74 Elena J. Martínez 1º cuat. 2015
|
|
- Hugo Martín Coronel
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 7 Elea J. Maríez º ca. 5 Score geerale: El e de lcoo e baa e lo rago de lo valore abolo de la obervacoe. Geeralzaremo el e, lzado o lo rago o coe de lo rago de lo valore abolo, deomada core. Decó: Sea a a... a a ceó y deamo a a D a dode e el rago de eadíco de rago gado co core a. a para,..., e obee S a para,..., e obee T. ere lo valore abolo,...,. Eoce e deoma Propedad: Sea,..., v.a...d., ~, Ω, a a b b, eoce Lego, y E a ar [ a ] cov, a b lm ma {a,,...} E / / [ a ] ar d N, Mcha vece lo core vee dado por lo qe e deoma a có geeradora de core. Decó: Sea, < <, a có o decrecee y o egava. Spogamo ademá qe d < y < d <
2 Elea J. Maríez º ca S a, demo el eadíco geerado por la có geeradora de core, como:. Obervemo qe prodce S S / y prodce. T T Teorema: S eá geerado por, eoce d E d ar d d ar E y ee drbcó aóca ormal eádar. Ee eorema mera qe, para a gra cadad de poble e, podemo ar la apromacó Normal. Bckel 97 provee a apromacó de Edgeworh para el eadíco de core geerale. Bao codcoe de reglardad, 3 3 d d ar E P ϕ Φ dode ϕ e la có de dedad ormal eádar.
3 Elea J. Maríez º ca Toleraca aóca: Se pede probar qe τ acepacó ε, dode ε e al qe d d ε y qe τ rechazo δ, dode δ e al qe d d δ E cao ípco, δ ε y ea oleraca aóca e gal al po de rpra de emador dervado de e de rago Hber, 98. Algo eemplo de coe de core: Score ormale: Sea Φ Φ Z P, edo Φ la có de drbcó Normal eádar. Demo Φ Φ El eadíco correpodee e deoma eadíco de core ormale y e propeo por raer 957: A Φ Obervemo qe, como >, > A para odo. E el eercco de la Prácca 3 probará qe e eeco Ψ e a có geeradora de core y por lo ao e aócamee ormal. Por lo ao, para eear H o : θ v H : θ > e rechaza H a vel aóco α > A z A α
4 77 Elea J. Maríez º ca. 5 ago gado worzado: Se dee Ψm,-, para < <. El correpodee eadíco aga rago dvddo por al - % de la obervacoe co meore valore abolo y - vece go al % de la obervacoe co mayore valore abolo. Por lo ao e a mezcla de core de lcoo y core del go. Como d y, d eoce 3 / / d N, Para elegr e má ecee e pede ar ormacó preva obre la cola de la drbcó. Algo parecdo a la Normal, gere cerca de, y algo cerca de la doble epoecal gere cercao a. La worzacó ópma para la drbcó de Cachy e logra co gal a Sgo modcado: Se dee < - < < E ee cao,. [ ] E decr qe #{oberv.pova ale qe el rago de valore abolo e > } S, S. Como e ma de bomale depedee, bao H o [ ],/ ~ B y por lo ao e ácl obeer lo valore críco. Elgedo adecadamee e poble meorar la ececa repeco del e del go.
5 78 Elea J. Maríez º ca. 5 Emadore pale dervado: Coderemo el eadíco geeral a a y la có θ a θ θ dode θ e el rago de θ ere lo valore abolo θ,..., θ LLamado, como empre, demoró el gee Teorema....., a lo eadíco de orde, Baer 97 Teorema: Como có de θ, θ e a có ecalera, o crecee, al qe a θ decrece a cadad a e cada b θ decrece a cadad a--a- e cada / < Dem: Hemaperger, pag. 9. Deedo T θ > θ e cao coraro e pede dedcr la gee orma eqvalee de θ θ a θ a T Ademá, bao H o : θ, Ω, θ e mérca alrededor de a /, eoce el emador de Hodge-Lehma erá el valor θˆ al qe ˆ θ a /. Ececa de core geerale: Sea,..., a m.a. de a drbcó -θ, Ω, co dedad al qe úmero de ormacó de her e o, o ea [ ] [ ] θ I E log < θ d y ea Ψ a có geeradora de core. La ecaca del e correpodee a Ψ e:
6 Elea J. Maríez º ca / d d c ecordemo qe /c e la varaza aóca del correpodee emador. Pede probare la gee orma alerava de la ecaca, qe o reqere del cálclo de la dervada de Ψ: / d d c dode Eemplo: Coderemo la có de core qe geera el eadíco de rago gado worzado, Ψm,-, para < <. Eoce Ψ < - y e cao coraro, por lo ao < < < Llamado α - α al percel α de la drbcó, / / < < < y e obee la gee epreó para la ecaca: / / d c
7 8 Elea J. Maríez º ca. 5 La ececa del e de rago gado worzado de lcoo e relacó al e de lcoo ordaro, e / d / e d La abla qe ge da valore de la ececa para do valore de y para la drbcoe Normal, doble epoecal y Cachy. Drbcó Normal DE Cachy La worzacó ópma para la drbcó de Cachy e obee co.75 y o como hbéemo eperado por raare de a drbcó co cola peada. Teorema: Sea,..., a m.a. de a drbcó -θ, Ω, co dedad al qe I <, ea a có geeradora de core y deda e, eoce c c I dode c e la ecaca del e baado e la có de core. [Ea có e a có geeradora de core Ω y log e covea eremee modal] O ea qe el e baado e e ópmo e el edo de la ececa aóca. Obervacoe: Se pede probar qe, bao ormaldad, el e ópmo e el e baado e core ormale. S ececa repeco al e de e, y por lo ao e compleamee ecee e el edo de la ececa de Pma. E má, e ha probado qe, la drbcó e mérca, la ececa del e de core ormale ca e meor qe repeco al e. A medda qe la cola de la drbcó o má peada, e debe ar procedmeo qe de meo peo a lo valore eremo, como por eemplo e de lcoo, de rago worzado o de core ormale. S la cola o my peada ambé el e de go e apropado.
ˆ q ˆ 2. Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple
Tema 4. Problema de fereca eadíca e el modelo de regreó leal múlple. Iervalo de cofaza y corae para lo coefcee de regreó... Iervalo de cofaza para lo coefcee de regreó... Corae de hpóe para lo coefcee
Más detalles2. Movimiento Browniano.
Movmeo Browao Defcó y Propedade Báca Defcó : EL proceo de Weer (ó movmeo Browao e u proceo eocáco (Ver ZDZ co valore e R defdo para [, al que: W = co probabldad gual a uo La rayecora o coua Para cualquer
Más detalles1 3 i + + A = 0, B = ½, C = 1, D = -½, dx dx de donde, :
Hoj de Prolem Aál IV /. d L ríce de l eccó o,,,, í qe el polomo e decompoe de l form: Decompoemo e frccoe mple: D B A defcdo coefcee, e oee lo vlore: A, B ½,, D -½, Por lo qe: d d d / lclemo por eprdo
Más detallesF = = 0. 64, que es la eficiencia del test de signo relativa al
Méodos No Paramércos I 5 Elea J. Maríez do cua. 004 Efceca: La efceca del es de Fredma relava al es F es ( f ( x dx e(, F σ + e observa que o hereda la efceca de los ess de Wlcoxo y Ma-Whey relavas al
Más detallesTema 1: Transformada de Laplace. Contenidos Transformada de Laplace
Tema Traformada de aplace Traformada de aplace Traformada vera de aplace Coedo Grupo EDUMATICUS. Deparameo de Maemáca Aplcada. Uverdad de Málaga Amplacó de Cálculo 2/. Ecuela Polécca Superor Tema : Traformada
Más detallesSupongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.
Comparacó de medas tomadas de a pares CONDICION Meda s --------- ---------- ------ ---------- 0.00 3.0000 0.00 3.73 3 97.00 3.0000 4 93.00.44 TOTAL 98.73.6036 Supogamos que hemos aplcado el test F y hemos
Más detallesPRODUCTO TENSORIAL DE ESPACIOS VECTORIALES
PRODUCTO TENSORIL DE ESPCIOS ECTORILES Poduco Teol El Fuo Poduco Teol 3 Poedde del Poduco Teol 4 Ále Teol de u Eco ecol 5 El Fuo Ále Teol Poduco Teol: Codeemo lo eco vecole oe el cueo comuvo K e χ l ceoí
Más detalles2. El contraste de regresión 2.1. El contraste de la pendiente Contraste bilateral: H Contraste unilateral izquierdo:
Dplomaura e Eadíca Tema /34 Dplomaura e Eadíca Tema /34. El corae de regreó.. El corae de la pedee El objevo geeral de lo corae de póe e ayudar al vegador a omar ua decó obre la poblacó de eudo, a parr
Más detallesPONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE FÍSICA MATEMÁTICAS
ONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE UERTO RICO DEARTAMENTO DE FÍSICAMATEMÁTICAS Nombre: Fecha: Sec. Eame Fial MAT. 98 Núm. I. Seleccioe la repuea correca: (3 puo cada uo) Cao: Sea Z {0 0 3 3 4 4 5 6 7 7
Más detallesPLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales.
Pla de Trabajo 0- Año 006 Curso Lbre Assdo de Esadísca II Docees resposables: Lercy Barros - María Sague PLAN DE TRABAJO Período 3/0/06 al 3//06 TEMAS A ESTUDIAR Durae esas dos semaas esudarás los modelos
Más detallesÁlgebra Manuel Hervás Curso
Álgebra Mauel Hervás Curso 0-0 FORMAS LINEALES Defcó Sea E u espaco vecoral sobre referdo a ua base B e e e,,, Se deoma Forma Leal sobre a la aplcacó leal f : E al que x E f ( x) b De modo que elegdo u
Más detallesUNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES
UNIDD.- Marces (ema del lbro). MTRICES Ua mar se puede eeder como ua abla de úmeros ordeados e flas columas Defcó.- Se llama mar de dmesó m a u cojuo de úmeros reales dspuesos e m flas columas de la sguee
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 detalles( ) = 1 ; f k. u v. uk v. vk u. Diferenciacion e Interpolacion 1/8. Diferenciacion e Interpolacion numerica. Diferencias finitas
Derecaco e Iterpolaco /8 Derecaco e Iterpolaco merca. Derecas tas Dadas las abscsas X ormemete espacadas X X h, a las qe correspode alores de co (): (X) se dee las prmeras derecas tas ( Haca delate ) como:
Más detallesSISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES
SISTEMAS DE ECUACIONES NO INEAES Capítulo 7 Sstemas de ecuacoes o leales c Elzabeth Vargas 7 INTRODUCCIÓN os métodos teratvos para resolver ua ecuacó o leal se puede eteder para ecotrar la solucó de u
Más detallesMATLAB: MATRIX LABORATORY
Uversdad de Ce Facad de Cecas Físcas Maemácas Deparameo de Igeería Qímca Boecoogía IQ46B Operacoes de raserecas I MALAB: MARIX LABORAORY Igor Gzmá Ovares . ESRUCURA DE LA PRESENACIÓN.- Méodo Nmérco para
Más detallesIntroducción a la Econometría Curso 2009/ Serie de Problemas 21
Iroduccó a la Ecoomería Curso 9/78 Sere de Problemas. Supoga que u vesgador dspoe de ua muesra de grupos (clases) de educacó prmara y ulza daos del úmero de alumos e cada clase (CS) y de la oa meda obeda
Más detallesPor ejemplo, para la función f cuya gráfica es. , como 2x 1 = 0 x =, D(f) = R { } Puntos de corte de una función con los ejes de coordenadas
º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 6- FUNCIONES LÍMITES CONTINUIDAD PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Más detallesIII. Campo eléctrico y conductores
III. ampo eléctrco y coductores. oefcetes de capacdad eléctrca Gabrel ao Gómez, G 9/1 Dpto. Físca F Aplcada III (U. Sevlla) ampos Electromagétcos tcos Igeero de Telecomucacó III. ampo eléctrco y coductores
Más detallesTabla de Contenidos. 1 Conceptos básicos sobre regresión y correlación... 1. 2 Caracterización de rodales... 22
Tala de Coedo Preeacó... Cocepo áco ore regreó correlacó.... Supueo áco de regreó.... Lo upueo de regreó e Dedromería... 6. Emacó de lo parámero del modelo de regreó leal mple... 7.. El méodo de mímo cuadrado
Más detallesUniversidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ingeniería Mecánica P.A I Área de Ciencias Básicas y Humanidades
Uverdd Ncol de Igeerí Fculd de Igeerí Mecác P.A. -I Áre de Cec Bác Humdde 5-7- Solucoro del Eme Suuoro de Cálculo Numérco MB55 Sólo e perme el uo de u ho de ormulro Pregu El de l 5 upregu: Dd l guee mrz:
Más detallesTema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple
Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Tema 4. Problema de fereca etadítca e el modelo de regreó leal múltple. Itervalo de cofaza y cotrate para lo coefcete de regreó... Itervalo de cofaza
Más detallesEn consecuencia: Z=f(x,y)=f[ x(t) ; y(t) ]= F(t) (1) que resulta en definitiva una función de la variable t.la llamaremos Función Compuesta de t.
TEMA 4 (Últma mocacó 8-7-05) CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II FUNCIONES COMPUESTAS DE UNA VARIABLE INDEPENDIENTE. Coseramos e prmer térmo a có e os arables Z=(;) spogamos, aemás qe é o so arables epeetes,
Más detallesX / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara
95 Teoremas límte Cosderemos el exermeto aleatoro que cosste e arrojar ua moeda equlbrada veces. Suogamos que se regstra la roorcó de caras. U resultado coocdo es que esta roorcó estará cerca de /. Formalzado
Más detallesCapítulo 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 detallesENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2013 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES.
ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 01 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES EJERCICIO 1 a) (5 puto) Racoalce la epreoe 5 8 b) (5 puto) Halle el cojuto de olucoe de la ecuacó 5 8 EJERCICIO
Más detallesEstimación de parámetros Tema 2. Propiedades de los buenos estimadores. 2. Estimación por intervalos
Uverdad Auóoma de Madrd Emacó de parámero Tema. Emacó puual Propedade de lo bueo emadore. Emacó por ervalo.. Coruccó del ervalo de cofaza. íme cofdecale. Nvel de cofaza y vel de rego... Iervalo de cofaza
Más detalles1.1 MEDIA Y VARIANZA. Demostración: NOTAS: 1 n
. TORÍA ASINTÓTICA Jore duardo Orz Trvño rofesor Asocado eparameo de Ieería de Ssemas e Idusral Uversdad Nacoal de Colomba jeorz@ual.edu.co (a) Se euca (s demosracó) varos resulados mporaes de esadísca.
Más detalles3 Metodología de determinación del valor del agua cruda
3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos
Más detallesEl modelo es lineal, con lo cual se puede aplicar directamente la transformada de Laplace.
. Modelo aeáo Cro eléro: L C R Sea eáo egda ley de Newo: era ejerda por el oleode:. Dagraa de loqe y fó de raferea El odelo e leal, o lo al e pede aplar dreaee la raforada de Laplae. Seleoeo eado eaoaro:
Más detallesCapı tulo 6 ESTIMACION Y CONTRASTE DE PARAMETROS
Caı ulo 6 ETIMACION Y CONTRATE DE PARAMETRO guedo co el roceo de vegacó ecoomérca, e eudará la forma e que lo arámero de ua varable e la oblacó e ema a arr de lo eadíco de dcha varable e la muera. e verá
Más detallesEspecialista 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 detallesCapítulo III Teoría de grupos
Capítulo III Teoría de grupos Tema 1. Leyes de composició iteras. 1.1 Leyes de composició iteras. Dado u cojuto A, se defie como Ley de composició itera defiida e A a toda aplicació, A A A ( x, y) x y
Más detallesTEMA 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 detallesMétodos de Predicción Inferencia. Curso María Jesús Sánchez Naranjo y Carolina García-Martos
Métodos de Predccó Ifereca Curso - María Jesús Sáchez Narajo y Carola García-Martos Dstrbucó Normal Camaa de Gauss x f x ex, x R π Ifereca Ifereca 3 Meddas Característcas 3 3 4 4 3 3 4 4 3 Curtoss CA Asmetría
Más detallesTema 2: El modelo básico de regresión lineal múltiple (I)
Tema : l modelo básco de regresó leal múltple I Casaldad la ocó de cetrs parbs e el aálss ecoométrco Repaso del cocepto de regresó smple: Recta de regresó poblacoal p verss recta de regresó estmada Motvacó
Más detallesIntroducción al Algebra Lineal en Contexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web:
Itroduccó al Algebra Leal e Cotexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web: www.abaco.com.e www.mprofe.com.e josearturobarreto@yahoo.com Descomposcó e Valor Sgular (SVD: Sgular Value Decomposto) El sguete
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 detallesTransparencias de clase
Trasparecas de clase Dada ua tabla de datos se ha de ecotrar ua ucó que tome los valores requerdos e los putos dados; e el caso que os ocupa la ucó buscada será de carácter polómco Teorema: El polomo de
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 detallesQué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN
Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas
Más detalles30 Elena J. Martínez 2do cuat El test del signo
Métodos No Paramétrcos I 30 Elea J. Martíez do cuat. 0 El test del sgo E realdad el test del sgo es u test bomal co p o = ½. S embargo, merece especal atecó por su versatldad, por tratarse del más atguo
Más detallesCurvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1
Crvas Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Polomos de erse Para y cosderar Para y cosderar - - Forma a base ara los olomos de grado. Calqer olomo de grado se ede descrbr como a combacó leal de olomos de erse
Más detalles{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n
Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Tema 3: Formas cuadrácas reales Para odo el ema, se cosdera e R u ssema de refereca (o base) dado { a 1, a 2,..., a }. Cualquer vecor x R se escrbe de
Más detallesSOLUCIONES 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 detallesx θ es conocida pero se desconoce θ total o ˆθ ) debe ser función de los datos de la muestra
Estmacó putual de parámetros. Parámetro( : Característca de la poblacó. E estadístca la forma fucoal de f ( ; es coocda pero se descooce total o parcalmete. La estmacó del parámetro ( debe ser fucó de
Más detallesEstimacion puntual y por Intervalo
Eimacio uual y or Iervalo El objeivo e efecuar ua geeraliació de lo reulado de la muera a la oblació. Iferir o adiviar el comoramieo de la oblació a arir del coocimieo de ua muera. E geeral o iereará coocer
Más detallesRegresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
Más detallesMétodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia
Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó
Más 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 detalles30 Elena J. Martínez 1º cuat El test del signo
Métodos No Paramétrcos I 30 Elea J. Martíez º cuat. 05 El test del sgo E realdad el test del sgo es u test bomal co p o ½. S embargo, merece especal atecó por su versatldad, por tratarse del más atguo
Más detallesUna formulación general de un modelo de regresión paramétrico es la siguiente:
Esmadores úcleos y polomos locales. Fracsco Parra Rodrguez Docor e Cecas Ecoómcas. UNED. Modelos de regresó o paramércos Los modelos de regresó paramércos supoe ue los daos observados provee de varables
Más detallesAnálisis 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 detallesComportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector.
Comportameto Mecáco de Sóldos Capítulo II. Itroduccó al aálss tesoral. Itroduccó al aálss tesoral esores Es aquella catdad físca que después de ua trasformacó de coordeadas (que obedezca certas reglas),
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 detallesPROBLEMAS DE TEORÍA DE MÁQUINAS Y MECANISMOS RESUELTOS EN CLASE (NO DEL LIBRO) (CURSO ).
POLES DE TEOÍ DE ÁQUINS Y ENISOS ESUELTOS EN LSE (NO DEL LIO) (USO 1-1). 1) La barra coeca do corredera e y e. S V = 5 /, calcular aalícaee V. 5 oo O e el cero de roacó de la corredera (elabó ), e puede
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 detallesx independiente y dependiente 0301a) Concepto de Cambio Fenómenos F( t + t Generalidades Cambio Ejemplo: crecimiento exponencial Cambio de F Positivo
= ( + ( Cabo de ( + ( ( + > ( > 0 Posvo + ( + = ( = 0 ( ( + Nulo + Tpos ( + ( Cabo + Geeraldades Nauraleza El cabo puede ser Carácer Varable Cabo Cosae Aueo o creeo Dsucó o decreeo = Varacó cero ( = (
Más detallesFlujo en acuífero libre
SESIÓN PRÁCTICA 5 EDP PARABÓLICA CON ÉTODO CN VARIABLE Fljo e acíero lbre E esa sesó se aalza medae el méodo Cra-Ncolso de derecas as la evolcó emporal del vel reáco sobre a geomería de acíero lbre alerada
Más detallesFórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada de de orden k de de una función
Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada de de orde k de de ua ucó Pro. Arturo Hdalgo LópezL Pro. Alredo López L Beto Pro. Carlos Code LázaroL
Más detalleses 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 detallesEjercicios Resueltos de Clasificación de Funciones
Istituto Tecológico de Ciudad Madero Uidad I. Complejidad Computacioal Capitulo. Clasificació de Algoritmos Ejercicios Resueltos de Clasificació de Fucioes.. Determie si f ( ) perteece a la clase idicada
Más detalles4 MODELOS LINEALES Y NO LINEALES - REPRESENTACIÓN EN VARIABLES DE ESTADO
DINÁMIC Y CONTROL DE PROCESOS 4 MODELOS LINELES Y NO LINELES - REPRESENTCIÓN EN VRIBLES DE ESTDO Itrodcció Hemo mecioado qe lo modelo co lo qe amo a trabajar o del tipo de ecacioe matemática má epecíicamete
Más detallesINGENIERIA 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 detallesEste procedimiento prueba hipótesis acerca de cualquiera de los siguientes parámetros:
Prueba de Hipótei (Do Muetra) Ete procedimieto prueba hipótei acerca de cualquiera de lo iguiete parámetro:. la diferecia etre la media μ y μ de do ditribucioe ormale.. el radio de la deviació etádar σ
Más detallesINGENIERIA 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 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 detalles4.4. La ciudad circular El Modelo de Salop
4.4. La cudad crcular El Malde Machado Ecoomía Idusral - Malde Machado La Cudad Crcular El modelo de Salop 4.4. La cudad crcular El E el modelo de Hoellg habamos supueso que solo hay dos empresas. Ahora
Más detalles7. Contrastes de Hipótesis
7. Corases de póess Curso - Esadísca Corase de póess Se ha realzado ua ecuesa a 4 persoas elegdas al azar Llamado p a la proporcó de voaes del pardo políco A. Podemos afrmar que p >.5. p? Resulado Ecuesa
Más detalles(Véase el Ejercicio 13 Beneficio de los bancos )
étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 Tema 3. El modelo de regresó múltple. Hpótess báscas. El modelo. as pótess báscas. Estmacó
Más detallesMÉTODOS 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 detallesCapitulo II. II.2 Teoría de curvatura. Universidad de Cantabria Departamento de Ing. Estructural y Mecánica
Capiulo II II.2 Teoría de curvaura 1 Capiulo II Movimieo Plao II.1 Aspecos geerales del movimieo plao. II.2 Teoría de la curvaura. 1. Teorema de Harma. 2. Euler-Savary. 3. Circuferecia de iflexioes y circuferecia
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Poblacó: Es u cojuto de elemetos co ua determada característca. Muestra: Es u subcojuto de la poblacó. Muestreo: Es el proceso para elegr ua muestra que sea represetatva de la poblacó.
Más detallesTema 3. ANALISIS DE LA RESPUESTA DE SISTEMAS EN TIEMPO CONTINUO
Igeiería de iema Tema 3. ANALISIS DE LA RESPUESTA DE SISTEMAS EN TIEMPO CONTINUO 3. Repuea Temporal de Siema e Tiempo Coiuo Sea u iema coiuo cuya repuea y( ) ae ua erada u ( ) e objeo de eudio, repreeado
Más detallesOrden 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 detallesIntervalos de Confianza para la diferencia de medias
Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULTAD DE ECONOMÍA ECONOMETRIA. Proceso Estocástico. Mtro. Horacio Catalán Alonso
UNIVERSIDAD NACIONAL AUÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULAD DE ECONOMÍA ECONOMERIA Proceso Esocásico Mro. Horacio Caalá Aloso Proceso esocásico Defiició.- U Proceso Esocásico (PE es ua secuecia
Más detallesmodelación Markov Switching con probabilidades de transición crecimiento económico en Colombia: endógenas María Teresa Ramírez Giraldo
crecimieno económico en Colombia: modelación Markov Swiching con probabilidade de ranición endógena Marha Mia Arango María erea Ramírez Giraldo . Moivación. Objeivo 3. Modelo Economérico 4. Información
Más detallesREDES DE BASE RADIAL. 1. Funciones de Base Radial.
Tema 5: Redes de Base Radal Sstemas Coexostas 1 REDES DE BASE RADIAL 1. Fcoes de Base Radal. 2. Dervacó del Modelo Neroal. 2.1. Arqtectra de a RBFN 2.2. Fcoaldad. 2.3. Carácter Local de a RBFN. 3. Etreameto.
Más detallesControl óptimo estocástico en la enseñanza de la economía matemática
Corol ópmo esocásco e la eseñaza de la ecoomía maemáca Ma. Teresa V. Maríez Palacos y Fracsco Veegas-Maríez Resme: E ese docmeo expoemos de maera ddácca el plaeameo del problema de corol ópmo esocásco
Más detallesSistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado
Sisemas y Señales I Ecuacioes de Esado Auor: Dr. Jua Carlos Gómez Variables de Esado Defiició: Las Variables de Esado so variables ieras del sisema, cuyo coocimieo para odo iempo, juo co el coocimieo de
Más detallesUNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS TESIS DOCTORAL Meodoogía mobeo apcada a aá de dao MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR Nra Maríez Aroa Drecora María Terea
Más detallesMétodos Matemáticos de la Física 2 Transformaciones Integrales
Método Matemático de la Fíica 2 Tranformacione Integrale L. A. Núñez * Centro de Atrofíica Teórica, Departamento de Fíica, Facultad de Ciencia, Univeridad de Lo Ande, Mérida 5, Venezuela y Centro Nacional
Más detallesTEMA 2 CÁLCULO DIFERENCIAL DE DE UNA UNA VARIABLE
TEMA CÁLCULO DIFERENCIAL DE DE UNA UNA VARIABLE Derivada de ua ució e u puto Sea : D y u puto iterior de Se dice que es derivable e eiste lim Dicho límite recibe el ombre de derivada de e Notas ) Notaremos
Más detallesConcepto de regresión AQS 13
Cocepto de regreó AQS 3 Fucó de calbracó Correlacó etre magtude de medcó Apecto geerale E la maoría de lo método aalítco: e ecearo detfcar relacoe etre la magtude de medcó.. Mucho metodo trumetale requre
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 detallesAnálisis 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 detalles1.3. Longitud de arco.
.. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado
Más detallesVectores 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 detallesTema 4. Descripción externa de sistemas SISO CLI
Te 4. Decrpcó exer e e SISO CLI Iroccó Cocepo e có e rerec: Decó Deercó Coercoe Ejeplo e eercó e l... Dr e loqe: Decrpcó ler e r e loqe Proceeo pr rzr el. e e. Iroccó Crceríc e lo e ecrr co.. Deer: c eñl
Más detallesDiseño sísmico. Diseño sísmico
Dieño ímio Carga Carga merta viva (gravitaioal) Carga ímia: Reveriilidad de la arga Evolvete de arga (ao rítio) Comiaioe de arga Si arga gravitaioal e oreetimada, dimie mometo poitivo e el do Diagrama
Más detallesMAGNITUDES FÍSICAS Y MEDIDAS. INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE ERRORES
LABORATORIO DE FÍSICA - E.T.S.I.T. Cro 005 006 Irodccó Teorí de Errore MAGNITUDES FÍSICAS Y MEDIDAS. INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE ERRORES L fíc e decrbr o feómeo qe e oberv e rez bcr cocepo qe perm epcr
Más detallesMETODO DE MAXIMA VEROSIMILITUD. Supongamos una muestra aleatoria de 10 observaciones de una distribución Poisson:
Aputes Teoría Ecoométrca I. Profesor: Vvaa Ferádez METODO DE MAIMA VEOSIMILITUD Supogamos ua muestra aleatora de observacoes de ua dstrbucó Posso: 5,,,,, 3,, 3,,. La desdad de probabldad para cada observacó
Más detalles1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.
Parte : MECÁNICA CUÁNTICA 1. Los postulados de la Mecáca Cuátca.. Estados Estacoaros. 3. Relacó de Icertdumbre de Heseberg. 4. Teorema de compatbldad. 1 U breve repaso de Mecáca Clásca 1. Partícula clásca:
Más detallesPruebas de hipótesis para dos muestras.
Prueba de hiótei ara do muetra. Prueba de Hiótei ara do muetra grade, deviacioe etádar de la oblacioe deiguale. La roiedade de la Ditribució Normal o tambié umamete útile cuado queremo ecotrar i do cojuto
Más detallesGuíaDidáctica: Geometría AnalíticaPlana UTPL. La Universidad Católica de Loja MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA
MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA MODALIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA P P 1 0 A P 1 P (x (x 2 ) (0) (1) (x 1 )
Más detallesMATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I
FAUTAD DE. EONÓMAS Y EMPRESARAES MATEMÁTA DE AS OPERAONES FNANERAS URSO / DÍA de febrero de ONOATORA FEBRERO Prcal HORA 6 MATERA AUXAR alcladora facera DURAÓN horas. a eyes faceras Descrbr razoadamee las
Más detalles