Probabilidad y estadística
|
|
|
- Juan Carlos Luna Paz
- hace 9 años
- Vistas:
Transcripción
1 Probabilidad y estadística MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, MEDIDAS DE DISPERSIÓN, GRÁFICAS, E INTERPRETANDO RESULTADOS Prof. Miguel Hesiquio Garduño. Est. Mirla Beavides Rojas Depto. De Igeiería Química Petrolera ESIQIE-IPN [email protected] [email protected] / MIRLA BENAVIDES ROJAS
2 Datos o agrupados / MIRLA BENAVIDES ROJAS
3 Medidas de tedecia cetral Los parámetros de tedecia cetral so valores uméricos que tiede a localizar e la parte cetral de u cojuto de datos. Es u valor que se puede tomar como represetativo de todos los datos Etre los parámetros de tedecia cetral se ecuetra:
4 Medidas de tedecia Cetral MEDIA ARITMÉTICA Coocida como promedio, se defie como la suma de los valores de todas las observacioes x divididas por el umero total de datos i x MEDIA ARMÓNICA Es la iversa de la media aritmética. Se utiliza para promediar variables co uidades complejas o compuestas, como aceleracioes, eergía, trabajo etc. x H = i i = 1 = i = 1 1 x i
5 Medidas de tedecia Cetral MEDIA GEOMÉTRICA Proporcioa ua medida promedio precisa de ua variable que mide los cambios porcetuales e ua serie de valores positivos G = x x x x RAÍZCUADRADA MEDIA La media cuadrática o RMS se defie como la raíz cuadrada de la media aritmética i de los elemetos al cuadrado. Es utilizada para el cálculo de la media de u cojuto de úmeros co las alteracias a cas de catidades co valores positivos y egativos. x i i = 1 rms =
6 Medidas de Dispersió Variaza La variaza es el promedio de las desviacioes cuadráticas _ de cada dato respecto a su media aritmética x i x Poblacioal Muestral ( xi μ ) ( xi x) = i= = 1 i 1 σ s = 1 / MIRLA BENAVIDES ROJAS
7 Desviació Estádar Medidas de Dispersió Es ua medida de dispersió usada e la estadística que os dice cuato tiede a alejarse los valores putuales del promedio e ua distribució. es el promedio de ladistaciade cadaputorespecto p delpromedio ( x ) i μ) ( xi x) i= 1 i=1 = s = σ 1
8 Y estas ecuacioes so fáciles de implemetar e ua calculadora ordiaria? Hay ua ecuació equivalete, porque la ecuació que defie a la variaza es complicada de implemetar e ua calculadora: s = x i i= 1 i= 1 x i ( 1) / MIRLA BENAVIDES ROJAS
9 Ejercicio E el laboratorio de ua plata de carbó, se realiza diferetes aálisis del mismo, uo de ellos es el aálisis de ceiza. Para este aálisis se tomaro muestras del tajo la coquista de los diferetes matos, se obtuvo lo siguiete: Gramos / MIRLA BENAVIDES ROJAS
10 De éstos datos: a) )Calcular l la mediaa y la moda, H, G, rms b) Ecotrar la variaza y la desviació estádar / MIRLA BENAVIDES ROJAS
11 E EXCEL =moda(a1: a30) =mediaa( a1:a30) =promedio( a1:a30) / MIRLA BENAVIDES ROJAS
12 Datos agrupados Para los datos cuatitativos cotiuos, los datos se suele agrupar e clases, que so itervalos que o se juta y cuya uió cubre todo el rago de los datos Suele elegirse de la misma logitud, de modo que basta co seleccioar el umero de clase a tomar. / MIRLA BENAVIDES ROJAS
13 Criterios para geerar ua tabla de datos agrupados Cómo los orgaizo?
14 Ordeado Datos e Clases MiguelHG Cuatas clases K = Tamaño de itervalo de clase: c=(lrs Lri) c Rago/k X=marca de clase=(lrs Lri)/ O podemos establecer tamaños u poco mayores?respoder despues de hacer el ejercicio
15 Medidas de tedecia cetral Idica valores co respecto a los datos agrupados Media Mediaa Moda / MIRLA BENAVIDES ROJAS
16 Ecuacioes para datos agrupados Media Coocida como promedio, se defie como la suma de los valores de todas las observacioes x i divididas por el úmero total de datos x k i= x = 1 i f i / MIRLA BENAVIDES ROJAS
17 Mediaa Es el valor que se ecuetra e el cetro de los datos, es decir, os permite coocer el valor que se ecuetra exactamete t ela mitad del cojuto de datos. Esta medida os idica que la mitad de los datos se ecuetra por debajo de este valor y la otra mitad por ecima del mismo. ~ x = L 1 + ( f i ) m c L 1 = f med fi) m = = Límite real iferior de la clase mediaa Número de datos ( Suma de las frecuecias de todas las clases por debajo de la clase mediaa f med = Frecuecia de la clase mediaa c = Acho del itervalo de la clase mediaa / MIRLA BENAVIDES ROJAS
18 Moda Es el valor de variable que mas veces se repite. Es decir cuya frecuecia es mayor. L 1 = Límite real Iferior de la clase modal x = L 1 + Δ 1 Δ + 1 Δ c Δ 1 = Exceso de la frecuecia modal sobre la frecuecia de la clase cotigua iferior Δ = Exceso de la frecuecia modal sobre la frecuecia de la clase cotigua superior c= acho del itervalo de la clase modal / MIRLA BENAVIDES ROJAS
19 Medidas de dispersió Idica la mayor o meor cocetració de los datos co respecto a las medidas de cetralizació Variaza Desviació estádar Coeficiete de variació / MIRLA BENAVIDES ROJAS
20 Ecuacioes para datos agrupados Variaza s = k k xi fi i= 1 i= 1 1 ( ) x i f i Desviació estádar s = k k x i f i xi f i i= 1 i= 1 1 ( )
21 Medidas de dispersió Coeficiete de variació Determia el grado de dispersió de u cojuto de datos relativo a su medida. s Se calcula dividiedo la desviació CV = * 100 x estádar de ua distribució por su media y multiplicado por 100
22 Crear uas diapositivas itermedias que vicule al tratamieto de datos dispersos co el de agrupados
23 Maejo de Datos, >0
24 Coteido de Carboo e u mieral sub bitumioso
25 Calcular para los datos del problema de Carbó ( ver la tabla de datos ordeados de meor a mayor) s ( x i 1 = = i x) Cómo se hace e excel? s = xi i = 1 i = 1 1 ( ) x i
26 Además de obteer uas gráficas, el agrupar los datos e clases sirve para otra cosa más? Li- Ls Lri- Lrs Marca de clase x fabs frel f % de C
27 Relacioes empíricas x = xˆ + 3( x ~ x ) xˆ = x 3( x ~ x )
28 Dato mayor, dato meor (podriamos ordearlos)
29 Ordeados de meor a mayor
30 Nuestros resultados Datos de % coteido de carbo e mieral. =30 x = x = Mo =
31 Cálculos Hll Hallar media, Mdi Mediaa, Moda, rms Hallar desviació estádar
32 Costruyedo la tabla Li- Ls Lri- Lrs Marca de Fabs clase x
33 Frecuecia absoluta y relativa Li- Ls Lri- Lrs Marca fabs frel de clase x
34 Geerado gráficos
35 Histograma f %d de C Polígoo de Frecuecias f % de C
36 Ua ojiva de frecuecia relativa Ojiva frel acumulada %C frecuecia relativa acumulada
37 Hay ua hipótesis: i los dt datos está uiformemete distribuidos. E geeral esto o es válido todo el tiempo. El histograma ayuda a iterpretar, pero es ecesario desarrollar cálculos. l
38 Tratado el problema de las muestras de carbó. Datos Agrupados Li- Ls Li Lri- Lrs Marca de fabs x i f i x i f i clase x
39 Podíamos tomar otros valores de limites de clase? Hacerlo e equipo Iiciado e 70, co acho de clase de 5, Elaborar Histograma, poligoo de frecuecias,ojiva. Calcular medidas de tedecia cetral ( como datos agrupados) Realizar el cálculo de variaza y desviacio estádar Li-Ls f
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales
Medidas de Tendencia Central
1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los valores observados e la muestra, dividida
MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
MEDIDA DE DIPERIÓN. Las medidas de tedecia cetral solamete da ua medida de la localizació del cetro de los datos. Co mucha frecuecia, es igualmete importate describir la forma e que las observacioes está
Qué es la estadística?
Qué es la estadística? La estadística tiee que ver co la recopilació, presetació, aálisis y uso de datos para tomar decisioes y resolver problemas. Qué es la estadística? U agete recibe iformació e forma
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi
EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. EDIA ARITÉTICA. Es la medida más coocida y tambié es llamada promedio se obtiee sumado todos los valores de la muestra o població, dividida etre el total de elemetos que cotiee
CLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel
x Estimado alumo: Aquí ecotrarás las claves de correcció, las habilidades y los procedimietos de resolució asociados a cada preguta, o obstate, para reforzar tu apredizaje es fudametal que asistas a la
Trata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor.
1 Estadística Descriptiva Tema 8.- Estadística. Tablas y Gráficos. Combiatoria Trata de describir y aalizar alguos caracteres de los idividuos de u grupo dado, si extraer coclusioes para u grupo mayor.
ESTADISTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADISTICA UIDIMESIOAL La estadística estudia propiedades de ua població si recurrir al sufragio uiversal. El estudio estadístico tiee dos posibilidades (1) Describir lo que ocurre e la muestra mediate
Importancia de las medidas de tendencia central.
UNIDAD 5: UTILICEMOS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Importacia de las medidas de tedecia cetral. Cuado recopilamos ua serie de datos podemos resumirlos utilizado ua tabla de clases y frecuecias. La iformació
Trabajo Especial Estadística
Estadística Resolució de u Problema Alumas: Arrosio, Florecia García Fracaro, Sofía Victorel, Mariaela FECHA DE ENTREGA: 12 de Mayo de 2012 Resume Este trabajo es ua ivestigació descriptiva, es decir,
Medidas de Tendencia Central
EYP14 Estadística para Costrucció Civil 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los
Resumen de fórmulas estadísticas y funciones en Excel
Resume de fórmulas estadísticas y fucioes e Excel 1. Medidas de posició o tedecia cetral Estadístico Fórmula Fució e Excel Media aritmética =A VERAGE(rago de datos) muestral para datos Xi o X = =AVERAGE(A
UNIDAD III DESCRIPCIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS. 1. Medidas de resumen descriptivas. 2. Medidas de tendencia central Moda
UNIDAD III DESCRIPCIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS 1. Medidas de resume descriptivas Para describir u cojuto de datos utilizamos ua serie de medidas, de igual forma que para describir a u persoa podemos utilizar
PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 6 Aula + Laboratorio
26 PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 6 Aula + Laboratorio 1. Los siguietes valores so medicioes del peso (e miles de toeladas) de grades taques de petróleo. 229, 232, 239, 232, 259, 361, 220, 260,
Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II
Aálisis de datos e los estudios epidemiológicos II Itroducció E este capitulo cotiuamos el aálisis de los estudios epidemiológicos cetrádoos e las medidas de tedecia cetral, posició y dispersió, ídices
Problemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos
GLOSARIO ESTADÍSTICO. Fuente: Murray R. Spiegel, Estadística,, McGraw Hill.
GLOSARIO ESTADÍSTICO Fuete: Murray R. Spiegel, Estadística,, McGraw Hill. CONCEPTOS Y DEFINICIONES ESPECIALES Es el estudio cietífico de los La estadística posee tres campos métodos para recoger, orgaizar,
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS.
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS. La toma de datos es ua de las partes de mayor importacia e el desarrollo de ua ivestigació. Así los datos obteidos mediate u primer proceso recibe el ombre de datos si tratar
Unidad N 2. Medidas de dispersión
Uidad N 2 Medidas de dispersió Ua seguda propiedad importate que describe ua serie de datos uméricos es ua variació. La variació es la catidad de dispersió o propagació e los datos. Dos series de datos
1. QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
1. QUÉ ES LA ESTADÍSTICA? Cuado coloquialmete se habla de estadística, se suele pesar e ua relació de datos uméricos presetada de forma ordeada y sistemática. Esta idea es la cosecuecia del cocepto popular
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA UIDIMESIOAL..- ITRODUCCIÓ A LA ESTADÍSTICA.- Objeto de la estadística La Estadística es el cojuto de métodos ecesarios para recoger, clasificar, represetar y resumir datos así como para iferir
CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES
CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Uo de los objetivos de la estadística es coocer acerca del comportamieto de parámetros poblacioales tales como: la media ( μ ), la variaza ( ) o la proporció ( p ).
Intervalos de Confianza basados en una muestra. Instituto de Cálculo
Itervalos de Cofiaza basados e ua muestra. Istituto de Cálculo Dra. Diaa Kelmasky Hay dos razoes por las cuales el itervalo (6.63,.37) tiee mayor logitud que el obteido ateriormete (7.69, 0.3). la variaza
MOSAICOS Y POLIEDROS REGULARES. UN PUNTO DE VISTA FUNCIONAL. Resumen: En este artículo se muestra como las transformaciones de funciones resultan
MOSAICOS Y POLIEDROS REGULARES. UN PUNTO DE VISTA FUNCIONAL Viceç Fot Departamet de Didàctica de les CCEE i de la Matemàtica de la Uiversitat de Barceloa Resume: E este artículo se muestra como las trasformacioes
TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Itroducció: coceptos básicos. Tablas estadísticas y represetacioes gráficas. Características de variables estadísticas uidimesioales.. Características de posició.. Características
Tema 4. Estimación de parámetros
Estadística y metodología de la ivestigació Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Tema 4. Estimació de parámetros 1. Estimació putual 1 1.1. Estimació de la proporció e la distribució Bi(m, p).......................
BIOESTADÍSTICA I 1. DEFINICIONES
BIOESTADÍSTICA I 1. DEFINICIONES 1.1 ESTADÍSTICA. Es ua disciplia, que hace parte de la matemática aplicada, que provee métodos y procedimietos para colectar, clasificar, resumir y aalizar iformació (datos)
Práctica 7 CONTRASTES DE HIPÓTESIS
Práctica 7. Cotrastes de hipótesis Práctica 7 CONTRATE DE IPÓTEI Objetivos Utilizar los cotrastes de hipótesis para decidir si u parámetro de la distribució de uos datos objeto de estudio cumple o o ua
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: UNA VARIABLE Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: UNA VARIABLE Juliá de la Horra Departameto de Matemáticas U.A.M. 1 Itroducció Cuado estamos iteresados e estudiar algua característica de ua població (peso, logitud de las hojas,
Estadística Teórica II
tervalos de cofiaza Estadística Teórica NTERVALOS DE CONFANZA Satiago de la Fuete Ferádez 77 tervalos de cofiaza CÁLCULO DE NTERVALOS DE CONFANZA PARA LA MEDA CON DESVACÓN TÍPCA POBLACONAL CONOCDA Y DESCONOCDA.
DISTRIBUCION DE FRECUENCIA (DATOS AGRUPADOS)
Los valores icluidos e u grupo de datos usualmete varía e magitud; alguos de ellos so pequeños y otros so grades. U promedio es u valor simple, el cual es cosiderado como el valor más represetativo o típico
Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Aálisis Exploratorio de Datos Descripció estadística de ua variable. Ejemplos y ejercicios..1 Ejemplos. Ejemplo.1 Se ha medido el grupo saguíeo de
Tema 1. Estadística Descriptiva
Estadística y metodología de la ivestigació Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Tema 1 Estadística Descriptiva 1 Itroducció 1 2 Coceptos geerales 2 3 Distribucioes de frecuecias 3 4 Represetacioes
2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS Cualquier característica de calidad que pueda ser clasificada de forma biaria: cumple o o cumple, fucioa o o fucioa, pasa o o pasa, coforme o discoforme defectuoso, o
SOLUCIÓN EXAMEN I PARTE II
Nombre: Apellido: C.I.: Fecha: Firma: MÉTODOS ESTADÍSTICOS I EXAMEN I Prof. Gudberto Leó PARTE I: (Cada respuesta correcta tiee u valor de 1 puto) E los siguietes gráficos se represeta distitas distribucioes
Tema 9. Inferencia Estadística. Intervalos de confianza.
Tema 9. Iferecia Estadística. Itervalos de cofiaza. Idice 1. Itroducció.... 2 2. Itervalo de cofiaza para media poblacioal. Tamaño de la muestra.... 2 2.1. Itervalo de cofiaza... 2 2.2. Tamaño de la muestra...
DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica,
1 MAJ04 DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL 1. E u servicio de ateció al cliete, el tiempo de espera hasta recibir ateció es ua variable ormal de media 10 miutos y desviació típica 2 miutos. Se toma muestras
Equipo académico ESTADÍSTICA APLICADA 1 CC-401 / II-401. Evaluaciones. Consideraciones Relevantes CAPÍTULO 1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Equipo académico ESTADÍSTICA APLICADA 1 CC-401 / II-401 Igeiería Civil Idustrial Atofagasta Profesor: Eduardo Moreo email: [email protected] celular: 6680757 Ayudates: Ramó Auad Fracisco Álvarez Cristóbal
Técnicas Cuantitativas II Muestra y Estadísticos Muestrales. TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20
Técicas Cuatitativas II 2012-2013 Muestra y Estadísticos Muestrales TC II Muestra y Estadísticos Muestrales 1 / 20 Ídice Ídice Cocepto de muestra y Alguos ejemplos de variaza de la media Cocepto de muestra
TEMA 3: DESCRIPCIÓN NUMÉRICA DE UNA VARIABLE ESTADÍSTICA: MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN, DISPERSIÓN Y FORMA. MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN.
TEMA 3: DESCRIPCIÓN NUMÉRICA DE UNA VARIABLE ESTADÍSTICA: MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN, DISPERSIÓN Y FORMA. MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. Medidas de localizació. Medidas de dispersió. Coeficiete de variació. Mometos
6. Sucesiones y Series numéricas Series numéricas DEFINICIONES Y PROPIEDADES
6. Sucesioes y Series uméricas 6.2. Series uméricas 6.2.. DEFINICIONES Y PROPIEDADES Series de úmeros reales Se llama serie umérica o de úmeros reales a la suma idicada de los ifiitos térmios de ua sucesió:
Víctor Manuel Sirgo Manrique - 1 -
Víctor Mauel Sirgo Marique - 1 - INDICE Tema ágia Coteido de la Estadística 3 oblació y muestra 3 Variable 5 Distribució de frecuecias para datos o agrupados 6 Distribució de frecuecias para datos agrupados
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CON EXCEL
) MEDIA ARITMÉTICA MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CON EXCEL Las medidas de tedecia cetral so medidas represetativas que como su ombre lo idica, tiede a ubicarse hacia el cetro del cojuto de datos, es decir,
Estadística Descriptiva
Igacio Cascos Ferádez Dpto. Estadística e I.O. Uiversidad Pública de Navarra Estadística Descriptiva Estadística ITT Soido e Image curso 2004-2005 1. Defiicioes fudametales La Estadística Descriptiva se
INTERVALOS DE CONFIANZA
Gestió Aeroáutica: Estadística Teórica Facultad Ciecias Ecoómicas y Empresariales Departameto de Ecoomía Aplicada Profesor: Satiago de la Fuete Ferádez NTERVALOS DE CONFANZA Gestió Aeroáutica: Estadística
ESTADÍSTICA. Estadística: Es una rama de la matemática que comprende Métodos y Técnicas que se emplean
ESTADÍSTICA Estadística: Es ua rama de la matemática que comprede Métodos y Técicas que se emplea e la recolecció, ordeamieto, resume, aálisis, iterpretació y comuicació de cojutos de datos. Població:
Sistemas de Ecuaciones Lineales. M. en I. Gerardo Avilés Rosas
Sistemas de Ecuacioes Lieales M. e I. Gerardo Avilés Rosas Octubre de 206 Tema 5 Sistemas de Ecuacioes Lieales Objetivo: El alumo formulará, como modelo matemático de problemas, sistemas de ecuacioes lieales
Los números complejos
Los úmeros complejos Los úmeros complejos Forma biómica Defiició z = a + bi, o bie, z = (a, b) siedo a la parte real y b la parte imagiaria. a = r cos α b = r se α Opuesto z = a bi Cojugado z = a bi Represetació
FÍSICA GENERAL 2º CUATRIMESTRE 2014 TT.PP. LABORATORIOS- TEORIA DE ERRORES. (Algunos conceptos importantes)
FÍSICA GENERAL 2º CUATRIMESTRE 2014 TT.PP. LABORATORIOS- TEORIA DE ERRORES (Alguos coceptos importates) 1. Error de apreciació. Lo primero que u experimetador debe coocer es la apreciació del istrumeto
Tema 1: Números Complejos
Números Complejos Tema 1: Números Complejos Deició U úmero complejo es u par ordeado (x, y) de úmeros reales Éste puede iterpretarse como u puto del plao cuya abscisa es x y cuya ordeada es y El cojuto
Ejemplo: 0+0i y -3+0i representan los números reales 0 y 3 respectivamente. Si a=0 se considera un número imaginario puro a 0+bi
u_miii.doc EL SISTEMA DE LOS NÚMEROS COMPLEJOS: No eiste u úmero real que satisfaga la ecuació +0 Para resolver este tipo de ecuacioes es ecesario itroducir el cocepto de úmero complejo. U úmero complejo
IES IGNACIO ALDECOA 1 AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS 4º ESO CURSO 10/11
IES IGNACIO ALDECOA AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS º ESO CURSO 0/ TEMA : SUCESIONES DE NÚMEROS REALES Se llama sucesió a u cojuto de úmeros dispuestos uo a cotiuació de otro. Podemos cosiderar ua sucesió como
Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU
Ejercicios de itervalos de cofiaza e las PAAU 2008 1 1.-El úmero de días de permaecia de los efermos e u hospital sigue ua ley Normal de media µ días y desviació típica 3 días. a)determiar u itervalo de
MEDIDAS DE RESUMEN. Jorge Galbiati Riesco
MEDIDAS DE RESUMEN Jorge Galbiati Riesco Las medidas de resume sirve para describir e forma resumida u cojuto de datos que costituye ua muestra tomada de algua població. Podemos distiguir cuatro grupos
Tema 1 Los números reales Matemáticas I 1º Bachillerato 1
Tema 1 Los úmeros reales Matemáticas I 1º Bachillerato 1 TEMA 1 LOS NÚMEROS REALES 1.1 LOS NÚMEROS REALES. LA RECTA REAL INTRODUCCIÓN: Los úmeros racioales: Se caracteriza porque puede expresarse: E forma
TRATAMIENTO ESTADÍSTICO
TRATAMIETO ESTADÍSTICO DESCRIPCIÓ DE LOS DATOS - Tipos de datos - Distribución de frecuencias - Representación de frecuencias DESCRIPCIÓ DE LOS DATOS - Medidas de posición - Medidas de dispersión ÚMEROS
3. Volumen de un sólido.
GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 00. Lecció. Itegrales y aplicacioes.. Volume de u sólido. E esta secció veremos cómo podemos utilizar la itegral defiida para calcular volúmees de distitos tipos
Resumen de fórmulas estadísticas y funciones en Excel
Resume de fórmulas estadísticas y fucioes e Excel Medidas de posició o tedecia cetral Media aritmética = PROMEDIO (rago de datos) muestral para datos o X = 1 = PROMEDIO (A1:A10) Media aritmética N = PROMEDIO
FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES: DOMINIO, RANGO, CURVAS DE NIVEL 1 FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES.
FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES: DOMINIO, RANGO, CURVAS DE NIVEL FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES. DEFINICIONES DE FUNCIONES EN VARIAS VARIABLES. Ua fució de variable es u cojuto de pares ordeados de la forma
ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
UNIDAD 9. ESTADÍSTICA
UIDAD 9. ESTADÍSTICA ESQUEMA DE LA UIDAD FICHA DE TRABAJO A FICHA DE TRABAJO B SOLUCIOES ESQUEMA DE LA UIDAD 9 ESTADÍSTICA ombre y apellidos:... Curso:... Fecha:... ESTADÍSTICA Variables cuantitativas
APLICACIONES INFORMÁTICAS EN QUÍMICA. Problemas Tema 2.3: Series, representación de funciones y construcción de tablas en HC.
APLICACIONES INFORMÁTICAS EN QUÍMICA Problemas Tema 2.3: Series, represetació de fucioes y costrucció de tablas e HC Grado e Química º SEMESTRE Uiversitat de Valècia Facultad de Químicas Departameto de
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 04 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Juio, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció A Reserva, Ejercicio 4, Opció
Tema 3: Medidas de posición
Estadística I Universidad de Salamanca Curso 2010/2011 Outline 1 na 2 Outline na 1 na 2 aritmética na Definición: X X = N i=1 x i N = k i=1 x in i N = k x i f i i=1 Propiedades Es única No tiene porque
INECUACIONES. Ejemplo: La desigualdad 2x+l>x+5, es una inecuación por que tiene una incógnita "x" que se verifica para valores mayores que 4.
INECUACIONES DEFINICIÓN: Ua iecuació es ua desigualdad e las que hay ua o más catidades descoocidas (icógita) y que sólo se verifica para determiados valores de la icógita o icógitas. Ejemplo: La desigualdad
12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS)
12 I N F E R E N C I A E S T A D Í S T I C A II (CONTRASTE DE HIPÓTESIS) 1 Supogamos que ua variable aleatoria X sigue ua ley N(µ; =,9). A partir de ua muestra de tamaño = 1, se obtiee ua media muestral
(finitas o infinitas)
Series ifiitas. SUCESIONES: Es u cojuto de úmeros: a,a a, dispuestos e u orde defiido y que guarda ua determiada ley de formació, que se expresa por ua formula Sucesió fiita: umero itado de térmios:, 5,8-5.
PROGRESIONES ARITMETICAS
PROGRESIONES ARITMETICAS DEF. Se dice que ua serie de úmeros está e progresió aritmética cuado cada uo de ellos (excepto el primero) es igual al aterior más ua catidad costate llamada diferecia de la progresió.
MEDIDAS RESUMEN: Numéricas y Gráficas. Ejemplo.
MEDIDAS RESUMEN: Numéricas y Gráficas. Ejemplo. Admítelo ua salchicha o es ua zaahoria. Así decía la revista El Cosumidor e u cometario sobre la baja calidad utricioal de las salchichas. Hay tres tipos
FUNCIONES. ( a) IGUALDAD DE FUNCIONES Sí y son dos funciones, diremos que las funciones f y
CALCULO P.C.I. PRIMER SEMESTRE 04 FUNCIONES Sí A y B so dos cojutos o vacío, ua fució de A e B asiga a cada elemeto a perteeciete al cojuto A u úico elemeto b de B que deomiamos image de a. Además diremos
Muestreo e Intervalos de Confianza
Muestreo e Itervalos de Cofiaza PROBLEMAS DE SELECTIVIDAD RESUELTOS MUESTREO E INTERVALOS DE CONFIANZA 1) E ua població ormal co variaza coocida se ha tomado ua muestra de tamaño 49 y se ha calculado su
IES Fco Ayala de Granada Sobrantes 2014 (Modelo 2 ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna
IES Fco Ayala de Graada Sobrates 014 (Modelo ) Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua SELETIVIDAD ANDALUÍA MATEMÁTIAS SS SOBRANTES 014 MODELO OPIÓN A EJERIIO 1 (A) (1 75 putos) Represete gráficamete la regió
MATEMÁTICA. Unidad 3 Utilicemos funciones Reales de variable Real. Utilicemos medidas de tendencia central. Trabajemos con medidas de posición
MATEMÁTICA Uidad Utilicemos fucioes Reales de variable Real. Utilicemos medidas de tedecia cetral. Trabajemos co medidas de posició Objetivos de la Uidad: Resolverás situacioes que implique la utilizació
MATEMÁTICAS I 1º Bachillerato Capítulo 9: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es
MATEMÁTICAS I 1º Bachillerato Capítulo 9: 393 Ídice 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL 1.1. INTRODUCCIÓN 1.. MÉTODO ESTADÍSTICO 1.3. CONCEPTOS BÁSICOS 1.4. TIPOS DE VARIABLES 1.5. DISTRIBUCIONES
TEMA 7. ESTIMACIÓN. 7.2. Estimación puntual. Propiedades deseables de los estimadores 7.2.1. Introducción y definiciones 7.2.2. Estimadores Insegados
TEMA 7. ETIMACIÓN 7.1. Itroducció y defiicioes 7.. Estimació putual. Propiedades deseables de los estimadores 7..1. Itroducció y defiicioes 7... Estimadores Isegados 7.3. Estimació por itervalos de cofiaza
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA BÁSICA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA BÁSICA PARA INGENIEROS Co el soporte de MATLAB para cálculos y gráficos estadísticos Luis Rodríguez Ojeda [email protected] Istituto de Ciecias Matemáticas Escuela Superior
AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS 4º ESO CURSO 1 /1
AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS º ESO CURSO / TEMA : SUCESIONES DE NÚMEROS REALES Se llama sucesió a u cojuto de úmeros dispuestos uo a cotiuació de otro. Podemos cosiderar ua sucesió como ua fució que asiga
6. Sucesiones y Series numéricas Sucesiones numéricas DEFINICIONES
6. Sucesioes y Series uméricas 6.. Sucesioes uméricas 6... DEFINICIONES Sucesioes de úmeros reales Se llama sucesió de úmeros reales a cualquier lista ordeada de úmeros reales: a, a 2, a 3,..., a,...,
Medidas de dispersión
Medidas de dispersión Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son: Rango o recorrido El rango es la diferencia
Sucesiones. Se denomina sucesión a una función cuyo dominio es el conjunto de los números naturales.
Sucesioes Sucesió Se deomia sucesió a ua fució cuyo domiio es el cojuto de los úmeros aturales. Para deotar el -ésimo elemeto de la sucesió se escribe a e lugar de f(). Ejemplo: a = 1/ a 1 = 1, a 2 = 1/2,
ESTADÍSTICA BÁSICA. Discretas. Función de masa de probabilidad: P(X=x i ) Sólo se toma un conjunto finito valores {x 1, x 2,...}
ESTADÍSTICA BÁSICA 1.) Coceptos básicos: Estadística: Es ua ciecia que aaliza series de datos (por ejemplo, edad de ua població, altura de u equipo de balocesto, temperatura de los meses de verao, etc.)
PROFESOR: FRANCISCO HERNANDEZ LUGO PRIMERA PARTE ESTADISTICA
GUIA DEL TALLER DE PREPARACION DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA I (2015A) PROFESOR: FRANCISCO HERNANDEZ LUGO PRIMERA PARTE ESTADISTICA RECOPILACION DE LA INFORMACION Para el aálisis de u feómeo cualquiera
Técnicas para problemas de desigualdades
Técicas para problemas de desigualdades Notas extraídas del libro de Arthur Egel [] 5 de marzo de 00 Medias Comezamos co dos de las desigualdades más básicas pero al mismo tiempo más importates Sea x,
