Capítulo 12. Introducción a la Termodinámica Estadística.
|
|
- María del Pilar Belmonte Giménez
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Capítulo. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca. ) Itroduccó Mcáca Estadístca: dscpla ctífca qu prtd prdcr las propdads macroscópcas d u sstma a partr d las propdads molculars. Trmodámca stadístca: part d la Mcáca Estadístca qu studa los sstmas qulbro. Mcáca Cuátca Mcáca Clásca Trmodámca Estadístca Trmodámca Clásca Estados d u sstma: Macrostado Estado trmodámco d u sstma Dpd dl valor d las "fucos d stado" Complxó o Mcrostado. Mcáca clásca: co partículas l stado stá dfdo por l valor dl las f coordadas d poscó y los f mpulsos d cada partícula. Mcáca cuátca: l stado stá dscrta por la fucó d stado Ψ. Ĥ Ψ E Ψ [.] Ψ Ψ(q, q,..., q, t) [.] q so las coordadas spacals y d spí Modlo: Las partículas so détcas (sustaca pura) Las partículas so prmats (qulbro químco) Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca
2 El sstma stá stado stacoaro Las partículas so dpdts (as dal) E E [.3] Ĥ Ĥ [.4] Ĥ Ψ (q ) E Ψ(q ) [.5] Ψ (q,q,..., q ) Ψ(q ) Ψ(q )... Ψ(q ) [.6] Para spcfcar l mcrostado sú [.6] s csaro spcfcar s las partículas so dscrbls (cláscas) o dscrbls (frmos, bosos) Estadístca d Maxwll-Boltzma (MB): s aplca a partículas dscrbls Estadístca d Bos-Est (BE): s aplca a bosos (partículas dscrbls d sp tro) Estadístca d Frm-Drac (FD): s aplca a frmos (partículas dscrbls d sp smtro) Ejmplo.. Posbls complxos d u sstma co partículas y ría total (udads arbtraras) co trs posbls stados d ría d valors propos, y sú los trs modlos stadístcos. vl φ φ φ φ F.d Oda Modlo E ψ MB I ψ MB ψmb II III MB ψbe I BE ψ BE II ψ FD I FD Maxwll-Boltzma Bos-Est Frm-Drac MB BE Ψ φ( ) φ() Ψ ( φ ) φ() FD MB BE Ψ φ ) () Ψ φ ) φ () + φ () () Ψ φ ( ) φ () φ () φ () Ψ ( φ MB 3 φ ( ) φ () ( φ Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca
3 ) Prcpo d Boltzma Para u sstma aslado volucó spotáa la tropía smpr aumta d acurdo al II Prcpo d la Trmodámca El dsord aumta dsd u puto d vsta mcáco El dsord s md por l úmro d mcrostados compatbls co s macrostado. Todos los mcrostados posbls d u sstma so, prcpo, ualmt probabls. Ejmplo.. Rsultados d las sumas d los úmros obtdos al trar dos dados 36 tradas. Tradas Probabldad d sacar /36 Probabldad d sacar 7 6/36 Al úmro d complxos (Ω) s llama probabldad trmodámca. Ejmplo.3. Calcul l úmro d mcrostados posbls d u sstma formado por dos partículas dpdts co spí / (Asummos qu la ría dl sstma dod la partícula s orta a favor dl campo (+) s la msma qu cuado s orta cotra dl campo (-). Ω ω ω 4 El úmro total d mcrostados dl sstma s l producto d los mcrostados corrspodts a cada partícula ω. Para partículas: Ω ω [.7] S s t dos mustras d as: Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 3
4 Ω Ω S S Ω Ω S +S S S + S Ω Ω Ω Cuado la tropía aumta l úmro d mcrostados també La tropía s la suma d tropías. El úmro total d mcrostados s l producto d mcrostados La cuacó d Boltzma dca: S k l Ω [.8] k r/rad (costat d Boltzma) 3) Estadístca d Maxwll-Boltzma 3.) Dstrbucó más probabl S aplca a partículas dscrbls. U trcambo d partículas coduc a u mcrostado dfrt. La fucó d oda d cada mcrostado s: ψ φ( ) φ()... φ() [.9] Ejmplo.4. Calcul las dstrbucos y mcrostados qu prsta u sstma co 3, E. Cada vl prsta ua dracó ual a + y ua ría ual a (ε ). Solucó: a) Dstrbucó :,, 3,, , 3 3 3,, /3 /3 /3 /3 / /, 3 3 Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 4
5 ! Π! 3!!!! 3 ( abajo, y 3 arrba; abajo, y 3 arrba; 3 abajo, y arrba) 3 4 (cuatro maras d colocar las partículas) t{} 4 3 b) Dstrbucó :,, /3 /3 /3 /3 /3 / / / /! Π! 3!!!! 3 ( arrba, y 3 abajo; arrba, y 3 abajo; 3 arrba, y abajo) 3 3 (trs maras d colocar las partículas) t{} Las fucos d oda d los dos prmros mcrostados so: ψ φ,() φ,() φ, (3) ψ φ,() φ,(3) φ, () Como las partículas so dscrbls, ψ ψ E st caso s t mcrostados, Ω El úmro d mcrostados d cada dstrbucó s: t { }!...! Π [.] Π!! t{ } Ω [.] D todas las dstrbucos hay ua d llas qu t mayor úmro d mcrostados (t{} max ). S s muy rad, o s comt mucho rror s s aproxma l úmro d mcrostados totals a los qu prsta la dstrbucó d más mcrostados. t{ } t{ } Ω [.] max Para calcular t{} max hay qu hacr t / l t l! + ( l - l!) Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 5
6 S s aplca la aproxmacó d Strl: l t l - + ( l - l + ) S s drva co rspcto a d l t (l - l - + ) d l ( / ) d [.3] Hay qu cosdrar dos cuacos más: d d [.4] E ε de ε d [.5] El sstma d las trs cuacos dfrcals s rsulv por l método d los multplcadors d Lara. (l + α + β ε ) d [.6] l + α + β ε (,,...) l - ( α + β ε ) ( α+ ) La dstrbucó d Maxwll-Boltzma s: [.7] α+ 3.) Etropía dl sstma Sú l prcpo d Boltzma! S k l Ω k l t{ } max k l [.8]! S k ( l! + l - l! ) Aplcado la aproxmacó d Strl Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 6
7 S k ( l - + l - ( l - )) ( l l ( / )) S k [.9] Al susttur [.7] [.9] -α- ( ) S k l l k ( l + α + β ε ) ( l + α + β E ) S k [.] 3.) Dtrmacó d β S s ralza l sumatoro d la cuacó [.7] -α - α - - α l - l [.] Susttuydo [.] [.] - S k ( l + l - l + β - S k l + k β E [.] S s multplca por la tmpratura - TS k T l + k β T E [.3] S s compara la cuacó.3 co la xprsó d trmodámca clásca, TS - F + E, y s uala térmo a térmo E) E k β T E β [.4] k T - F - k T l [.5] Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 7
8 4) Fucó d partcó S df la fucó d partcó como: - ε / kt z [.6] La cuacó [.7] s pud scrbr -α - -α - α z Dvddo ambas xprsos - [.7] z Exprsó qu dca como stá rpartdas (partcoadas) las partículas los vls rétcos. z -ε / kt T z ε, ε ε / k + ε / k +... z T z z ε / k ε / k ε / k +... La fucó d partcó molcular dca l º promdo d stados qu so accsbls térmcamt a ua molécula a la tmpratura dl sstma. T T : sólo s accsbl l stado/vl fudamtal : vrtualmt todos los stados so accsbls (z lvado) Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 8
9 5) Estadístca d Bos-Est (BE) Esta stadístca s aplca a bosos. La fucó d oda total ha d sr smétrca lo qu mplca qu o hay ua lmtacó sobr l úmro d partículas cada vl. Ejmplo.5. Calcul las dstrbucos y mcrostados qu prsta u sstma d bosos co 3, E. Cada vl prsta ua dracó ual a + y ua ría ual a (ε ). Solucó: a) Dstrbucó :,, 3,,, + ( + t{}!( )! ( + )! ( + )! - )!!( - )!!( - )! 3 3 b) Dstrbucó :,, ( + t{}!( )! ( + )! (3 + )! - )!!( - )!!(3 - )! t{ } ( + )!!( -)! Para calcular la dstrbucó qu t más mcrostados hay qu ralzar la aproxmacó: + + t{ } + ( + )!!( -)! [ l( )!- l!- l( - ] [( + ) l( + ) - ( + ) - l + - ( - ) l( - ) ( - ] l t + )! l t + ) l t d l t [( + ) l( ) - l - ( - ) l( - ) - ] + + l( + ) + - l - - d - l d + + Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca 9
10 Tdo cuta las cuacos [.4] y [.5], y aplcado l método d los multplcadors dtrmados d Lara s dduc: l + + α + β ε (,,...) [.8] + ( α+ ) + ( α+ ) ) ( α+ [.9] α + Al ual qu la stadístca d MB β/kt 6) Estadístca d Frm-Drac (FD) E sta stadístca las partículas so dscrbls y la fucó total ha d sr atsmétrca. Ejmplo.6. Calcul las dstrbucos y mcrostados qu prsta u sstma d frmos co 3, E. Cada vl prsta ua ría ual a (ε ) y (, 3 3) Solucó: a) Dstrbucó :,, 3,,,! t{}!( - )!! 3!!( - )!!(3 - )! 3 3 b) Dstrbucó :,,! t{}!( - )!!!!( - )!!( - )!! t { }!( - )! Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca
11 lt Σ [ l! l! l( )!] [ l - - l + - ( - ) l( - ) ( - )] l t + d l t - l - + l ( - ) + d - l d Al ual qu los casos atrors l + α + ( α+ ) [.3] α + + 7) Comparacó d las trs stadístcas MB: s aplca a partículas dscrbls. BE: s aplca a bosos (sp tro). Fucó d oda smétrca. Fotos (S), úclos d H, H 4, O 6 FD: s aplca a frmos (sp smtro). Fucó d oda atsmétrca. Elctros, protos, utros, úclos d Cl 35 (S3/) Exst ua rla para calcular l valor d S d las partículas Masa par prot. par + ut. par S (bosó) Masa par prot. mpar + ut. mpar S (bosó) Masa mpar S sm-tro (frmó) MB BE FD α+ α+ α+ α + α+ α + + [.3] + [.3] [.33] S >> las trs stadístcas cocd. S cumpl a T y p modradas. o s cumpl l hlo líqudo, as lctróco, T, p. Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca
12 8) Estadístca d Maxwll-Boltzma corrda La stadístca d MB cosdra las partículas dscrbls. Las stadístcas d BE y FD las cosdra dscrbls. S s t lmtos, ( > ) Ω MB!! [.34]! + Ω BE [.35] Ω FD [.36] Estadístca d MB corrda (MBC) s pud aplcar a partículas dscrbls dvddo Ω por!. Sólo afcta a las propdads trmodámcas dl sstma (S, F,...), o t fluca las propdads tras (, z,...). 9) Idtfcacó d k y α S s aplca la stadístca d MBC, F s ual a z F - k T l - k T l z + k T ( l - ) [.37]! El potcal químco s: F µ - k T l z + k T ( l + ) - k T l z + k T l [.38] T,V µ kt l z µ - k T l z + k T l - k T l z z + k T (l! + ) - k T l + k T! G F + k T G F + p V p V k T R k A [.39] S vó atrormt α l Comparado ambas xprsos: - - l l z - l - l z µ α [.4] kt Cap.. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca
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 detallesTema 4 - FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA ESTADÍSTICA CLÁSICA
ma 4 - FUDAMOS D LA MCÁICA SADÍSICA CLÁSICA Cocptos stadístcos lmtals. Mcáca stadístca d sstmas mcroscópcos. Los colctvos mcrocaóco caóco y gracaóco. La fucó d partcó y las fucos trmodámcas. l gas dal
Más detallesAmpliació de Química-Física Curs Introducció
Itroduccó F Curs 7-8 mplacó d uímca-físca Curs 7-8 Itroduccó Cotdo ma : Cocptos báscos d Mcáca Cuátca Postulados d la Mcáca Cuátca Sstmas scllos Caja Cuátca rdmsoal Rotor Rígdo Osclador armóco promacó
Más detallesMECÁNICA ESTADÍSTICA
FAyA Lccatura Químca Físca III año 26 MÁIA SADÍSIA IRODUIÓ ROBABILIDAD robabldad s la cuatfcacó d la spraza dl rsultado d u xprmto o vto. S l posbl rsultado d u xprmto s A la probabldad d qu ocurra A s
Más detallesAnálisis 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 detallesANEXO 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 detallesTema 5. Contraste de hipótesis (II)
Tma 5. Cotrast d hpótss (II CA UNED d Hulva, "Profsor Dr. José Carlos Vílchz Martí" Itroduccó Bvda Objtvos pdagógcos: Aprdr a obtr la fucó d potca d u cotrast y la rprstar la curva d potca d u cotrast.
Más detallesAPUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III
APUE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III CARRERA: LICECIAURA E QUÍMICA PROFESOR Mg. CARLOS A. CAAEO AUILIAR Lc. ERIQUE M. BIASOI COEIDOS: Mcáca Clásca: Mcáca Cuátca: Mcáca Estadístca: Problmas: Cmátca Dámca Prcpos
Más detallesFisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares.
Fscouímca II-Módulo d Estructura y Propdads Molculars. Bollla 4. Coctado las dscrpcos mcro/macroscópcas: Trmodámca Estadístca 4. La coxó tr la dscrpcó cuátca y las propdads trmodámcas. Hmos vsto como dscrbr
Más detallesCapítulo IV. Estadísticas cuánticas.
Capítulo I. stadísticas cuáticas. Lcció 6 Itroducció a las stadísticas cuáticas. Partículas distiguibls idistiguibls. stadísticas d Bos-isti y d rmi-dirac. Lcció 7 Gas idal d rmi: lctros mtals. Lcció 8
Más detallesmecánica estadística Estadísticas Cuánticas Capítulo 5
mecáca estadístca Estadístcas Cuátcas Capítulo 5 Gas Ideal Mooatómco e el Límte Clásco Cosderemos u as deal s teraccó etre moléculas mooatómco e u volume V a temperatura T. Además supoemos que la separacó
Más detalles5 MECÁNICA ESTADÍSTICA CUÁNTICA DE GASES IDEALES
ma 5 MCÁICA SADÍSICA CUÁICA D GASS IDALS stadística d rmi-dirac y stadística d Bos-isti. l límit clásico. Gas idal d rmi: lctros mtals. Gas idal d Bos: fotos y 4H líquido. Codsació d Bos-isti. [RI-9; HUA-8;
Más detalles9 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(tema 13 del libro) 1. PARÁMETROS DE CENTRALIZACIÓN
UIDAD.- Dstrbucos udmsoals. Parámtros (tma dl lbro). PARÁETROS DE CETRALIZACIÓ Auqu las tablas stadístcas y las rprstacos grácas cot toda la ormacó rlatva a u problma, muchas vcs trsa smplcar s cojuto
Más detalles10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Part stadístca Prof. María B. Ptarll GIÓN LINAL IMPL. Itroduccó muchos problmas st ua rlacó tr dos o más varabls, rsulta d trés studar la aturalza d sa rlacó. l aálss d rgrsó s la técca stadístca para
Más detallesResumen TEMA 6: Momentos de inercia
EMA 6: Momntos d nrca Mcánca Rsumn EMA 6: Momntos d nrca. Dfncons Sstma matral d puntos matrals d masa m, =, 2,...,. a) Momnto d nrca rspcto d un plano π md (d = dstanca d la masa m al plano π) π =Σ 2
Más detallesPRÁCTICA 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 detallesIV. Gases ideales cuánticos
IV. Ga idal cuático Boo y Fmio Fucio d ditibució o Bo-Eiti (boo) o Fmi-Diac (fmio) o límit cláico (Maxwll-Boltzma) Aplicacio: o lcto d coducció mtal o 3 H y 4 H o Ga d foto Ly d Plack Módulo d Mcáica Etadítica
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 detalles3. Cálculo y dimensionado
Documto Básco HE Ahorro d Ergía. Codsacos 1 Las codsacos suprfcals los crramtos y partcos trors qu compo la volvt térmca dl dfco, s lmtará d forma qu s vt la formacó d mohos su suprfc tror. Para llo, aqullas
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 detallesTomando como nivel de energía cero el nivel fundamental. Dada la diferencia de energía entre los niveles en la mayoría de los casos
Capíulo. La fucó d pacó ) Spaacó d la fucó d pacó S ha dmosado aom - / k [.] La ía dl l s ual a: k [.] + + + [.] + S los ados d lbad o accoa [.4] - / k - / k... [.5] ) Fucó d pacó lcóca omado como l d
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 detallesElementos de Probabilidad y Estadística
Capítulo 3 Elmtos d robabldad y Estadístca 3.. Itroduccó E st capítulo s prsta cocptos báscos d robabldad y Estadístca, ya u dtro dl dsño y plaacó d ua obra hdráulca juga u papl mportat l aálss hdrológco
Más detallesProcesamiento Digital de Señales de Voz
Procsamto Dgtal d Sñals d Voz Trasparcas: Procsamto d Sñals y Métodos d Aálss para rcoocmto d Voz Autor: Dr. Jua Carlos Gómz Basado : Rabr, L. ad Juag, B-H.. Fudamtals of Spch Rcogto, Prtc Hall,.J., 993.
Más detalles2.5. 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 detallesSeñales y Sistemas. Análisis de Fourier.
Sñals y Sistmas Aálisis d Fourir. Itroducció El foqu d st capítulo s la rprstació d sñals utilizado sos y cosos ( otras palabras, xpocials complas). El studio d sñals y sistmas utilizado xpocials complas
Más detalles1.- 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 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 detallesUn forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l
El Forward U corao fuuro o a plazo, s odo aqul cuya lqudacó o slm dfr hasa ua fcha posror spulada l msmo, s dcr s dos pas acurda hacr la rasaccó hasa u prodo fuuro dígas por jmplo 6 mss, so s u corao forward.
Más detallesEstadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo
Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos
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 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 detallesOPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL CON MALLAS FIJAS Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD UTILIZANDO VARIAS APROXIMACIONES A LOS ELEMENTOS DE FRONTERA
OPMZACÓN ESRUCURAL CON MALLAS FJAS Y ANALSS DE SENSBLDAD ULZANDO VARAS APROXMACONES A LOS ELEMENOS DE FRONERA Wllam Ramírz Bítz, Maul Julo García Ruíz Prgrado gría Mcáca Uvrsdad EAF, Colomba. Ph.D. gría
Más detallesUNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro)
UIDAD.- Estadístca. Tablas y grácos (tma dl lbro). ESTADÍSTICA: CLASES Y COCEPTOS BÁSICOS E sus orígs hstórcos, la Estadístca stuvo lgada a custos d Estado (rcutos, csos, tc.) y d ahí prov su ombr. Hoy
Más detallesQ c 0 en V (5.1a) y z k. y n
V.- PROBLEM DE CMPO ECLR 5..- Itroduccó dfrca d los problmas abordados los capítulos atrors, dod las cógtas rlacoados co los msmos ra catdads vctorals, st ua gra gama d problmas dod las cógtas so d aturala
Más detallesEXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3
Rpaso d Matmáticas E st apédic s hará u brv rpaso d las cuacios y fórmulas básicas d utilidad Química Física gral y Trmodiámica Química particular. EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos úmros s xprsa forma más
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 detallesFACULTAD DE ECONOMÍA, U.V. PRIMER EXAMEN DE ECONOMETRÍA 1 Profesor: Carlos Pitta Arcos. Grupos 401 y 402
FACULTAD DE ECONOMÍA, U.V. PIME EAMEN DE ECONOMETÍA Profsor: Carlos Ptta Arcos. Grupos 40 y 40 Paorama Gral: El am costa d 5 problmas, co ua podracó fal d 00 putos (pts). Para facltarl l cálculo dl valor
Más detallesINTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración
TEMA 8 Itgral Idfiida INTEGRAL INDEFINIDA FUNCIÓN PRIMITIVA. F() s ua primitiva d f() si F ()= f(). Esto s prsa así: f() = F'() = F() La itgració s la opració ivrsa a la drivació, d modo qu: FUNCIONES
Más detallesMODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas
Más detalles10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1
10 MUESTREO 1 Cómo varará la desvacó típca muestral s se multplca por cuatro el tamaño de la muestra? Y s se aumeta el tamaño de la muestra de 16 a 144? S µ y so la meda y la desvacó típca poblacoales,
Más detallesa a lim i) L< 1 absoluta convergencia absoluta convergencia convergencia condicional divergencia > r.
(Aputs rvisió para oritar l aprdizaj) DESARROLLO DE LAS FUNCIONES LOGARÍTMICA Y EXPONENCIAL EN SERIES DE POTENCIAS Ua Sri d Potcias s dfi como: a a a a a = = + + + la qu s vidt qu covrg si =. Para dtrmiar
Más detallesCapítulo I. Introducción: Características de los sistemas macroscópicos, conceptos de probabilidad y estadística de sistemas de partículas.
Capítulo I. Itroduccó: Característcas de los sstemas macroscópcos, coceptos de probabldad y estadístca de sstemas de partículas. Leccó Itroduccó a la descrpcó estadístca de los sstemas de partículas. Fluctuacoes
Más detallesTransformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas
5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal
Más detallesProblemas de Polímeros. Química Física Avanzada Iñaki Tuñón 2010/2011
Problemas de Polímeros Químca Físca Avazada Iñak Tuñó / POL.-U polímero moodsperso de masa molecular. gmol - está cotamado e u % e peso co ua mpureza de peso molecular. gmol -. Calcular z,, Co los datos
Más detallesANÁLISIS DE ERROR DE ESTADO ESTABLE
AÁLISIS DE ERROR DE ESTADO ESTABLE El rror stcoro s u dd d l xcttud d u t d cotrol. S lz l rror stcoro dbdo trds scló, rp y prábol. COTROL AALÓGICO COTROL DIGITAL Esqu Error Fucó d trsfrc d ll Es ( Rs
Más detalles1 Estadística. Profesora María Durbán
Tema 5: Estmacó de Parámetros Tema 5: Estmacó de Parámetros 5. Itroduccó y coceptos báscos 5. Propedades de los estmadores 5.4 Dstrbucó de u estmador e el muestreo Objetvos del tema: Al fal del tema el
Más detallesTEMA 1: CALCULO DIRECTO DE LÍMITES
INSTITUCION EDUCATIVA DISTRITAL RODRIGO DE BASTIDAS Rsolució Nº 88 d ovimbr.8/ ScrtariaD Educació Distrital REGISTRO DANE Nº-99 Tléfoo Barrio Bastidas Sata Marta DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS ACTIVIDAD ESPECIAL
Más detallesMATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades
MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Más detalles(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es
(Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua
Más detallesRIESGO MORAL. Comportamiento (acciones) del A no observable para el P (o, simplemente, no verificable). P. ej.:
RIESGO MORA Comportamto accos dl A o obsrvabl para l o, smplmt, o vrfcabl.. j.: s A pd jrcr dsttos vls d sfrzo, co RM l o sab cál d llos llva a cabo. acr sfrzo spo dstldad para l A Úca varabl cotratabl:
Más detallesCurso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple
1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular
Más detallesAproximación de funciones derivables mediante polinomios: Fórmulas de Taylor y Mac-Laurin
Aproimació d ucios drabls mdiat poliomios: Fórmulas d Taylor y Mac-Lauri. Eprsa l poliomio P - - potcias d - Hay qu dtrmiar los coicits a, b, c, d y qu cumpla: P - -a- b- c- d- Drado vcs la iualdad atrior,
Más detallesDivisión de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)
Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó
Más detallesCap. II: Principios Fundamentales del Flujo de Tránsito
Cap. II: Pricipios Fudamtals dl Flujo d Trásito Diagrama Espacio-Timpo Distacia 1 2 Itralo (i) 3 4 5 6 Espaciamito () Timpo Flujo, q Dsidad, Vlocidad, Tasa horaria quialt a la cual trasita los hículos
Más detallesFEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden
9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk
Más detallesSEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA 1: Problema Nº 5.34 Oppenheim
SEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA : Problma Nº 5.3 Opphim Obsrv l siguit sistma: Dtrmi y() Solució: El traycto d arriba produc, al multiplicar por Cos(/), traslació dl spctro
Más detallesTeoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.
Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra
Más detallesal siguiente límite si existe: . Se suele representar por ( x )
UNIDAD : DERIVADAS. DERIVADA DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. DERIVADAS LATERALES Dfiici.- S llama drivada d ua fuci f u puto d abscisa al siguit it si ist: f f ' sigifica lo mismo. f. S sul rprstar por f D
Más detallesUniversidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez Departamento de Ciencias Matemáticas
Uivrsidad d Purto Rico Rcito Uivrsitario d Mayagüz Dpartamto d Cicias Matmáticas Eam III Mat - Cálculo II d abril d 8 Nombr Númro d studiat Scció Profsor Db mostrar todo su trabajo. Rsulva todos los problmas.
Más detallesTema 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 detallesSe llama sucesión a un conjunto de números dados ordenadamente de modo que se puedan numerar: primero, segundo, tercero,...
TEMA SUCESIONES. CONCEPTO DE SUCESIÓN DEFINICIÓN DE SUCESIÓN S llama sucsió a u cojuto d úmros dados ordadamt d modo qu s puda umrar: primro, sgudo, trcro,... Los lmtos d la sucsió s llama térmios y s
Más detallesTALLER 4: Preparación parcial final. Cálculo Integral. UdeA Profesor: Jaime Andrés Jaramillo.
TALLER : Prparació parcial fial Cálculo Itgral UdA - Profsor: Jaim Adrés Jaramillo jaimaj@cocptocomputadorscom Sucsios Mustr los primros cuatro térmios d la sucsió y dtrmi si s covrgt o divrgt: a) d) +
Más detalles3. Regresión lineal. Regresión simple consumo y peso de automóviles. Curso Estadística. Regresión Lineal. Consumo (litros/100 Km)
3. Rgrsó lal Curso - Estadístca Rgrsó smpl cosumo pso d automóvls Núm. Obs. Pso Cosumo g ltros/ m 98 878 3 78 8 4 38 5 64 3 6 655 6 7 73 4 8 485 7 9 366 8 35 8 635 9 3 888 7 4 766 9 5 98 3 6 79 7 7 34
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 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 detallesFugacidad. Mezcla de gases ideales
Termodnámca del equlbro Fugacdad. Mezcla de gases deales rofesor: Alí Gabrel Lara 1. Fugacdad 1.1. Fugacdad para gases Antes de abarcar el caso de mezclas de gases, debemos conocer como podemos relaconar
Más detallesPolítica Fiscal. Gobiernos de coalición o de intereses geográficos dispersos
Política Fiscal Goiros d coalició o d itrss oráficos disrsos Goiros d coalició o d itrss oráficos disrsos Escario olítico dod l oiro stá comusto or dos artidos coalició:. Partidos ti rfrcias distitas sor
Más detallesB o l e t í n d e J u r i s p r u d e n c i a d e l T r i b u n a l A d m i n i s t r a t i v o d e
B o l e t í n d e J u r i s p r u d e n c i a d e l T r i b u n a l A d m i n i s t r a t i v o d e A t e n a s T R I B U N A L A D M I N I S T R A T I V O D E A T E N A S B O L E T I N D E J U R I S P
Más detalles( ) ( ) ( ) RESOLUCIÓN Dato: NºDiag.= 4(Nº s internos) RESOLUCIÓN RESOLUCIÓN SEMANA 4 POLÍGONOS Y CUADRILÁTEROS 11( 11 1) RPTA.: E RPTA.
SEMN 4 OLÍGONOS Y URILÁTEROS 1. lcul l úmro d digols mdis d u polígoo, dod l úmro d digols s l cuádrupl dl úmro d águlos itros. ) 0 ) 7 ) ) 44 E) to: Nºig.= 4(Nº s itros) id: Nºig.Mdis= ( 1 ) =? Rmplzdo
Más detallesTema 2. Termodinámica Estadística. Problemas
ma. rmodnámca Estadístca Problmas jrccos. La apromacón d trlng (ln! ln - ) prmt valuar l logartmo d factorals d númros grands con un rror puño. Calcula y rprsnta l rror rlatvo (n %) obtndo al utlzar la
Más detallesObjetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética
Objetvos Itroduccó a las meddas de poscó (tedeca cetral o tpsmo): Moda y Medaa Meda artmétca tca Cuartles,, decles y percetles Meddas de poscó Defcó: : refereca a u lugar específco de ua dstrbucó, epresado
Más detallesAplicación de Boostrapping en Regresión I
Aplcacó de Boostrappg e Regresó I U modelo de regresó leal basado e observacoes (x,y ) es de la forma y =x β+e (=,,..) dode y so los valores observados de la varable de respuesta y, y los x so vectores
Más detallesSistema binario. Disoluciones de dos componentes.
. Itroduccó ermodámca. ema Dsolucoes Ideales Ua dsolucó es ua mezcla homogéea, o sea u sstema costtudo por ua sola fase que cotee más de u compoete. La fase puede ser: sólda (aleacoes,..), líquda (agua
Más detallesAplicaciones de Balances de Energía en Reactores Batch
plcacoes de Balaces de Eergía e Reactores Batch Para u reactor batch, el BdeM se epresa como la ecuacó para determar el tempo de resdeca: t N ( rv Separado varables: V N Esta es ua ecuacó dferecal ordara
Más detallesCAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_02. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D.
CAPITULO º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_ Ing. Dgo Aljandro Paño G. M.Sc, Ph.D. Funcons d Marcs Torma: Sa f( una funcón arbrara dl scalar y sa A una marz con polnomo caracrísco: S dfn g( un polnomo
Más detallesDISEÑO MECÁNICO RODAMIENTOS NORMALIZACIÓN DE LOS RODAMIENTOS CINEMÁTICA DISTRIBUCIÓN DE CARGA EN EL RODAMIENTO
DISEÑO MECÁNICO RODAMIENTOS NORMALIZACIÓN DE LOS RODAMIENTOS CINEMÁTICA DISTRIBUCIÓN DE CARGA EN EL RODAMIENTO REPRESENTACIÓN SIMPLIFICADA DE LOS RODAMIENTOS 2 q q q q q q q q q 3 q q q q q q q q q q q
Más detallesTema 1 FÍSICA DE SEMICONDUCTORES: PROBLEMAS. Contenido FÍSICA DE SEMICONDUCTORES: PROBLEMAS... 1
Tma 1. Físa Smutrs Tma 1 FÍSICA DE SEMICONDUCTORES: PROBLEMAS Ct FÍSICA DE SEMICONDUCTORES: PROBLEMAS... 1 1. Prblmas rsults.... Prblmas prpusts...9 Tma 1. Físa Smutrs 1. Prblmas rsults 1) Calular la lgtu
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 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 detallesFINITOS Introducción
I.- ORMULACIÓN ARIACIONAL INITO DL MÉTODO D LO LMNTO 4..- Itroduccó l Capítulo II, las cuacos d los lmtos s dduro usado l método drcto. Como a s mcoó, st método, a psar qu mustra claramt l squma d ucoamto
Más detallesDECAIMIENTO RADIOACTIVO
DECIMIETO RDIOCTIVO El dcaimito radioactivo s idpdit dl modo d dcaimito, y s aplica a todos llos: α,β +, β -, CE (captura lctróica), γ, y fisió spotáa. Postulados: LEY DE DESITEGRCIO RDIOCTIV. La probabilidad
Más detallesTEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.
TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)
Más detallesZ = 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 detallesTema 5: Transistor Bipolar de Unión (BJT)
Tma 5: Trasistor ipolar d Uió JT) 5.1 troducció otidos 5.2 ucioamito dl trasistor Zoa Activa Dircta 5.3 Modlo d orrits dl Trasistor. Modlo d rs-moll 5.4 Modos o Zoas d Opració 5.5 Modlos Spic 5.6 jmplos
Más detallesUniversidad de Costa Rica. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Determinar si las integrales impropias convergen o divergen.
Uivrsidad d Costa Rica Istituto Tcológico d Costa Rica Tma: Itgrals impropias. Objtivos: Clasificar las itgrals impropias sgú su spci: primra, sguda o trcra spci. Calcular itgrals impropias utilizado su
Más detallesProblemas Tema 2: Sistemas
SISTEMAS Y CIRCUITOS ~ PROBLEMAS Curso Académico 00900 Problmas Tma Sismas PROBLEMA. Dados los siguis sismas impo coiuo las sñals d rada idicadas, drmi las sñals d salida corrspodis ( ) x sñal d rada x
Más detalles3. Modelos Univariantes de Probabilidad. Curso Estadística. Modelos Univariantes
3. Modlos Uivariats d Probabilidad Curso - Estadística Modlos Uivariats Procso d Broulli El rsultado d u rimto admit dos catgorías: Actabl y Dfctuoso. S rit l rimto vcs. La robabilidad d dfctuoso s la
Más detallesMODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas
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 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 detallesTEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)
TMS D MTMÁTICS Ooscos d Scudara TM 65 DISTRIBUCIOS D PROBBILIDD D VRIBL DISCRT. CRCTRÍSTICS Y TRTMITO. LS DISTRIBUCIOS BIOMIL Y D POISSO. PLICCIOS.. Itroduccó.. Fucos d Cuatía.. Dstrbucos Multvarats..
Más detallesESTIMADORES DE LA VARIANZA DE LAS PERTURBACIONES ALEATORIAS EN EL MBRL
Apts d Clas d cootría Prof Rafal d Arc STMADORS D LA VARANZA D LAS PRTURBACONS ALATORAS N L MBRL rafaldarc@as Ua vz ddcda a fórla para la stacó para la dtracó d los parátros dl odlo, a través d los MCO
Más detallesTEMA 2 SUCESIONES. Tema 2 Sucesiones Matemáticas I 1º Bach. 1 SUCESIONES Y TÉRMINOS
Tma Sucsios Matmáticas I º Bach. TEMA SUCESIONES SUCESIONES Y TÉRMINOS EJERCICIO : Si l térmio gral d ua sucsió s a 0 Halla l térmio sgudo y l décimo. b) Hay algú térmio qu valga? Si hay dcir qu lugar
Más detallesINTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración
TEMA 8 Itgral Idfiida INTEGRAL INDEFINIDA. FUNCIÓN PRIMITIVA F() s ua primitiva d f() si F ()= f(). Esto s prsa así: La itgració s la opració ivrsa a la drivació, d modo qu: f() F'() F() FUNCIONES PRIMITIVAS
Más detalles8 Límites de sucesiones y de funciones
Solucioario 8 Límits d sucsios y d ucios ACTIVIDADES INICIALES 8.I. Calcula l térmio gral, l térmio qu ocupa l octavo lugar y la suma d los ocho primros térmios para las sucsios siguits., 6,,,..., 6, 8,,...,,,,...
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detallesTRABAJO 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 detallesRENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1
RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC
Más detalles