Tablas de Contingencia

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

Download "Tablas de Contingencia"

Transcripción

1 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Tablas de otgea esume El poedmeto Tablas de otgea esta dseñado paa aalza y mosta datos de feuea otedos e tablas uzadas. Tales datos so feuetemete oleoados omo el esultado de u exame. Estadístas so ostudas paa uatfa el gado de asoaó ete flas y olumas, y puebas so odas paa detema s hay o o ua depedea estadísta sgfate ete la lasfaó de las flas y la lasfaó de las. Las feueas so desplegadas ambas e foma tabula y gáfamete omo u dagama de baas, gafo de mosao, o dagama tdmesoal. Paa datos que au o ha sdo tabulados, use el poedmeto Tabulaó uzada, el ual ea saldas smlaes de los datos de espuesta. Eemplo StatFolo: otgey.sgp Datos del Eemplo: El ahvo opo.sf6 otee los esultados de u sodeo de opó paa 00 pesoas, 07 hombes y 93 muees, se les pdó expesa su opó aea de s estaba de auedo o o o ua delaaó. La tabla de abao muesta los esultados de esta euesta: espose espuesta Me Hombe Wome Mue Totalmete e Desauedo 5 7 Desauedo 0 8 S Opó 3 Auedo Totalmete e auedo po StatPot, I. Tablas de otgea -

2 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Etada de Datos La aa de dalogo de etada espefa las olumas que otee los datos e la tabla. olumas: Dos o más olumas uméas oespodedo a las olumas de la tabla. Etquetas: Etquetas opoales que seá asgadas a ada fla de la tabla. Las etquetas de las olumas so automátamete geeadas de los ombes de las olumas. Putuaó de Flas: oluma uméa opoal o putuaoes asoados a ada fla o fla. Estas putuaoes so usadas uado se geea etas estadístas de esume y puebas. S o se espefa, las putuaoes flas seá ostudos automátamete usado u algotmo basado e su ode y los totales de la fla. Putuaó de olumas: oluma uméa opoal o putuaoes que so asoados o ada oluma. S o se espefa, las putuaoes de oluma seá ostudos automátamete usado u algotmo basado e su ode y los totales de la oluma. Seleó: Seleó de u subouto de los datos. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea -

3 STATGAPHIS ev. 9/4/006 esume del Aálss El esume del Aálss muesta el úmeo de flas y olumas, ta be omo la suma de las feueas e todas las eldas de la tabla. Tablas de otgea olum vaables: Me Wome Númeo de Obsevaoes: 00 Númeo de flas: 5 Númeo de olumas: Tabla de Feueas La Tabla de Feueas muesta la feuea de ouea de ada pa de valoes e las vaables flas y olumas, uto o ota fomaó omo se defó e la aa de dalogo Opoes del Pael. Tabla de Feueas Me Wome Total po Fla Dsagee stogly % 8.50%.00% Dsagee % 4.00% 4.00% No opo %.50% 7.50% Agee % 7.50% 4.50% Agee stogly % 5.00% 5.00% Total po oluma % 46.50% 00.00% otedo de las eldas: Feuea Obsevada Poetae de la tabla La muesta osste de 5 flas po olumas. Iludos e la tabla está: Feuea Obsevada: Las eldas e la pate ppal de la tabla otee O, la feuea toduda po el fla y la oluma. Poetae de la Tabla: Debao de las eldas de feueas está los poetaes que ada elda epeseta de la tabla ompleta. Total de Flas: La oluma de hasta la deeha otee los totales de los flas : O Total de olumas: el fla de hasta abao otee el total de las olumas : 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 3

4 O STATGAPHIS ev. 9/4/006 Total de la Tabla : La esqua feo deeha otee la suma de todas las feueas: O 3 Po eemplo, 5 hombes Está e desauedo fuetemete o la delaaó que se les popuso. Opoes del Pael Ifomaó adoal puede se adheda a ada elda de la tabla usado Opoes del Pael : Poetaes de la Tabla: El poetae de ada elda es o espeto a el total de toda la tabla, defdo po O 00 % 4 Poetaes de Fla: El poetae de ada elda es o espeto a su fla y es defdo po O 00 % 5 Poetaes de oluma: El poetae de ada elda es o espeto a su oluma y es defdo po O 00 % po StatPot, I. Tablas de otgea - 4

5 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Feuea Espeada: E, el umeo espeado de vees que el fla había apaedo uto o la oluma e le ahvo de datos s las lasfaoes del fla y la oluma fueo depedetes: E 7 Desvaoes: La dfeea ete lo espeado y las feueas espeadas: O E 8 Valoes h-uadada: La otbuó de ada elda a la estadísta h-uadada, usada paa poba depedea ete los flas y las olumas: O E E esduos Austados: a foma de estadaza esduos alulados dvdedo ada desvaó de la elda po u estmado de su eo estáda: O E ε 0 E 9 Eemplo Ifomaó adoal sobe hombe-totalmete e auedo Tabla de Feueas Me Wome Total po Fla Agee stogly % 5.00% 5.00% 66.67% 33.33% 8.69% 0.75% Total po oluma % 46.50% 00.00% otedo de las eldas: Feuea Obsevada Poetae de la tabla Poetae de la fla Poetae de la oluma Feuea Espeada Feuea Obsevada - expeada otbuó a la h-uadada esduos Austados De los 0 hombes que espodeo esta totalmete de auedo: 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 5

6 STATGAPHIS ev. 9/4/ % de el total de 00 etevstados 66.67% de todos los 30 hombes que está totalmete de auedo 8.69% de todos los 07 hombes Las lasfaoes de los flas y olumas fueo depedetes, el úmeo espeado de hombe quees está totalmete de auedo es 6.05, paa ua desvaó de E los álulos de la estadísta de pueba h-uadada, desta abao, estas eldas adhee u total de 0.97 a esta estadísta Los esduales austados da que es umeo obsevado de etevstados e esta elda es de.57 desvaoes estáda de su valo espeado. Dagama de Baas a maea omú paa mosta los datos es usado u dagama de baas múltple. Dagama de Baas Dsagee stogly Dsagee Me Wome No opo Agee Agee stogly feuea La altua de ada baa e la gafa ateo epeseta el úmeo de etevstados e ada elda de la tabla. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 6

7 Opoes del Pael STATGAPHIS ev. 9/4/006 Tpo de Gafo: Las baas puede esta oglomeadas omo se muesta e el eemplo o apladas ua sobe ota. Esala: S la esala del ee muesta las feueas O o el poetae dado po O p 00 % Deó: S las baas se extede hozotal o vetalmete.\ Líea Base: El valo sobe el ual las baas se extede. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 7

8 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Eemplo Dagama de baas apladas hozotal po poetae Dagama de Baas Me Wome poetae Dsagee stogly Dsagee No opo Agee Agee stogly Eemplo Dagama de baas oglomeadas o ua líea base de 5% Dagama de Baas Me Wome feuea Dsagee stogly Dsagee No opo Agee Agee stogly 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 8

9 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Gafo de Mosao a teesate vaaó del dagama de baas es s lo aho y la altua de ada baa so esalados paa epeseta las feueas de las eldas o etevstados e la tabla. Gáfo de Mosaos Dsagee stogly Dsagee Me Wome No opo Agee Agee stogly E este gafo el tamaño de ada fla es popooal a su total de fla. El aho de ada baa deto de ada fla es popooal a la feuea de ada elda deto de esa fla. Esto esulta e baas uyas áeas so popooales a la feuea e ua elda patula. E los datos del eemplo, la baa mas gade oespode a hombes que espodeo Auedo. Opoes del Pael Deó: la oetaó de las baas. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 9

10 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Dagama Tdmesoal Todas las eldas de feueas puede també se epesetadas usado baas vetales. Gáfo de asaelos feuea Dsagee stogly Dsagee No opo Agee Agee stogly Me Wome Opoes del Pael Gáfo: esalado paa el ee vetal. Puebas de Idepedea a peguta omú aea de los datos e ua tabla es s los flas y olumas so o o depedetes, es de el heho que u obeto aga e u fla patula o afeta la pobabldad de que aga e ua oluma dada. E el eemplo atual. Idepedea mplaía que ambos géeos espode smlamete a la delaaó popuesta. STATGAPHIS puede ealza ualquea de 5 puebas dfeetes, depededo de lo fado e la aa de dalogo Opoes del Pael. ada ua de las puebas sgue las sguetes hpótess: Hpótess Nula: las lasfaoes de las olumas y flas so depedetes Hpótess Alt.: las lasfaoes de las olumas y flas o so depedetes 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 0

11 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Asoada a ada pueba esta u P-Valo. P-valoes pequeños meos que 0.05 s se esta opeado e u vel de ofaza de 5% pemte ehaza la hpótess ula, mplado ua depedea sgfate ete las olumas y los flas. Pueba h-uadada La pueba mas omú paa depedea es la pueba h-uadada. Esta pueba ompaa las feueas espeadas y obsevadas alulado: O E χ E STATGAPHIS desplega los esultados de esta pueba y su oespodete P-valo: Puebas de Idepedea Pueba Estadísto Gl Valo-P h-uadada El P-valo es alulado ompaado la estadísta de pueba a ua h-uadada o -- gados de lbetad. P-valoes pequeños meos de 0.05 s se opea e u vel de ofaza de 95% da ua depedea sgfatva ete las flas y olumas. El P-Valo e la tabla ateo laamete muesta que el tpo de auto y el úmeo de pasaeos que taspota o so depedetes. S el valo espeado E e ualque elda es meo que 5, ua advetea seá desplegada. E tales asos, el álulo de la estadísta h-uadada puede o esta be epesetada po ua dstbuó h-uadada. Es patulamete seo s ualque valo espeado es meo que. uado esto oue, se debeía eosdea omba lases que o otee muhos datos. Pueba de azó de Veosmltud a pueba alteatva a la h-uadada es la pueba de azó de veosmltud. Esta estadísta de pueba esta dada po paa este aso G O O log 3 E Puebas de Idepedea Pueba Estadísto Gl Valo-P azó de Veosmltud Esta estadísta també es ompaada o ua dstbuó h-uadada o -- gados de lbetad. h-uadada o oeó Yates E el aso de tablas de dos po dos solamete, ua vesó modfada de la pueba h-uadada puede se ealzada usado la oeó de Yates paa otudad: 005 po StatPot, I. Tablas de otgea -

12 O E 0.5 STATGAPHIS ev. 9/4/006 χ 4 E Po eemplo, supoga que los esultados de la euesta fueo odesados a ua tabla de po ombado lases omo sgue: espuesta Hombe Mue Auedo o totalmete e auedo Desauedo o totalmete e desauedo 5 45 La pueba podía etoes se aplada, o los sguetes esultados. Puebas de Idepedea Pueba Estadísto Gl Valo-P h-uadada o oeó de Yates La estadísta de pueba es ompaada o ua dstbuó h-uadada o gado de lbetad. a vez más, el esultado es altamete sgfate. Pueba Exata de Fshe Paa tablas de po e las uales la suma de los oteos o exede 00, la pueba de exata de Fshe puede se ealzada. Ambas puebas de dos olas e uál o se espefa la deó de la asoaó po adelatado y ua pueba de ua ola e la ual el vestgado espea ua asoaó e ua deó patula es ealzada. a salda típa de esta pueba es mostada abao: Puebas de Idepedea Pueba Valo-P lateal Valo-P Blateal Pueba Fshe de exattud Paa ua pueba de dos olas, el P-valo es alulado sumado las pobabldades hpegeométas de todas las tablas posbles o los msmos totales de flas y olumas omo la tabla obsevada, y uyas pobabldades sea meoes o guales que la tabla obsevada. Paa ua pueba de ua ola, el P-valo es alulado sumado las pobabldades de todas las tablas e las uales la feuea O, es meo o gual que la de la tabla obsevada. Nota: s es eesao las olumas y flas so eodeado tal que O, sea la feuea mas pequeña e la tabla ates de que el P-valo de ua ola sea alulado. Pueba de Tedea Leal S ambas olumas y flas so odales,.e., tee u ode atual, etoes ua pueba puede se oda paa detema s exste o o ua tedea sgfate deto de la tabla. La pueba es ealzada pmeo defedo putuaoes paa ada ategoía. Paa los datos del eemplo, las putuaoes podía se defdas omo: 005 po StatPot, I. Tablas de otgea -

13 STATGAPHIS ev. 9/4/006 espuesta Putuaó Totalmete e Desauedo - Desauedo - S Opó 0 Auedo Totalmete e auedo Géeo Putuaó Hombe Mue Dadas los putuaoes flas u u u y las putuaoes olumas v v v, la suma de los podutos uzados es dada po T u v O 5 El esultado es estadazado paa ea ua oelaó sobe ua esala de a. La oelaó más gade, es la elaó leal más fuete ete las olumas y flas. Paa poba la hpótess de depedea, la pueba estadísta M 6 es ompaada o ua dstbuó h-uadada o gado de lbetad. La salda de la pueba e los datos del eemplo es mostada abao: Puebas de Idepedea Pueba oelaó Valo-P Pueba de Tedea Leal Putuaó Fla Putuaó oluma Putuaó Dsagee stogly -.0 Me.0 Dsagee -.0 Wome.0 No opo 0.0 Agee.0 Agee stogly.0 La tabla muesta: oelaó El valo alulado de. a oelaó egatva tal omo la obsevada ateomete da ua asoaó egatva ete las putuaoes. E la tabla de la muesta, muees, quees ha estado dado abtaamete la más alta putuaó, tede a aoda meos o la delaaó. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 3

14 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Valo-P Pueba la sgfaa estadísta de la oelaó ompaado ua vesó omalzada de la estadísta de pueba o ua dstbuó h-uadada o u gado de lbetad. Detalles puede se eotados e Agest 00. Putuaó Las putuaoes paa ada ategoía. Los datos de la muesta exhbe ua oelaó altamete sgfate. Opoes del Pael Pueba el tpo de pueba que seá ealzada. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 4

15 STATGAPHIS ev. 9/4/006 esume Estadísto Vaas estadístas puede també se aluladas mdedo los gados de asoaó ete flas y olumas. esúme Estadísto o Flas o olumas Estadísto Sméto Depedetes Depedetes Lambda oef. de Ietdumbe Some's D Eta Estadísto Valo Valo-P Gl oef. De otgea ame's V Gamma odoal Peaso's Kedall's Tau b Kedall's Tau Las sguetes estadístas so aluladas: Lambda - a esala de 0 a, esta estadísta mde la elatva meoa e pede olumas de flas o vevesa. E el eemplo ateo, ooedo la espuesta os ayuda a pede el géeo espodete, peo ooedo el géeo espodete o os ayuda a pede la espuesta ya que el más gade poetae de hombes y muees está e el fla Auedo. oefete de Ietdumbe - a esala de 0 a, esta estadísta mde la eduó popooal e la etdumbe sobe los valoes de la vaable fla o oluma ooedo la ota. E el eemplo, la eduó e etdumbe es alededo de 4.5%. Some s D - Esta estadísta vaa de - a y es basada e el umeo de paes de obsevaoes oodates o dsodates. pa oodate es e el ual las dos vaables fla y oluma tee el msmo akg elatvo mas gade que o meos que. pa dsodate es aquel e el que las dos vaables tee akg opuesto. a vaable fla y oluma se osdea depedete, metas que la ota es osdeada se ua vaable depedete. Ambas vaables debe se odales. a oeó es heha paa ambas e la vaable depedete. E este aso, la asoaó es egatva. Eta - Esta estadísta vaía de - a. uado es uadada, Eta epeseta la popoó de vaaó e la vaable depedete que puede se explada po oometo de la vaable depedete. Esto es apopado solamete uado la vaable depedete es de tpo tevalo y la vaable depedete es omal u odal. uado ealzamos ua tabulaó uzada de los datos uméos, Y es gual al valo uméo asgado a la oluma o fla depedete. De ota maea, Y es gual al úmeo de oluma o fla. Ya que gua fla o oluma oespode a ua vaable de tevalo e el eemplo atual, esta estadísta o sgfa ada. oefete de otgea- Esta estadísta mde el gado se asoaó ete los valoes de las vaables fla y oluma e ua esala de 0 a, es basada e la pueba estadísta usual h-uadada. Esta o puede e geeal alaza el valo paa todas las tablas. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 5

16 STATGAPHIS ev. 9/4/006 ame s V - Esta estadísta mde el gado de asoaó ete los valoes de las vaables fla y oluma e ua esala de 0 a, es basada e la pueba estadísta usual h-uadada. A dfeea de la estadísta oefete de otgea, esta puede alaza el valo paa todas las tablas. Gamma odoal - Esta estadísta vaía de - a y es basada e el úmeo de paes oodates y dsodates. Ambas vaables debe de se odales. Ngua oeó es heha paa ambas. de Peaso- - Esta estadísta mde el gado se asoaó ete los valoes de las vaables fla y oluma usado el oefete de oelaó odao. Esta estadísta vaía de - a y es elevate solamete s ambas vaables so del tpo tevalo. Valoes de flas y olumas so asgadas a ada obsevaó e ua foma smla a la desta paa la estadísta eta. S > y o es gual a, u P-valo es pobado paa poba la hpótess ula de que la oelaó es gual a 0. Tau b de Kedall - Esta estadísta vaa de - a y es basada e el umeo de paes oodates y dsodates, dode oespode a ua oodaa ompleta y - oespode a u desauedo ompleto. Ambas vaables debe se odales. a oeó es heha paa los lazos po paes. Tau de Kedall - Esta estadísta es smla a tau b de Kedall exepto e su maeo de los lazos. Note que o todas las estadístas so elevates paa todos los tpos de datos. azó de Momos a maea usual de obseva tablas de po uado u fato oespode a la ouea o a la o ouea de eveto es a tavés de la azó de momos o esgo elevate del eveto. Po eemplo, Agest 00 peseta los sguetes datos de u estudo la efetvdad de la aspa e la peveó de ataques al oazó: Tatameto Ataque del oazó No Ataque del oazó Plaebo 89 0,845 Aspa 04 0,933 La tabla muéstalos esultados de u estudo de,07 dvduos. Paa esta tabla, STATGAPHIS geea la sguete salda: Momos y esgo elatvo Momos Numeado Deomado Momos 95% LI 95% LS Aspa Plaebo Los momos de u eveto so defdos omo la pobabldad de u eveto dvdda po la pobabldad de que el eveto o oua E los datos del eemplo, los momos de tee u ataque al oazó omo ua fuó del tatameto que fue dado, so estmados: 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 6

17 STATGAPHIS ev. 9/4/ Plaebo: , Asp: , La azó de momos es la azó de estos dos úmeos: ˆ θ.83 9 Esto mpla que los momos de u ataque al oazó so de alededo de u 83% mas alto paa aquellos que tomao el plaebo que la aspa. STATGAPHIS també muesta u tevalo de ofaza paa la azó de momos, alulado del logatmo veso de: log ˆ θ ± z / α 0 E los datos del eemplo, ya que el tevalo de ofaza del 95% esta ompletamete ema de, osotos podemos establee o 95% de ofaza que el momo de u ataque al oazó paa aquellos que tomao plaebo es más gade que el momo paa los que tomao aspa. Opoes del Pael Desplega: S se muesta la azó de momos o el esgo elatvo del eveto. Fla paa deomado: De las flas, ual fla debeía se usado omo el deomado de la azó. Nvel de ofaza: el poetae que seá usado paa el vel del tevalo de ofaza. 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 7

18 STATGAPHIS ev. 9/4/006 Eemplo: esgo elatvo E luga de usa la azó de momos, la veosmltud de u eveto puede se ompaada usado el esgo estmado. Po eemplo, el ego o pobabldad estmada de u ataque al oazó paa los dos gupos es: 89 Plaebo: p ˆ , Asp: p ˆ ,037 La azó de estas dos atdades es llamada esgo elatvo: pˆ p ˆ STATGAPHIS muesta este estmado uto o u tevalo de ofaza: Momos y esgo elatvo esgo elatvo Numeado Deomado esgo elatvo 95% LI 95% LS Plaebo Aspa El tevalo de ofaza es basado e: pˆ ˆ p log ± z α / 4 pˆ pˆ 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 8

19 STATGAPHIS ev. 9/4/ po StatPot, I. Tablas de otgea - 9 álulos Lambda Flas depedetes: O λ 5 olumas depedetes: O λ 6 Smetía: O O λ 7 dode O feuea mas gade e la fla O feuea mas gade e la oluma fla mas gade total oluma mas gade total oefete de Ietdumbe Flas depedetes: X XY Y X 8 olumas depedetes: Y XY Y X 9 Smetía: Y X XY Y X 30 dode X log 3 Y log 3

20 O XY O log STATGAPHIS ev. 9/4/006 paa O > 0 33 D de Some Sedo P el úmeo de paes oodates y Q el úmeo de paes dsodates: Flas depedetes: D P Q 34 olumas depedetes: D P Q 35 Smetía: Eta D 4 P Q 36 SS SS W η 37 T Dode SS T es el total de la suma de uadados oegdos paa Y uado a ada obsevaó,,,, es asgado u valo Y, y SS W es la suma de uadados deto de las ategoías de la vaable depedete. oefete de otgea χ χ 38 V de ame Paa ua tabla de -po-: V χ 39 sado el valo oegdo de χ. Paa otas tablas: 005 po StatPot, I. Tablas de otgea - 0

21 STATGAPHIS ev. 9/4/ po StatPot, I. Tablas de otgea - [ ], m V χ 40 Gamma odoal Q P Q P γ 4 de Peaso El P-valo es alulado omo la pobabldad de exede t 4 usado ua dstbuó t de Studet o - gados de lbetad. Tau b de Kedall Q P τ 43 S >0, u P-valo es alulado omo la pobabldad de dos olas de ua omal estáda exededo d Q P z 44 dode d

22 STATGAPHIS ev. 9/4/ po StatPot, I. Tablas de otgea - 45 Tau de Kedall [ ], m, m Q P τ 46

CAPÍTULO IV CORRESPONDENCIA: TEORÍA. El análisis de tablas de contingencia es una aplicación del análisis de

CAPÍTULO IV CORRESPONDENCIA: TEORÍA. El análisis de tablas de contingencia es una aplicación del análisis de 36 CAÍTULO IV 4. ANÁLISIS E CONTINGENCIA Y ANÁLISIS E CORRESONENCIA: TEORÍA. 4. Aálss de Tablas de Cotgea. El aálss de tablas de otgea es ua aplaó del aálss de tablas X. La hpótess ula que se desea poba

Más detalles

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

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

Más detalles

Comparaciones múltiples entre medias Tema 6. 1. Comparaciones múltiples. 2. Comparaciones planeadas o a priori: 2.2 Comparaciones de tendencia

Comparaciones múltiples entre medias Tema 6. 1. Comparaciones múltiples. 2. Comparaciones planeadas o a priori: 2.2 Comparaciones de tendencia Comparaoes múltples etre medas Tema 6. Comparaoes múltples. Comparaoes plaeadas o a pror:. F plaeadas. Comparaoes de tedea. Comparaoes o plaeadas o a posteror:. Prueba de Tukey.. Prueba de Sheffé . Comparaoes

Más detalles

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro).

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro). I. INTRODUION. oceptos báscos xpemeto: Ua stuacó que da luga a u esultado detfcable. muchos estudos cetífcos os efetamos co expemetos que so epettvos po atualeza o que puede se cocebdos como epettvos.

Más detalles

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

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

Más detalles

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica CDENADAS VECTIALES DE LS SISTEAS DE FUEZAS Se etede po sstema de fuezas a u cojuto de fuezas como se dca La esultate geeal del sstema se obtee sumado los vectoes equpoletes de cada ua de las compoetes

Más detalles

Estadística Tema 9. Modelos de distribuciones. Pág. 1

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

Más detalles

Incertidumbre en las mediciones directas e indirectas

Incertidumbre en las mediciones directas e indirectas ertdumbre e las medoes dretas e dretas Reordado Para la seleó de u strumeto de medó os basamos e la Regla de Oro de la Metrología Luego, 0. T T La toleraa orregda por la ertdumbre del strumeto queda defda

Más detalles

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II Solucoes de los ejeccos de Selectvdad sobe Ifeeca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Facsco Roldá López de Heo * Covocatoa de 007 Las sguetes págas cotee las solucoes de los

Más detalles

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA ESTUDIO CIS º 3020 CIUDADAÍA ISSP FICA TÉCICA Ámbto: acoal cludas las Cudades Autóomas de Ceuta y Mellla. Uveso: Poblacó esdete de ambos sexos de 8 años y más. Maco: Padó Mucpal de abtates a de eeo de

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

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

Más detalles

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple:

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple: CAMPO LCTRICO Cosdeemos e pcpo ua stuacó deal: l Uveso está vacío y o exste ada supogamos ue e el ceto de ese Uveso colocamos ua caga putual podemos pegutaos: Sufe algú cambo el Uveso? S o exste ota caga

Más detalles

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE) Comsó Ecoómca paa Améca Lata y el Cabe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Poyeccoes Ecoómcas (DEPE Ceto de Poyeccoes Ecoómcas (CPE Modelo Clásco de Regesó Alguos Temas Complemetaos Chsta A. utado Navao Mayo,

Más detalles

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente ANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA 35 ANEXO A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Ramo abello Péez Escuela de Geocecas y edo Ambete 36 ANEXO 5 A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Tomado de la Ref. [0] Las magtudes

Más detalles

TEOREMAS DE ESPACIO VECTORIAL

TEOREMAS DE ESPACIO VECTORIAL TEOEMAS DE ESPACIO ECTOIAL 1.-Sea u ojuto o vaío y se ( k,, ) u ampo. Se die que es u espaio vetoial sobe k si está defiidas dos leyes de omposiió, llamadas adiió y multipliaió po ua esala, tales que:

Más detalles

Identificación de Sistemas No Lineales

Identificación de Sistemas No Lineales Idetfaó de Ssteas o Leales Ja Calos Góez Idetfaó de Ssteas Depataeto de Eletóa FCEIA Uvesdad aoal de Rosao ISIS -Idetfaó de Ssteas o Leales - Ja Calos Góez - - Cotedo. Itodó. Modelos o Leales 3. Alas éas

Más detalles

Método Matemático para las Series Uniformes o Anualidades

Método Matemático para las Series Uniformes o Anualidades Mg Mao Aoo Plaza Vdaue Méodo Maemáo paa las Sees Ufomes o Aualdades E el pesee doumeo ulzaemos es méodos paa halla las fómulas que se ulza paa efeua álulos faeos e las aualdades vedas Pmeo se hallaá la

Más detalles

8. Procesamiento de consultas

8. Procesamiento de consultas Fheos y bases de datos Cotedo: 8. Poesameto de osultas 8.. Vsó geeal 8.. eestua. eglas de equvalea del álgeba elaoal 8.3. Heuístas paa la optmzaó 8.4. Coste 8.4.. Atbutos 8.4.. Meddas 8.5. Ejeuó 8.5..

Más detalles

TEMA 6 VALORACIÓN FINANCIERA DE RENTAS (III)

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

Más detalles

4.- Cálculo de incertidumbres de medida

4.- Cálculo de incertidumbres de medida Cállo de etdmbe de 4.- Cállo de etdmbe de 4..- Geealdade Paa alla la etdmbe de e eeta tee fomaó de la eó temeda del método ( ). Se ede tlza la fomaó obteda e lo etdo de eó del método, la mtada o lo gáfo

Más detalles

8- Estimación puntual

8- Estimación puntual Pate stmacó putual Pof. Maía B. Ptaell 8- stmacó putual 8. Itoduccó Supogamos la sguete stuacó: e ua fábca se poduce atículos el teés está e la poduccó de u día específcamete de todos los atículos poducdos

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

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

Más detalles

TEMA 2 MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

TEMA 2 MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN D37 ESTADÍSTICA. Tema TEMA MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ. Caacteístcas de las meddas de poscó cetal.. Meddas de cetalzacó: meda atmétca, medaa y moda. Popedades. Relacó ete meda, medaa y moda..3 Cuatles: cuatles,

Más detalles

Nombre del estudiante:

Nombre del estudiante: UNIVERSIDAD DE OSTA RIA ESUELA DE IENIAS DE LA OPUTAIÓN E INFORÁTIA I-0 ESTRUTURAS DISRETAS PROF. KRYSIA DAVIANA RAÍREZ BENAVIDES II Semeste 06 Fecha: /09/06 SOLUIÓN EXAEN PARIAL I Nombe del estudiate:

Más detalles

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar Matemátcas Aplcadas. SS. I -- I. E. S. Saba MATEMÁTIAS INANIERAS EN 1º BTO.. SS. 1. PORENTAJES 1.1 Aumetos y dsmucoes pocetuales. Ídce de vaacó 1.2 Aumetos y dsmucoes pocetuales ecadeados. Ídce de vaacó

Más detalles

Probabilidad condicional

Probabilidad condicional robabldad odoal osderemos ua ura que otee bolllas roas y 5 blaas. De las bolllas roas so lsas y rayadas y de las 5 bolllas blaas so lsas y ua sola es rayada. Supogamos que se extrae ua bollla y s que la

Más detalles

PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS DE BALANCE DE MATERIA EN PROCESOS SIN REACCIÓN QUÍMICA

PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS DE BALANCE DE MATERIA EN PROCESOS SIN REACCIÓN QUÍMICA PLNTMNTO PROLMS LN MTR N PROSOS SN RÓN QUÍM. teder ual es el objetvo que se persgue e el proeso, la fuó de ada equpo (por lo meos ualtatvamete) y vsualzar los feómeos y trasformaoes que ourre.. detfar

Más detalles

4. Soluciones de ecuaciones lineales en series de potencias. ( Chema Madoz, VEGAP, Madrid 2009)

4. Soluciones de ecuaciones lineales en series de potencias. ( Chema Madoz, VEGAP, Madrid 2009) Soluioes de euaioes lieales e seies de poteias Chema Madoz, VEGAP, Madid 9 Repaso de Seies de Poteias Reueda de álulo que ua seie de poteias e a es ua seie de la foma a a a Se die que es ua seie de poteias

Más detalles

FUNDAMENTOS DE LA TEORÍA DE LA

FUNDAMENTOS DE LA TEORÍA DE LA Pepaado po Iee Paticia Valdez y lfao eptiembe 2006 Coceptos pevios FCULTD DE INGENIERÍ U N M PROBBILIDD Y ETDÍTIC Iee Paticia Valdez y lfao ieev@sevido.uam.mx FUNDMENTO DE L TEORÍ DE L PROBBILIDD CONCEPTO

Más detalles

RESOLUCIÓN DE RELACIONES DE RECURRENCIA LINEALES NO HOMOGÉNEAS CON COEFICIENTES CONSTANTES A TRAVÉS DE VALORES Y VECTORES PROPIOS

RESOLUCIÓN DE RELACIONES DE RECURRENCIA LINEALES NO HOMOGÉNEAS CON COEFICIENTES CONSTANTES A TRAVÉS DE VALORES Y VECTORES PROPIOS UNICIENCIA pp. - REOLUCIÓN DE RELACIONE DE RECURRENCIA LINEALE NO HOMOGÉNEA CON COEFICIENE CONANE A RAVÉ DE VALORE Y VECORE ROIO Eque Vílhez Quesada Uvesdad Naoal de Costa Ra Esuela de Ioáta evlhez@ua.a.

Más detalles

1. ESPACIOS VECTORIALES

1. ESPACIOS VECTORIALES Espacios Vectoiales Heamietas ifomáticas paa el igeieo e el estudio del algeba lieal. ESPACIOS VECTORIALES.. ESTRUCTURA DE ESPACIO VECTORIAL... Defiició..2. Ejemplos de espacios vectoiales..3. Popiedades

Más detalles

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple EGEIÓN LINEAL MÚLTIPLE egesó Leal Múltple Las téccas de egesó leal múltple pate de (k+) vaables cuattatvas, sedo

Más detalles

Teoría de Colas. José Pedro García Sabater. Grupo ROGLE. Departamento de Organización de Empresas. Universidad Politécnica de Valencia.

Teoría de Colas. José Pedro García Sabater. Grupo ROGLE. Departamento de Organización de Empresas. Universidad Politécnica de Valencia. Teoía de Colas. José edo Gaía Sabate Gupo ROGLE Depatameto de Ogazaó de Empesas Uvesdad oltéa de Valea. Cuso 2 / 2 ate de estos aputes está basado e la fudametal oba Fudametals of Queueg Theoy po Doald

Más detalles

Variables aleatorias

Variables aleatorias Vaables aleatoas M. e A. Vícto D. Plla Moá Facultad de Igeeía, UNAM Resume El cocepto de vaable aleatoa como abstaccó de u eveto aleatoo y su defcó. vaable aleatoa dsceta: fucó de pobabldad, sus popedades

Más detalles

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

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

Más detalles

Concepto de circuito eléctrico

Concepto de circuito eléctrico oepto de ruto elétro U ampo eletromagéto se halla ompletamete desrpto uado se ooe los vetores tesdad de ampo elétro E y de ampo magéto H e todos sus putos e fuó del tempo. Esto mpla el empleo de fuoes

Más detalles

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez PROBEMS DE ÓPTIC. FÍSIC BCHIERTO. Pofeo: Félx Muñoz Jméez Poblema º Calcula el ídce de efaccó elatvo del vdo al acete. Halla la velocdad de popagacó y la logtud de oda, e el acete y e el vdo de u ayo de

Más detalles

TEMA 4. ESTÁTICA. 4.2 Composición de fuerzas concurrentes, coplanares y paralelas.

TEMA 4. ESTÁTICA. 4.2 Composición de fuerzas concurrentes, coplanares y paralelas. EA 4. ESÁICA 4. Itodó 4. Composó de feas oetes oplaaes paalelas. 4.3 ometo de vaas feas. 4.3. ometo de a fea. 4.3. ometo de vaas feas oetes. 4.3.3 ometo de vaas feas oetes oplaaes. 4.4 Composó de feas

Más detalles

TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS: Inversión.

TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS: Inversión. PRFESR: FRNCISC MNUEL GLÁN SN JSÉ. TRNSFRMCINES GEMÉTRICS: Invesión. INVERSIÓN siguientes leyes: La invesión es una tansfomaión que se ige po las M' ' 1. Dos puntos invesos y están alineados on un punto

Más detalles

Espacio Euclídeo real n-dimensional TEOREMA DE WEIERSTRASS

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

Más detalles

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN IES La Magdalea. Avlés. Astuas La eflexó se poduce cuado ua oda ecueta ua supefce cota la cual ebota. E la eflexó el ayo cdete y el eflejado se popaga e el msmo medo. La velocdad

Más detalles

Celdas lineales como un ejemplo de reuso de frecuencia en FDMA

Celdas lineales como un ejemplo de reuso de frecuencia en FDMA Celdas lieales oo u ejeplo de euso de feueia e FDM f f f f f f Celda Celda Celda Celda Celda Celda egió egió ea total dividida e egioes, que e-usa la isa atidad C de aales de adio feueia. Esto iplia que

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA

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

Más detalles

Tema 5 Modos de convergencias de sucesiones de variables aleatorias

Tema 5 Modos de convergencias de sucesiones de variables aleatorias Tema 5 Modos de covegecias de sucesioes de vaiables aleatoias Itoducció Cuado se cosidea sucesioes y seies de vaiables aleatoias, es deci, sucesioes y seies de fucioes medibles, su covegecia puede se cosideada

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS

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

Más detalles

Fundamentos de Estadística:

Fundamentos de Estadística: Fudametos de Estadístca: Resúmees. A. Roeto Espeo Mohedao. Atuo Gallego egado. TEMA : Itoduccó a la Estadístca. La Estadístca las estadístcas. Defcó de Estadístca: o Estadístca Descptva. o Estadístca Matemátca

Más detalles

VECTORES EN TRES DIMENSIONES

VECTORES EN TRES DIMENSIONES FÍSIC PR TODOS 1 CRLOS JIMENEZ HURNG VECTORES EN TRES DIMENSIONES Los vetoes pueden epesase en funión de oodenadas, de la siguiente manea: a; b; ) o de ota foma: a i + b j + k donde: i, j, k, son vetoes

Más detalles

DESCARGA DE UN CONDENSADOR

DESCARGA DE UN CONDENSADOR DEAGA DE UN ONDENADO Objetivo: 1. Apede que e u cicuito de coiete diecta la descaga de u capacito tiee u compotamieto expoecial. INTODUIÓN U cicuito eléctico que se compoe de u codesado y ua esistecia

Más detalles

Estructuras Algebraicas

Estructuras Algebraicas Uversdad de los des Faultad de Ceas Eoómas y Soales Esuela de Estadísta Estruturas lgebraas Prof. Gudberto José Leó Ragel MÉRID, 2015 1 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad

Más detalles

Métodos de Ordenamiento

Métodos de Ordenamiento Aálss y Complejdad de Algortmos Métodos de Ordeameto Arturo Díaz Pérez pos de ordeameto y meddas de efea Algortmos básos QukSort HeapSort BSort RadxSort Arboles de Desó Aálss y Dseño de Algortmos Sortg-

Más detalles

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

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

Más detalles

AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES

AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES 7 CAPITULO 4 AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES Existe vaios métodos de ayudas gáficas paa el diseño, acople y solució de poblemas e líeas de tasmisió, que ha ido evolucioado co el tiempo. Keell

Más detalles

FUNDAMENTOS FÍSICOS Y TECNOLÓGICOS DE LA INFORMÁTICA

FUNDAMENTOS FÍSICOS Y TECNOLÓGICOS DE LA INFORMÁTICA FUNDAMENTOS FÍSIOS Y TENOLÓGIOS DE LA INFORMÁTIA TEMA I.- ELETROSTÁTIA FUNDAMENTOS FÍSIOS Y TENOLÓGIO DE LA INFORMÁTIA Tema.ELETROSTÁTIA- Tecología de omputadoes-datsi-fi-upm-madd - M. A. Pascual Iglesas

Más detalles

TEMA: ANALISIS DE VELOCIDADES.

TEMA: ANALISIS DE VELOCIDADES. álss de velocdades. TEM: NISIS DE EOCIDDES. - INTRODUCCION. - NISIS GRFICO DE EOCIDDES..- olígoo de velocdades: método de las velocdades elatvas...- plcacó a ógaos deslzates...- Otos casos..- Método de

Más detalles

9. Análisis de correspondencias

9. Análisis de correspondencias 9. Análss de oespondenas OBETIVO: Poedmento gáfo paa epesenta asoaones en una tabla de feuenas o onteos. Paa la despón del método nos onentaemos en una tabla de feuenas de dos vaables ategóas o tabla de

Más detalles

Capítulo 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Capítulo 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO Capítulo : ANÁLISIS ESTADÍSTICO El aálss estadístco es todo el poceso de ogazacó, pocesameto, educcó e tepetacó de datos paa ealza eecas. Recodemos que los datos se tasomaá e omacó útl paa la toma de decsoes,

Más detalles

EFECTOS DEL LASER Y LOS RAYOS X EN METALES

EFECTOS DEL LASER Y LOS RAYOS X EN METALES Revsta de Ivestgaó de Físa. Vl. 9 N (006 9-95 ISSN 605-7744 FCTOS D ASR Y OS RAYOS X N TAS Osa S. C., ate áquez., Régul Sabea A., Aald Huat S. a Depataet de Físa Nulea, Atóa leula. Faultad de Ceas Físas,

Más detalles

Índice de materias 2.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3

Índice de materias 2.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3 Ídce de ateas.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3..- FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DE LA MECÁNICA CUÁNTICA...3 Álgeba Leal Opeadoes ucoes popas....3.- LOS POSTULADOS DE LA

Más detalles

Probabilidad condicionada. Probabilidad Total. Teorema de Bayes

Probabilidad condicionada. Probabilidad Total. Teorema de Bayes robabldad odoada. robabldad Total. Teorema de aes utor: Olvá alzada Emlaa (Leada e Matemátas rofesora de Matemátas e Eduaó Seudara). úblo: lumos de ahllerato de eas. Estudates de matemátas profesores de

Más detalles

Problema encadenado 1. Apartado 1

Problema encadenado 1. Apartado 1 Poblema enadenado 1. 1. Dibuja dos iunfeenias de igual adio tangentes ente si y tangentes a los lados del tiángulo del que se onoe: el lado = 120 mm, el ángulo = 700 y la mediana m = 85 mm. De las posibles

Más detalles

UNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES

UNIDAD 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 detalles

FORMULARIO DE ESTADÍSTICA

FORMULARIO DE ESTADÍSTICA Reúmee de Matemática paa Bachilleato I.E.S. Ramó Gialdo FORMULARIO DE ESTADÍSTICA Cocepto báico Població: cojuto de todo lo elemeto objeto de ueto etudio Mueta: ubcojuto, extaído de la població,(mediate

Más detalles

el blog de mate de aida MATEMÁTICAS I. Números complejos. Pág. 1 Diofanto, un adelantado a su época.

el blog de mate de aida MATEMÁTICAS I. Números complejos. Pág. 1 Diofanto, un adelantado a su época. el blog de mate de aida MATEMÁTICAS I. Númeos complejos. Pág. 1 AMPLIACIÓN DEL CAMPO NUMÉRICO Diofato, u adelatado a su época. Este tiágulo está costuido co ua cueda e la que se ha ealizado doce udos a

Más detalles

A B. Figura 1. Representación de los puntos en el espacio

A B. Figura 1. Representación de los puntos en el espacio 1. Pao catesiao E puto es u eemeto básico e geometía co e cua se oga idica ua posició e e espacio y costui eemetos geométicos como a ecta y e pao. Paa pode tabaja co os putos se utiiza a eta mayúscua paa

Más detalles

Análisis de Datos en Psicología I. Preguntas de examen. Temas 4 y 5

Análisis de Datos en Psicología I. Preguntas de examen. Temas 4 y 5 Aálss de Datos e Psología I. Pregutas de eame. Temas y p 7 9 0. 0. 0. 0. 9-0. Tabla. Dstrbuó, e proporoes, de las putuaoes de u grupo de 0 sujetos e ua prueba de eaje de formas. 7 9 Tabla. Dstrbuó de freueas

Más detalles

Comparación de Proporciones

Comparación de Proporciones Comaracó de Proorcoes Resume El rocedmeto Comaracó de Proorcoes esta dseñado ara comarar las roorcoes observadas de u eveto etre muestras. Este realza ua rueba ch-cuadrada ara determar s hay o o dferecas

Más detalles

6. CAPM: Capital Asset Pricing Model IN56A

6. CAPM: Capital Asset Pricing Model IN56A 6. CA: Captal Asset cng odel IN56A Otoño 009 Gonzalo atuana F. Recuedo cap. anteo Fontea de Invesón (Ecente) 5% 4% ed pestado Retono Espeado 3% % % 0% 9% esta 8% 7% 6% 0% 5% 0% 5% 0% 5% 30% 35% 40% 45%

Más detalles

PREGUNTAS 1) El resultado de calcular. 100x es: A) ±10x B) 50 x C) 10x D) 10 x

PREGUNTAS 1) El resultado de calcular. 100x es: A) ±10x B) 50 x C) 10x D) 10 x La siguiente colección de ejecicios es una muesta de lo que podía contene la Evaluación Diagnóstica de Matemática, que se toma paa ingesa a cusa cualquiea de las caeas que se ofecen en la FACULTAD DE CIENCIAS

Más detalles

LAZOS DE AMARRE DE FASE

LAZOS DE AMARRE DE FASE LAZOS DE AMARRE DE FASE Maco Atoio Péez Ciseos *, Mak Readma * Divisió de Electóica Computació, CUCEI, Uivesidad de Guadalajaa, México. Cosulto Cotol Sstems Piciples RESUMEN: Este atículo peteece a la

Más detalles

4. Ecuaciones No Lineales

4. Ecuaciones No Lineales 4. Euaoe No Leale 4. Itoduó E geeal o e oble obtee la aíe de ua euaó o leal e oma elíta, debédoe utlza método teatvo. Patedo de ua aíz aomada,, e obtee ua euea,, 3 Kque ovege a la aíz deeada. Paa alguo

Más detalles

Tema 7. Regresión Lineal

Tema 7. Regresión Lineal Análss de Datos I Esquema del Tema 7 Tema 7. Regesón Lneal 1. INTRODUCCIÓN. IDENTIFICACIÓN DEL MODELO 3. VALORACIÓN DEL MODELO Coefcente de detemnacón Descomposcón de la vaanza del cteo. APLICACIÓN DEL

Más detalles

y. Diferenciando la primera condición en (1) con respecto a x, la segunda respecto a y y sumando obtenemos

y. Diferenciando la primera condición en (1) con respecto a x, la segunda respecto a y y sumando obtenemos Sceta et Techca Año XIII, No 34, Mayo de 7 Uvesdad Tecológca de Peea ISSN -7 55 EL ESTUDIO DE ALGUNAS PROPIEDADES DE LAS FUNCIONES ARMÓNICAS PARA EL PROBLEMA DE DIRICHLET DE LA ECUACIÓN DE LAPLACE RESUMEN

Más detalles

Fórmulas de Diseño para Columnas

Fórmulas de Diseño para Columnas Fómulas de Diseño paa Columnas 15 de noviembe de 2017 En las seiones peedentes hemos disutido la apaidad teóia de aga de las olumnas ante pandeo tanto elástio omo inelástio. Con esta idea en mente, estamos

Más detalles

2. Medición de Índices de Refracción. Neil Bruce

2. Medición de Índices de Refracción. Neil Bruce . Medició de Ídices de Refacció Neil Buce Laboatoio de Optica Aplicada, Ceto de Ciecias Aplicadas y Desaollo Tecológico, U.N.A.M., A.P. 70-86, México, 0450, D.F. Objetivos Istumeta e el laboatoio métodos

Más detalles

Reducción de la Dimensionalidad en Análisis de Datos

Reducción de la Dimensionalidad en Análisis de Datos Reduccó de la mesoaldad e Aálss de aos CIPA-UCR Reduccó de la mesoaldad e Aálss de aos Jave Teos Coodado Eduado Pza, Ale ullo, ao Vllalobos, Aleada Jméez CIPA, Uvesdad de Cosa Rca Isuo Tecológco de Cosa

Más detalles

F =. Calcule F d S donde S es. Exprese una integral de una variable que permita calcular., S es la porción del elipsoide

F =. Calcule F d S donde S es. Exprese una integral de una variable que permita calcular., S es la porción del elipsoide egio Yansen Núñez Teoema de tokes y Gauss Actividad Nº Considee el campo vectoial F( x, y, z) ( y, x, z ). Calcule F d donde C es C la intesección ente el plano x + y + z y el cilindo x + y. Actividad

Más detalles

Procedimiento Simple y Sistemático de Modelado de Condensadores Basado en la Respuesta en Frecuencia

Procedimiento Simple y Sistemático de Modelado de Condensadores Basado en la Respuesta en Frecuencia Pocedmeto Smple y Sstemátco de Modelado de Codesadoes Basado e la Respuesta e Fecueca V. Valdva, D. López del Moal, M. Saz, A. Baado, A. Lázao Uvesdad Calos III de Madd Gupo de Sstemas Electócos de Poteca

Más detalles

UNIVERSIDAD DE JAÉN. Aproximación Bayesiana a la metodología de la Verosimilitud Empírica. Departamento de Estadística e I.O.

UNIVERSIDAD DE JAÉN. Aproximación Bayesiana a la metodología de la Verosimilitud Empírica. Departamento de Estadística e I.O. UNIVERSIDAD DE JAÉN Deatameto de Estadístca e I.O. Aomacó Bayesaa a la metodología de la Veosmltud Emíca Memoa esetada aa ota al gado de docto o Raúl Amo Puldo. Vº Bº del Decto Vº Bº del Tuto Fdo. D. Calos

Más detalles

Momento cuadrupolar eléctrico

Momento cuadrupolar eléctrico Depatamento de Físca Fac. Cencas Eactas - UNLP Momento cuadupola eléctco El núcleo y sus adacones Cuso 0 Págna S el pomedo tempoal de la dstbucón de caga dento del núcleo se desvía de la smetía esféca,

Más detalles

ESTIMACION DEL HIDROGRAMA UNITARIO. ESTUDIO COMPARATIVO DE CUATRO METODOS LINEALES

ESTIMACION DEL HIDROGRAMA UNITARIO. ESTUDIO COMPARATIVO DE CUATRO METODOS LINEALES ESTIMACION DEL HIDROGRAMA NITARIO ESTDIO COMARATIVO DE CATRO METODOS LINEALES José Lus Ayuso, Adolfo eña y M a la Motesos Aea de oyectos de Igeeía ETS Igeeos Agóoos y de Motes vesdad de Códoba RESMEN:

Más detalles

Cinemática del Robot Industrial

Cinemática del Robot Industrial Cemátca del Robot Idustal M.C. Mguel de J. Ramíe C. CMfgT Automatacó de Sstemas de Maufactua Adatacó: Glbeto Reoso Estuctua Mecáca del Robot Idustal Mecácamete u obot es ua cadea cemátca fomada de eslaboes

Más detalles

NOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es

NOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE

Más detalles

CAPÍTULO 6 TEOREMAS ENERGÉTICOS

CAPÍTULO 6 TEOREMAS ENERGÉTICOS CPÍTULO 6 TEORES ENERGÉTICOS L ENERGÍ ELÁSTIC EXPRESD EN UNCIÓN DE LS CRGS PLICDS Hasta ahoa, habíamos utlao la sguete epesó e la esa e eegía elástca: ( σ ε σ ε σ ε τ γ τ γ τ γ ) ω Que, tegaa a lo lago

Más detalles

Identificación n de SIStemas

Identificación n de SIStemas Idetificació de SIStemas Idetificació e Lazo Ceado ISIS J. C. omez Idetificació e Lazo Ceado A eces es ecesaio ealiza los expeimetos de idetificació e lazo ceado co etoalimetació. Las azoes puede se ue

Más detalles

CAPITULO IV EQUILIBRIO VAPOR -LIQUIDO

CAPITULO IV EQUILIBRIO VAPOR -LIQUIDO CAITULO I EQUILIBRIO AOR -LIQUIDO ara evaluar el fuoameto de u sstema de separaó e etapas, es eesaro efetuar álulos de equlbro vapor-líqudo de balae de matera e ada etapa de separaó, utlado para ello ua

Más detalles

LA LUZ Y SUS PROPIEDADES

LA LUZ Y SUS PROPIEDADES LA LUZ Y SUS PROPIEDADES.. NATURALEZA DE LA LUZ. Busca e la bibliogafía ifomació aceca de la cotovesia que matuvieo Huyges y Newto aceca de la atualeza de la luz. Co esta actividad se petede que los alumos

Más detalles

APÉNDICE 1 1. Sistemas de coordenadas

APÉNDICE 1 1. Sistemas de coordenadas APÉNDICE. Sstemas de coodenadas El naldad de un sstema de coodenadas es la de consegu una adecuada descpcón de un punto de una cuva o de una supece en el espaco. De los dstntos tpos de sstemas de coodenadas

Más detalles

Bolilla 4: Rotación de los cuerpos rígidos. Movimiento circular

Bolilla 4: Rotación de los cuerpos rígidos. Movimiento circular Bollla 4: Rotacó de los cueos ígdos. Movmeto ccula Bollla 4: Rotacó de los cueos ígdos. Movmeto ccula 4. Vaables Agulaes Las vaables agulaes sve aa eeseta e foma mas smle e dóea al movmeto de otacó. La

Más detalles

Crítica a la Enseñanza de la Medición del Campo Electromagnético en Algunos Libros Universitarios Famosos de Postgrado

Crítica a la Enseñanza de la Medición del Campo Electromagnético en Algunos Libros Universitarios Famosos de Postgrado Cíta a la señaa de la Medó del Campo letomagéto e lguos Lbos Uvestaos Famosos de Postgado Lus Geado Pedaa-Saaveda Lus Feado ejaao-vedaño Resume la eseñaa postgaduada del ampo eletomagéto su medó se utla

Más detalles

ESTUDIO CIS Nº Encuesta a población inmigrante (Immigrant Citizens Survey 1 )

ESTUDIO CIS Nº Encuesta a población inmigrante (Immigrant Citizens Survey 1 ) ESTUDIO CIS Nº 293 Ecuesta a poblacó mgate (Immgat Ctzes Suvey ) FICHA TÉCNICA Ámbto: Mucpos de Baceloa y Madd. Uveso: Poblacó de 5 años y más, acda e países extaeos dsttos a los estados membos de la UE-

Más detalles

3. Sucesiones y progresiones

3. Sucesiones y progresiones 0 SOLUCONARO. Sucesioes y pogesioes. SUCESONES PENSA Y CALCULA Dibuja e tu cuadeo el siguiete elemeto de las seies siguietes: a) a) b) b) a) b) CARNÉ CALCULSTA Calcula co dos decimales:,7 : 0,7 C = 588,7;

Más detalles

Veamos cuáles son las interpretaciones geométricas para los distintos valores de n, que definirán la dimensión de los espacios vectoriales.

Veamos cuáles son las interpretaciones geométricas para los distintos valores de n, que definirán la dimensión de los espacios vectoriales. Pof. Adea Campillo Aálisis Matemático II Topología elemetal Recodemos cómo se defie u etoo de ceto R adio E = { R / < } Sabemos que ( R : < < < < < Esfea abieta e R Si geealizamos el cocepto de etoo e

Más detalles

Polarización. Propagación de la luz en medios anisótropos

Polarización. Propagación de la luz en medios anisótropos Polaizació Popagació de la luz e medios aisótopos Polaizació de ua oda Popiedad de las odas tasvesales: La vibació es pepedicula a la diecció de popagació Se defie la diecció de polaizació como la diecció

Más detalles

Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Análisis de Varianza. Dr. Víctor Aguirre

Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Análisis de Varianza. Dr. Víctor Aguirre Modelo de Regesión Lineal Múltiple. Análisis de Vaianza. D. Vícto Aguie Popósito Se veá cómo poba si es significativo, globalmente, el modelo. Es al menos una vaiable significativa? El modelo explica una

Más detalles

ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA EN PUBLICACIONES PERIÓDICAS CON MÚTIPLES PUNTOS DE VENTA Y STOCKOUTS INFRECUENTES

ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA EN PUBLICACIONES PERIÓDICAS CON MÚTIPLES PUNTOS DE VENTA Y STOCKOUTS INFRECUENTES ESIMACIÓN DE LA DEMANDA EN PUBLICACIONES PERIÓDICAS CON MÚIPLES PUNOS DE VENA Y SOCKOUS INFRECUENES J.M. Eguzktza Azabalaga. Depatameto de Matemátca Aplcada. Uvesdad del País Vasco/Euskal Heko Ubetstatea.

Más detalles

5.3 Estadísticas de una distribución frecuencial

5.3 Estadísticas de una distribución frecuencial 5.3 Estadístcas de ua dstrbucó frecuecal 5.3. Meddas de tedeca cetral Meddas de tedeca cetral Las meddas de tedeca cetral so descrptores umércos que proporcoa ua dea de los valores de la varable, alrededor

Más detalles

Héctor Allende 1. w Ω, resultado elemental. Ω : Espacio Muestral: Todos los posibles

Héctor Allende 1. w Ω, resultado elemental. Ω : Espacio Muestral: Todos los posibles Coeptos ásos Capítulo Curso ILI-80 I Semestre 00 Profesor: Hétor llede Expermeto aleatoro : ξ Espao Muestral : Ω Eveto o Sueso : ; ;. Evetos elemetales, seguros e mposbles Probabldad : grado de ertdumbre

Más detalles

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.

TEMA 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 detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA UNI- NORTE - SEDE REGIONAL ESTELÍ

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA UNI- NORTE - SEDE REGIONAL ESTELÍ UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA UNI- NORTE - SEDE REGIONAL ESTELÍ Objetivos Itoduci coceptos de Coelació y Regesió Lieal. Explica la foma de cálculo. Realiza las puebas de hipótesis asociadas Coteido

Más detalles

CÁLCULO Primer curso de Ingeniero de Telecomunicación Primer Examen Parcial. 27 de Enero de 2003

CÁLCULO Primer curso de Ingeniero de Telecomunicación Primer Examen Parcial. 27 de Enero de 2003 CÁLCULO Pime cuso de Igeieo de Telecomuicació Pime Exame Pacial. 7 de Eeo de 3 Ejecicio. Deducilafómuladeláeadeusegmetopaabólico e fució de su base y su altua. Se cosidea u coo cicula ecto co adio de la

Más detalles