Matemáticas Discretas II clase 1: Principio del Palomar Universidad del valle

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

Download "Matemáticas Discretas II clase 1: Principio del Palomar Universidad del valle"

Transcripción

1 Matemáticas Discretas II clase 1: Principio del Palomar Universidad del valle Profesor: Jairo Ernesto Maldonado G.

2 Contenido ١. Clase anterior Dudas clase anterior Ejercicios, consultas clase anterior ٢. Principios del palomar Ejemplos y ejercicios ٣. Principio del palomar generalizado Ejemplos y ejercicios

3 1. 2 consultas clase anterior La matemática discreta proporciona, por otro lado, algunas bases matemáticas para otros aspectos de la informática: estructuras de datos algorítmica bases de datos teoría de autómatas sistemas operativos Investigar Ejemplos sencillos de problemas donde se aplica, más no como se hace. Y justificar explícitamente donde y porque se necesita. Calculo de probabilidades y simulación computacional así como ayuda al desarrollo de ciertas capacidades fundamentales para un ingeniero: capacidad de formalizar, de razonar rigurosamente, de representar adecuadamente algunos conceptos. Tomado de:

4 2. Principio del Palomar Introducción Supongamos que un grupo de palomas se dispone a anidar. El principio del palomar asegura que si hay más palomas que nidos, debe haber algún nido con al menos dos palomas.

5 2. Principio del Palomar Si K+1 o más objetos se colocan en cajas, existe al menos una caja que contiene dos o más objetos. + 1 = 2

6 2. Principio del Palomar Si K+1 o más objetos se colocan en cajas, existe al menos una caja que contiene dos o más objetos. Dem: suponga que ninguna de las cajas contiene más de un objeto. En tal caso, el número de objetos es como máximo, lo que contradice el hecho de que hay al menos +1 objetos. + 1 = 2

7 2. Principio del Palomar Si K+1 o más objetos se colocan en cajas, existe al menos una caja que contiene dos o más objetos. Ejemplo 2.1. en un grupo de 367 personas debe haber al menos dos que cumplan el mismo día, ya que hay sólo 366 posibles fechas de cumpleaños. Ejemplo 2.2. en cualquier grupo de 28 palabras del idioma español debe haber al menos dos que comiencen por la misma letra, ya que hay 27 letras en el alfabeto. + 1 = 2

8 2. Principio del Palomar Si K+1 o más objetos se colocan en cajas, existe al menos una caja que contiene dos o más objetos. Ejercicio 2.3. Cuántos estudiantes debe haber en una clase para garantizar que al menos dos estudiantes reciben la misma nota en el examen, suponiendo que el examen se califica en una escala de 0 a 100 puntos? + 1 = 2

9 2. Principio del Palomar Si K+1 o más objetos se colocan en cajas, existe al menos una caja que contiene dos o más objetos. + 1 = 2 Ejercicio 2.1. Cuántos estudiantes debe haber en una clase para garantizar que al menos dos estudiantes reciben la misma nota en el examen, suponiendo que el examen se califica en una escala de 0 a 100 puntos? Sol: hay 101 puntuaciones: equivale a +1 Entonces deben existir 102 estudiantes para que: 102/101 sea por lo menos 2 por el principio del palomar.

10 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos K = r + 1 > r Ejemplo 3.1. en un grupo de 100 personas siempre hay al menos que nacieron el mismo mes. 100 = 12 9

11 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Dem: supongamos que ninguna de las cajas contiene más de objetos, entonces el número total de objetos es a lo más: 1 K = + < < K < 1 Lo que sería una contradicción Implica que:

12 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejercicio 3.1: Cuál es el número mínimo de estudiantes que debe haber en una clase para asegurar que al menos seis reciben la misma calificación, si las calificaciones posibles son E, MB,B,A,R,M.

13 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejercicio 3.1: Cuál es el número mínimo de estudiantes que debe haber en una clase para asegurar que al menos seis reciben la misma calificación, si las calificaciones posibles son E, MB,B,A,R,M. =? K= son la cantidad de calificaciones R= 6 n/5+1>2, despejar n> (6-1)*5, entonces debe ser 26. K + 1 > r

14 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejercicio 3.2: Cuántas cartas se deben sacar de una baraja de 52 para garantizar que al menos tres son del mismo palo? K + 1 > r

15 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejercicio 3.2: Cuántas cartas se deben sacar de una baraja de 52 para garantizar que al menos tres son del mismo palo? =? K= 4 son la cantidad tipos o categorías de cartas (espadas,..) R= 3 n/4+1>3, despejar n> (3-1)*4, entonces debe ser 9. K + 1 > r

16 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejemplo libro: Cuál es el menor número de códigos de área necesarios para garantizar que los de teléfonos en un País tienen números distintos?. XX-XX-XXXX, donde los tres primero forman el código de área, representa un dígito del 2 al 9, ambos inclusive, y X representa un dígito cualquiera. K + 1 > r

17 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejemplo libro: Cuál es el menor número de códigos de área necesarios para garantizar que los de teléfonos en un País tienen números distintos?. XX-XX-XXXX, donde los tres primero forman el código de área, representa un dígito del 2 al 9, ambos inclusive, y X representa un dígito cualquiera. =25 K=cantidad de números distintos XX-XXXX = 8 R= 25 /8 = 3,12 = 4, como lo interpreto? K + 1 > r

18 3. Principio del Palomar generalizado Si se colocan objetos en K cajas, existe al menos una caja que contiene al menos objetos Ejemplo 10 libro: A lo largo de 30 días un equipo de beísbol juega al menos un partido cada día, pero no más de 45 partidos en total. Demuestra que debe haber un cierto número de días consecutivos en los que el equipo juegue, exactamente, 14 partidos. K + 1 > r

Carlos Andres Delgado Saavedra 2 Universidad del Valle EISC

Carlos Andres Delgado Saavedra 2 Universidad del Valle EISC Técnicas de conteo Raúl E Gutiérrez de Piñerez R, Ph.D raul.gutierrez@correounivalle.edu.co Carlos Andres Delgado Saavedra 2 carlos.andres.delgado@correounivalle.edu.co Universidad del Valle EISC Agosto

Más detalles

Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combinaciones Generalizadas Universidad del valle

Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combinaciones Generalizadas Universidad del valle Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combinaciones Generalizadas Universidad del valle Profesor: Jairo Ernesto Maldonado G. http://eisc.univalle.edu.co/cursos/ http://eisc.univalle.edu.co/~jaerma/

Más detalles

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 1: Conteo Básico y Principio del Palomar

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 1: Conteo Básico y Principio del Palomar Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 1: Conteo Básico y Principio del Palomar Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática Discreta - Cap. 3: Técnicas de Conteo 1 / 18 Motivación

Más detalles

Entrenamiento de Principio de Casillas. Olimpiada de Matemáticas en Chiapas

Entrenamiento de Principio de Casillas. Olimpiada de Matemáticas en Chiapas UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE CIENCIAS EN FÍSICA Y MATEMÁTICAS Entrenamiento de Olimpiada de Matemáticas en Chiapas Mayo del 2017 Introducción La versión más simple del principio de las casillas

Más detalles

Criterios de evaluación de Matemáticas

Criterios de evaluación de Matemáticas Evaluación Criterios de evaluación de Matemáticas Los criterios de evaluación que aparecen en esta guía se deben utilizar por primera vez en la evaluación final de 212. El IB ha establecido los siguientes

Más detalles

GRADOS EN MATEMÁTICAS, INGENIERÍA MATEMÁTICA y MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA

GRADOS EN MATEMÁTICAS, INGENIERÍA MATEMÁTICA y MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA GRADOS EN MATEMÁTICAS, INGENIERÍA MATEMÁTICA y MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA PRIMER CURSO EXÁMENES PARCIALES ÁLGEBRA LINEAL ANÁLISIS DE VARIABLE REAL ELEMENTOS DE MATEMÁTICAS Y APLICACIONES INFORMÁTICA ÁLGEBRA

Más detalles

Métodos de conteo. Qué comprende la M. Discreta? Algo de historia

Métodos de conteo. Qué comprende la M. Discreta? Algo de historia Matemática Discreta / Métodos de Conteo Qué comprende la M. Discreta? La matemática discreta surge como una disciplina que unifica diversas áreas tradicionales de las Matemáticas: Métodos de conteo Mag.

Más detalles

Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combianciones Universidad del valle

Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combianciones Universidad del valle Matemáticas Discretas II clase 1: Permutaciones y Combianciones Universidad del valle Profesor: Jairo Ernesto Maldonado G. http://eisc.univalle.edu.co/~jaerma/ jaerma@eisc.univalle.edu.co Contenido 1.

Más detalles

Unidad 3 Combinatoria

Unidad 3 Combinatoria Unidad 3 Combinatoria CONTEO La enumeración no termina con la aritmética. Tiene aplicaciones en áreas como álgebra, la probabilidad y estadística (matemáticas) y el análisis de algoritmos (en ciencias

Más detalles

Qué es la Matemática Discreta? En matemática, discreto significa separado y distinto, es lo opuesto a continuo.

Qué es la Matemática Discreta? En matemática, discreto significa separado y distinto, es lo opuesto a continuo. Qué es la Matemática Discreta? Qué es la Matemática Discreta? continuo discreto o o o o o o En matemática, discreto significa separado y distinto, es lo opuesto a continuo. La Matemática discreta trata:

Más detalles

Práctico 2: Inducción Completa;

Práctico 2: Inducción Completa; Matemática Discreta I - 2008 Práctico 2: Inducción Completa; Principio de Inclusión-Exclusión y Principio del Palomar Inducción Completa Ejercicio 1 Considere la suma Cm. i i=0 Calcúlela para algunos casos

Más detalles

Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología

Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología Grado en Ingeniería Informática GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Álgebra Curso Académico 2014-2015 Fecha de la última modificación: 22-07-2015 Fecha: 27-06-2014

Más detalles

28/08/2014-16:52:22 Página 1 de 5

28/08/2014-16:52:22 Página 1 de 5 - NIVELACION 1 MATEMATICA - NIVELACION FISICA - NIVELACION AMBIENTACION UNIVERSITARIA 1 - PRIMER SEMESTRE 71 REPRESENTACION GRAFICA 1 - PRIMER SEMESTRE 1 INTRODUCCION A LA INGENIERIA Para Cursarla debe

Más detalles

Nivel del ejercicio : ( ) básico, ( ) medio, ( ) avanzado.

Nivel del ejercicio : ( ) básico, ( ) medio, ( ) avanzado. Universidad Rey Juan Carlos Curso 2010 2011 Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Hoja de Problemas 12 Propiedades de L.I.C. Nivel del ejercicio : ( ) básico,

Más detalles

LI - Lógica en la Informática

LI - Lógica en la Informática Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2018 270 - FIB - Facultad de Informática de Barcelona 723 - CS - Departamento de Ciencias de la Computación GRADO EN INGENIERÍA

Más detalles

LICENCIADO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES. Este programa educativo se ofrece en las siguientes sedes académicas de la UABC:

LICENCIADO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES. Este programa educativo se ofrece en las siguientes sedes académicas de la UABC: LICENCIADO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Este programa educativo se ofrece en las siguientes sedes académicas de la UABC: Campus Campus Tijuana, Unidad Valle de las Palmas Nota: No ofertado a partir del

Más detalles

TÉCNICAS DE CONTAR. Se trata de contar el número de elementos que tiene un conjunto. Las técnicas de recuento se utilizan, por ejemplo, para

TÉCNICAS DE CONTAR. Se trata de contar el número de elementos que tiene un conjunto. Las técnicas de recuento se utilizan, por ejemplo, para TÉCNICAS DE CONTAR Se trata de contar el número de elementos que tiene un conjunto. Las técnicas de recuento se utilizan, por ejemplo, para dt determinar la complejidad d deunalgoritmo. Un algoritmo de

Más detalles

Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Informática. Grado en Ingeniería Informática

Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Informática. Grado en Ingeniería Informática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: OPTIMIZACIÓN Curso Académico 2013/2014 Fecha: 14/06/2013 1 1. Datos Descriptivos de la

Más detalles

Aulas Pruebas de Evaluación Grados Ingeniería Informática, Ingeniería Informática + ADE y Matemáticas e Informática

Aulas Pruebas de Evaluación Grados Ingeniería Informática, Ingeniería Informática + ADE y Matemáticas e Informática Miércoles 27 de junio de 2018 105000013 Programación I 1º 9:00 167 105000352 Programación I 1º 9:00 3203 5 105000105 Programación I 1º 9:00 Bloque 3 aula 3202 24 105000141 Geometría Fractal 8º 9:00 0 105000048

Más detalles

Relación 2 de problemas: Probabilidad

Relación 2 de problemas: Probabilidad Estadística y modelización. Ingeniero Técnico en Diseño Industrial. Curso 04/05 Relación 2 de problemas: Probabilidad 1. Describe el espacio muestral asociado a cada uno de los siguientes experimentos

Más detalles

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS CURSO 2016/17 CALENDARIO DE EXÁMENES DE FEBRERO 2017 APROBADO EN JUNTA DE FACULTAD DEL 15 DE JULIO DE 2016 GRADOS

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS CURSO 2016/17 CALENDARIO DE EXÁMENES DE FEBRERO 2017 APROBADO EN JUNTA DE FACULTAD DEL 15 DE JULIO DE 2016 GRADOS GRADOS EN MATEMÁTICAS, INGENIERÍA MATEMÁTICA y MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA PRIMER CURSO EXÁMENES PARCIALES ÁLGEBRA LINEAL ANÁLISIS DE VARIABLE REAL ELEMENTOS DE MATEMÁTICAS Y APLICACIONES INFORMÁTICA 06.02.17

Más detalles

a) la primera de las monedas es cara. b) por lo menos una de las monedas es cara.

a) la primera de las monedas es cara. b) por lo menos una de las monedas es cara. Estadística II Ejercicios Instrucciones: Resolver los siguientes problemas. Entregar un trabajo por grupo el día del primer parcial, el trabajo deberá tener carátula con los nombres de los integrantes

Más detalles

Introducción a la Matemática Discreta. Boletín de problemas. Temas 1, 2 y 3. Grado en Ingeniería Informática. Ingeniería del Software

Introducción a la Matemática Discreta. Boletín de problemas. Temas 1, 2 y 3. Grado en Ingeniería Informática. Ingeniería del Software Introducción a la Matemática Discreta Boletín de problemas Temas 1, 2 y 3 Grado en Ingeniería Informática Ingeniería del Software Curso 2010/2011. Grupos 1 y 2 Teoría de conjuntos. Lógica proposicional.

Más detalles

Contenidos. Capítulo 1 Grimaldi. Introducción Reglas. Combinación. Coeficiente. Permutación. Ejercicios 20/05/2014. sin repeticiones con repeticiones

Contenidos. Capítulo 1 Grimaldi. Introducción Reglas. Combinación. Coeficiente. Permutación. Ejercicios 20/05/2014. sin repeticiones con repeticiones Capítulo 1 Grimaldi Contenidos Introducción Reglas de la suma del producto Permutación sin repeticiones con repeticiones elementos repetidos circular Combinación sin repeticiones con repeticiones Coeficiente

Más detalles

INGENIERÍA EN SISTEMAS INFORMÁTICOS

INGENIERÍA EN SISTEMAS INFORMÁTICOS UNIVERSIDAD ABIERTA INTERAMERICANA AUTORIZACIÓN DEFINITIVA POR DECRETO 1082 DEL 6 DE SEPTIEMBRE DE 2005 PRESIDENCIA DE LA NACIÓN ARGENTINA CARRERA: INGENIERÍA EN SISTEMAS INFORMÁTICOS Plan de Estudio T108

Más detalles

INGENIERO EN INFORMÁTICA (CÓDIGO 1096)

INGENIERO EN INFORMÁTICA (CÓDIGO 1096) INGENIERO EN INFORMÁTICA (CÓDIGO 1096) PRIMER CURSO (EXTINGUIDO) SEGUNDO CURSO (sin docencia, sólo examen) 0200 INFORMÁTICA TEÓRICA 9 Anual Troncal 0201 PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA 6 1º Troncal 0202 TECNOLOGÍA

Más detalles

ASIGNATURA FECHA HORA AULA. Introducción a la Robótica 15-dic 11,00-13,00 2,2H/2,3H. Programación de Robots I 18-dic 10,00-12,00 2,2H/2,3H

ASIGNATURA FECHA HORA AULA. Introducción a la Robótica 15-dic 11,00-13,00 2,2H/2,3H. Programación de Robots I 18-dic 10,00-12,00 2,2H/2,3H EXÁMENES CONVOCATORIA ORDINARIA 1ºC PRIMER CURSO Introducción a la Robótica 15-dic 11,00-13,00 2,2H/2,3H Programación de Robots I 18-dic 10,00-12,00 2,2H/2,3H Fundamentos de Ingeniería Informática 20-dic

Más detalles

Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE. Permutaciones y Combinaciones

Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE. Permutaciones y Combinaciones Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE Permutaciones y Combinaciones Contenido Introducción Reglas de la suma y el producto Permutaciones Combinaciones Generación de permutaciones Teorema del

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Pablo Torres Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniera y Agrimensura - Universidad Nacional de Rosario Unidad 2: Probabilidad INTRODUCCIÓN Al lanzar un dado muchas veces veremos

Más detalles

PARTE 1 EJERCICIOS 1ºBACHILLERATO CIENCIAS SOCIALES. Ejercicios 1.1 = 10. Solución: Video Toma logaritmos en las siguientes expresiones:

PARTE 1 EJERCICIOS 1ºBACHILLERATO CIENCIAS SOCIALES. Ejercicios 1.1 = 10. Solución: Video Toma logaritmos en las siguientes expresiones: PARTE 1 1.1 = 10 Solución: Video 1.1 1.2 Toma logaritmos en las siguientes expresiones: Solución: Vídeo 1.2 1.3 Halla el valor de: Solución: Vídeo 1.3 1.4 Hallar: Solución: Vídeo 1.4 2.1 Solución: Vídeo

Más detalles

Teoría de probabilidades (espacio muestral simple)

Teoría de probabilidades (espacio muestral simple) Teoría de probabilidades (espacio muestral simple) Muchos experimentos muestran cierta regularidad, i.e., la frecuencia de un evento es aproximadametente la misma en una serie de intentos Un espacio muestral

Más detalles

ÁREA DE FORMACIÓN BÁSICA COMÚN OBLIGATORIA Horas Teoría. Matemáticas discretas CT Programación I CT

ÁREA DE FORMACIÓN BÁSICA COMÚN OBLIGATORIA Horas Teoría. Matemáticas discretas CT Programación I CT Áreas de Formación % Área de Formación Básica Común Obligatoria 126 38 Área de Formación Básica Particular Obligatoria 135 41 Área de Formación Especializante Obligatoria 36 11 Área de Formación Especializante

Más detalles

Grado en Matemáticas

Grado en Matemáticas Grado en Matemáticas CENTRO RESPONSABLE: FACULTAD DE CIENCIAS RAMA: Ciencias CRÉDITOS: 240,00 DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS DE LA TITULACIÓN FORMACIÓN BÁSICA: 60,00 OBLIGATORIOS: 120,00 OPTATIVAS: 48,00 TRABAJO

Más detalles

Grado en Ingeniería del Software: competencias a nivel de módulo

Grado en Ingeniería del Software: competencias a nivel de módulo Módulo I: Formación Básica Formada por: Nombre de la materia/asignatura Créditos Carácter Curso ECTS Empresa 6 Organización Empresarial 6 Formación Básica 1º Estadística 6 Métodos Estadísticos para la

Más detalles

INECUACIONES Y SISTEMAS DE INECUACIONES LINEALES.

INECUACIONES Y SISTEMAS DE INECUACIONES LINEALES. Nombre y apellidos : Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I 2ª entrega Fecha: Curso: 1º BACHILLERATO INSTRUCCIONES: Para la realización del primer examen deberás entregar en un cuaderno

Más detalles

Matemáticas Discretas II clase 6: Ecuaciones de recurrencia Universidad del valle

Matemáticas Discretas II clase 6: Ecuaciones de recurrencia Universidad del valle Matemáticas Discretas II clase 6: Ecuaciones de recurrencia Universidad del valle Profesor: Jairo Ernesto Maldonado G. http://eisc.univalle.edu.co/cursos/ http://eisc.univalle.edu.co/~jaerma/ jaerma@eisc.univalle.edu.co

Más detalles

b) Cuál es la probabilidad de que salga un número par? c) Cuál es la probabilidad de que salga un número impar?

b) Cuál es la probabilidad de que salga un número par? c) Cuál es la probabilidad de que salga un número impar? La probabilidad es la rama de la matemática que mide la incertidumbre. Debido a eso, es muy utilizad para analizar las posibilidades de ganar en juegos de azar. Sin embargo, sus aplicaciones se diversifican

Más detalles

Departamento de Matemática Aplicada Estadística Aplicada y Cálculo Numérico Grado en Química (Curso ) Combinatoria y Probabilidad.

Departamento de Matemática Aplicada Estadística Aplicada y Cálculo Numérico Grado en Química (Curso ) Combinatoria y Probabilidad. Departamento de Matemática Aplicada Estadística Aplicada y Cálculo Numérico Grado en Química (Curso 2016-17) Combinatoria y Probabilidad. Hoja 3 Notación Ejercicios P k = k! número de permutaciones. Vr

Más detalles

DIAGRAMAS DE FLUJO ELEMENTOS E INSTRUCCIONES A USAR EN UN DIAGRAMA DE FLUJO

DIAGRAMAS DE FLUJO ELEMENTOS E INSTRUCCIONES A USAR EN UN DIAGRAMA DE FLUJO DIAGRAMAS DE LUJO Un Diagrama de lujo es la representación gráfica de los pasos a seguir para lograr un objetivo, que habitualmente es la solución de un problema. Por Logical se entiende, en algunos libros,

Más detalles

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen.

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Probabilidad Experimentos deterministas Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Ejemplo Si dejamos caer una piedra desde una ventana sabemos, sin lugar a

Más detalles

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen.

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. PROBABILIDAD Definición de probabilidad La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio.

Más detalles

1.- Construye la tabla de frecuencias para las notas de una prueba de las 44 alumnas de un curso. 6,8 3,2 6,0 3,4 6,5 3,7 7,0 5,0 6,3 3,8 2,8

1.- Construye la tabla de frecuencias para las notas de una prueba de las 44 alumnas de un curso. 6,8 3,2 6,0 3,4 6,5 3,7 7,0 5,0 6,3 3,8 2,8 PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA TABLAS DE FRECUENCIA 1.- Construye la tabla de frecuencias para las notas de una prueba de las 44 alumnas de un curso. 6,8 3,2 6,0 3,4 6,5 3,7 7,0 5,0 6,3 3,8 2,8 5,5 3,8 6,5

Más detalles

Calcúlense: a) b) c) b)

Calcúlense: a) b) c) b) Probabilidad 1º) Lanzamos dos dados y sumamos las puntuaciones obtenidas. Describe el espacio muestral. 2º) Lanzamos dos dados, sumamos las puntuaciones obtenidas y hallamos el resto de dividir por cinco

Más detalles

6. PROBABILIDAD I. Eugenio Hernández. COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR EN MATEMÁTICAS Curso Universidad Autónoma de Madrid

6. PROBABILIDAD I. Eugenio Hernández. COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR EN MATEMÁTICAS Curso Universidad Autónoma de Madrid 6. PROBABILIDAD I Universidad Autónoma de Madrid COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR EN MATEMÁTICAS Curso 2017-2018 6.1. Frecuencia y probabilidad. Modelos de probabilidad FENÓMENO ALEATORIO Un

Más detalles

Regresión y Correlación

Regresión y Correlación Relación de problemas 4 Regresión y Correlación 1. El departamento comercial de una empresa se plantea si resultan rentables los gastos en publicidad de un producto. Los datos de los que dispone son: Beneficios

Más detalles

Solución del I Examen de Matemáticas Discreta

Solución del I Examen de Matemáticas Discreta Solución del I Examen de Matemáticas Discreta 1. En un grupo hay 10 hombres y 15 mujeres: (a De cuantas maneras se puede elegir una comisión de 5 personas si hay al menos un hombre y dos mujeres? (b De

Más detalles

Probabilidad. 2. Hallar la probabilidad de obtener 12 al multiplicar los resultados de dos dados correctos.

Probabilidad. 2. Hallar la probabilidad de obtener 12 al multiplicar los resultados de dos dados correctos. Probabilidad 1. Lanzamos un dado chapucero 1000 veces. Obtenemos f(1) = 117, f(2) = 302, f(3) = 38, f(4) = 234, f(5) 196, f(6) = 113. a. Hallar la probabilidad de las distintas caras. b. Probabilidad de

Más detalles

PROBABILLIDAD DE VARIABLE DISCRETA; LA BINOMIAL CÁLCULO DE PROBABILIDADES

PROBABILLIDAD DE VARIABLE DISCRETA; LA BINOMIAL CÁLCULO DE PROBABILIDADES PROBABILLIDAD DE VARIABLE DISCRETA; LA BINOMIAL CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1- En una bolsa hay 5 bolas numeradas del 1 al 5. Cuál es la probabilidad de que, al sacar tres de ellas, las tres sean impares?

Más detalles

ACTIVIDADES PARA FUNDAMENTOS DE PROGRAMACION II

ACTIVIDADES PARA FUNDAMENTOS DE PROGRAMACION II ACTIVIDADES PARA FUNDAMENTOS DE PROGRAMACION II A continuación se detallan algunas de los s principales de actividades para evaluar competencias tanto transversales como horizontales: : Consisten en la

Más detalles

2013/14 HORARIOS GRADO EN CURSO: 1º ESTADÍSTICA CURSO ACADÉMICO. Grupo: 1º A Semestre: 1º Aula: C41. Hora: Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes

2013/14 HORARIOS GRADO EN CURSO: 1º ESTADÍSTICA CURSO ACADÉMICO. Grupo: 1º A Semestre: 1º Aula: C41. Hora: Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes : 1º Grupo: 1º A Semestre: 1º Aula: C41 9-10 matemático I Informática I matemático I descriptiva (A) probabilidades I (B) MS1 probabilidades I (A) descriptiva (B) MS1 descriptiva descriptiva probabilidades

Más detalles

GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO 2010 2011 ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA 1. Plan de estudios en Ingeniería de Computadores página 1 2. Plan de estudios en Ingeniería del Software página 3 1. PLAN DE ESTUDIOS

Más detalles

RÉGIMEN DE TRANSICIÓN DEL PLAN DE ESTUDIO 2000 AL PLAN DE ESTUDIO 2015 INGENIERIA DE SISTEMAS

RÉGIMEN DE TRANSICIÓN DEL PLAN DE ESTUDIO 2000 AL PLAN DE ESTUDIO 2015 INGENIERIA DE SISTEMAS RÉGIMEN DE TRANSICIÓN DEL PLAN DE ESTUDIO 2000 AL PLAN DE ESTUDIO 2015 INGENIERIA DE SISTEMAS 1. Precedentes La Facultad Politécnica de Universidad Nacional del Este, consiente que la mejor forma de avanzar

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA

UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA GUÍA 2: PROBABILIDADES Profesores: Jaime Arrué A. - Hugo S. Salinas. Primer Semestre 2008 1. Un sistema

Más detalles

PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE. Principios matemáticos de computación

PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE. Principios matemáticos de computación CENTRO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA Y ARTE DIGITAL PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE Principios matemáticos de computación 1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA. Título: Facultad:

Más detalles

GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID GUÍA DEL CURSO ACADÉMICO 2011 2012 ESCUELA UNIVERSITARIA DE INFORMÁTICA 1. Plan de estudios en Ingeniería de Computadores página 1 2. Plan de estudios en Ingeniería del Software página 3 1. PLAN DE ESTUDIOS

Más detalles

Grado en Ingeniería Informática

Grado en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática Primer Curso Primer semestre ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Chile, 1 11002-CÁDIZ Teléfono: 95 015100 Fax: 95 015101 Más información: www.uca.es/ingenieria Itinerario curricular

Más detalles

TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD. Notas teóricas

TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD. Notas teóricas MATEMÁTICAS º ESO TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD Juan J. Pascual COMBINATORIA Y PROBABILIDAD Notas teóricas - Variaciones: Las variaciones son agrupaciones ordenadas de objetos

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ATACAMA

UNIVERSIDAD DE ATACAMA UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD PAUTA DE CORRECCIÓN PRUEBA RECUPERATIVA N 1 Profesor: Hugo S. Salinas. Segundo Semestre 2009 DESARROLLO

Más detalles

PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Matemáticas 1º CCSS 1 RESUMEN PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Algunas definiciones La probabilidad es una medida de la posibilidad de que acontezca un suceso aleatorio determinado, asignándosele un

Más detalles

Probabilidad. Si lanzamos una moneda no sabemos de antemano si saldrá cara o cruz. Teoría de probabilidades

Probabilidad. Si lanzamos una moneda no sabemos de antemano si saldrá cara o cruz. Teoría de probabilidades Experimentos deterministas Probabilidad Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Si dejamos caer una piedra desde una ventana sabemos, sin lugar a dudas,

Más detalles

Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas:

Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas: Técnicas de conteo Unidad 6 Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas: La nueva placa patente única está disponible en todas las oficinas

Más detalles

Tarea 2 Probabilidad y Estadística

Tarea 2 Probabilidad y Estadística Tarea 2 Probabilidad y Estadística 1.- En un lote de 20 artículos hay 8 defectuosos, se extraen uno a uno hasta que se extrae el último artículo defectuoso y se anota el número de artículos extraídos del

Más detalles

Universidad Carlos III de Madrid Electrónica Digital Ejercicios

Universidad Carlos III de Madrid Electrónica Digital Ejercicios 1. Determine la función lógica simplificada que realiza el circuito de la figura. Tenga en cuenta que las señales de mayor peso son las que tienen la numeración más alta. Todas las entradas y salidas son

Más detalles

Grado en Ingeniería Informática y Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas JORNADA DE ACOGIDA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR UAM

Grado en Ingeniería Informática y Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas JORNADA DE ACOGIDA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR UAM Grado en Ingeniería Informática y Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas JORNADA DE ACOGIDA 2014-2015 ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR UAM Grado en Ingeniería Informática 2 Objetivo Formar profesionales

Más detalles

SIM - Simulación

SIM - Simulación Unidad responsable: 270 - FIB - Facultad de Informática de Barcelona Unidad que imparte: 715 - EIO - Departamento de Estadística e Investigación Operativa Curso: Titulación: 2016 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA

Más detalles

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática

Más detalles

CONJUNTO: Colección o agregado de ideas u objetos de cualquier especie.

CONJUNTO: Colección o agregado de ideas u objetos de cualquier especie. RESUMEN DE MATEMATICAS I PARTE I CONJUNTOS CONJUNTO: Colección o agregado de ideas u objetos de cualquier especie. A= {números pares} B= { banda de rock} ELEMENTO: Son las ideas u objetos cualesquiera

Más detalles

Preparación para la XLIX Olimpiada Matemática Española (III) - Teoría

Preparación para la XLIX Olimpiada Matemática Española (III) - Teoría Preparación para la XLIX Olimpiada Matemática Española (III) - Teoría Abel Naya Forcano y Adrián Franco Rubio 1. El Principio del Palomar El Principio del Palomar es uno de los principios más sencillos

Más detalles

Curs MAT CFGS-18

Curs MAT CFGS-18 Curs 2015-16 MAT CFGS-18 PROBABILIDAD Introducción Los fundamentos del cálculo de probabilidades surgen alrededor del año 1650, cuando sugerido por los juegos de dados, de cartas, del lanzamiento de una

Más detalles

1. Lanzamos una moneda 400 veces. Halla la probabilidad de que el número de caras sea mayor que 200.

1. Lanzamos una moneda 400 veces. Halla la probabilidad de que el número de caras sea mayor que 200. 1. Lanzamos una moneda 400 veces. Halla la probabilidad de que el número de caras sea mayor que 200. 2. Lanzamos una moneda 400 veces. Halla la probabilidad de que el número de caras esté entre 180 y 220.

Más detalles

GUÍA DE CÁLCULO INTEGRAL. 2. De la siguiente tabla del peso en kilogramos de 40 personas.

GUÍA DE CÁLCULO INTEGRAL. 2. De la siguiente tabla del peso en kilogramos de 40 personas. INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARÍA ACADÉMICA DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN MEDIA SUPERIOR CENTRO DE ESTUDIOS CIENTÍFICOS Y TECNOLÓGICOS NARCISO BASSOLS GUÍA DE CÁLCULO INTEGRAL 1. Las puntuaciones siguientes

Más detalles

Universidad de Antioquia Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Instituto de Matemáticas

Universidad de Antioquia Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Instituto de Matemáticas Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Instituto de Matemáticas Estadística General Semestre 2016-II. Taller 1: Estadística Descriptiva Prof: José Domingo Restrepo A. Nota: La interpretación del enunciado

Más detalles

Unidad 3 Combinaciones

Unidad 3 Combinaciones Unidad 3 Combinaciones Combinaciones Contar una selección no ordenada de objetos. Ejemplo Cuántos comités diferentes de tres estudiantes se pueden formar desde un grupo de cuatro estudiantes? R= 4 {1,2,3},

Más detalles

Unidad 14 Estadística inferencial. Muestreo. Estimación puntual

Unidad 14 Estadística inferencial. Muestreo. Estimación puntual Unidad 14 Estadística inferencial. Muestreo. Estimación puntual PÁGINA 327 SOLUCIONES 1. Mediante muestreo aleatorio simple asignando un numero desde el 0000; 0001; 0002,, 1 499 para cada uno de los 1

Más detalles

Matemática Discreta I

Matemática Discreta I Programa de la Asignatura: Matemática Discreta I Código: 742 Carrera: Ingeniería en Computación Plan: 2008 Carácter: Obligatoria Unidad Académica: Secretaría Académica Curso: Primer Año Primer cuatrimestre

Más detalles

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Pontificia Universidad Católica del Ecuador Pontificia Universidad Católica del Ecuador Facultad de Ingeniería Escuela de Sistemas E-MAIL: dga@puce.edu.ec Av. 12 de Octubre 1076 y Roca Apartado postal 17-01-214 Fax: 593 2 299 16 56 Telf: 593 2 299

Más detalles

Guía para maestro. Experimentos aleatorios. Guía para el maestro. Compartir Saberes

Guía para maestro. Experimentos aleatorios. Guía para el maestro.  Compartir Saberes Guía para maestro Guía realizada por Nury Yolanda Espinosa Baracaldo Profesional en Matemáticas nespinosa@colegioscompartir.org Las expresiones anteriores nos muestran una idea del concepto de probabilidad,

Más detalles

70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS.

70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS. 70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS. En los siguientes ejercicios se recomienda: Considerar previamente, cuando proceda, el espacio muestral. Utilizar siempre el lenguaje de sucesos convenientemente.

Más detalles

Bloque/ Aula T1 ARQUITECTURA Y DISEÑO SOFTWARE (S3) 3101

Bloque/ Aula T1 ARQUITECTURA Y DISEÑO SOFTWARE (S3) 3101 EXÁMENES CONVOCATORIA DE 9 a 12 12 a 15 15 a 18 18 a 21 2017 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 FUNDAMENTOS DE LOS COMPUTADORES (G1)/ SISTEMAS DIGITALES (C1) L 9 INGLÉS MEDIO (G-OPT y CS-OPT) REDES

Más detalles

OFICINA DE PLANEACIÓN PROGRAMACIÓN DE CLASES II

OFICINA DE PLANEACIÓN PROGRAMACIÓN DE CLASES II SEM CÓDIGO ASIG CA 1 81060 2 INTRODING DE SISTEMAS 1227 2 25 14:00-16:00 1 81295 2 ALGORITMOS Y PROGRAMACION 1228 4 20 14:00-16:00 14:00-16:00 1 82069 2 ARQUITECTURA COMPUTACIONAL 1230 2 20 14:00-16:00

Más detalles

INGENIERÍA EN SISTEMAS INFORMÁTICOS

INGENIERÍA EN SISTEMAS INFORMÁTICOS UNIVERSIDAD ABIERTA INTERAMERICANA AUTORIZACIÓN DEFINITIVA POR DECRETO 1082 DEL 6 DE SEPTIEMBRE DE 2005 PRESIDENCIA DE LA NACIÓN ARGENTINA CUERPO ESPECIAL CORRESPONDIENTE A LA CARRERA: INGENIERÍA EN SISTEMAS

Más detalles

Planes de estudio en extinción. Ingeniería Informática Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Ingeniería Técnica en Informática de Gestión

Planes de estudio en extinción. Ingeniería Informática Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Planes de estudio en extinción Ingeniería Informática Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Titulaciones actuales Si has comenzado alguna de las titulaciones

Más detalles

PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE. Introducción y teoría de la computación

PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE. Introducción y teoría de la computación CENTRO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA Y ARTE DIGITAL PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE Introducción y teoría de la computación 1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA. Título: Facultad:

Más detalles

Especialidad SEG Irapuato

Especialidad SEG Irapuato Especialidad SEG Irapuato 2 de abril de 2012 Problema 1. Calcula O, O6 y O8. Solución 1. Tenemos que O O 6 O 8! ( )!! 2! 2 60, 2 6! (6 )! 6!! 6! 6 120,! 8! (8 )! 8!! 8 7 6! 8 7 6 1680.! Problema 2. Calcula

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE GUERRERO

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE GUERRERO UNIDAD ACADEMICA: MATEMÁTICAS CARRERA:. TIPO DE EDUCACION: MEDIA SUPERIOR: SUPERIOR TÉCNICO: LICENCIATURA: X POSGRADO: CARGA ACADÉMICA: ASIGNATURAS: 48 SEMESTRES: MÍNIMO 8 MÁXIMO 10 (SEMESTRE 16 SEMANAS

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación ESTADÍSTICA FUNDAMENTOS BÁSICOS DE MATEMÁTICAS FUNDAMENTOS BÁSICOS GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA Plan 545 46910 Periodo de impartición

Más detalles

70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS.

70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS. 70 EJERCICIOS de PROBABILIDAD 2º BACH. CC. SS. En los siguientes ejercicios se recomienda: Considerar previamente, cuando proceda, el espacio muestral. Utilizar siempre el lenguaje de sucesos convenientemente.

Más detalles

6 resultados posibles en total. Llamaremos suceso elemental de un experimento aleatorio a cada uno de los resultados posibles

6 resultados posibles en total. Llamaremos suceso elemental de un experimento aleatorio a cada uno de los resultados posibles TEMA Probabilidad * Experimento aleatorio: Es aquel cuyo resultado es impredecible. Ej. Lanzar un dado, lanzar una moneda. Una reacción química, realizada siempre en las mismas condiciones, no sería un

Más detalles

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID CURSO 2017-2018 I.- IDENTIFICACIÓN NOMBRE DE LA ASIGNATURA: NÚMERO DE CRÉDITOS: 6 CARÁCTER: Obligatoria

Más detalles

Sistema Plan Estudio Martes, 18 de Noviembre de :46 - Actualizado Viernes, 30 de Junio de :30. Año Sem. Nº Asignatura Regulares

Sistema Plan Estudio Martes, 18 de Noviembre de :46 - Actualizado Viernes, 30 de Junio de :30. Año Sem. Nº Asignatura Regulares Ingeniería en Sistemas de Información Reglamentación Práctica Profesional Supervisadas Solicitud Inicial De Práctica Profesional Supervisadas Plan de Estudio 2008 Año Sem. Nº Asignatura Regulares Apr 1

Más detalles

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID CURSO 2018-2019 I.- IDENTIFICACIÓN NOMBRE DE LA ASIGNATURA: NÚMERO DE CRÉDITOS: 6 CARÁCTER: Obligatoria

Más detalles

Clave de la materia: Materia requisito:

Clave de la materia: Materia requisito: UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU0017H Clave:08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA DES: Ingeniería Programa(s) Educativo(s): Ingeniería Tipo de materia: Básica Clave de la materia: Semestre: Tercero

Más detalles

G: GRADOS PLAN 2014 (COMPUTADORES, SOFTWARE Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN), C: COMPUTADORES (PLAN 2009), S: SOFTWARE (PLAN 2009)

G: GRADOS PLAN 2014 (COMPUTADORES, SOFTWARE Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN), C: COMPUTADORES (PLAN 2009), S: SOFTWARE (PLAN 2009) PROGRAMACIÓN EÁMENES GRADOS CURSO 2015/16 EÁMENES CONVOCATORIA DE M1 9 a 12 12 a 15 15 a 18 18 a 21 2016 L M J V S D 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 DÍA TURNO M1 V 8 M1 LÓGICA Y MATEMÁTICA DISCRETA

Más detalles

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID CURSO 2014-2015 I.- IDENTIFICACIÓN NOMBRE DE LA ASIGNATURA: NÚMERO DE CRÉDITOS: 6 CARÁCTER: Obligatoria

Más detalles