tupla ordeada a x = ( x 1,, x,...,

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

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO 2015 Código asignatura: EXAMEN TIPO TEST MODELO C DURACION: 2 HORAS. Soluciones

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO 2015 Código asignatura: EXAMEN TIPO TEST MODELO C DURACION: 2 HORAS. Soluciones EAMEN MODELO C Pág. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 05 Código asigatura: 6007 EAMEN TIPO TET MODELO C DURACION: HORA olucioes Gráfica : Distribució de u grupo de 800 profesioales saitarios colegiados

Más detalles

Tema 9: Relación entre variables categóricas

Tema 9: Relación entre variables categóricas Tema 9: Relación entre variables categóricas Estadística 4 o Curso Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 9: Relación entre variables categóricas Curso

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales

Más detalles

SOLUCIONES X X

SOLUCIONES X X eptiembre 016 EAMEN MODELO A Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EPTIEMBRE 016 Código asigatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO A DURACION: HORA Material: Addeda (Formulario y Tablas) y calculadora (cualquier

Más detalles

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Tema 6. Variables cualitativas o atributos

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Tema 6. Variables cualitativas o atributos Carme Trueba Salas Lorea Remuzgo Pérez Vaesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría DPTO. DE ECONOMÍA Este tema se publica bajo Licecia: Creative Commos BY-NC-SA 4.0 Itroducció Las variables cualitativas

Más detalles

1 x 1 0,1666. sabiendo que 506, 508, 499, 503, 504, 510, 497, 512, 514, 505, 493, 496, 506, 502, 509, 496.

1 x 1 0,1666. sabiendo que 506, 508, 499, 503, 504, 510, 497, 512, 514, 505, 493, 496, 506, 502, 509, 496. GRADO GESTIÓN AERONÁUTICA: EXAMEN ESTADÍSTICA TEÓRICA 9 de Eero de 015. E-7. Aula 104 1.- La fució de desidad de ua variable aleatoria es: a b 0 f() 0 e el resto sabiedo que 1 P 1 0,1666. Determiar a y

Más detalles

EJERCICIO 1. , a partir de las frecuencias observadas, nij. , que se dan en la tabla del ejercicio.

EJERCICIO 1. , a partir de las frecuencias observadas, nij. , que se dan en la tabla del ejercicio. EJERCICIO () Es u problema de idepedecia de criterios y se tedrá que costruir la tabla de cotigecia de frecuecias teóricas (esperadas), t ij, a partir de las frecuecias o observadas, ij, que se da e la

Más detalles

Estadísticas de Segundo Idioma en Instituciones Públicas, curso lectivo 2013

Estadísticas de Segundo Idioma en Instituciones Públicas, curso lectivo 2013 Boletín 10-13 Estadísticas de Segundo Idioma en Instituciones Públicas, curso lectivo 2013 Aquí se presentan los datos de la matrícula inicial en un segundo idioma que se brinda en las instituciones y

Más detalles

1b percusión CÁLCULOS Y DIAGRAMAS 15%

1b percusión CÁLCULOS Y DIAGRAMAS 15% Laboratorio de Vibracioes Mecáicas Departameto de geiería Mecáica Práctica Determiació de mometos de iercia y PARTCPACON 5% 1b localizació del cetro PRESENTACÓN 1% de gravedad y de NVESTGACONES 1% percusió

Más detalles

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es saber acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( ), la variaza ( ) o la proporció ( p ). Para

Más detalles

Solución. x 1 =36 x 2 =24 n 1 =50 n 2 =75 IC=96 % σ 1 =6 σ 2 =8. Datos. Fórmula x 1 -x 2 =36-24=

Solución. x 1 =36 x 2 =24 n 1 =50 n 2 =75 IC=96 % σ 1 =6 σ 2 =8. Datos. Fórmula x 1 -x 2 =36-24= Solució Datos x =36 x =4 =50 =75 IC=96 % σ =6 σ =8 Fórmula x x z Se lleva a cabo u exerimeto e que se comara dos tios de motores, A y B. Se mide el redimieto e millas or galó de gasolia. Se realiza 50

Más detalles

ESTADÍSTICA. n i Se pide:

ESTADÍSTICA. n i Se pide: ESTDÍSTIC Tercera Prueba de Evaluació cotiua 1 de diciembre de 16 1.- l calcular cico veces la distacia etre dos putos, obteemos los siguietes valores: 17,13m; 17,1m; 17,m; 17,65m; 17,4 a) Itervalo de

Más detalles

Tema 3: Semiconductores.

Tema 3: Semiconductores. Tema 3: Semicoductores. Coteidos 1.1 Estructura de la Materia 1. Semicoductor Itríseco 1.3 Semicoductor Extríseco 1.4 esidades de Carga e u SC 1.5 Movimietos de ortadores 1 1.1 Estructura de la Materia

Más detalles

Introducción a las medidas de dispersión.

Introducción a las medidas de dispersión. UNIDAD 8: INTERPRETEMOS LA VARIABILIDAD DE LA INFORMACION. Itroducció a las medidas de dispersió. Como su ombre lo idica, las medidas de dispersió so parámetros que os idica qué ta dispersos está los datos.

Más detalles

Repaso...Último Contenidos NM 4

Repaso...Último Contenidos NM 4 Cetro Educacioal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemática. Prof.: Ximea Gallegos H. 1 Fucioes y relacioes. Diagrama Sagital. Sea A = { a,b, c} y B = { 1, 2, 3, 4} Repaso...Último Coteidos NM 4 A: Cojuto

Más detalles

Análisis Factorial General y Análisis de Componentes Principales.

Análisis Factorial General y Análisis de Componentes Principales. Capítulo 4 Aálisis Factorial Geeral y Aálisis de Compoetes Pricipales 41 Aálisis Factorial Geeral (AFG) Itroducció Sea ua tabla rectagular de valores uméricos, represetados por ua matriz X p, co térmios

Más detalles

TEMA 7 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD CONTINUAS

TEMA 7 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD CONTINUAS www.iova.ued.es/webpages/ilde/web/idex.htm e-mail: imozas@elx.ued.es TEMA 7 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD CONTINUAS Distribució uiforme e el itervalo [a, b].-, a x b Fució de desidad: f(x) = b a 0, e el

Más detalles

TEMA 3: DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES.

TEMA 3: DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. TEMA 3: DISTRIBUCIOES BIDIMESIOALES. 3.. Cocetos Geerales.... 3.2. Distribucioes bidimesioales de frecuecias... 3.2.. Tablas de correlació y cotigecia.... 3.2.2. Distribucioes margiales y codicioadas....

Más detalles

SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS

SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS do C. 018 Clase Nº 9 Mg. Stella Figueroa Teorema Cetral del Límite El teorema afirma que la distribució de la suma de u gra úmero de variables aleatorias tiee aproximadamete

Más detalles

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU Ejercicios de itervalos de cofiaza e las PAAU 2008 1 1.-El úmero de días de permaecia de los efermos e u hospital sigue ua ley Normal de media µ días y desviació típica 3 días. a)determiar u itervalo de

Más detalles

Deserción Intra-anual en los Proyectos Públicos de Educación Abierta, 2010 y 2011

Deserción Intra-anual en los Proyectos Públicos de Educación Abierta, 2010 y 2011 Boletín 09-12 Deserción Intra-anual en los Proyectos Públicos de Educación Abierta, 2010 y 2011 Las cifras de deserción que se presentan en este boletín son las proporcionadas por los directores de los

Más detalles

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Itroducció: coceptos básicos. Tablas estadísticas y represetacioes gráficas. Características de variables estadísticas uidimesioales.. Características de posició.. Características

Más detalles

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es coocer acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( μ ), la variaza ( ) o la proporció ( p ).

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Las medidas de tedecia cetral so los valore que se ubica e el cetro de u cojuto de datos estos puede estar ordeados o o. Geeralmete se utiliza cuatro de estos valores coocidos

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

Pasos básicos para docimar una hipótesis:

Pasos básicos para docimar una hipótesis: Pasos básicos para docimar ua hipótesis:. Defiir cual es la població y el o los parámetro de iterés.. Establecer la hipótesis (ula y alterativa). 3. Establecer el ivel de sigificació α. 4. Recoger los

Más detalles

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a Ejercicios y Talleres puedes eviarlos a klasesdematematicasymas@gmail.com Ig. Oscar Restrepo 1. Obteemos la tabla de frecuecias: Altura a) Para el cálculo de la media se tiee: y i i N i y i i 65,6 9 9

Más detalles

Fuerzas sobre superficies sumergidas

Fuerzas sobre superficies sumergidas MECNC DE LOS FLUDOS Y MQUNS FLUDODNMCS utores: Dr. g. Satiago. Urquiza, Profesor Titular. Dr. g. Herá J. Desimoe, e alumo. Mecáica de los fluidos máquias fluidodiámicas FUERZS SOBRE SUPERFCES SUMERGDS...

Más detalles

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor.

Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor. 1 Estadística Descriptiva Tema 8.- Estadística. Tablas y Gráficos. Combiatoria Trata de describir y aalizar alguos caracteres de los idividuos de u grupo dado, si extraer coclusioes para u grupo mayor.

Más detalles

Programas de Prevención del Uso Indebido de Drogas y Estadísticas del Consumo de Drogas no Medicadas, curso lectivo 2010

Programas de Prevención del Uso Indebido de Drogas y Estadísticas del Consumo de Drogas no Medicadas, curso lectivo 2010 En miles Boletín 03-12 Programas de Prevención del Uso Indebido de Drogas y Estadísticas del Consumo de Drogas no Medicadas, curso lectivo 2010 Se presentan los datos de los estudiantes que participaron

Más detalles

Vectores y matrices. x 1. x 2. x n. vector columna. X x 1, x 2,...,x n vector fila. a 11 a a 1m. a 21 a a 2m... a n1 a n2...

Vectores y matrices. x 1. x 2. x n. vector columna. X x 1, x 2,...,x n vector fila. a 11 a a 1m. a 21 a a 2m... a n1 a n2... Vectores y matrices x 1 X x 2. x vector columa X x 1, x 2,...,x vector fila a 11 a 12... a 1m A a 21 a 22... a 2m............ a 1 a 2... a m Matriz traspuesta a 11 a 21... a 1 A a 12 a 22... a 2............

Más detalles

sobre los números de hal y lah

sobre los números de hal y lah Revista de Matemática: Teoría y Aplicacioes 2002 9(2) : 1 6 cimpa ucr ccss iss: 1409-2433 sobre los úmeros de hal y lah Eduardo Piza Volio * Recibido: 12 Feb 2002 Resume E este trabajo se estudia alguas

Más detalles

2 Contraste de independencia

2 Contraste de independencia 2 Contraste de independencia 2 Independencia entre variables cualitativas Consideremos dos variables cualitativas X e Y con I y J modalidades cada una respectivamente, y sea N IJ la tabla de contingencia

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

Análisis de Correspondencias Simple

Análisis de Correspondencias Simple 1 Capítulo 4 Análisis de Correspondencias Simple 41 INTRODUCCIÓN El Análisis de Correspondencias Simple permite describir las relaciones entre dos variables categóricas dispuestas en una tabla de contingencia

Más detalles

APUNTE TEORICO DE SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES

APUNTE TEORICO DE SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES APUNTE TEORICO DE SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES [6.08] ALGEBRA II Autor: Berardo Ortega Ídice SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS...3 De primer orde co coeficietes costates..3 Sistemas

Más detalles

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE 136

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE 136 Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II co DERIVE 6. DIGONLIZCIÓN... PRINCIPLES FUNCIONES DE DERIVE PR L DIGONLIZCION: CLCULO DE UTOVLORES Y UTOVECTORES. tes de iiciar el estudio de los pricipales

Más detalles

SERIE 2. Interferencia

SERIE 2. Interferencia SERIE 2. Iterferecia 1. E el puto cuya coordeada se toma como z = 0, icide dos odas coheretes proveietes de algú tipo de experimeto de iterferecia: E = A0 cos(kz - ωt) 1 i E = A1 cos(kz - ωt + ϕ) 2 i.

Más detalles

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE-5 138

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE-5 138 Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II co DERIVE-5 8. DIGONLIZCIÓN... PRINCIPLES FUNCIONES DE DERIVE PR L DIGONLIZCION: CLCULO DE UTOVLORES Y UTOVECTORES. tes de iiciar el estudio de los pricipales

Más detalles

2 Conceptos básicos y planteamiento

2 Conceptos básicos y planteamiento ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: DOS VARIABLES Juliá de la Horra Departameto de Matemáticas U.A.M. 1 Itroducció E muchos casos estaremos iteresados e hacer u estudio cojuto de varias características de ua població.

Más detalles

Universidad MUESTREO de Oviedo. Facultad de Economía y Empresa. Grado en ADE. Métodos Estadísticos para

Universidad MUESTREO de Oviedo. Facultad de Economía y Empresa. Grado en ADE. Métodos Estadísticos para MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA EMPRESA TEMA 7: HERRAMIENTAS INFERENCIALES. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS AL Uiversidad MUESTREO de Oviedo. Facultad de Ecoomía y Empresa. Grado e ADE. 7.1.- Distribucioes Métodos

Más detalles

Boletín Centros Integrados de Educación de Adultos (CINDEA)

Boletín Centros Integrados de Educación de Adultos (CINDEA) Boletín 12-12 Matrícula Inicial en los Centros Integrados de Educación de Adultos (CINDEA) y en los Institutos Profesionales de Educación Comunitaria (IPEC), curso lectivo 2012 En este boletín se presentan

Más detalles

α, entonces se cumple que: T ( x) α T ( x)

α, entonces se cumple que: T ( x) α T ( x) HÉCTOR ESCOAR Uidad 3 Álgebra Lieal ALGERA LINEAL UNIDAD 3: OPERADORES LINEALES CONCEPTO DE OPERADOR LINEAL: sea V, dos espacios lieales, etoces u operador lieal (trasformació lieal) es ua fució T : V

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO 2015 Código asignatura: EXAMEN TIPO TEST MODELO B DURACION: 2 HORAS. Soluciones

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO 2015 Código asignatura: EXAMEN TIPO TEST MODELO B DURACION: 2 HORAS. Soluciones EAMEN MODELO B Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 01 Código asigatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO B DURACION: HORA olucioes Gráfica 1: Fiaciació (e milloes de euros) de la orgaizació Cáritas

Más detalles

El análisis de correspondencias. Ana María López Jiménez Dept. Psicología Experimental (USE)

El análisis de correspondencias. Ana María López Jiménez Dept. Psicología Experimental (USE) El análisis de correspondencias Ana María López Jiménez Dept. Psicología Experimental (USE) 4. El análisis de correspondencias 4.. Introducción 4.2. Tabla de correspondencias 4.3. Dependencia e independencia

Más detalles

Si n, m 60, los tests anteriores son válidos aunque no se verifique la hipótesis de normalidad,. H 1 : p p 0 H 1 : p > p 0 H 1 : p < p 0

Si n, m 60, los tests anteriores son válidos aunque no se verifique la hipótesis de normalidad,. H 1 : p p 0 H 1 : p > p 0 H 1 : p < p 0 Forulario Itervalos de cofiaza al ivel 1 α Para µ (X 1,, X uestra de ua va oral) [ σcoocida X σ z α/, X + σ z ] α/ σ descoocida [ X t 1,α/, X + t ] 1,α/ i 60, los itervalos ateriores so válidos auque o

Más detalles

E.T.S.I. Industriales y Telecomunicación Curso Grados E.T.S.I. Industriales y Telecomunicación. Tema 1: Números complejos

E.T.S.I. Industriales y Telecomunicación Curso Grados E.T.S.I. Industriales y Telecomunicación. Tema 1: Números complejos Grados E.T.S.I. Idustriales y Telecomuicació Asigatura: Cálculo I Coocimietos previos Para poder seguir adecuadamete este tema, se requiere que el alumo repase y poga al día sus coocimietos e los siguietes

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadística Descriptiva TEMA 1 Estadística Descriptiva 1. Variables estadísticas uidimesioales a) Itroducció b) Estudio descriptivo de ua variable c) Represetacioes gráficas d) Medidas de tedecia cetral

Más detalles

Columna armada del Grupo V (con presillas) sometida a Compresión axil. Aplicación Capítulos E, F, H y Apéndice E.

Columna armada del Grupo V (con presillas) sometida a Compresión axil. Aplicación Capítulos E, F, H y Apéndice E. 63 EJEPLO N Columa armada del Grupo V (co presillas) sometida a Compresió ail. Aplicació Capítulos E, F, H Apédice E. Euciado Verificar ua columa armada sometida a ua compresió ail P u 800 kn. La secció

Más detalles

Pre-PAES 2016 Media aritmética, moda y mediana.

Pre-PAES 2016 Media aritmética, moda y mediana. Pre-PAES 016 Media aritmética, moda y mediaa. Nombre: Secció: Las medidas de tedecia cetral (MTC) so ciertos valores alrededor de los cuáles tiede a cocetrarse los datos de ua població, esto se debe a

Más detalles

SEMICONDUCTORES fuera del EQUILIBRIO

SEMICONDUCTORES fuera del EQUILIBRIO SEMICONDUCTORES fuera del EQUILIBRIO Dr. Adrés Ozols Facultad de Igeiería UBA 007 Dr. A. Ozols 1 FENÓMENOS de TRANSPORTE de CARGA ARRASTRE de PORTADORES La desidad de carga moviédose a ua velocidad romedio

Más detalles

algoritmo e implementación del análisis factorial de correspondencias

algoritmo e implementación del análisis factorial de correspondencias Revista de Matemática: eoría y Aplicaciones 4(2): 51 62 (1997) algoritmo e implementación del análisis factorial de correspondencias William Castillo 1 Oldemar Rodríguez 1 Resumen En este artículo se presenta

Más detalles

es ligada, siendo v V Dos subespacios F y G de V son suplementarios si y solo si se verifica:

es ligada, siendo v V Dos subespacios F y G de V son suplementarios si y solo si se verifica: 1- Dado el sbcojto F={ ( λ μ, λ,μ, μ) R / λ, μ R} de R, se verifica qe: a) dim F= b) {(1,1,0,0),(-,0,,-1)} es a base de F c) F o es sbespacio vectorial de R - E sistema ligado, se verifica qe: a) Agregado

Más detalles

Desigualdad de Tchebyshev

Desigualdad de Tchebyshev Desigualdad de Tchebyshev Si la Esperaza y la variaza de la variable X so fiitas, para cualquier úmero positivo k, la probabilidad de que la variable aleatoria X esté e el itervalo La probabilidad de que

Más detalles

Aplicaciones del cálculo integral vectorial a la física

Aplicaciones del cálculo integral vectorial a la física Aplicacioes del cálculo itegral vectorial a la física ISABEL MARRERO epartameto de Aálisis Matemático Uiversidad de La Lagua imarrero@ull.es Ídice 1. Itroducció 1 2. Itegral doble 1 2.1. Motivació: el

Más detalles

Curso Lectivos

Curso Lectivos Boletín 05-13 NIÑAS Y NIÑOS QUE ESTUDIAN Y TRABAJAN EN EL SISTEMA EDUCATIVO REGULAR DE COSTA RICA, 2011-2012 El objetivo de este boletín es brindar información sobre la cantidad de estudiantes que asisten

Más detalles

Trabajo Final Estadística Descriptiva

Trabajo Final Estadística Descriptiva Prof: Ramó Alvarez Sebastiá Castro Pieria Costa Mathias Fuidio Motevideo, 9 de Juio del 0 ÍNDICE Itroducció Marco teórico.. Variables. Medidas de Resume. Medidas de Posició. Medidas de Dispersió. Medidas

Más detalles

HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS. RESUMEN En el presente trabajo estudiamos la existencia de homeomorfismos entre los

HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS. RESUMEN En el presente trabajo estudiamos la existencia de homeomorfismos entre los HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS l Y Jorge E. Herádez U., Temístocles Zeballos M., Uiversidad de Paamá, Cetro Regioal Uiversitario de Veraguas, Deartameto de Matemática. email: edithleco@gmail.com Uiversidad

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados. Sexo

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados. Sexo EAMEN MODELO B ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Código asigatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Material: Addeda (Formulario y Tablas) y calculadora (cualquier modelo) Calificació

Más detalles

Guía 1 Matemática: Estadística NM 4

Guía 1 Matemática: Estadística NM 4 Cetro Educacioal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemática. Prof.: Ximea Gallegos H. 1 Guía 1 Matemática: Estadística NM 4 Nombre: Curso: Fecha. Uidad: Estadística y Probabilidades. Apredizajes Esperados:

Más detalles

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ.

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ. Itervalos de Cofiaza basados e ua sola muestra Ua estimació putual sólo os proporcioa u valor umérico, pero NO proporcioa iformació sobre la precisió y cofiabilidad de la estimació del parámetro. Etoces

Más detalles

Identificación de Sistemas

Identificación de Sistemas Idetificació de Sistemas Estimació de Míimos Cuadrados Autor: Dr. Jua Carlos Gómez Estimació de Míimos M Cuadrados para Estructura de Regresor Lieal Se asume que la relació etrada-salida puede ser descripta

Más detalles

Mecánica de Materiales II: Análisis de Esfuerzos

Mecánica de Materiales II: Análisis de Esfuerzos Mecáica de Materiales II: Aálisis de Adrés G. Clavijo V., Coteido Itroducció Fueras de volume Coveció de sigos de cauch Estado Triaial Circulo de Mohr Método gráfico Estado plao de Circulo de Mohr - Reglas

Más detalles

Departamento de Ciencias Matemáticas Segundo Examen MATE 3171 Universidad de Puerto Rico Mayagüez 20 de octubre de Número de estudiante:

Departamento de Ciencias Matemáticas Segundo Examen MATE 3171 Universidad de Puerto Rico Mayagüez 20 de octubre de Número de estudiante: Deartameto de Ciecias Matemáticas Segudo Exame MATE 3171 Uiversidad de Puerto Rico Mayagüez 20 de octubre de 2015 Nombre: Número de estudiate: Profesor: Secció: Istruccioes: NO se ermite el uso de calculadoras.

Más detalles

Resolución N 2. Axiomas de Probabilidades. Ejercicios Resueltos. Profesor: Iván Rapaport Z. Auxiliar: Abelino Jiménez G.

Resolución N 2. Axiomas de Probabilidades. Ejercicios Resueltos. Profesor: Iván Rapaport Z. Auxiliar: Abelino Jiménez G. Resolució N 2 Axiomas de Probabilidades Profesor: Ivá Rapaport Z Auxiliar: Abelio Jiméez G Ejercicios Resueltos 1 Cierta efermedad se trasmite e forma geética de los padres a los hijos, del siguiete modo:

Más detalles

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 11. Estimación de una media. Introducción. Introducción (2) Introducción

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 11. Estimación de una media. Introducción. Introducción (2) Introducción Curso de Estadística Aplicada a las Ciecias Sociales Tema 11. Estimació de ua (Cap. 1 del libro) Tema 11. Estimació de ua Itroducció 1. Distribució de la e el. La muestral es cetrada 3. El error típico

Más detalles

Operario A B C D Total Obstrucciones

Operario A B C D Total Obstrucciones Ua empresa de imprimir, alimetada a mao, estaba sujeta a lo que parecía ser u úmero irrazoable de obstruccioes causadas por iterferecias de las hojas de papel a la presa. Se hizo ua prueba para ver si

Más detalles

INFERENCIA ESTADISTICA CUADRADO) CHI-CUADRADO. x i. Variable Aleatoria [N(µ, σ) ] Muestras (N=1) Tipificando. = i σ z 2. = σ

INFERENCIA ESTADISTICA CUADRADO) CHI-CUADRADO. x i. Variable Aleatoria [N(µ, σ) ] Muestras (N=1) Tipificando. = i σ z 2. = σ (CHI- CHI-CUADRADO Variable Aleatoria [N(µ, σ) ] Muestras (N1) x i Tipificando z x µ i σ z z x i µ σ χ 1 (CHI- CHI-CUADRADO Variable Aleatoria [N(µ, σ) ] Muestras (N) x 1, x Tipificando z 1 x µ ; σ x 1

Más detalles

Ayudas a la Interpretación en ACS.(acs)

Ayudas a la Interpretación en ACS.(acs) Ayudas a la Interpretación en ACS.(acs) 1. Antes de interpretar un análisis, es necesario recordar lo que representa un punto de la nube: El punto i representa la distribución condicional fij. El origen

Más detalles

FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES: DOMINIO, RANGO, CURVAS DE NIVEL 1 FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES.

FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES: DOMINIO, RANGO, CURVAS DE NIVEL 1 FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES: DOMINIO, RANGO, CURVAS DE NIVEL FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES. DEFINICIONES DE FUNCIONES EN VARIAS VARIABLES. Ua fució de variable es u cojuto de pares ordeados de la forma

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

Tema 2. Medidas descriptivas de los datos

Tema 2. Medidas descriptivas de los datos Tema 2. Medidas descriptivas de los datos Resume del tema 2.1. Medidas de posició So valores que os sirve para idicar la posició alrededor de la cual se distribuye las observacioes. 2.1.1. Mediaa La mediaa

Más detalles

EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDICE ÚNICO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR).

EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDICE ÚNICO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR). 1 EL MODELO DE MERCADO (MODELO DE ÍNDCE ÚNCO, O MODELO DE UN SOLO FACTOR). Disoemos de las tasas de redimieto de u cojuto de activos co riesgo (i = 1,,, ) y disoemos tambié de la tasa de redimieto de u

Más detalles

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Curso de Estadística Aplicada a las Ciecias Sociales Tema 11. Estimació de ua media (Cap. 21 del libro) 1 Tema 11. Estimació de ua media Itroducció 1. Distribució de la media e el muestreo 2. La media

Más detalles

Qué es la estadística?

Qué es la estadística? Qué es la estadística? La estadística tiee que ver co la recopilació, presetació, aálisis y uso de datos para tomar decisioes y resolver problemas. Qué es la estadística? U agete recibe iformació e forma

Más detalles

Cód. Carrera: Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 1 al 11.

Cód. Carrera: Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 1 al 11. rueba Itegral Lapso 03-7-76-77 /0 Uiversidad Nacioal Abierta Matemática I (Cód. 7-76-77) icerrectorado Académico Cód. Carrera: 6-36-80-08- -60-6-6-63 Fecha: 0 0-0 MODELO DE RESUESTAS Objetivos al. OBJ

Más detalles

( ) 1.8 CRITERIOS DE CONVERGENCIA PARA SERIES (1.8_CvR_T_061, Revisión: , C8, C9, C10) INTRODUCCIÓN. Forma general de una serie: + a 1

( ) 1.8 CRITERIOS DE CONVERGENCIA PARA SERIES (1.8_CvR_T_061, Revisión: , C8, C9, C10) INTRODUCCIÓN. Forma general de una serie: + a 1 .8 CRITERIOS DE COVERGECIA PARA SERIES (.8_CvR_T_6, Revisió: -9-6, C8, C9, C).8.. ITRODUCCIÓ. Forma geeral de ua serie: S = = a = a + a + a +...+ a Suma de térmios. Si es fiito, la suma (S ) tambié es

Más detalles