Termodinàmica Química i Estadística Curs Part de Termodinàmica Estadística

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

Download "Termodinàmica Química i Estadística Curs Part de Termodinàmica Estadística"

Transcripción

1 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 rmodàmca uímca Estadístca Curs - Part d rmodàmca Estadístca Cotdo ma : Fudamtos d rmodámca Estadístca Colctvos Postulados Colctvo Caóco: cofguracos psos cofguracó domat Dstrbucó d Maxwll-Boltzma Fucos d partcó Fucó d partcó molcular: cotrbucos Fucó d partcó traslacoal Fucó d partcó acoal Fucó d partcó vbracoal Fucó d partcó lctróca ma : Fucos trmodámcas Rlacó rgía tra y fucó d partcó Partcó d la rgía tra y prcpo clásco d upartcó d la rgía Otras fucos trmodámcas: Prsó Etalpa Etropa Erga Lbr Eulbro uímco

2 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fudamtos d rmodámca Estadístca vls d Ergía Estructura Molcular oría Cuátca Elctrócos Vbracoals Rotacoals + corrccos rmodámca Estadístca Propdads MCROSCOPICS Los obsrvabls trmodámcos macroscópcos so promdos d las propdads molculars La trmodámca stadístca ayuda a rducr l umro d grados d lbrtad dl sstma mol gas dal ~ 4 varabls El formalsmo stadístco stá basado l cocpto d colctvo Cojuto potétco d u úmro muy grad d sstmas détcos réplca d uo orgal. Los mmbros dl colctvo s df spcfcado algua d las varabls trmodámcas (umro d partículas Ergía Volum mpratura tc...) rbtraramt grad

3 Ergía Itroduccó F Curs 7-8 proxmacó d Bor- Oppmr Estados acoals Estado lctróco xctado Estados vbracoals Estado lctróco fudamtal R (dstaca truclar) 3

4 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fudamtos d rmodámca Estadístca Colctvo Caóco o V Caractrístcas d cada mmbro dl colctvo V I V II V III... V Los mmbros dl colctvo so détcos pro dstgubls umro d partículas costat: Volum costat: V mpratura costat: Caractrístcas globals dl colctvo Las rgías d cada mmbro dl colctvo pud sr dfrts Ergía otal promdo costat E Rstrccó E O b E S dtrma cuatos mmbros dl colctvo t u dtrmado valor d rgía úmros d ocupacó p Y s suma por todos los posbls valors u pud tomar la rgía d u mmbro dl colctvo 4

5 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fudamtos d rmodámca Estadístca Otros colctvos: Colctvo mcrocaóco VE I VE II VE III... VE Los mmbros dl colctvo so détcos pro dstgubls umro d partículas costat: Volum costat: V Ergía costat: E Colctvo macrocaóco o gra caóco V I V II V III... V Los mmbros dl colctvo so détcos pro dstgubls mpratura costat: Volum costat: V Potcal uímco costat: 5

6 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fudamtos d rmodámca Estadístca Las dfrts maras u t l colctvo d cosgur la rgía total fjada rcb l ombr d dstrbucos o cofguracos S t cuta cuátos mmbros dl colctvo t ua rgía cocrta pro o cuáls Cada cofguracó v spcfcada por los úmros d ocupacó d cada stado rgétco accsbl para los mmbros dl colctvo caóco Cada posbl cofguracó s pud cosgur d dfrts maras ya u los mmbros dl colctvo so dstgubls. Cada posbl mara rcb l ombr d mcrostado. S spcfca u mcrostado asgado a cada mmbro dl colctvo ua rgía cocrta l úmro d mcrostados u globa ua cofguracó s l cooc como l pso d la cofguracó La cofguracó u prsta u mayor pso rcb l ombr d cofguracó domat 6

7 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fudamtos d rmodámca Estadístca Postulado d Gbbs El promdo tmporal para u propdad macroscópca d u mmbro dl colctvo s gual al valor mdo d la propdad l colctvo Elmacó d la varabl tmporal La trmodámca stadístca o csta l cocpto d tmpo Sstmas Eulbro Postulado Fudamtal d la rmodámca Estadístca E u sstma ulbro todos los stados cuátcos d gual rgía t la msma probabldad d ocurrca Los úmros d ocupacó d cada stado rgétco o sus probabldads d ocurrca so sólo fucó d su rgía f ( ) El objtvo s l d sabr dtrmar los úmros d poblacó d u colctvo. Valor trmodámco d la propdad a p a Valor d ua propdad para cada stado 7

8 rmodámca ItroduccóEstadístca Ejmplo umérco F Curs 7-8 Rstrccó Ergétca mpusta E = 3 V a V b = 3 V c V 4 = 3 3 = = = a Cofguracos posbls 4 = 3 3 = = = 3 4 = 3 4 = 3 3 = 3 = úmros d ocupacó = = = = : {} : {} 3 : {3} b a b c c c Psos d las cofguracos W( ) = 3 W( ) =6 W( 3 ) = a b Cofguracó Domat Mcrostados 8

9 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 úmro total d mcrostados W ( ) 3 6 Promdo d úmros d ocupacó d cada stado j W ( 36 W ( j ) ( j ) j j ) Probabldad d ocupacó d cada stado 4 3 p p p p3 p4 p 9

10 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 sado úcamt la cofguracó domat ( d ) ( d ) 3( d ) 4( d ) p( d ) p( d ) p3( d ) p4( d ) Cálculo d propdads trmodámcas V 4 = 3 3 = = = a 4 = 4 a 3 = 3 a = a = Co probabldads d ocupacó xactas Cada stado dl sstma t u valor dtrmado d la propdad.6 Los rsultados o so muy dfrts a los xactos tdo cuta todas las cofguracos posbls y srá muco mos dfrts cuado mayor sa 8 5 p a Co probabldads d ocupacó d la cofguracó domat 5.6 3

11 Pso rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 La stadístca d grads úmros os dc u coform l pso d la cofguracó domat aumta d tal mara u la ocupacó d cada stado rgétco v dada por la poblacó d la cofguracó domat W( ) W( d ) p( d ) Idtfcarmos cual s la cofguracó domat asocada a u colctvo caóco Obtcó d los úmros d ocupacó d cada stado Dstrbucó d Maxwll-Boltzma Cofguracos

12 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 proxmacó d Strlg l(!) l( ) Para valors muy grads d l( x) dx xl( x) x l( ) l( ) l(!) l()- % rror la practca srá dl ord dl úmro d vogadro por lo u l rror s totalmt dsprcabl.

13 F Curs 7-8 Itroduccó 3 rmodámca Estadístca Optmzacó rstrgda: Método d los multplcadors d Lagrag Ejmplo: Prsma d volum máxmo co u ára fja dtrmada r V r Costruccó d la fucó aumtada ) ( ) ( r r r L Rstrccó Multplcador dtrmado d Lagrag Codcó d xtrmo d la fucó aumtada rspcto a cada varabl r r L r r L r r r L Rstrccó cal r 5 r r r r r r L r r L r r r L Máxmo Codcoado

14 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Dstrbucó d Maxwll-Boltzma Optmzacó rstrgda: Método d los multplcadors d Lagrag E gral f ( x x... x ) varabls g ( x x x... ) [ ] rstrccos Fucó aumtada L( x x.. x;... ) f ( x x... x) g( x x... x) Codcó d xtrmo codcoado L( x L( x x x.. x;... ) x.. x;... ) j [ ] j [ ] varabls rstrccos 4

15 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Dstrbucó d Maxwll-Boltzma El úmro d maras u s pud dstrbur lmtos dstgubls vls d rgía s rstrccó l º d lmtos por stado s W ( )!! Objtvo Maxmzar l valor d W() rspcto a los úmros d ocupacó { } co dos rstrccos: úmro d partículas max( W( )) W( Podmos trabajar co logartmos ya u plcado Strlg l( W ( )) l d Ergía total dtrmada!! ) E E max( W( )) max(l( W( ))) l! l (!) l ( l( W ( )) l ) 5

16 F Curs 7-8 Itroduccó 6 rmodámca Estadístca Dstrbucó d Maxwll-Boltzma W ) l ( l )) ( l( Ya u Costrumos la fucó aumtada co las dos rstrccos y sus corrspodt multplcadors dtrmados d Lagrag E L ) l ( l ) ( Codcó d xtrmo ) l ( ) ( L ) ( ) ( L L E E ) l (

17 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Dstrbucó d Maxwll-Boltzma Codcó d xtrmo do cuta u Fucó d partcó caóca Para l vl mas bajo d rgía p Dstrbucó d Maxwll- Boltzma Rlacó tr la poblacó d u vl rspcto al fudamtal j j j j E ulbro térmco s mposbl u u stado d mayor rgía u otro st mas poblado u ést 7

18 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 La fucó d partcó Parámtro admsoal sumdo u la rgía dl stado fudamtal sa cro Suma por todos los stados accsbls dl sstma (potcalmt ftos) p Rlacó tr l umro total d sstmas y los u ocupa l stado fudamtal odos los sstmas l stado mas bajo d rgía p Mayors valors d dota mor poblacó dl stado fudamtal S la rgía dl stado fudamtal o s cro La suma d ua costat a los vls d rgía solo rscala l valor d la fucó d partcó. E = 8

19 F Curs 7-8 Itroduccó 9 rmodámca Estadístca El parámtro Cosdramos u sstma d partículas o tractuats (gas dal) ua caja cúbca. Los vls d rgía t la forma La furza jrcda por ua partícula u stado rgétco la drccó X 8 l m ml m l X F x Furza total jrcda x x F F X X X F x ) l( z y x m ml m l ml l ml m l l m ml La fucó d partcó x ml x ml x L m dx x x 8 8 V m L L L m z y x 3 3 z y x L L L L

20 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 F x l( ) X X m 3 L y L z L x La prsó s la furza por udad d suprfc PV P Fx L L y z V La cuacó d stado d partículas d gas dal (partículas s structura o tractuats) o b g Suma por todos los stados Suma por todos los vls Dgracó dl vl

21 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 La fucó d partcó Cuato mayor s l valor d la fucó d partcó mayor úmro d stados stá poblados sgfcatvamt El aumto d la mpratura o la dsmucó la dfrca d rgía tr vls mplca u aumto la fucó d partcó

22 F Curs 7-8 Itroduccó rmodámca Estadístca Otras Dstrbucos Dstrbucó d Frm-Drac Frmos Partículas dstgubls d sp smtro (x: lctros) Prcpo d atsmtra dos partículas o pud ocupar l msmo stado Dstrbucó d Bos-Est Bosos Partículas dstgubls d sp tro (x: fotos 6 O H..) Prcpo d atsmtra s rstrccó úmro d partículas por stado FD g g g W!!! ) ( BE g g g W!! )! ( ) (

23 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Dstrbucos Boltzos Partículas cláscas dstgubls s rstrccó úmro d partículas por stado Dstrbucó d Maxwll-Boltzma W MB! ( ) g!! térmos g! W FD ( ) ( g ) ( g )... ( g! ) g g! W BE ( ) ) ( g! )... ( g ) ( g g! W FD WMB( ) ( ) WBE ( )! Sstma dludo: mucos más stados u partículas g Estadístca Maxwll-Boltzma corrgda para partículas dstgubls W FD ( ) W BE ( ) W ( )! MB 3

24 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó molcular summos u la rgía d ua molécula s sparabl dfrts cotrbucos: = tras + + vb + lc + ( uc ) Ergía raslacoal Ergía Rotacoal Ergía Vbracoal Ergía Elctróca Dbda al movmto d traslacó d u curpo d masa M Partícula ua caja trdmsoal Dbda al movmto d acó d la molécula rspcto a su ctro d masas Rotor rígdo Dbda al movmto d osclacó d los átomos rspcto a su poscó d ulbro Osclador armóco Dbda a los dfrts stados lctrócos d la molécula (solucos d la cuacó d Scrödgr lctróca la gomtría d ulbro) Los stados posbls u pud tr l sstma molcular cot todos los posbls stados traslacoals acoals vbracoals y lctrócos co sus posbls dgracos 4

25 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó molcular J v J v tras vb trasl J v lc J trasl J vb v v lc trasl vb lc J v trasl vb lc J v J v vb lc La fucó d partcó molcular s xprsa como producto d las fucos d partcó para cada cotrbucó rgétca dpdt 5

26 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó para u cojuto d partículas Cada mmbro dl colctvo caóco pud star formado por u cojuto d partículas o moléculas. Los dfrts stados dl colctvo vdrá dados por l cojuto d las dfrts rgías d las partículas proxmacó d partículas dpdts S l Hamltoao dl sstma formado por partículas s xprsa úcamt como suma d los Hamltoaos corrspodts a cada partícula Hˆ ˆ( ) ˆ tr Igoramos (... ) a( ) b( )... ( z a b... z )... 6

27 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó para u cojuto d partículas partículas détcas dstgubls Sóldo crstalo partículas détcas dstgubls! gass E l caso d partículas dstgubls l valor d la fucó d partcó s mor ya u s t cuta mos stados posbls Para mzclas d partículas o tractuats B B B S so dstgubls B B...!! B 7

28 F Curs 7-8 Itroduccó 8 rmodámca Estadístca Fucó d partcó raslacoal vls d rgía para caja cuátca trdmsoal 8 z y x m l L l L m L m trasl z trasl y trasl x m ml l l ml m ml m l L l L m L m trasl z y x z y x La fucó d partcó V m L L L m z y x trasl 3 3 x trasl x L m 8 m L x 7 ~ dx x ípcamt m 3 V trasl Logtud d oda trmal Para u mol d gas dal P R trasl 3

29 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó Rotacoal (molécula lal) vls d rgía para l or rígdo lal J J( J ) BJ ( J ) B I I 8 R 8 J =... m J = -J...J La fucó d partcó Costat Rotacoal Los vls so J+ dgrados J J B J ( J ) r B mpratura caractrístca acoal (Klv) S r La dstaca tr vls acoals s sufctmt puña como para podr aproxmar l sumatoro por tgral J r J ( J ) y J( J ) r y r B 9

30 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó Rotacoal Factor d Smtría: Cláscamt: úmro d poscos dstgubls u pud adoptar ua molécula por acó r B Datómca omouclar: = La razó d la clusó d st parámtro s d org cuátco y sta rlacoado co rstrccos l úmro d stados u s db tr cuta la xprsó d la fucó d partcó dbdo al prcpo d atsmtría. Moléculas o lals 3 BC Costats acoals B y C asocadas a cada momto d rca V dado por l grupo putual d smtría al u prtc la molécula 3

31 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó Rotacoal (molécula lal) Ejmplos umércos Molécula r (K) H 85.3 O.7 HBr.3 HF 3. HD 63. CO.56 J J B J ( J ) O J Cotrb Suma prox r.3 HF J Cotrb Suma.4 prox 9.9 B 3

32 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó vbracoal (molécula datómca) y m 4 vls d rgía para l osclador armóco v v v... v v! La fucó d partcó v vb v ( v ) m v Frcuca fudamtal d vbracó mpratura caractrístca vbracoal (Klv) Gralmt v vb v v v v v... v v x x... x Progrsó gométrca vb v v 3

33 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó vbracoal S v v v vb v v v E alguas aplcacos s ralza ua traslacó dl cro d rgía d tal mara u la rgía dl stado fudamtal sa cro vb v Para moléculas polatómcas átomos 3-6 (3-5 para moléculas lals) modos ormals d vbracó v vb ( v v ) Frcuca fudamtal d vbracó para cada modo vbracoal v úmro cuátco para cadal modo vbracoal Fucó d partcó para cada modo vbracoal vb vb 3 6 v 3 6 ( v Ergía vbracoal total vb vb... vb ) vb 33

34 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó vbracoal (molécula datómca) Molécula v r (K) H O.7 39 HBr.3 38 HF HD CO I v = v = v = mpraturas típcas d trabajo : 4 K v La dstaca tr vls vbracoals s bastat grad y por tato a tmpraturas d trabajo solamt los dos o trs stados vbracoals d rgía pud star poblados sgfcatvamt. vb O p 39 6 (3) v ( ) 39 3 vb v p 5.7 vb 4 más baja ~ ~ 34

35 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó lctróca o xst u modlo cuátco scllo para dtrmar las rgías d los stados lctrócos d ua molécula. Para valuar d mara xacta la fucó d partcó lctróca dbríamos rsolvr la cuacó d Scrödgr lctróca y obtr los valors propos corrspodts lc g... g g La dstaca tr vls lctrócos s ta grad u para las tmpraturas típcas d trabajo los stados lctrócos xctados o stá poblados sgfcatvamt O b a partr d datos xprmtals... lc g g omado la rgía dl stado fudamtal como cro lc g 35

36 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucó d partcó lctróca La dgracó dl stado fudamtal lctróco moléculas datómcas v dado por su sp total Capa crrada Capa abrta S = Sglt g = S = ½ Doblt g = S = rplt g = 3 tc... H HF O C O V-Vs : 5 4 m ~ 5 : 3-6K lc g g 5 g 36

37 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 rmodàmca uímca Estadístca Curs - Part d rmodàmca Estadístca Cotdo ma : Fudamtos d rmodámca Estadístca Colctvos Postulados Colctvo Caóco: cofguracos psos cofguracó domat Dstrbucó d Maxwll-Boltzma Fucos d partcó Fucó d partcó molcular: cotrbucos Fucó d partcó traslacoal Fucó d partcó acoal Fucó d partcó vbracoal Fucó d partcó lctróca ma : Fucos trmodámcas Rlacó rgía tra y fucó d partcó Partcó d la rgía tra y prcpo clásco d upartcó d la rgía Otras fucos trmodámcas: Prsó Etalpía Etropía Ergías Lbrs d Hlmoldz y Gbbs Eulbro uímco 37

38 F Curs 7-8 Itroduccó 38 rmodámca Estadístca E E partr d la sguda rstrccó la dduccó d la dstrbucó Maxwll-Boltzma La rgía promdo V E E E E E dx x x d ) l( V l Fucos trmodámcas: Ergía Itra () V l d d La rgía promdo dl sstma s lo u s cooc trmodámca como Ergía Itra

39 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Ergía Itra () La xprsó atror aparc fucó d la fucó d partcó total. Es más covt cotrar ua xprsó u dpda d los mmbros dl colctvo l! l l! l O b! El rsultado s l msmo para partículas dstgubls o dstgubls V Para u mol d partículas = a l l R V V 39

40 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Partcó d la Ergía Itra El prcpo clásco d upartcó d la rgía dc u la rgía mda d ua molécula s rpart d gual mara para cada térmo u cotrbuya cuadrátcamt a la rgía y t l valor d / Ergía cétca Potcal armóco Por mol a (/) = R/ Vmos u la rgía molcular s podía xprsar como suma d dfrts cotrbucos = tras + + vb + lc tras vb lc l V l tras V l l l l l tras l vb V lc V l vb V tras l lc V vb lc V tras vb lc 4

41 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Ergía tra traslacoal Para mol : = a 3 trasl m V trasl a l trasl m 3 R V trasl 3 V 3 R Ergía tra acoal Para mol : = a r B Corrspodca co l prcpo d upartcó d la rgía R l R V B R a molécula lal t solo dos grados d lbrtad acoals (o xst acó rspcto al j truclar) 4

42 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Ergía tra vbracoal vb v vb vb v Ergía dl stado fudamtal gual a cro vb v v do cuta la rgía d puto cro vb l l vb Ergía d puto cro para partículas vb V V vb v l l vb l vb vb vb V V V v Fucó d partcó co org d rgías l cro Ésta rgía d puto cro o smpr s coocda por lo u gral podmos dtrmar - utlzado la fucó d partcó corrspodt rfrda al cro d rgía. 4

43 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Ergía tra vbracoal (II) vb l vb vb V vb v l l v v vb vb l( vb v vb ) V Para stablcr la rlacó co l prcpo d upartcó clásco dbmos gorar los fctos cuátcos S rgía d puto cro mpratura sufctmt lvada vb v v vb v ( v ) v R v Exprsó xacta 43

44 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Ergía tra lctróca o t uvalt clásco Para mol : = a lc l lc lc R V Ergía dl stado fudamtal gual a cro lc g lc g g costat lc l lc lc R V lc Cov o olvdar u la rgía tra o s mas u l promdo d las rgías d los mmbros dl colctvo. S tmos u sólo uos pocos vls stá poblados sgfcatvamt podmos calcular la rgía tra smplmt a partr d la dfcó p p g g g... 44

45 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas El cambo ftsmal la rgía tra Cambo dbdo a la varacó la poblacó d los stados d d p dp p d Cambo dbdo a ua varacó los vls d rgía d d rv dw rv r prcpo d la rmodámca La rgía submstrada forma d calor s vrt varar las poblacos d los stados S s aplca u trabajo sobr l sstma los vls d rgía varía 45

46 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Prsó P V dw rv PdV Prsó d cada mmbro dl colctvo d rgía P p P Prsó promdo dl sstma P V V V l V! P l V Para u gas dal Idpdt dl org d rgías la fucó d partcó tras PV Ecuacó d stado clásca para u gas dal 46

47 F Curs 7-8 Itroduccó 47 rmodámca Estadístca Fucos trmodámcas: Capacdad calorífca V v C Mdda d la capacdad dl sstma d prdr o gaar rgía a través d las varacos las poblacos d los vls causadas por u aumto o dsmucó d la tmpratura V V V v C l l l V l Partículas dstgubls o dstgubls V lc V vb V V tras v C

48 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Capacdad calorífca C v V Mdda d la capacdad dl sstma d prdr o gaar rgía a través d las varacos las poblacos d los vls causadas por u aumto o dsmucó d la tmpratura l V Partículas dstgubls o dstgubls C v trasl V V vb V lc V C trasl v C v C vb v C lc v Por mol 3 trasl R R lc C trasl v C v lc C v 3 R R Para gas dal mooatómco C v C trasl v 3 R Para gas dal datómco C v C trasl v C v 5 R Cotrbucó vbracoal? 48

49 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Capacdad calorífca (II) Por mol vb vb Límt clásco lm x x C vb v R C vb v R C vb v x R x x x Fucó d Est Caso típco lm x x vb C v Para tmpraturas típcas d trabajo l prmr stado vbracoal (v=) stá dmasado ljos rgétcamt dl fudamtal como para u las moléculas sa capacs d vrtr la rgía u s ls submstra para xctars vbracoalmt 49

50 F Curs 7-8 Itroduccó 5 rmodámca Estadístca Dfcó trmodámca d la talpía Fucos trmodámcas: Etalpía l gual u para la rgía tra s utlzamos la fucó d partcó rfrda al cro d rgías obtdrmos la talpía rlatva al u org dscoocdo PV H V l V P l V V V H l l V V V H H l l Para u gas dal PV V V H H l l

51 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía d d p dp p d dp d d rv ds Sgudo prcpo d la trmodámca d rv ds dp d Para dducr la xprsó d la dstrbucó d Maxwll-Boltzma utlzamos la codcó L( ) l ( W ( )) l ( W ( )) 5

52 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía (II) ds l( W ( )) d l( W ( )) d d ds l( W ( )) d d d s costat El pso d la dstrbucó domat s úcamt fucó d las ocupacos d cada stado por lo u su dfrcal total s: d l( W ) lw d S ds lw d lw 5

53 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía (III) omado l límt para W w Pso total dl colctvo como producto d los psos promdo d cada mmbro lm W w Pso promdo d u mmbro dl colctvo umro d stados accsbls dl sstma S l w Dfcó stadístca d tropía d Boltzma La tropía s proporcoal al dsord Cuado los mmbros dl colctvo td a poblar úcamt l vl d rgía fudamtal. S ést s uco (o dgrado) w = y la tropa s cro. rcra Ly d la rmodámca La tropía s smpr mayor o gual a a cro. 53

54 F Curs 7-8 Itroduccó 54 rmodámca Estadístca Fucos trmodámcas: Etropía (IV) p -! W S l l l l l l! l l Buscarmos otras xprsos fucó d parámtros mcroscópcos mas majabls p p p p p p p S l l l l l l Formula d Gbbs d la tropía

55 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía (V) Buscarmos aora ua xprsó gral fucó d la fucó d partcó S p l p p S l l l S l l l partr d la dfcó d 55

56 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 S Fucos trmodámcas: Etropía (VI) La tropía s dpdt dl org d rgías l l l l l l S Rfrda al cro d rgías l La tropía s dfrt sgú la dstgubldad d las partículas S l Partículas dstgubls! S l l Partículas dstgubls 56

57 rmodámca ItroduccóEstadístca Fucos trmodámcas: Etropía d u gas dal Partículas dstgubls s structura tra S l F Curs 7-8! 3 trasl S l l trasl V 3 S 3 l V 3 l 5 l V 3 l l 5 3 V Para u gas dal PV = 5 S l 3 P Fórmula d Saur-trod 57

58 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía d u gas dal Ejmplo: Etropía molar stádar para l rgo m = 4 uma P = atm =98.5K m m S 5 l 3 P R l R 54.7JK mol Valor xprmtal 54.8 J K - mol - Etropía molar stádar para l S 5 l 3 P 8.7R 5.JK mol Valor xprmtal 9.49 J K - mol - Cotrbucos acoals vbracoals y lctrócas a la tropía 58

59 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Etropía Para u gas datómco (partículas dstgubls) S l! trasl 5 V S trasl l 3 Etropía traslacoal + fcto d dstgubldad d partículas S S tras vb! S S lc S vb trasl! S vb l S S lc lc vb lc lc vb lc vb l l vb lc Cosdramos u sólo l vl fudamtal sta poblado lc lc 59

60 rmodámca ItroduccóEstadístca Fucos trmodámcas: Etropía acoal S S Para mol : = a l S l l R l l F Curs 7-8 B r R l aumtar la aumta la tropía. Cuato mor sa la tmpratura caractrístca acoal mayor srá la tropía. Mas stados accsbls Etropía molar acoal para l mas dsord R =.97Å m = m = 4 uma S R B R l 98 l(.88) 4.94R 4.JK mol K 6

61 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 S Fucos trmodámcas: Etropía vbracoal vb S vb vb vb l l vb vb vb vb v l Para mol : = a S vb R vb l vb vb vb vb S vb vb R Etropía molar vbracoal para l = 34 cm - S vb R R.35 JK mol l. c vb K 6

62 rmodámca ItroduccóEstadístca Fucos trmodámcas: Etropía lctróca S lc lc lc l lc F Curs 7-8 lc lc lc g Para mol : = a S lc Rl g Capa crrada H HF S lc Capa abrta S = Sglt g = S = ½ Doblt g = O C O S lc Rl 5.76JK mol S lc Rl 3 9.3JK mol S = rplt g = 3 tc... Etropía molar vbracoal para l S g = S lc Etropía molar total para l Stras S Svb Slc JK mol Valor xprmtal: 9.49 J K - mol - 6

63 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Ergía lbr d Hlmoltz Dfcó trmodámca d la rgía lbr d Hlmoltz S S l l l! Partículas dstgubls Partículas dstgubls l (l l ) Itrprtacó d Sgú su dfcó rprsta la part d la rgía tra dl sstma u o t org trópco. Es la rgía lbr u uda para ralzar u trabajo. partr d la xprsó fal podmos scrbr Por lo u la rgía lbr d Hlmoldz actúa l colctvo caóco como ua rgía promdo 63

64 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Fucos trmodámcas: Ergía lbr d Gbbs Dfcó trmodámca d la rgía lbr d Gbbs S l H PV! G Partículas dstgubls Partículas dstgubls V l V l G V V l G l H S l G V l l V partr d la rgía lbr d Hlmoldz y para u gas dal Partículas G dstgubls! G PV l l (l l ) l 64

65 Ergía Ergía rmodámca ItroduccóEstadístca Eulbro uímco Ejmplo: B F Curs 7-8 E l ulbro la poblacó d los vls d rgía d +B s costat. La rlacó tr las ocupacos d stados d tpo y B os da ua dfcó mcroscópca d la costat d ulbro uímca K B B +B dmsoal! p p B B B B B p B B B 65

66 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Eulbro uímco B B álogamt B K B B Rfrdo l rsultado a fucos d partcó d y B calculadas asumdo u las rgías d los vls fudamtals d y B s cro B B B K B B Cotrbucó trópca B > dotérmca < xotérmca Cotrbucó rgétca Mayor umro d stados accsbls ulbro dsplazado 66

67 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Eulbro uímco El valor d la fucó d partcó dpd dl volum (part traslacoal). Dfmos la costat d ulbro d coctracos K c c c B V V B B / V / V E st caso K = K c por la stuomtría d la raccó pro gral pud sr dfrts y admas K c o s admsoal Para gass y asumdo gas dal PV = K p P P B B Costat d ulbro d B V / V prsos parcals. E gral o s admsoal / V V ltratvamt podmos susttur l volum u aparc l térmo traslacoal por R/P dod P s típcamt la prsó stadard ( 5 bar ~.987 atm) y obtr K 67

68 rmodámca ItroduccóEstadístca F Curs 7-8 Eulbro uímco: Exprsó gral Raccó Gral a bb... cc dd... E trmodámca clásca tmos para gas dal la rlacó G R Por mol l K G l Por partícula K G cg c dg d ag a bg b trormt mos cotrado ua xprsó d G para gas dal G l G R G l l Org d rgías l cro Para la spc y por mol 68

69 F Curs 7-8 Itroduccó 69 rmodámca Estadístca Eulbro uímco: Exprsó gral R G l b b a a d d c c R b R a R d R c G l l l l b b a a d d c c b a d c R b a d c G l l l l b b a a d d c c l b b a a d d c c R R G l Por mol

70 F Curs 7-8 Itroduccó 7 rmodámca Estadístca Eulbro uímco: Exprsó gral (II) b b a a d d c c R R G l b b a a d d c c R R l Pusto u K R G l R b b a a d d c c K Costat trmodámca d ulbro dmsoal! (Por mol)

71 F Curs 7-8 Itroduccó 7 rmodámca Estadístca Eulbro uímco: Exprsó gral (III) Itroducdo cada térmo la gualdad PV = R R b b a a d d c c R b b a a d d c c V V V V R P PV R PV R PV R PV R K K c K p E trmodámca clásca s cosdra l stado stádar d P= 5 Pa c p K R P K P K

Ampliació de Química-Física Curs Introducció

Ampliació de Química-Física Curs Introducció Itroduccó F Curs 7-8 mplacó d uímca-físca Curs 7-8 Itroduccó Cotdo ma : Cocptos báscos d Mcáca Cuátca Postulados d la Mcáca Cuátca Sstmas scllos Caja Cuátca rdmsoal Rotor Rígdo Osclador armóco promacó

Más detalles

Capítulo 12. Introducción a la Termodinámica Estadística.

Capítulo 12. Introducción a la Termodinámica Estadística. Capítulo. Itroduccó a la Trmodámca Estadístca. ) Itroduccó Mcáca Estadístca: dscpla ctífca qu prtd prdcr las propdads macroscópcas d u sstma a partr d las propdads molculars. Trmodámca stadístca: part

Más detalles

Capítulo III. Colectivos estadísticos.

Capítulo III. Colectivos estadísticos. Capítulo III. Colctvos stadístcos. Lccó Itroduccó al formalsmo d los colctvos d Gbbs. Lccó Colctvo caóco. Lccó Colctvos macrocaóco y mcrocaóco Lccó 4 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. arabls

Más detalles

Tema 4 - FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA ESTADÍSTICA CLÁSICA

Tema 4 - FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA ESTADÍSTICA CLÁSICA ma 4 - FUDAMOS D LA MCÁICA SADÍSICA CLÁSICA Cocptos stadístcos lmtals. Mcáca stadístca d sstmas mcroscópcos. Los colctvos mcrocaóco caóco y gracaóco. La fucó d partcó y las fucos trmodámcas. l gas dal

Más detalles

MECÁNICA ESTADÍSTICA

MECÁNICA ESTADÍSTICA FAyA Lccatura Químca Físca III año 26 MÁIA SADÍSIA IRODUIÓ ROBABILIDAD robabldad s la cuatfcacó d la spraza dl rsultado d u xprmto o vto. S l posbl rsultado d u xprmto s A la probabldad d qu ocurra A s

Más detalles

Fisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares.

Fisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares. Fscouímca II-Módulo d Estructura y Propdads Molculars. Bollla 4. Coctado las dscrpcos mcro/macroscópcas: Trmodámca Estadístca 4. La coxó tr la dscrpcó cuátca y las propdads trmodámcas. Hmos vsto como dscrbr

Más detalles

APUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III

APUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III APUE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III CARRERA: LICECIAURA E QUÍMICA PROFESOR Mg. CARLOS A. CAAEO AUILIAR Lc. ERIQUE M. BIASOI COEIDOS: Mcáca Clásca: Mcáca Cuátca: Mcáca Estadístca: Problmas: Cmátca Dámca Prcpos

Más detalles

TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL.

TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL. TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL..- S tra ua mustra por m.a.s. d tamaño d ua poblacó qu sgu l modlo d Posso. Obtr l stmador por l método d los momtos y l stmador por l método d máma vrosmltud. Solucó: El método

Más detalles

TEMA 2 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

TEMA 2 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE TEMA MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN SIMPLE! 4 Supogamos qu la varal s ua fucó lal d otra varal, dod la rlacó tr y dpd d parámtros! y! dscoocdos. Itroduccó a la Rgrsó Smpl!

Más detalles

4.1 Procedimientos de inferencia para la distribución exponencial

4.1 Procedimientos de inferencia para la distribución exponencial 4 Ifrca paramétrca 4 Procdmtos d frca para la dstrbucó xpocal La dstrbucó xpocal fu la prmra dstrbucó para modlar tmpos d falla y para lla s ha dsarrollado métodos stadístcos d mara xtsva a T ua va xpocal

Más detalles

ANEXO A. Bipuerto libre de. i 1. i 2 V 2 ruido. Figura A.1 Bipuerto libre de ruido con dos fuentes equivalentes de corriente de ruido, configuración π

ANEXO A. Bipuerto libre de. i 1. i 2 V 2 ruido. Figura A.1 Bipuerto libre de ruido con dos fuentes equivalentes de corriente de ruido, configuración π xo. Bpurtos rudosos NEXO BIPUERTOS RUIDOSOS.. REPRESENTCIÓN DE BIPUERTOS RUIDOSOS U bpurto rudoso, sgú la toría prstada [], s pud rprstar como u bpurto lbr d rudo co dos futs quvalts d rudo, coctadas a

Más detalles

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Análisis Estadístico de Datos Climáticos Aálss Estadístco d Datos Clmátcos Rgrsó lal smpl (Wlks, cap. 6.) Vo Storch ad Zwrs (Cap. 8) 05 Rgrsó La rgrsó, gral, s utlza habtualmt para stmar modlos paramétrcos d la rlacó tr varabls ua scala cotua,

Más detalles

Teoría de errores. Tema 4

Teoría de errores. Tema 4 Toría d rrors Tma 4 Tma 4 Toría d rrors 4. El rror rdadro 4. Clasfcacó d rrors Sgú las causas qu los prooca Sgú los fctos qu produc 4.3 Ly d rrors d Gauss Postulados d Gauss y dstrbucó d rrors Valor más

Más detalles

ejercicios NkT NkT NkT q de dt NkT q d dt dq dt NkT q N q NkT

ejercicios NkT NkT NkT q de dt NkT q d dt dq dt NkT q N q NkT jrccos E.- uál s la nrgía raconal molar d la molécula d odo a las dos tmpraturas antrors?. Haz srvr las nrgías raconals xprmntals. ln Q, ( ) ln! 5 v,, v 5 v ln c v d ln d d d d d 5 v v 5 v v d d 5 v v

Más detalles

EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III.

EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. APEIDOS: DNI: EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. NOMBRE: GRUPO: E todos los casos, cosdr u vl d cofaza dl 95% (z=).. U mprsaro qur stmar l cosumo msual d lctrcdad ua comudad d 000 hogars dvddos 400

Más detalles

10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Part stadístca Prof. María B. Ptarll GIÓN LINAL IMPL. Itroduccó muchos problmas st ua rlacó tr dos o más varabls, rsulta d trés studar la aturalza d sa rlacó. l aálss d rgrsó s la técca stadístca para

Más detalles

Automá ca. Capítulo4.RespuestadeRégimenTransitorio

Automá ca. Capítulo4.RespuestadeRégimenTransitorio Automáca Capítulo.RputadRégmratoro JoéRamóLlataGarcía EthrGozálzSaraba DámaoFrádzPérz CarloorFrro MaríaSadraRoblaGómz DpartamtodcologíaElctróca IgríadStmayAutomáca Rputa d Régm ratoro Rputa d Régm ratoro..

Más detalles

(tema 13 del libro) 1. PARÁMETROS DE CENTRALIZACIÓN

(tema 13 del libro) 1. PARÁMETROS DE CENTRALIZACIÓN UIDAD.- Dstrbucos udmsoals. Parámtros (tma dl lbro). PARÁETROS DE CETRALIZACIÓ Auqu las tablas stadístcas y las rprstacos grácas cot toda la ormacó rlatva a u problma, muchas vcs trsa smplcar s cojuto

Más detalles

Q c 0 en V (5.1a) y z k. y n

Q c 0 en V (5.1a) y z k. y n V.- PROBLEM DE CMPO ECLR 5..- Itroduccó dfrca d los problmas abordados los capítulos atrors, dod las cógtas rlacoados co los msmos ra catdads vctorals, st ua gra gama d problmas dod las cógtas so d aturala

Más detalles

PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES

PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES EJERCICIO Rcordmos prmro la sgut dfcó: U stmador T s dc ssgado rspcto a u parámtro μ ET μ a E T laldad d la spraza [ EX + EX ] + [ EX3 + EX ] 6 3 μ

Más detalles

Elementos de Probabilidad y Estadística

Elementos de Probabilidad y Estadística Capítulo 3 Elmtos d robabldad y Estadístca 3.. Itroduccó E st capítulo s prsta cocptos báscos d robabldad y Estadístca, ya u dtro dl dsño y plaacó d ua obra hdráulca juga u papl mportat l aálss hdrológco

Más detalles

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas

Más detalles

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos 9 omos y fucos grarcs d omos Edgar Acua ESA 400 Edgar Acua 9. omos Sa ua varabl alaora s df su smo momo co rspco al org como μ E[ ], smpr qu l caso dscro y qu p < f d < l caso couo. Obvam, μμ..tamb, s

Más detalles

BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA 1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL

BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA 1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TEMA. ESTADISTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL. Graldads Estadístca: Cojuto d torías y téccas para la rcoplacó, l aálss, la trprtacó y la prstacó d datos umércos Etapas

Más detalles

Tema 5. Contraste de hipótesis (II)

Tema 5. Contraste de hipótesis (II) Tma 5. Cotrast d hpótss (II CA UNED d Hulva, "Profsor Dr. José Carlos Vílchz Martí" Itroduccó Bvda Objtvos pdagógcos: Aprdr a obtr la fucó d potca d u cotrast y la rprstar la curva d potca d u cotrast.

Más detalles

Análisis estadístico de los factores de riesgo que influyen en la enfermedad Angina de Pecho. Flores Manrique, Luz CAPÍTULO III

Análisis estadístico de los factores de riesgo que influyen en la enfermedad Angina de Pecho. Flores Manrique, Luz CAPÍTULO III Aálss stadístco d los factors d rsgo qu fluy la frmdad Aga d Pcho. Flors Marqu, Luz Drchos rsrvados coform a Ly CAPÍTULO III MODELOS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA 3. ANTECEDENTES La rgrsó logístca s ua d las

Más detalles

FÓRMULAS DE MATEMÁTICAS FINANCIERAS

FÓRMULAS DE MATEMÁTICAS FINANCIERAS FÓRMULAS DE MATEMÁTIAS FINANIERAS TEMAS Y 2: ONEPTOS BÁSIOS... 2 Ly facra. Suma facra. Potulado d quvalca facra. Saldo facro. TEMA 3: MAGNITUDES DERIVADAS... 3 Factor, rédto, rédto acumulado, tato (d captalzacó

Más detalles

CONTRASTES DE SIGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL

CONTRASTES DE SIGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL Cotrasts d sgfcacó cojuta APNTE DE CLAE ECONOMETRÍA I. DI ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA CONTRATE DE IGNIFICACIÓN CONJNTA EN EL MBRL Prof. Rafal d Arc Rafal.darc@uam.s I. Cotrast d sgfcacó cojuta dl modlo a

Más detalles

3. Cálculo y dimensionado

3. Cálculo y dimensionado Documto Básco HE Ahorro d Ergía. Codsacos 1 Las codsacos suprfcals los crramtos y partcos trors qu compo la volvt térmca dl dfco, s lmtará d forma qu s vt la formacó d mohos su suprfc tror. Para llo, aqullas

Más detalles

Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l

Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l El Forward U corao fuuro o a plazo, s odo aqul cuya lqudacó o slm dfr hasa ua fcha posror spulada l msmo, s dcr s dos pas acurda hacr la rasaccó hasa u prodo fuuro dígas por jmplo 6 mss, so s u corao forward.

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

CONTRASTES DE SIGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL

CONTRASTES DE SIGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL Cotrasts d sgfcacó cojuta /4 APUNTE DE CLAE ECONOMETRÍA I. UDI ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA CONTRATE DE IGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL Prof. Rafal d Arc Prof. Ramó Mahía rafal.darc@uam.s ramo.maha@uam.s

Más detalles

3. Regresión lineal. Regresión simple consumo y peso de automóviles. Curso Estadística. Regresión Lineal. Consumo (litros/100 Km)

3. Regresión lineal. Regresión simple consumo y peso de automóviles. Curso Estadística. Regresión Lineal. Consumo (litros/100 Km) 3. Rgrsó lal Curso - Estadístca Rgrsó smpl cosumo pso d automóvls Núm. Obs. Pso Cosumo g ltros/ m 98 878 3 78 8 4 38 5 64 3 6 655 6 7 73 4 8 485 7 9 366 8 35 8 635 9 3 888 7 4 766 9 5 98 3 6 79 7 7 34

Más detalles

EXAMEN FINAL DE I.O.E. (Curso 02/03 2º Q). Cadenas de Markov

EXAMEN FINAL DE I.O.E. (Curso 02/03 2º Q). Cadenas de Markov EXAMEN FINA DE I.O.E. (Curo / º Q. Cada d Markov S ha comrobado qu la robabldad d qu u dtrmado artdo olítco ga ua lcco dd d la gaó lo do comco mdatamt atror d la gut forma: gaó la do lcco atror toc la

Más detalles

UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro)

UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro) UIDAD.- Estadístca. Tablas y grácos (tma dl lbro). ESTADÍSTICA: CLASES Y COCEPTOS BÁSICOS E sus orígs hstórcos, la Estadístca stuvo lgada a custos d Estado (rcutos, csos, tc.) y d ahí prov su ombr. Hoy

Más detalles

OPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL CON MALLAS FIJAS Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD UTILIZANDO VARIAS APROXIMACIONES A LOS ELEMENTOS DE FRONTERA

OPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL CON MALLAS FIJAS Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD UTILIZANDO VARIAS APROXIMACIONES A LOS ELEMENTOS DE FRONTERA OPMZACÓN ESRUCURAL CON MALLAS FJAS Y ANALSS DE SENSBLDAD ULZANDO VARAS APROXMACONES A LOS ELEMENOS DE FRONERA Wllam Ramírz Bítz, Maul Julo García Ruíz Prgrado gría Mcáca Uvrsdad EAF, Colomba. Ph.D. gría

Más detalles

2. Utilizando el método adimensional basado en el factor de calidad Q, determine:

2. Utilizando el método adimensional basado en el factor de calidad Q, determine: Uivrsidad Simó Bolívar Dpartamto d Covrsió y Trasport d Ergía Autor: Eduardo Albaz. Cart: 06-391 Profsor: J. M. Allr Máquias Eléctricas II CT-311 U motor d iducció coxió strlla d 100 kw, 416 V, rdimito

Más detalles

Capítulo IV. Estadísticas cuánticas.

Capítulo IV. Estadísticas cuánticas. Capítulo I. stadísticas cuáticas. Lcció 6 Itroducció a las stadísticas cuáticas. Partículas distiguibls idistiguibls. stadísticas d Bos-isti y d rmi-dirac. Lcció 7 Gas idal d rmi: lctros mtals. Lcció 8

Más detalles

Sistema binario. Disoluciones de dos componentes.

Sistema binario. Disoluciones de dos componentes. . Itroduccó ermodámca. ema Dsolucoes Ideales Ua dsolucó es ua mezcla homogéea, o sea u sstema costtudo por ua sola fase que cotee más de u compoete. La fase puede ser: sólda (aleacoes,..), líquda (agua

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

Procesamiento Digital de Señales de Voz

Procesamiento Digital de Señales de Voz Procsamto Dgtal d Sñals d Voz Trasparcas: Procsamto d Sñals y Métodos d Aálss para rcoocmto d Voz Autor: Dr. Jua Carlos Gómz Basado : Rabr, L. ad Juag, B-H.. Fudamtals of Spch Rcogto, Prtc Hall,.J., 993.

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

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

mecánica estadística Estadísticas Cuánticas Capítulo 5

mecánica estadística Estadísticas Cuánticas Capítulo 5 mecáca estadístca Estadístcas Cuátcas Capítulo 5 Gas Ideal Mooatómco e el Límte Clásco Cosderemos u as deal s teraccó etre moléculas mooatómco e u volume V a temperatura T. Además supoemos que la separacó

Más detalles

RIESGO MORAL. Comportamiento (acciones) del A no observable para el P (o, simplemente, no verificable). P. ej.:

RIESGO MORAL. Comportamiento (acciones) del A no observable para el P (o, simplemente, no verificable). P. ej.: RIESGO MORA Comportamto accos dl A o obsrvabl para l o, smplmt, o vrfcabl.. j.: s A pd jrcr dsttos vls d sfrzo, co RM l o sab cál d llos llva a cabo. acr sfrzo spo dstldad para l A Úca varabl cotratabl:

Más detalles

Niveles de Energía. Electrónicos Vibracionales Rotacionales + correcciones

Niveles de Energía. Electrónicos Vibracionales Rotacionales + correcciones Termouímca El valor ue obtenemos para la energía del sstema en un calculo de estructura electrónca como Hartree-Fock corresponde típcamente a la energía electrónca del sstema en su estado fundamental.

Más detalles

FACULTAD DE ECONOMÍA, U.V. PRIMER EXAMEN DE ECONOMETRÍA 1 Profesor: Carlos Pitta Arcos. Grupos 401 y 402

FACULTAD DE ECONOMÍA, U.V. PRIMER EXAMEN DE ECONOMETRÍA 1 Profesor: Carlos Pitta Arcos. Grupos 401 y 402 FACULTAD DE ECONOMÍA, U.V. PIME EAMEN DE ECONOMETÍA Profsor: Carlos Ptta Arcos. Grupos 40 y 40 Paorama Gral: El am costa d 5 problmas, co ua podracó fal d 00 putos (pts). Para facltarl l cálculo dl valor

Más detalles

FINITOS Introducción

FINITOS Introducción I.- ORMULACIÓN ARIACIONAL INITO DL MÉTODO D LO LMNTO 4..- Itroduccó l Capítulo II, las cuacos d los lmtos s dduro usado l método drcto. Como a s mcoó, st método, a psar qu mustra claramt l squma d ucoamto

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

5 MECÁNICA ESTADÍSTICA CUÁNTICA DE GASES IDEALES

5 MECÁNICA ESTADÍSTICA CUÁNTICA DE GASES IDEALES ma 5 MCÁICA SADÍSICA CUÁICA D GASS IDALS stadística d rmi-dirac y stadística d Bos-isti. l límit clásico. Gas idal d rmi: lctros mtals. Gas idal d Bos: fotos y 4H líquido. Codsació d Bos-isti. [RI-9; HUA-8;

Más detalles

al siguiente límite si existe: . Se suele representar por ( x )

al siguiente límite si existe: . Se suele representar por ( x ) UNIDAD : DERIVADAS. DERIVADA DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. DERIVADAS LATERALES Dfiici.- S llama drivada d ua fuci f u puto d abscisa al siguit it si ist: f f ' sigifica lo mismo. f. S sul rprstar por f D

Más detalles

UNIDAD 9: INTRODUCCIÓN A LAS DERIVADAS

UNIDAD 9: INTRODUCCIÓN A LAS DERIVADAS UNIDAD 9: INTRODUCCIÓN A LAS DERIVADAS. DERIVADA DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. DERIVADAS LATERALES Dfiici.- S llama drivada d ua fuci f u puto d abscisa al siguit límit si ist: f f ' lím sigifica lo mismo.

Más detalles

APLICACIÓN DEL MÉTODO (PFEM) A LA SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES CON GRANDES DEFORMACIONES

APLICACIÓN DEL MÉTODO (PFEM) A LA SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES CON GRANDES DEFORMACIONES APLICACIÓ DEL MÉTODO (PFEM A LA SIMULACIÓ DE PROCESOS IDUSTRIALES CO GRADES DEFORMACIOES Carlos G. Frrar *, Jua Carlos Cat, y Javr Olvr * * Uvrsdad Poltécca d Cataluña (UPC Campus ord UPC, Edfc C Jord

Más detalles

Gestión de operaciones

Gestión de operaciones Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos

Más detalles

LA VARIABLE LATENTE CALIDAD MEDIDA A TRAVÉS DEL MODELO DE RASCH

LA VARIABLE LATENTE CALIDAD MEDIDA A TRAVÉS DEL MODELO DE RASCH A VARIABE ATENTE CAIDAD MEDIDA A TRAVÉS DE MODEO DE RASCH Álvarz Martíz, Pdro Blaco Sadía, Mª d los Ágls Gurrro Mazao, Mª dl Mar a obtcó d acts d olva d caldad rqur uos cudados spcals todas y cada ua d

Más detalles

ESTADÍSTICA TEÓRICA: CHI-CUADRADO TABLAS DE APLICACIONES CONTINGENCIA

ESTADÍSTICA TEÓRICA: CHI-CUADRADO TABLAS DE APLICACIONES CONTINGENCIA Gstó Aroáutca: Estadístca Tórca Facultad Ccas Ecoómcas y Emprsarals Dpartamto d Ecoomía Aplcada Profsor: Satago d la Fut Frádz ESTADÍSTICA TEÓRICA: CHI-CUADRADO TABLAS DE APLICACIONES CONTINGENCIA Estadístca

Más detalles

TEMA 1: CALCULO DIRECTO DE LÍMITES

TEMA 1: CALCULO DIRECTO DE LÍMITES INSTITUCION EDUCATIVA DISTRITAL RODRIGO DE BASTIDAS Rsolució Nº 88 d ovimbr.8/ ScrtariaD Educació Distrital REGISTRO DANE Nº-99 Tléfoo Barrio Bastidas Sata Marta DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS ACTIVIDAD ESPECIAL

Más detalles

EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3

EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3 Rpaso d Matmáticas E st apédic s hará u brv rpaso d las cuacios y fórmulas básicas d utilidad Química Física gral y Trmodiámica Química particular. EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos úmros s xprsa forma más

Más detalles

Potencial periódico Término de corrección Término sin de segundo orden perturbación Término de corrección de primer orden

Potencial periódico Término de corrección Término sin de segundo orden perturbación Término de corrección de primer orden Bds d rgí otdo Tor d Boch. Torí d ctró cs r.org d ds. Modo d Krog-Py. jo. stdo Sódo Potc áss otc qu s usó áss tror fu u otc tt. s áss d uy u rsutdo s s ctr trs tá us ocurr u tto d ctros. S rgo, otros trs

Más detalles

Probabilidad de que una variable tome un valor x determinado = N

Probabilidad de que una variable tome un valor x determinado = N Magntuds dscrtas Probabldad d qu una varabl tom un valor dtrmnado p X ota ( p,,,,6 5 7, 6 8,6 7, 8 8,6 9 6,,8 5 p Probabldad,5,,5,,5, 5 6 7 8 9 ota Magntuds contnuas Probabldad d qu una varabl tom un valor

Más detalles

Prueba de bondad de ajuste Prueba de independencia Prueba de homogeneidad.

Prueba de bondad de ajuste Prueba de independencia Prueba de homogeneidad. 5.4 PRUEBS CHI-CUDRDO CONTENIDOS: OBJETIVOS: 5.4.1. Pruba d bodad d aust. 5.4. Pruba d dpdca. 5.3.3 Pruba d hoogdad. Platar hpótss para dfrts propóstos. Dtrar los pasos a sgur al ralzar ua pruba ch-cuadrado.

Más detalles

Se llama sucesión a un conjunto de números dados ordenadamente de modo que se puedan numerar: primero, segundo, tercero,...

Se llama sucesión a un conjunto de números dados ordenadamente de modo que se puedan numerar: primero, segundo, tercero,... TEMA SUCESIONES. CONCEPTO DE SUCESIÓN DEFINICIÓN DE SUCESIÓN S llama sucsió a u cojuto d úmros dados ordadamt d modo qu s puda umrar: primro, sgudo, trcro,... Los lmtos d la sucsió s llama térmios y s

Más detalles

Bootstrap en los modelos de elección discreta: una aplicación en el método de valoración contingente

Bootstrap en los modelos de elección discreta: una aplicación en el método de valoración contingente UNIVERSIDAD NACIONA MAYOR DE SAN MARCOS FACUTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS UNIDAD DE POSGRADO Bootstrap los modlos d lccó dscrta: ua aplcacó l método d valoracó cotgt TESIS Para optar l Grado Académco d Magístr

Más detalles

TEMA 5: LÍMITE DE FUNCIONES. CONTINUIDAD.ASÍNTOTAS

TEMA 5: LÍMITE DE FUNCIONES. CONTINUIDAD.ASÍNTOTAS Dpartamto d Matmáticas. IE.S. Ciudad d Arjoa º Bach Socials. LÍMITES Propidads: TEMA : LÍMITE DE FUNCIONES. CONTINUIDAD.ASÍNTOTAS. LÍMITES. LÍMITE DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. LÍMITES. RESOLUCIÓN DE INDETERMINACIONES.

Más detalles

4. Funciones básicas

4. Funciones básicas 4. Fucos báscas Fucó Epocal Sa, dfmos la fucó pocal como: Por qué? (cos s (cos s 3 / 3 (cos / s / 3 ( s rduc a cuado s ral (cuado 0. ( s ua fucó tra (s aalítca todo puto. (3 Su drvada cocd co la fucó msma,

Más detalles

MATEMÁTICAS Y CULTURA B O L E T Í N No. 273 COORDINACIÓN DE MATEMÁTICAS APLICACIONES DEL DETERMINANTE DE VANDERMONDE

MATEMÁTICAS Y CULTURA B O L E T Í N No. 273 COORDINACIÓN DE MATEMÁTICAS APLICACIONES DEL DETERMINANTE DE VANDERMONDE MATEMÁTICAS Y CULTURA B O L E T Í N 23.04.20 No. 273 COORDINACIÓN DE MATEMÁTICAS MATEMÁTICAS MATEMÁTICAS APLICACIONES DEL DETERMINANTE DE VANDERMONDE E l Boltí Matmáticas Y Cultura No. 257 dl 23 d abril

Más detalles

El error con ese presupuesto será aproximadamente del 3,1% Ejercicio 8.2

El error con ese presupuesto será aproximadamente del 3,1% Ejercicio 8.2 EJERCICIO 8.1 U ivstigador dispo d 0.000 para ralizar las trvistas d ua custa ua gra ciudad. El custioario s admiistrará mdiat trvistas tlfóicas, sido l cost d cada trvista d 0. Qué marg d rror dbrá asumir

Más detalles

Tomando como nivel de energía cero el nivel fundamental. Dada la diferencia de energía entre los niveles en la mayoría de los casos

Tomando como nivel de energía cero el nivel fundamental. Dada la diferencia de energía entre los niveles en la mayoría de los casos Capíulo. La fucó d pacó ) Spaacó d la fucó d pacó S ha dmosado aom - / k [.] La ía dl l s ual a: k [.] + + + [.] + S los ados d lbad o accoa [.4] - / k - / k... [.5] ) Fucó d pacó lcóca omado como l d

Más detalles

Regresión simple consumo y peso de automóviles. Modelo general de regresión. Hipótesis del modelo. Modelo. Parámetros. x i. Regresión lineal simple

Regresión simple consumo y peso de automóviles. Modelo general de regresión. Hipótesis del modelo. Modelo. Parámetros. x i. Regresión lineal simple Modlo gral d rgrsó grsó smpl cosumo pso d auomóvls Objvo Aalzar la rlacó r ua o varas varabls dpds u cojuo d facors dpds. Tpos d rlacos f Y Y... Y X X... X - lacó o lal - lacó lal k grsó lal smpl l úm.

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto

Más detalles

1.2. Medidas de Concentración

1.2. Medidas de Concentración .. Meddas de Cocetracó Matlde Machado.. Meddas de Cocetracó La gra mayora de los mercados se ecuetra etre los extremos de competeca perfecta (cocetracó mma) y moopolo (cocetracó máxma). Las meddas de cocetracó

Más detalles

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de

Más detalles

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas

Más detalles

Problemas de Polímeros. Química Física III

Problemas de Polímeros. Química Física III Problemas de Polímeros Químca Físca III 7..- Del fraccoameto de ua muestra de u determado polímero se obtuvero los sguetes resultados: Fraccó º, g 5, g/mol,75,6,886,89,,75,57,56 5,9,68 6,8,8 7,55,5 8,6,9

Más detalles

Capítulo I. Introducción: Características de los sistemas macroscópicos, conceptos de probabilidad y estadística de sistemas de partículas.

Capítulo I. Introducción: Características de los sistemas macroscópicos, conceptos de probabilidad y estadística de sistemas de partículas. Capítulo I. Itroduccó: Característcas de los sstemas macroscópcos, coceptos de probabldad y estadístca de sstemas de partículas. Leccó Itroduccó a la descrpcó estadístca de los sstemas de partículas. Fluctuacoes

Más detalles

CURSO DE ESPECIALIZACIÓN.,QWURGXFFLy D 0pWRG G (OHPHQWR )LQLWRV. Dr. Ing. Claudio E. Jouglard

CURSO DE ESPECIALIZACIÓN.,QWURGXFFLy D 0pWRG G (OHPHQWR )LQLWRV. Dr. Ing. Claudio E. Jouglard 8QLYHUVLGD 7HFQROJLF DFLRQDO )DFXOWD 5HJLRQD %XHQR $LUHV CURSO DE ESPECIALIZACIÓ,QWURGXFFL D pwrg G (OHPHQWR )LQLWRV )RUPXODFL 9DULDFLRQD G (OHPHQWR )LQLWRV Dr. Ig. Clado E. Joglard otas dl Crso dctado

Más detalles

SEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA 1: Problema Nº 5.34 Oppenheim

SEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA 1: Problema Nº 5.34 Oppenheim SEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA : Problma Nº 5.3 Opphim Obsrv l siguit sistma: Dtrmi y() Solució: El traycto d arriba produc, al multiplicar por Cos(/), traslació dl spctro

Más detalles

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:

Respuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto: Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,

Más detalles

PROBLEMAS TEMA 4 EJERCICIO 1 (Ej 9.15 de Fernández Abascal)

PROBLEMAS TEMA 4 EJERCICIO 1 (Ej 9.15 de Fernández Abascal) PROLMAS TMA JRCICIO j 9.5 d Frádz Abascal La cotizació olsa d u cirto título s cosidra ua variabl alatoria ormalmt distribuida co arámtros dscoocidos, ro s diso d la siguit iformació: a ist u,5% d robabilidad

Más detalles

Tema 4: Regresiones lineales y no lineales TEMA 4. REGRESIONES LINEALES LINEALES Y NO. 1. 2. 3. Introducción 4. Nomenclatura

Tema 4: Regresiones lineales y no lineales TEMA 4. REGRESIONES LINEALES LINEALES Y NO. 1. 2. 3. Introducción 4. Nomenclatura T 4: grsos lls o lls TEMA 4. EGEIONE LINEALE LINEALE Y NO.. 3. Itroduccó 4. Nocltur 5. Llzcó Ajust grsó ll ll d últpl cucos 6. 7. 8. grsos EUMEN Progrcó o lls Mtlb Cálculo uérco Igrí T 4: grsos lls o lls.

Más detalles

7 Máquinas Estocásticas

7 Máquinas Estocásticas 7 Máqua Etocátca 7. Itroduccó Cuado tudamo lo modlo rcurrt d Hopfld o cotramo co l covt d qu la rd qu buca la cofguracó d míma rgía computacoal ul qudar atrapada mímo local qu o o global puto qu l qu ua

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

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria) TMS D MTMÁTICS Ooscos d Scudara TM 65 DISTRIBUCIOS D PROBBILIDD D VRIBL DISCRT. CRCTRÍSTICS Y TRTMITO. LS DISTRIBUCIOS BIOMIL Y D POISSO. PLICCIOS.. Itroduccó.. Fucos d Cuatía.. Dstrbucos Multvarats..

Más detalles

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA

GENERALIDADES ESTADISTICA DESCRIPTIVA MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MOD MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI MEDI RITMETIC MEDIDS DE TEDECI CETRL MEDI RITMETIC Defcó: Es la suma de todos los datos de ua sere dvdda por su úmero Cálculo:

Más detalles

Señales y Sistemas. Análisis de Fourier.

Señales y Sistemas. Análisis de Fourier. Sñals y Sistmas Aálisis d Fourir. Itroducció El foqu d st capítulo s la rprstació d sñals utilizado sos y cosos ( otras palabras, xpocials complas). El studio d sñals y sistmas utilizado xpocials complas

Más detalles

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se

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

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

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

Ingeniería de las reacciones químicas

Ingeniería de las reacciones químicas Ingnría d las raccons químcas Ingnría d las raccons químcas. Un componnt dfund a través d un tubo, con ntrada por uno solo d sus xtrmos. Dntro dl tubo hay un componnt j. El componnt, raccona sgún k 0,5

Más detalles

INTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración

INTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración TEMA 8 Itgral Idfiida INTEGRAL INDEFINIDA FUNCIÓN PRIMITIVA. F() s ua primitiva d f() si F ()= f(). Esto s prsa así: f() = F'() = F() La itgració s la opració ivrsa a la drivació, d modo qu: FUNCIONES

Más detalles

11 INTRODUCCIÓN A LA DINÁMICA NO LINEAL (BIFURCACIONES, CAOS)

11 INTRODUCCIÓN A LA DINÁMICA NO LINEAL (BIFURCACIONES, CAOS) INTRODUCCIÓN A LA DINÁMICA NO LINEAL (BIFURCACIONES, CAOS) Los sistmas o lials pud llgar a tr comportamitos ralmt sorprdts alguos casos: por u lado pud llgar a tr diámicas totalmt difrts sgú l valor qu

Más detalles

TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS

TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS www.ova.ud.s/wbags/ild/wb/d.htm -mal: mozas@l.ud.s TEMA 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABLIDAD DISCRETAS Dstbucó dgada u uto c.- Fucó d obabldad: P( = c) = ; P( c) = 0. Fucó d dstbucó: F() = 0, c, c Momtos: E()

Más detalles

Tema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción.

Tema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción. SCUA TÉCNICA SUPIO D INGNIOS INDUSTIAS Y D TCOMUNICACIÓN UNIVSIDAD D CANTABIA INSTUMNTACIÓN CTÓNICA D COMUNICACIONS (5º Curso Igría d Tlcomucacó) Tma IV: udos Itrrcas: Téccas d rduccó. José María Drak

Más detalles

El código de transporte PRETOR

El código de transporte PRETOR aítulo El códgo d trasort PRETOR aítulo 1 INTRODU IÓN aítulo. El códgo d trasort PRETOR 6 aítulo EL ÓDIGO PRETOR El studo dl lasma u dsostvo d fusó rqur coocr co l máxmo dtall osbl u gra úmro d magtuds

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

Obtención de la matriz de varianzas y covarianzas a través de los productos Kronecker en modelos balanceados de dos y tres vías con aplicaciones en R

Obtención de la matriz de varianzas y covarianzas a través de los productos Kronecker en modelos balanceados de dos y tres vías con aplicaciones en R Matrz d varazas covarazas modlos balacados d dos trs vías Dspobl lía : www.javraa.du.co/uvrstas_sctarum, Vol. 6 N : 6-7 SICI: 7-5(9/)6:..S;-L Artículo orgal Obtcó d la matrz

Más detalles

CASO DE ESTUDIO N 8. Análisis de un tornillo de transmisión

CASO DE ESTUDIO N 8. Análisis de un tornillo de transmisión Vrsió 01 CAPITULO POYECTO DE ELEMENTOS DE SUJECIÓN, ANCLAJE Y CIEE CASO DE ESTUDIO N 8 Aálisis u torillo trasmisió Vrsió 01 1. Itroucció Los torillos trasmisió stá somtios a cosirabls solicitacios bias

Más detalles

Modelos de Regresión Simple

Modelos de Regresión Simple Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles