{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n

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

Download "{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n"

Transcripción

1 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 forma úca como combacó leal de los vecores del ssema de refereca medae sus coordeadas: x = x 1 a 1 + x 2 a x a y por ao ese vecor se puede represear respeco del ssema de refereca cosderado por la marz columa formada por dchas coordeadas: x1 x2 x = x1a1 + x2a2 + + xa X = x 3.1. Formas cuadrácas: defcó. Expresó marcal y expresó polómca Defcó: Se llama forma cuadráca real de varables a ua aplcacó Q: R R que hace correspoder a cada vecor x = ( x1,, x2,..., x ) R u úmero real dado por Qx ( ) = X AX, sedo A ua marz cuadrada de orde smérca. a11 a12 a1 x1 a12 a22 a2 x2 La expresó Qx ( ) X AX ( x1, x2,..., x) = = se llama expresó a1 a2 a x marcal de la forma cuadráca Q y a la marz A se le llama marz asocada a Q. Desarrollado esa expresó marcal se obee la expresó: Qx ( ) = a11x1 + a22x2 + + ax + 2a12xx a13xx a1 xx 1 + 2a23x2x a24x2x a2 x2x + + 2a 1 x 1x que se llama expresó polómca de la forma cuadráca Q. 1

2 Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Paso de la expresó polómca a la expresó marcal Para pasar de la expresó polómca de Qx ( ) a la expresó marcal hay que eer e cuea lo sguee: 1) Cada elemeo a de la marz A es el coefcee de 2 x de la expresó polómca. 2) Cada elemeo a j y la expresó polómca. a j co j de la marz A es la mad del coefcee de x x j de Observacó: Ua forma cuadráca acepa dsas expresoes polómcas y marcales depededo del ssema de refereca que se ulce e R. Sabemos que s el vecor x esá represeado por la marz X respeco del ssema de refereca { 1, 2,..., } * la marz X respeco de oro ssema de refereca { 1, 2,..., } marz regular P al que X * = PX. Por ao: a a a y por b b b, eoces exse ua * * * * Qx ( ) = X AX= ( PX ) APX ( ) = X ( P APX ) Defcó: Dadas dos marces smércas A,B M se dce que so marces cogruees s exse ora marz P M regular, al que B = P AP. E oras palabras, dos marces so cogruees s esá asocadas a ua msma forma cuadráca Expresó dagoal de ua forma cuadráca 1 d2 Defcó: S la marz asocada a Qx ( ) es ua marz dagoal D =, d eoces Qx ( ) = XDX = dx dx d x es ua expresó dagoal de Qx ( ). d A couacó se expoe dos méodos para obeer ua expresó dagoal de Qx ( ). 2

3 Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Méodo de los valores propos Proposcó: Toda forma cuadráca Qx ( ) = X AX adme ua expresó dagoal Qx * * *2 *2 *2 ( ) = X DX = λ1 x 1 + λ2 x λ x dode λ 1, λ 2,, λ so los valores propos de la marz A. Así, ua marz cogruee co A y, por ao, asocada a la msma forma cuadráca que A λ1 λ2 es D = λ Méodo de formacó de cuadrados A parr de la expresó polómca de la forma cuadráca Qx ( ) se puede formar cuadrados perfecos sumado y resado los érmos que sea ecesaros. Se obedrá así ua expresó dagoal de la forma cuadráca. (Se explcará e clase co ejemplos cocreos.) Proposcó: Ua forma cuadráca adme dsas expresoes dagoales pero e odas ellas el úmero de coefcees posvos, de coefcees egavos y de coefcees ulos es el msmo Clasfcacó de ua forma cuadráca segú su sgo Sea Qx ( ) ua forma cuadráca o ula (es decr exse 1.- Q es defda posva s Qx ( ) > x 2.- Q es defda egava s Qx ( ) < x x R co Qx ( ) ) eoces: 3.- Q es semdefda posva s Qx ( ) x y x al que Qx ( ) = 4.- Q es semdefda egava s Qx ( ) x y x al que Qx ( ) = 5.- Q es defda s exse x e y ales que Q( x) > y Q( y ) < S se cooce ua expresó dagoal de la forma cuadráca es medao obeer su sgo ulzado el sguee resulado: 3

4 Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Proposcó: Dada ua expresó dagoal de ua forma cuadráca Qx ( ) = XDX = dx dx d x, se verfca: 1.- Q es defda posva d >, = 1, 2,, 2.- Q es defda egava d <, = 1, 2,, 3.- Q es semdefda posva d, = 1, 2,, y algú d j = 4.- Q es semdefda egava d, = 1, 2,, y algú d j = 5.- Q es defda exse d > y d j < E alguas ocasoes es posble obeer el sgo de ua forma cuadráca Qx ( ) = X AX medae el esudo del sgo de los meores prcpales de la marz A, s ecesdad de buscar ua expresó dagoal. Méodo de los meores prcpales Proposcó: Dada la forma cuadráca Qx ( ) = X AX y deomado por A, = 1, 2,, los meores prcpales de A, se verfca lo sguee: 1. S A = A : ) A > = 1, 2,, Q( x) es defda posva ) (-1) A > = 1, 2,, Q( x) es defda egava ) S o se cumple 1.) 1.) Qx ( ) es defda 2. S A = A = : ) A > = 1, 2,, 1 Q( x) es semdefda posva ) (-1) A > = 1, 2,, 1 Q( x) es semdefda egava ) S A = 1, 2,, 1 y o se cumple 2.) 2.) Qx ( ) es defda 4

5 Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA 3.4. Forma cuadráca resrgdas Sea la forma cuadráca Qx ( ) sedo B ua marz de orde mx co rgb = m <. = X AX resrgda al cojuo { x BX = O mx 1} Se verfca: 1.- S la forma cuadráca s resrccoes es defda posva (egava), eoces la forma cuadráca resrgda es ambé defda posva (egava). 2.- S la forma cuadráca s resrccoes o es defda, eoces ampoco es defda la forma cuadráca resrgda. Esudo del sgo de ua forma cuadráca resrgda Del ssema de ecuacoes leales homogéeo BX = O m x1 se puede despejarse m varables e fucó de las -m resaes. Se susuye esas m varables e Qx ( ) = X AX y se obee ua forma cuadráca s resrccoes co -m varables cuyo sgo cocde co el sgo de la forma cuadráca resrgda. També puede aplcarse el crero de la marz orlada e cualquera de sus dos formulacoes (ver documeo co ese íulo e ADD). Para más dealles de la eoría ver Capíulo 6 de Jare, G.; Pérez-Grasa, I. y Mgulló, E.: Maemácas para la Ecoomía. Álgebra Leal y Cálculo Dferecal. Ed. McGraw-Hll, Para ejerccos resuelos ver Capíulo 6 de Mgulló, E.; Jare, G. y Pérez-Grasa, I.: Maemácas para la Ecoomía. Lbro de ejerccos. Álgebra Leal y Cálculo Dferecal. Ed. McGraw-Hll,

Álgebra Manuel Hervás Curso

Álgebra 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 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

1.1.- Concepto Definición de cono Definición de función homogénea Interpretación económica de la función homogénea

1.1.- Concepto Definición de cono Definición de función homogénea Interpretación económica de la función homogénea Fucoes homogéeas FUNCIONES HOMOGÉNEAS (ESQUEMA).- Cocepo y propedades...- Cocepo Defcó de coo Defcó de fucó homogéea Ierpreacó ecoómca de la fucó homogéea..- Propedades (Operacoes co fucoes homogéeas)

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 2017 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 5 RANSFORMACIONES LINEALES Facultad de Cecas Exactas y ecologías UNIERSIDAD NACIONAL DE SANIAGO DEL ESERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto

Más detalles

PLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales.

PLAN 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 detalles

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria) TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposcoes de Secudara TEMA 8 MATRICES. ALGEBRA DE MATRICES. APLICACIONES AL CAMPO DE LAS CIENCIAS SOCIALES Y DE LA NATURALEZA.. Iroduccó.. Cocepo báscos... Tpos de marces. 3. M mx

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS:

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: Teorema S G={v, v,, v } es u sstema fto de geeradores de u subespaco S V K-EV, etoces G`= {v, v,, v,w} sedo w combacó leal de vectores de G, també geera a S. Demostracó

Más detalles

Introducción a la Econometría Curso 2009/ Serie de Problemas 21

Introducción 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 detalles

4.4. La ciudad circular El Modelo de Salop

4.4. 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 detalles

Curvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1

Curvas 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

x independiente y dependiente 0301a) Concepto de Cambio Fenómenos F( t + t Generalidades Cambio Ejemplo: crecimiento exponencial Cambio de F Positivo

x 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 detalles

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden:

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden: Sisemas. Marices y Deermiaes.- Si y B so marices orogoales del mismo orde: a) 2 b) B c) B 2.- Dadas dos marices iversibles y B NO se verifica e geeral que: a) ( ) ( ) b) ( B) B c) 3.- Dadas las marices

Más detalles

Tema 2: Diagonalización de matrices cuadradas

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

Más detalles

Espacios con producto interior

Espacios con producto interior Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó

Más detalles

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices Tema V DIAGONALIZACIÓN POR TRANSFORMACIONES DE SEMEJANZA Objetvos Presetar los coceptos de autovalor y autovector, los cuales tee gra mportaca e las aplcacoes práctcas (tato es así, que podría decrse que

Más detalles

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo: PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula

Más detalles

ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS.

ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS. 09- ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS. Iroduccó. Para obeer la ecuacó geeral que descrbe el comorameo del flujo de fludos a ravés de medos orosos, se hace uso de dferees rcos

Más detalles

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMATICA 55 CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA 4. INTRODUCCIÓN Los úmeros Complejos costtuye el mímo cojuto C, e el que se puede resolver la ecuacó x a

Más detalles

Vida media residual de mixturas finitas y aplicaciones a sistemas coherentes

Vida media residual de mixturas finitas y aplicaciones a sistemas coherentes Vda meda resdual de mxuras fas y aplcacoes a ssemas coherees Vda meda resdual de mxuras fas y aplcacoes a ssemas coherees Navarro Camacho, Jorge jorgeav@umes Deparameo de Esadísca e Ivesgacó Operava Uversdad

Más detalles

Capítulo 3. Consideraciones sobre métodos numéricos

Capítulo 3. Consideraciones sobre métodos numéricos 3.. Iroduccó 5 Capíulo 3. Cosderacoes sobre méodos umércos 3.. Iroduccó E ese capíulo se presea la eoría y alguos cocepos sobre los que se susea los esquemas umércos de ala resolucó. Su aplcacó a las ecuacoes

Más detalles

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t MTRICES Y DETERMINNTES Cocepos básicos Deermiaes Mariz iversa CONCEPTOS BÁSICOS MTRIZ de m filas y columas: a11 a12 a1 a21 a22 a 2 am1 am2 am i1,2,..., m (filas) Se represea por a j 1,2,..., (columas)

Más detalles

Seminario de problemas. Curso Hoja 9

Seminario de problemas. Curso Hoja 9 Semiario de prolemas. Curso 05-6. Hoja 9 49. Alero, Berardo y Carla se ha coocido e ua red social. Ellos pregua a Carla cuádo es su cumpleaños; e lugar de respoderles direcamee, ella decide poerles u prolema.

Más detalles

Para el caso τ = 20 [min], la función se puede representar de las siguientes formas: a) Función Matemática: b) Tabla de Valores

Para el caso τ = 20 [min], la función se puede representar de las siguientes formas: a) Función Matemática: b) Tabla de Valores 1 RAPIDEZ DE CAMBIO Semaa 05 1 Varables depedees y o depedees Defr los cocepos: varable, cosae, cremeo, varacó. Defr los cocepos: varable depedee, varable depedee. Recoocer varables depedees e depedees.

Más detalles

EJERCICIOS DE MATRICES

EJERCICIOS DE MATRICES EJERCICIOS DE MTRICES RNGO DE UN MTRIZ 4. Calcula el rago de la mariz 4 0 0 0 Obeer ua mariz escaloada por filas Se puede cambiar el orde de las filas de la mariz: F F4 0 0 0 0 0 0 F F 4F 4 F 4 F F 0 F

Más detalles

I.- Distribución Normal Multivariada

I.- Distribución Normal Multivariada II Modelo de Regresó Leal Mahl Herrera M. I.- Dsrbucó Normal Mulvarada. Resulados de Álgebra Leal Lema... A y B so dos marces cuadradas co versa cada ua eoces (AB - B - A - Lema... a r(a+br(a+r(b b r(abr(ba

Más detalles

INGENIERÍA DE CONFIABILIDAD.. PORQUE UNA DE LAS FORMAS MÁS IMPORTANTES DE AGREGAR VALOR, ES EVITAR QUE SE DESTRUYA

INGENIERÍA DE CONFIABILIDAD.. PORQUE UNA DE LAS FORMAS MÁS IMPORTANTES DE AGREGAR VALOR, ES EVITAR QUE SE DESTRUYA Lecura 6 PRONÓSTICOS EN ACTIVOS REPARABLES INGENIERÍA DE CONFIABILIDAD.. PORQUE UNA DE LAS FORMAS MÁS IMPORTANTES DE AGREGAR VALOR, ES EVITAR QUE SE DESTRUYA Medardo Yañez Yañez Meda, Medardo - Gómez de

Más detalles

TEMA 2.- LA CAPITALIZACIÓN COMPUESTA.

TEMA 2.- LA CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEMA.- LA APITALIZAIÓN OMPUESTA. Objevo: Foralzar la ley de capalzacó copuesa y esudar sus agudes dervadas.. EXPRESIÓN ANALÍTIA Y REPRESENTAIÓN GRÁFIA. La ley facera de capalzacó copuesa ee la sguee expresó

Más detalles

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D.

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D. CPIULO 2º FUNCIONES DE VECORES Y MRICES_ Ig. Dego lejadro Patño G. M.Sc, Ph.D. Fucoes de Vectores y Matrces Los operadores leales so fucoes e u espaco vectoral, que trasforma u vector desde u espaco a

Más detalles

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS ESUELA TÉNIA SUPERIOR DE NÁUTIA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO OI ESKOLA TEKNIKOA UNDAMENTOS MATEMÁTIOS : ORMAS UADRÁTIAS orm blel Decó K Se E res espcos vecrles dedos sobre el

Más detalles

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t

Más detalles

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A . Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de coeficiees la mari ampliada. rg ' rg ' ' Rago de (méodo de ramer) S..D. rg ' rg. Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de

Más detalles

Cuatro medidas de inflación subyacente para Uruguay

Cuatro medidas de inflación subyacente para Uruguay Cuaro meddas de flacó subyacee para Uruguay Rosaa Ferádez 002-2005 688-7565 CUATRO MEDIDAS DE INFLACIÓN SUBYACENTE PARA URUGUAY Rosaa Ferádez Casro Área de Ivesgacoes Ecoómcas Baco Ceral del Uruguay Julo

Más detalles

Tema 6: Introducción al muestreo. Estimadores

Tema 6: Introducción al muestreo. Estimadores Facultad de Ecoomía y Empresa Práctcas ema 6.- Itroduccó al muestreo. Estmadores ema 6: Itroduccó al muestreo. Estmadores VARIABLE Certa varable aleatora X se dstrbuye segú la fucó de desdad: sedo E(X)

Más detalles

Capítulo 1: Tensiones

Capítulo 1: Tensiones Esabldad -a Capíulo Capíulo : Tesoes Tesoes - : NTRODUCCÓN E el curso desarrollaremos la Teoría de la Elascdad, y para ello ada mejor que ecuadrarla e el campo de la Físca Mecáca a la cual pereece: Mecáca

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa

Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No

Más detalles

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones:

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones: Coverdor PUH PU El coverdor Push Pull es u coverdor que hace uso de u rasformador para eer aslameo ere la esó de erada y la esó de salda. Posee además ua ducaca magezae propa del rasformador que como al

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 6 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 6 VALORES Y VECTORES PROPIOS Facultad de Cecas Exactas y Tecologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto.

Más detalles

GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS

GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS Presetar el Z -módulo Z como cocete de u Z -módulo lbre Hacer lo msmo para el grupo de Kle Calcular los auladores de los sguetes módulos: a) El Z -módulo Z Z 6 b) El Z -módulo

Más detalles

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden 9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk

Más detalles

Introducción al Algebra Lineal en Contexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web:

Introducción 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 detalles

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca

Más detalles

Una formulación general de un modelo de regresión paramétrico es la siguiente:

Una 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 detalles

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x) APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)

Más detalles

1.1 MEDIA Y VARIANZA. Demostración: NOTAS: 1 n

1.1 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 detalles

PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE. Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segovia Vargas Zuleyka Díaz Martínez

PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE. Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segovia Vargas Zuleyka Díaz Martínez PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Y TEORIA DE LA CARTERA: UNA APLICACIÓN CON MAPLE Eva Mª del Pozo García Mª Jesús Segova Vargas Zuleyka Díaz Martíez Departameto de Ecoomía Facera y Cotabldad I Uversdad Complutese

Más detalles

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

TEMA 5: CAPITALIZACIÓN COMPUESTA ÍNDICE

TEMA 5: CAPITALIZACIÓN COMPUESTA ÍNDICE Maemácas Faceras Prof. Mª Mercedes Rojas de Graca TEMA 5: APITALIZAIÓN OMPUESTA ÍNDIE. APITALIZAIÓN OMPUESTA..... ONEPTO..... DESRIPIÓN DE LA OPERAIÓN....3. ARATERÍSTIAS DE LA OPERAIÓN....4. DESARROLLO

Más detalles

F = = 0. 64, que es la eficiencia del test de signo relativa al

F = = 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 detalles

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado

Sistemas 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 detalles

DETERMINANTES II. Solución. 2. Calcula, aplicando la regla de Sarrus, el siguiente determinante: A = Solución

DETERMINANTES II. Solución. 2. Calcula, aplicando la regla de Sarrus, el siguiente determinante: A = Solución DETERMINNTES II 1 0 4-1 1. Halla los deermiaes de las siguiees marices: = B = 5-1 05 B 4 1 1 10-1 0. Calcula, aplicado la regla de Sarrus, el siguiee deermiae: = 0 0 1-6 -1 0 1 0 0 0 1 00 11 6 00 1 0 0

Más detalles

Redes Neuronales con Base Radial (Poggio y Girosi,1990)

Redes Neuronales con Base Radial (Poggio y Girosi,1990) Redes euroales co Base Radal Poggo y ros,990 Iroduccó a las Redes euroales Arfcales Esquema de rabajo: Esrucura de ua RBF Problema de clasfcacó ora vez Ejemplo XOR Teorema de Cover úmero de euroas Problema

Más detalles

1.3. Longitud de arco.

1.3. 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 detalles

2. Movimiento Browniano.

2. 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 detalles

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES .- Discuir, e fució del parámero a, el siguiee sisema de ecuacioes lieales x y z x y z -4 x-y ( a ) z -a-5 4x y ( a 6) z -a 8 Solució: La mariz de los coeficiees es de orde 4x y la mariz ampliada a 4 a

Más detalles

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL ESTUDO DE OSTOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL Volume V apulo 3 forme Fal Revsó. VOLUMEN V APTULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ATULZAÓN DE LAS URVA DE OSTOS ÓPTMOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL

Más detalles

Tema 1: Transformada de Laplace. Contenidos Transformada de Laplace

Tema 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 detalles

El uso de la descomposición en valores singulares para el tratamiento de imágenes

El uso de la descomposición en valores singulares para el tratamiento de imágenes CIENCI Volume 7, úm. 4 (dcembre 011) 14 págas hp://www.maemacala.e ISSN: 1699-7700 Recbdo: 8 de agoso de 011 Revsado: 15 de sepembre de 011 Publcado: 0 de febrero de 01 El uso de la descomposcó e valores

Más detalles

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.

1. 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 detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( )

MÉTODOS 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 detalles

4. Fórmula de Lagrage El polomo de terpolacó de Hermte, p (x, de la fucó f e los putos dsttos x,,x admte la expresó: p( x f (x L (x + f '(x L (x, (Fór

4. Fórmula de Lagrage El polomo de terpolacó de Hermte, p (x, de la fucó f e los putos dsttos x,,x admte la expresó: p( x f (x L (x + f '(x L (x, (Fór Capítulo 4 Iterpolacó polomal de Hermte E determadas aplcacoes se precsa métodos de terpolacó que trabaje co datos prescrtos de la fucó y sus dervadas e ua sere de putos, co el objeto de aumetar la aproxmacó

Más detalles

Estimación de parámetros en ecuaciones diferenciales estocásticas aplicadas a finanzas

Estimación de parámetros en ecuaciones diferenciales estocásticas aplicadas a finanzas Esmacó de parámeros e ecuacoes dferecales esocáscas aplcadas a fazas Joh Freddy Moreo Trujllo * jho.moreo@uexerado.edu.co * Docee vesgador. Faculad de Fazas, Gobero y Relacoes Ieracoales. Uversdad Exerado

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO TEORÍA DE ONTROL MODELO DE ESTADO Defiicioes: (Ogaa) Esado. El esado de u sisema diámico es el cojuo más pequeño de variables (deomiadas variables de esado) de modo que el coocimieo de esas variables e

Más detalles

Sist. Lineales de Ecuaciones

Sist. Lineales de Ecuaciones Ttulacó: Asgatura: Autor: Igeero Geólogo Aálss Numérco César Meédez Ultma actualzacó: //007 Sst. Leales de Ecuacoes Plafcacó: Materales: Coocmetos prevos: 6 Teoría+4 Práctcas+ Laboratoro MATLAB Coocmetos

Más detalles

Influencia de distribución del tiempo de ocurrencia entre siniestros en la solvencia de las carteras de seguros no vida (*)

Influencia de distribución del tiempo de ocurrencia entre siniestros en la solvencia de las carteras de seguros no vida (*) ESTADÍSTICA ESPAÑOLA Vol. 50, úm. 69, 008, págs. 455 a 478 Iflueca de dsrbucó del empo de ocurreca ere sesros e la solveca de las careras de seguros o vda (*) por MAITE MÁRMOL JIMÉNEZ y M. MERCE CLARAMUNT

Más detalles

AUTOVALORES MANUEL HERVÁS CURSO ENDOMORFISMOS 1

AUTOVALORES MANUEL HERVÁS CURSO ENDOMORFISMOS 1 AUTOVALORES MANUEL HERVÁS CURSO 0-0 ENDOMORFISMOS INTRODUCCIÓN Los problemas que volucra a los valores propos va asocados, e geeral, a feómeos de establdad: Dámca, como la frecueca de resoaca de u sstema

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

Tema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu

Tema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu y Tea 5: Equlbro Geeral Parte III OWC Ecooía para Mateátcos Ferado Perera Tallo ttp://bt.ly/8l8ddu Esteca de Equlbro Ferado Perera-Tallo A lo largo de esta presetacó os vaos a cocetrar e espacos Eucldos,

Más detalles

Del correcto uso de las fracciones parciales.

Del correcto uso de las fracciones parciales. Del correcto uso de las fraccoes parcales. Rubé Emauel Madrd García. E este opúsculo haré u aálss de lo que hoy llamamos fraccoes parcales, lo cual o es otra cosa que la descomposcó del cocete etre dos

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2). TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores

Más detalles

TEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS

TEMA 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 detalles

CÁLCULO NUMÉRICO (0258)

CÁLCULO NUMÉRICO (0258) CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.

Más detalles

Álgebra de matrices. Aplicaciones al campo de las Ciencias Sociales y de la Naturaleza

Álgebra de matrices. Aplicaciones al campo de las Ciencias Sociales y de la Naturaleza Álgebr de rces plccoes l cpo de ls Cecs Socles de l Nurle íulo: Álgebr de rces plccoes l cpo de ls Cecs Socles de l Nurle rge: Profesores de eács sgur: eács uor: El Olvá Cld, Lcecd e eács, Profesor de

Más detalles

Años I0 t (base 1992 = 100)

Años I0 t (base 1992 = 100) Esadísca y Meodología de la vesgacó Dada cualquer varable de la que coocemos los valores referdos a dsos perodos emporales, eedemos por úmero ídce de esa varable e dchos perodos el resulado de dvdr los

Más detalles

Unidad I Fundamentos de Algebra Matricial Parte II

Unidad I Fundamentos de Algebra Matricial Parte II Uidad I Fudameos de Algebra aricial Pare II Dra. Ruh. Aguilar Poce Faculad de Ciecias Deparameo de Elecróica Propedeuico 008 Faculad de Ciecias Propedeuico 008 Faculad de Ciecias Nocioes de Calculo aricial

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

Estadística aplicada al Periodismo

Estadística aplicada al Periodismo Estadístca aplcada al Perodsmo Temaro de la asgatura Itroduccó. Aálss de datos uvarates. Aálss de datos bvarates. Seres temporales y úmeros ídce. Probabldad y Modelos probablístcos. Itroduccó a la fereca

Más detalles

MATEMÁTICAS. Posgrado en Nanotecnología. Dr. Roberto Pedro Duarte Zamorano 2016 Departamento de Física

MATEMÁTICAS. Posgrado en Nanotecnología. Dr. Roberto Pedro Duarte Zamorano 2016 Departamento de Física MAEMÁICAS Posgrado e Naoecología Dr. Robero Pedro Duare Zamorao 16 Deparameo de Física EMARIO. Series de Fourier 1. Iroducció.. Desarrollo de Fourier. 3. Expasioes de Fourier de medio rago. Iroducció.

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN 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 detalles

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa 2d teratoal Coferece o dustral Egeerg ad dustral Maagemet X Cogreso de geería de Orgazacó September 3-5, 28, Burgos, Spa Expectatvas del Mercado y Creacó de Valor e la Empresa elpe Ruz López 1, Cáddo Barrea

Más detalles

Introducción a la Estadística Descriptiva

Introducción a la Estadística Descriptiva Iroduccó a la Esadísca Descrpva ª Edcó Carla Re Graña María Raml Díaz ITRODUCCIÓ A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. ª Edcó o esá permda la reproduccó oal o parcal de ese lbro, su raameo formáco, la rasmsódeguaformaoporcualquermedo,aseaelecróco,mecáco,porfoocopa,por

Más detalles

CURSO DE ECONOMETRIA BÁSICA

CURSO DE ECONOMETRIA BÁSICA CURSO DE ECONOMETRIA BÁSICA D. Fracsco Parra Rodríguez. Jefe de Servco de Esadíscas Ecoómcas y Socodemografcas. Isuo Caabro de Esadísca. ICANE, ÍNDICE Tema. Regresó y correlacó leal smple Tema. Regresó

Más detalles

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?

Más detalles

MODELO CIR. Nota Técnica RESUMEN EJECUTIVO

MODELO CIR. Nota Técnica RESUMEN EJECUTIVO Noa Técca Eero 28, 2014 MODELO CIR RESUMEN EJECUTIVO Al modelar asas de erés se debe omar e cuea que esas so posvas, que hsórcamee ha mosrado u comporameo esable, eedo cambos sgfcavos úcamee como reflejo

Más detalles

Comportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector.

Comportamiento 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 detalles

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s)

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s) UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EXAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE

Más detalles

Supongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.

Supongamos 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 detalles

GUÍA DE EJERCICIOS. Área Matemática Álgebra lineal

GUÍA DE EJERCICIOS. Área Matemática Álgebra lineal GUÍA DE EJERCICIOS Área Matemátca Álgebra leal Resultados de apredzaje. Recoocer exsteca de subespaco vectoral. Cotedos 1. Espacos vectorales. 2. Subespacos vectorales. Debo saber Se debe recordar que

Más detalles

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULTAD DE ECONOMÍA ECONOMETRIA. Proceso Estocástico. Mtro. Horacio Catalán Alonso

UNIVERSIDAD 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 detalles

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C Los axomas de la probabldad obabldad El prmer paso para descrbr la certdumbre es cosderar el cojuto de posbles resultados obtedos a partr de u expermeto aleatoro. Este cojuto es llamado espaco muestral

Más detalles

TEMA 3: EQUIVALENCIA FINANCIERA DE CAPITALES

TEMA 3: EQUIVALENCIA FINANCIERA DE CAPITALES Maemácas Faceras Prof. Mª Mercees Rojas e Graca TEMA 3: EQUIVALENIA FINANIERA DE APITALE ÍNDIE. PRINIPIO DE EQUIVALENIA DE APITALE: ONEPTO. APLIAIONE DEL PRINIPIO DE EQUIVALENIA: UTITUIÓN DE APITALE....

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

CAPÍTULO 6. CINEMÁTICA DIFERENCIAL DEL ROBOT PARALELO

CAPÍTULO 6. CINEMÁTICA DIFERENCIAL DEL ROBOT PARALELO CAÍUO. CNMÁCA DFRNCA D ROBO ARAO es seccó se descrbe el álss de elocddes y celercoes del robo prlelo, el cul puede llerse cbo mede ls ecucoes pr momeo geerl debdo que o ese deslzmeo e ls coeoes. ss ecucoes

Más detalles

FASCÍCULO: MATRICES Y DETERMINANTES

FASCÍCULO: MATRICES Y DETERMINANTES FSÍULO: MRIES Y DEERMINNES on el avance de la ecnología en especal con el uso de compuadoras personales, la aplcacón de los concepos de marz deermnane ha cobrado alcances sn precedenes en nuesros días.

Más detalles