Estructuras Algebraicas

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

Download "Estructuras Algebraicas"

Transcripción

1 Uversdad de los des Faultad de Ceas Eoómas y Soales Esuela de Estadísta Estruturas lgebraas Prof. Gudberto José Leó Ragel MÉRID,

2 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Estruturas lgebraas Álgebra Dada ua lase de ojutos de, se de que es u álgebra e s umple las sguetes propedades: S, etoes 3. S 1 y 2, etoes 1 2 Ejemplo 1: 1 = {, } 2 = {,,, } 3 = P (. Nota 1: El álgebra es errada bajo las uoes e terseoes ftas, omo també bajo los omplemetos. Teoremas Teorema 1 Por la propedad 1 ; Por la propedad 2 ; pero. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 2

3 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Teorema 2 S 1 y 2, etoes 1 2 Por la propedad 2: 1 y 2 Por la propedad 3: 1 2, Por las leyes de De Morga: Por propedad 2, omo ( 1 2 ), etoes ( 1 2 ) Teorema 3 S 1, 2,,, etoes a. b. 1 1 ξ ξ a. Se probará que 1 ξ utlzado duó matemáta: ) Para = 2 se tee que 1 2, por propedad 3 del álgebra. ) Para = k, se supoe erto que: 1 2 k = k 1 = ) Para = k+1 se tee que S y k+1, etoes Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 3

4 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta ( k+1 ) k1 ξ, 1 ξ (1) 1 b. S 1, 2,,, se tee por propedad 2 que,,,. (2) 1 2 Por tato, por el resultado (1) de este msmo teorema: 1 ξ (3) Como 1 ξ, por propedad 2 del álgebra se tee que 1 demás, por Ley de De Morga se sabe que ξ (4) sí, susttuyedo (5) e (4) se tee, (5) 1 (6) 1 Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 4

5 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Sgma Álgebra (-álgebra) Sea ua lase de ojutos de. Se de que es ua sgma álgebra e s satsfae las sguetes propedades: S etoes 3. S = 1,2, etoes 1 Teoremas Teorema 4 Toda -álgebra es u álgebra. Sea { } =1,2, ua oleó fta de ojutos tal que { },dode +1 = +2 = +3 = =, puesto que (demostrado para el álgebra e el Teorema 1) sí, se tee que por la propedad 3 de sgma álgebra: dado que 1, Toda sgma álgebra es u álgebra. 1 1 Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 5

6 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Teorema 5 S es u -álgebra, etoes y Sea 1 = y = = 2, 3, Etoes por la propedad 3 de -álgebra se tee que: Luego 1 Por propedad 2 de -álgebra, omo,, Pero, = Teorema 6 S ( = 1, 2, ) etoes 1 Como ( = 1, 2, ), por Propedad 2 de -álgebra, = 1, 2, hora, por la Propedad 3 1. De esta maera por la Propedad 2 se tee, 1 Y por las leyes de De Morga se llega a que: Nótese que realmete o es eesaro euar la Propedad 1 omo ua propedad de -álgebra. Dada esta demostraó Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 6

7 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta 1 Corolaro (Teorema 6) S 1, 2,, es ua suesó fta de ojutos e, etoes 1 Por la Propedad 1 se sabe que. demás, sea +1 = +2 = +3 = = Por el Teorema 6 se tee que 1 (=1,2, ). Etoes, Teorema 7 S y B perteee a, també B. Se sabe que B = B demás, omo y B B, por Propedad 2. Por leyes de De Morga: B = ( B) = B Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 7

8 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta y por el Teorema 4 B. sí, por la Propedad 2 se tee que ( B) B Ejemplo 2: 2 Supoga = {a, b, } lste alguas sgma álgebras de subojutos de. Soluó: El ojuto {, {a}, {b}, {}, {a, b}, {a, }, {b, }, {a, b, }} es ua sgma álgebra. De heho es P ( y es la sgma álgebra más grade. {, {a, b}, {}, {a, b, }} es també ua sgma álgebra També lo es {, {a}, {b, }, {a, b, }}. S embargo, ótese, por ejemplo, que {, {a}, {b}, {a, b}} o es ua sgma álgebra de ojutos de {a, b, }. Esto se debe a que {a, b} está e la lase pero su omplemeto, {}, o lo está. Ejemplo 3: Sea u ojuto fto o umerable. Pruebe que s la oleó es ua -álgebra e que otee todos los subojutos utaros de, es der, s x {x}, etoes ode o P (. Sea = {x 1, x 2,, x, } u ojuto umerable (o fto). es ua -álgebra e y se tee que {x 1 }, {x 2 },, {x }, (es der, todos los ojutos utaros de está e ) sí se dedue que: 2 Tomado de Khazae, Ramakat. Bas Probablty Theory ad pplatos. Pág. 24 Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 8

9 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta a. Como {x 1 } y {x 2 }, por Teorema 4, se tee que x x x, x (7) De la msma maera todos los ojutos de pares de elemetos de {x, x j } j; e, j = 1, 2,. b. Como {x 1 } y por euaó (7) {x 2, x 3 }, etoes por ser ua -álgebra {x 1 }{x 2, x 3 } = {x 1, x 2, x 3 } y de esta msma maera se puede geeralzar que todos los ojutos de tres elemetos está e.. Por duó se puede ver que todos los ojutos de 3, 4,,, et. elemetos, está e. = P ( Ejemplo 4: Supógase que es la lase de los ojutos ftos y de los ojutos o-ftos (ojuto uyo omplemeto es fto). Pruebe que es u álgebra y que es ua -álgebra s y sólo s es fto. Sea u ojuto fto y sea Obsérvese que s es u ojuto fto ya que es fto es fto. u ojuto o-fto. es fto. hora s es u ojuto fto umerable, Como se sabe, las dos prmeras propedades del álgebra y de la sgma álgebra so las msmas, sí, a. Como es u ojuto fto (por defó) es u ojuto o-fto. = b. S Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 9

10 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta. Para probar que es u álgebra se observa lo sguete: S es fto y sí, so ftos y por tato está e. j j1 es u ojuto fto j j1 ; dode j = ó. Por tato, se ha demostrado que s es fto es u álgebra S es fto umerable, se tee que s es fto etoes preseta las sguetes ombaoes e las uoes: es fto. sí que se. S se ue dos ojutos ftos y j se obtee otro ojuto fto (uyo omplemeto es fto) y por tato perteee a : Nótese que el ardal de esta uó, ( j ) = ( ) + ( j ) ( j ) es u úmero fto, e dode: ( j ) es el ardal de la uó de los ojutos y j ; ( j ) es el ardal de la terseó; ( ) es el ardal del ojuto ; ( j ) es el ardal del ojuto j.. Metras que el ardal del omplemeto de la uó es fto: ( j ) = () ( j ) = ( ) ( j ) + ( j ) = S se ue u ojuto fto o u ojuto fto (uyo omplemeto es fto) y que por lo tato perteee a : Nótese que: ( j ) = ( ) + ( j ) ( j ) = j se obtee u ojuto fto demás, fto + fto fto Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 10

11 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta ( j ) = ( j ) m[(. S se ue dos ojutos ftos y ), ( j )] = ( j ) que es u valor fto. omplemeto es fto) y que por tato perteee a : Nótese que ( j ) ( ) = ; y ( j ) = ( j ) m(( ), ( j )) que es u valor fto j se obtee u ojuto fto (uyo sí, la uó fta de ojutos ftos y o-ftos está e, y se ha demostrado que s es fto umerable es u álgebra Por tato, es u álgebra s es fto o umerable d. Para probar que es ua -álgebra se observa lo sguete: S es fto se sabe que y so ftos y que la uó fta de ojutos ftos: 1 es u ojuto fto 1 es ua -álgebra s es fto.. S es u ojuto fto, la uó fta de elemetos de o sempre está. Esto se prueba o u otra ejemplo: Sea =, es der, el ojuto de los úmeros aturales, y ={2 1} (=1,2, ) Luego 1 ={1,3,5,7, } = al ojuto de los úmeros mpares postvos. Este ojuto es fto, y su omplemeto e es: 1 ={2,4,6,8, } també es fto. Por tato, 1 Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 11

12 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta por geerar u ojuto fto uyo omplemeto es fto. Ya que e sólo puede estar los ojutos ftos de omplemeto fto, los ojutos ftos de omplemeto fto y los ojutos ftos de omplemeto fto (ojutos ftos o o-ftos). Etoes, o es u -álgebra s es fto. Ejemplo 5: Sea ua -álgebra e u ojuto o vaío y sea * u subojuto de. Pruebe que: * = { * / } es ua -álgebra e *. esta -álgebra se le ooe omo la huella 3 de e *. Sea * y ua -álgebra e a. Como (ya que es u -álgebra) * = * * (por defó de * ) b. S demás, por defó de * : * * y també * *.. Como 1 1 * * y omo * * ( ), etoes, 1 1 * ( ) 1 * es ua -álgebra e 3 Como se observará más adelate, esta sgma álgebra * es la que se utlza e la defó de la probabldad odoal. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 12

13 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Sgma Álgebra Geerada 4 Sea C ualquer oleó de subojutos de, la terseó de todas las -álgebras que otee a C també es ua -álgebra y será la -álgebra más pequeña que otega a C, se deoma -álgebra geerada por C, y se le represeta por (C ). Teorema 8 (-álgebra Geerada) 5 Sea C ua lase ualquera o vaía de ojutos de. Etoes exste ua y solamete ua -álgebra e tal que:. C (es der otee todos los ojutos de C );. S 1 es ualquer -álgebra e para la ual 1 C etoes 1. Es der, es la sgma álgebra más pequeña que otee a C. Se probará prmero que exste por lo meos ua -álgebra que tee las propedades y. Exste sgma álgebras e que otee a todos los ojutos de C (por ejemplo P ()). Se defe omo la lase de estos ojutos los uales perteee a todas esas sgmas álgebras; así: =, dode reorre todos los sgma álgebra e que otee a los ojutos de C. Claramete satsfae y. També es ua sgma álgebra: E prmer lugar (dado que para todo ) hora supogamos que. Etoes, para todo, (por defó de ), y por tato ; además (otra vez por defó de ). Falmete, 4 També se ooe omo -álgebra duda o -álgebra mmal 5 Tomado de Clarke, L. E., Radom Varables, pág. 3. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 13

14 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta S 1, 2,, omo es ua sgma álgebra, 1 perteee a. demás, esto es erto para ada que otee a C, etoes se tee que sí es ua sgma álgebra. 1 =. hora se probará que es úa: Supógase que y * so sgma álgebras e tales que satsfae las odoes y de arrba y * satsfae: *. * C **. S 1 es ualquer sgma álgebra e para la ual 1 C etoes 1 *. Etoes * C (por *), y por tato * (por ). Smlarmete * y por tato = *. Nota 2: E este teorema o fue estrtamete eesaro asumr que C era o vaío. S de heho, C es vaío, etoes se puede ver fálmete que el sgma álgebra geerado es {, }. U mportate sgma álgebra geerado ourre uado =R y C es la lase de ojutos abertos e R. Etoes el orrespodete sgma álgebra geerado (C ) es la lase de ojutos de Borel e R. E otras palabras, osste de todos esos ojutos e R, los uales puede ser obtedos por la formaó repetda de omplemetos y uoes otables de los tervalos. otee todos los ojutos los uales ourre aturalmete e aálss. Este -álgebra de Borel es báso y fudametal e teoría de probabldad y e teoría estadísta. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 14

15 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Sgma Álgebra de Borel 6 Sea el ojuto de los úmeros reales, =R, y sea C la lase de los ojutos de formada por todos los tervalos abertos, es der: C = { (a, b) \ < a < b < y a, b R} Etoes exste ua -álgebra e que es la meor sgma álgebra que otee a C (el sgma álgebra geerado por C ) que se deotara por ; = (C ) y se defe omo -álgebra de Borel. Cojuto de Borel Cada ojuto de se llama ojuto de Borel. Nota 3: Se puede demostrar que ada uo de los sguetes tpos de tervalos: (a, b], [a, b) y [a, b] así omo (, b), (, b], (a, ) y [a, ) so ojutos de Borel, també lo so los ojutos formados por u solo puto {a}, y por osguete todos los ojutos otables de. S embargo, exste e R ojutos que o so de Borel. Pero ojutos de esta lase o so fáles de eotrar. Sgma Álgebra de Borel e R La defó de sgma álgebra de Borel puede extederse al espao euldao -dmesoal R y se deotara por B. Es aquella -álgebra geerada por todos los tervalos abertos e R : C = {(a 1, b 1 ) (a 2, b 2 ) (a, b ): - < a < b < ; =1,2,, ; a, b R} y B = (C ). Ejemplo 6: 7 Sea ={, s, s, ss }. Obteer las -álgebras geeradas por: a. C 1 = {} 6 Tomado de Quesada Pedro, Probabldad y Dstrbuoes. Pág Tomado de Torres, Erque, Problemaro de Matemátas I, págs Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 15

16 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta b. C 2 = {, {}}. C 3 = {, } d. C 4 = {} e. C 5 = {{s}, {ss}} f. C 6 = {{s}, {ss}, } g. C 7 = {{s, ss}} Soluó: a. (C 1 )={, } C 1 b. (C 2)={,, {}, {s, s, ss}} C 2. (C 3)={, } =C 3 d. (C 4)= (C 2) e. (C 5)={,, {s}, {ss}, {, s, ss}, {, s, s}, {s, ss}, {, s}} f. (C 6)= (C 5) g. (C 7)={,, {s, ss}, {, s}} Ejemplo 7: 8 Probar que los tervalos de la forma a. [a, b) b. [a, b]. (, b) so ojutos de Borel, así omo los ojutos de putos aslados d. {a} 8 Tomado de Torres, Erque, Op.Ct, págs Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 16

17 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta e. {a, b, } f. {a 1, a 2, a 3, } Soluó: a. Sea = ( a 1, b) u tervalo aberto para todo = 1, 2, 3, Se tee que = ( a 1, b) C pero a su vez C. Por ser la -álgebra geerada por C, etoes = ( a 1, b) para todo = 1, 2, 3, Como es ua -álgebra otee todas las terseoes ftas que se puede formar o ualesquera de sus ojutos, etoes, 1, pero, 1 = 1 a, b = [a, b) 1 b. Sea el tervalo aberto 1 1 B = a, b C ( = 1, 2, 3, ). sí, B a 1 1, b [ a, b ] 1 1 Gráfamete se trata de la terseó de tervalos de logtud dereetes tales que 1 2 3, obsérvese la fgura 1. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 17

18 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta ( ( ( ) ) ) a 1 a a a b b b b Fgura 1. Iterseó de ua suesó de tervalos dereetes.. Sea el tervalo aberto C (, b) ( = 1, 2, 3, ) De tal maera que, 1 C pero, 1 C =, b 1 = (, b) d. Sea el tervalo aberto 1 1 D = ( a, a ) ( = 1, 2, 3, ) sí que, 1 D Obsérvese la fgura 2. B, pero, D a 1 1, a { a } 1 1 Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 18

19 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta ( ( ( ) ) ) a Fgura 2. Iterseó de ua suesó de tervalos dereetes para obteer u puto a. e. Por el método usado e d. se puede demostrar que {b} {} Luego la uó de estos ojutos també perteee a (por ser ua -álgebra). {a}{b}{} = {a, b, } f. Sea el tervalo aberto: 1 1 F = ( a, a ) ( = 1, 2, ) ( = 1, 2, ) Etoes 1 F pero, F a 1 1, a { a } 1 1 por lo tato {a } ( = 1, 2, 3, ) pero la uó fta de esos {a } també perteee a, así, 1 { a }, dode, 1 { a } = {a 1 }{a 2 }{a 3 } = {a 1, a 2, } Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 19

20 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad de Ceas Eoómas y Soales - Esuela de Estadísta Departameto de Estadísta Refereas Clarke, L.E. (1975). Radom Varables. Lodres: Logma Group Lmted. Khazae, R. (1976). Bas Probablty Theory ad pplatos. Calfora: Goodyear Publshg Compay, I. Quesada, P. (1987). Probabldad y Dstrbuoes. Mérda, Veezuela: Uversdad de los des. Torres, E. (1988). Problemaro de Matemátas I. Mérda, Veezuela: Uversdad de los des. Dreó: v. Las méras. Uversdad de los des Cojuto La Lra. Edf. F. Pso 2. Departameto de Estadísta. Cubíulo 258. Mérda Veezuela. Telf. (0274) (dreto) (seretara). e-mal: gudberto@ula.ve 20

X = d representa la métrica (distancia) euclideana en R n, dada por: d T(X,Y) = X Y = 1.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN

X = d representa la métrica (distancia) euclideana en R n, dada por: d T(X,Y) = X Y = 1.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN 0.3. Cojutos abertos y cerrados.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN R El espaco eucldeao dmesoal se defe como: E ( R,,, d ) Dode (asumedo que X, Y R, co X = (x,..., x ), Y = (y,..., y )): El símbolo represeta el producto

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

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

Probabilidades y Estadística Cs. de la Computación

Probabilidades y Estadística Cs. de la Computación robabldades y Estadísta Computaó Faultad de Ceas Exatas y Naturales. Uversdad de ueos res a M. ao y Elea J. Martíez 004 robabldades y Estadísta Cs. de la Computaó Itroduó reve reseña hstóra: La teoría

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

Coeficientes Binomiales

Coeficientes Binomiales Uiversidad de los Ades Facultad de Ciecias Ecoómicas y Sociales Escuela de Estadística Coeficietes Biomiales Prof. Gudberto José Leó Ragel MÉRIDA- VENEZUELA, 5 Profesor Gudberto Leó Uiversidad de Los Ades

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

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

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva Utat d accés accés a la uverstat dels majors de 5 ays Udad de acceso acceso a la uversdad de los mayores de 5 años UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadístca Descrptva ÍNDICE: DESARROLLO DE LOS CONTENIDOS 1 Itroduccó

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

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

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

Teoría de Telecomunicaciones

Teoría de Telecomunicaciones Uersdad del Caua - FIET UIO E MOULCIÓ udo de Modulaó Uersdad del Caua Teoría de Teleomuaoes epartameto de Teleomuaoes Uersdad del Caua - FIET UIO E MOULCIÓ udo de modulaó leal Este aálss se basa e el sstema

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

Probabilidades y Estadística Cs. de la Computación 1er cuatrimestre 2004

Probabilidades y Estadística Cs. de la Computación 1er cuatrimestre 2004 robabldades y Estadísta Cs. de la Computaó er uatrmestre 004 Itroduó reve reseña hstóra: La teoría de robabldades omeza a partr de ua dsputa etre jugadores e 654. Los dos matemátos que partparo de tales

Más detalles

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA 4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor

Más detalles

3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna

3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

Más detalles

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

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

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

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

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

Posible solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de Problema 1: (3 puntos)

Posible solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de Problema 1: (3 puntos) Posble soluó del eame de Ivestgaó Operatva de Sstemas de septembre de 6 Problema : ( putos) U profesor rebe ua práta ada mañaa y la poe e ua pla. Por las tardes, o probabldad / orrge todas las prátas de

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

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}

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

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

PyE_ EF1_TIPO2_

PyE_ EF1_TIPO2_ SEMESTRE 9- TIPO DURACIÓN MÁIMA.5 HORAS JUNIO DE 9 NOMBRE. "Scram" es el térmo que utlza los geeros ucleares para descrbr u rápdo cerre de emergeca de u reactor uclear. La dustra uclear ha hecho esuerzos

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

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

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

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada de de orden k de de una función

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada de de orden k de de una función Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada de de orde k de de ua ucó Pro. Arturo Hdalgo LópezL Pro. Alredo López L Beto Pro. Carlos Code LázaroL

Más 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

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

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

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada primera de de una función

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada primera de de una función Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada prmera de de ua fucó Prof. Alfredo López L Beto Prof. Carlos Code LázaroL Prof. Arturo dalgo LópezL

Más detalles

TEMA 1 PROBABILIDAD 1/10. Ejemplos : E y E

TEMA 1 PROBABILIDAD 1/10. Ejemplos : E y E wwwovauedes/webpages/ilde/web/dexhtm e-mal: mozas@elxuedes TEMA PROAILIDAD SUCESOS Exste feómeos o expermetos que, repetdos e détcas codcoes, sempre proporcoa el msmo resultado, a los que llamaremos determstas,

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,

Más detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua

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

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I

SOLUCIÓN EXAMEN PARCIAL I Nombres: Apelldos:.I.: Frma: Fecha: 07/03/05 MÉTODO ETADÍTIO I EXAMEN I Prof. Gudberto Leó PARTE I: E el sguete gráfco se muestra los dagramas de caja correspodetes a los pesos de los bebés al acer segú

Más detalles

A I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A

A I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A Uversdad Técca Federco Sata María Departameto de Iformátca ILI-80 Coceptos áscos Capítulo 5 Modelos de Probabldades Estadístca stca Computacoal II Semestre 005 Profesores: Héctor llede (hallede@f.utfsm.cl

Más detalles

Escrito. 1) Transforma a las bases indicadas:

Escrito. 1) Transforma a las bases indicadas: Escrto ) Trasforma a las bases dcadas: a. 765 base (0) b. AB base 7 0 (6) base ) Halla los dígtos a y b sabedo que: aam 6 ( 5 ) mam( 6 ) 3) Trasforma a la base dcada usado ua tabla de correspodeca.. 00

Más detalles

CAPÍTULO 4: ANÁLISIS. estado del ambiente y por la decisión. Si se toma una decisión

CAPÍTULO 4: ANÁLISIS. estado del ambiente y por la decisión. Si se toma una decisión CAPÍTULO 4: ANÁLISIS 4.. Coeptos Básos 4.. Problema de la toma de desó Sea S la sere de todos los posbles estados del ambete, D la sere de todas las desoes dspobles y R la sere de resultados realzables

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

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS Epermeto: I. OJETIVOS UNIVERSIDD DE TM Facultad de ecas Naturales Departameto de Físca TEORÍ DE ERRORES Idetfcar errores sstemátcos y accdetales e u proceso de medcó. ompreder los coceptos de eacttud y

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u

Más detalles

Si los cerdos de otro granjero tienen los siguientes pesos: 165, 182, 185, 168, 170, 173, 180, 177. Entonces el diagrama de puntos está dado por:

Si los cerdos de otro granjero tienen los siguientes pesos: 165, 182, 185, 168, 170, 173, 180, 177. Entonces el diagrama de puntos está dado por: Aputes de Métodos Estadístcos I Prof. Gudberto J. Leó R. I- 65 Uversdad de los Ades Escuela de Estadístca. Mérda -Veezuela Meddas de Dspersó Además de obteer la formacó que reúe las meddas de tedeca cetral

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

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN

Más detalles

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda

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

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

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008 Solucó del exame de Ivestgacó Operatva de Sstemas de septembre de 008 Problema : (3 putos) E Vllafresca uca hace sol dos días segudos. S u día hace sol, hay las msmas probabldades de que el día sguete

Más detalles

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales) ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas

Más detalles

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN

Más detalles

Universidad Técnica Federico Santa María

Universidad Técnica Federico Santa María Uversdad Técca Federco Sata María Uversdad Técca Federco Sata María Departameto de Iformátca ILI-80 Coceptos áscos Capítulo 4 Probabldades Estadístca Computacoal II Semestre 006 Profesores: Héctor llede

Más detalles

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado

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

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: Xmea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recooce dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada. MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:

Más detalles

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto

Más detalles

A I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A

A I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A Uversdad Técca Federco Sata María Departameto de Iformátca ILI-80 Capítulo Probabldades Estadístca Computacoal II Semestre 004 Profesores: Héctor llede (hallede@f.utfsm.cl Rodrgo Salas (rsalas@f.utfsm.cl

Más detalles

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos

4. SEGUNDO MÓDULO. 4.1 Resumen de Datos 4. SEGUNDO MÓDULO 4. Resume de Datos E estadístca descrptva, a partr de u cojuto de datos, se busca ecotrar resumes secllos, que permta vsualzar las característcas esecales de éstos. E ua expereca, u dato

Más detalles

G - Métodos de Interpolación

G - Métodos de Interpolación ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó

Más detalles

x x x x x Y se seguía operando

x x x x x Y se seguía operando . INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces

Más detalles

EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO

EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO EXISTECIA DE UA FUCIÓ O LIEAL, COTIUA Y BIYECTIVA E l CO IVERSA DISCOTIUA E TODO PUTO Jorge E Herádez U, Temístocles Zeballos M Uversdad de Paamá, Cetro Regoal Uverstaro de Veraguas, Departameto de Matemátca

Más detalles

CAPÍTULO 20: NÚMEROS COMPLEJOS (II)

CAPÍTULO 20: NÚMEROS COMPLEJOS (II) CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Date Guerrero-Chaduví Pura, 05 FACULTAD DE IGEIERÍA Área Departametal de Igeería Idustral y de Sstemas CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Esta obra está bajo ua lceca Creatve

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

Topología General Capítulo 0-2 -

Topología General Capítulo 0-2 - Topología Geeral Topología Geeral apítulo - - - - Topología Geeral apítulo - 3 - Breve reseña hstórca Sus orígees está asocados a la obra de Euler, ator y Möbus. La palabra topología había sdo utlzada

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

TEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS

TEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

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

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordacó de Cecas Computacoales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 0 Cecas Computacoales INAOE Dr. Erque Muñoz de Cote jemc@aoep.m http://ccc.aoep.m/~jemc Ofca 80 Dapostvas basadas e prevas

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

PARTE 1 - PROBABILIDAD

PARTE 1 - PROBABILIDAD arte - robabldad rof. María. tarell RTE - ROILIDD - robabldad. - Espacos muestrales y evetos. La Teoría de robabldades estuda los llamados expermetos aleatoros. Ejemplos cláscos de expermetos aleatoros

Más detalles

Es aquella Serie Uniforme, cuyo Pago tiene lugar, al Final del Periodo.

Es aquella Serie Uniforme, cuyo Pago tiene lugar, al Final del Periodo. ANUALIDADES SERIES UNIFORMES SERIE UNIFORME Se defe como u Cojuto de Pagos Iguales y Peródcos. El Térmo PAGO hace refereca tato a Igresos como a Egresos. També se deoma ANUALIDADES: Se defe como u Cojuto

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Capítulo 9 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Ua medda de tedeca cetral, es u resume estadístco que muestra el cetro de ua dstrbucó; es decr, por lo geeral, busca el cetro de esa dstrbucó. Exste dferetes tpos

Más detalles

MECÁNICA VIBRATORIA. M. López-García Pemex-Refinación, Refinería Francisco I. Madero Cd. Madero, Tamaulipas, México

MECÁNICA VIBRATORIA. M. López-García Pemex-Refinación, Refinería Francisco I. Madero Cd. Madero, Tamaulipas, México MCÁNICA VIBRAORIA M. López-Garía Peme-Refaó, Refería Fraso I. Madero Cd. Madero, amaulpas, Méo mal: mlgam@yahoo.om.m MAYO 4, 9 He deddo empezar este artíulo presetado la euaó que otedríamos omo resultado

Más detalles

Definición Diremos que el cardinal de un conjunto A es n si se puede establecer una

Definición Diremos que el cardinal de un conjunto A es n si se puede establecer una Tema 2 Combiatoria 2.1 Pricipios básicos de recueto 2.1.1 Cardial de u cojuto Defiició 2.1.1. Diremos que el cardial de u cojuto A es si se puede establecer ua biyecció f : {1,..., } A. Se deota A. Se

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

Interpolación polinómica.

Interpolación polinómica. 5 Iterpolacó polómca Itroduccó E muchas ocasoes e dferetes ramas de la geería, a la hora de resolver u problema, los datos de que se dspoe se ecuetra e tablas, como por ejemplo tablas estadístcas E la

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

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

Las familias infinitas siempre están asociadas a experimentos cuyo número de posibles resultados es infinito.

Las familias infinitas siempre están asociadas a experimentos cuyo número de posibles resultados es infinito. 1.4 MEDID DE PROBBILIDD La probabldad es ua parte de las matemátas; omo tal, su ostruó teóra es smlar a la del álgebra o a la de la geometría: a partr de uas uatas premsas, llamadas axomas, se dedue lógamete

Más detalles

ESTADÍSTICA. UNIDAD 3 Características de variables aleatorias. Ingeniería Informática TEORÍA

ESTADÍSTICA. UNIDAD 3 Características de variables aleatorias. Ingeniería Informática TEORÍA Uversdad Nacoal del Ltoral Facultad de Igeería y Cecas Hídrcas ESTADÍSTICA Igeería Iformátca TEORÍA Mg.Ig. Susaa Valesberg Profesor Ttular UNIDAD Característcas de varables aleatoras Estadístca - Igeería

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

La Metodología de la Verosimilitud Empírica

La Metodología de la Verosimilitud Empírica La Metodología de la Verosmltud Empírca Gozalo Delgado Facultad de Matemátcas, Uversdad Autóoma de Guerrero Méxco deggozalo@aol.com Probabldad y Estadístca Superor Resume Se expoe la metodología de la

Más detalles

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres.

ESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres. ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA Ejemplo: Se quere hacer u estudo estadístco sobre el país de orge de 40 alumos de u Colego. Poblacó: Cojuto de elemetos sobre los que se realza

Más detalles

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética

Objetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética Objetvos Itroduccó a las meddas de poscó (tedeca cetral o tpsmo): Moda y Medaa Meda artmétca tca Cuartles,, decles y percetles Meddas de poscó Defcó: : refereca a u lugar específco de ua dstrbucó, epresado

Más 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

Apuntes de Métodos Estadísticos I

Apuntes de Métodos Estadísticos I Uiversidad de los Ades Faultad de Cieias Eoómias y Soiales Esuela de Estadístia Aputes de Métodos Estadístios I ELEMENTOS BÁSICOS DEL ÁLGEBRA DE CONJUNTOS rof. Gudberto J. Leó R. 23 Coteido TULISTA DE

Más detalles

El Problema de Búsqueda

El Problema de Búsqueda Aálss y Dseño de Algortmos El Problema de Búsqueda Arturo Díaz Pérez Cojutos estátcos Arboles de decsó para búsqueda Cojutos dámcos Arboles de búsqueda bara Aálss del peor caso Aálss del caso promedo Arboles

Más detalles