SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 54
MÉTODOS ESTATÍSTICOS
    E NUMÉRICOS

            UNIDADE 4

   TÉCNICAS DE RECONTO


                     ÍNDICE
   IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas
Conceptos

1. Variacións sen repetición.
2. Variacións con repetición.
3. Permutacións sen repetición. Factorial dun
   número.
4. Permutacións con repetición.
5. Combinacións sen repetición.
6. Combinacións con repetición.
7. Números combinatorios. Propiedades.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton.


            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
Diagramas de árbore:

 Antes de comezar co tema propiamente
 dito, convén evidenciar a utilidade dos
 diagramas de árbore na resolución de
 moitos tipos de problemas matemáticos;
 en particular, de moitos dos que
 presentamos nesta unidade .

                         Ver exemplos


          IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
1. Variacións ordinarias ou sen repetición:

    Chámanse variacións ordinarias ou sen repetición de
    m elementos tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos
    que se poden formar cos m elementos , de xeito que:

    Cada grupo contén n elementos distintos.
    Dous grupos son distintos se se diferencian nalgún
            elemento ou na orde de colocación destes.

    O número de variacións ordinarias de m elementos
    tomados n a n representase por Vm,no Vmn.


            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
1. Variacións sen repetición.

Exemplo:
A bandeira dun país está formada por tres
franxas horizontais da mesma anchura e
distinta cor . Cantas bandeiras distintas podes
formar coas cores vermella, amarela, verde,
azul, violeta?.




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
1. Variacións sen repetición.




                                                                                          1ª franxa

                                                                                          2ª franxa

                                                                                          3ª franxa




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
1. Variacións sen repetición.

 Como podes ver para a primeira franxa da bandeira tes cinco
 posibilidades ( as cinco cores) .Unha vez elixida esta, dita cor tes
 que descartala para a segunda franxa; quedan catro posibilidades
 (catro cores). Finalmente ó decidir a terceira franxa hai dúas
 cores xa descartadas por usadas e tes só tres posibilidades.
 Polo tanto, podemos concluír que o número de bandeiras posibles
 é:

       Nº bandeiras =        V53= 5 . 4 . 3

 En xeral, concluímos que Vmn= m.(m-1).(m-2).….(m-n+1)




               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
2. Variacións con repetición.

 Chámanse variacións con repetición de m elementos
 tomados n a n ós distintos grupos que se poden formar
 cos m elementos , de xeito que:

 Cada grupo contén n elementos repetidos ou non.
 Dous grupos son distintos se se diferencian nalgún
       elemento ou na orde de colocación destes.

 O número de variacións con repetición de m elementos
 tomados n a n represéntase por VRm,nou VRmn.




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
2. Variacións con repetición.

Exemplo:
A bandeira dun país está formada por
tres franxas horizontais da mesma
anchura. Cantas bandeiras distintas
podes formar coas cores vermella,
amarela, verde, azul, violeta?.
 (Como podedes observar a única diferenza co exemplo anterior é
 que as cores poden repetirse, pode haber unha franxa dobre da
 mesma cor, ou ser a bandeira dunha soa cor por ter tres franxas
 iguais)


              IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
2. Variacións con repetición.




                                                                                                      1ª franxa
                                                                                                      2ª franxa
                                                                                                      3ª franxa




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
2. Variacións con repetición.

 Como podes ver para a primeira franxa da bandeira
 tes cinco posibilidades ( as cinco cores ). Unha vez
 elixida esta, dita cor non tes que descartala, polo que
 para a segunda franxa segues a ter as mesmas
 posibilidades (cinco cores). E o mesmo ocorre coa
 terceira franxa.
 Polo tanto, podemos concluír que o número de bandeiras
 posibles é:
      Nº bandeiras =            VR53= 5 . 5 . 5= 5                            3




 En xeral, concluímos que                  VRmn= m.m.n..m = mn

            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
3. Permutacións sen repetición. Factorial dun
número.

 Chámanse permutacións ordinarias de n elementos ós
 distintos grupos que se poden formar de xeito que:

 Cada grupo contén os n elementos.
 Dous grupos diferéncianse na orde de colocación dos
 elementos.

 O número de permutacións ordinarias de n elementos
 represéntase por Pn




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
3. Permutacións sen repetición




Exemplo:
Cantos números de 3 cifras se poden
formar cos díxitos 6,7,8?.




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
3. Permutacións sen repetición




                 6                        7                        8



          7             8           6            8           6           7



          8             7           8            6           7           6



         678          687          768         786         867          876




               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
3. Permutacións sen repetición

 Como podes ver, para as centenas temos 3
 posibilidades, para as decenas xa só nos quedan dúas e
 para as unidades unha.

 Podemos concluír que podemos atopar :
           P3= 3.2.1 =6 números de tres cifras.

 En xeral, podemos concluír:
             Pn=n.(n-1).(n-2)…3.2.1
 Observa que Pn =V33



             IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
3. Permutacións sen repetición

Factorial dun número.
 Chámase factorial dun número natural n maior co 1 ó
 produto dos n primeiros números naturais.
      n! = n.(n-1).(n-2)…3.2.1

 Se n = 1, defínese 1!=1
 Se n = 0, defínese 0!=1

 Polo tanto, é evidente que Pn=n!
 Por outra banda, Vmn=m.(m-1).(m-2)…(m-n+1)=m!/(m-n)!
 No noso exemplo P3=3!=3.2.1=6

             IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
4. Permutacións con repetición:

 Chámanse permutacións con repetición de n elementos onde o
 primeiro elemento repítese a veces, o segundo b veces,…, o último
 k veces (a+b+…+k=n), os distintos grupos que podemos formar de
 tal xeito que:

 Nun grupo o primeiro elemento repítese a veces, o segundo b
 veces, e así ata o último que se repite k veces.
 A diferenza entre dous grupos está na orde de colocación dos
 seus elementos.

 O número de permutacións con repetición de n elementos onde o
 primeiro elemento repítese a veces, o segundo b veces,…, o último
 k veces ,represéntase por Pna,b,…,k




               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
4. Permutacións con repetición



Exemplo:
Un xogador de xadrez trata de ordenar
nunha fila, de tódalas formas posibles,
tres peóns brancos e dous negros. Cantas
maneiras atopará?




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
4. Permutacións con repetición




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
4. Permutacións con repetición

 Se tódolos peóns fosen de distintas cores , trataríase de
 permutacións ordinarias de 5 elementos e o seu número sería:
                      P5 = 5! =5.4.3.2.1 = 120

 Pero temos tres peóns da mesma cor branca, polo que certo
 número destas permutacións van ser iguais.

 Dividimos polo tanto as 120 permutacións iniciais entre P3=3!
 =3.2.1=6 , pois por cada P3 permutacións de tres peóns de distinta
 cor temos unha cos tres ditos peóns brancos.

 Polo mesmo motivo dividiremos o resultado por P2 = 2!=2.1=2.
 Temos dous peóns negros; por cada P2 permutacións de dous peóns
 de distinta cor temos unha cos dous peóns negros.

               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
4. Permutacións con repetición

 No noso problema concluímos, polo tanto, que:
                             P5       5!    120
          P 5
             3, 2
                         =         =      =      = 10
                           P3 ⋅ P2   3!⋅2! 6 ⋅ 2
 En xeral, razoando da mesma maneira concluiremos:

                                 Pn                n!
        Pn
          a ,b ,..., k
                         =                   =
                           Pa ⋅ Pb ⋅ ... ⋅ Pk a!⋅b!⋅... ⋅ k!



               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición.

 Chámanse combinacións ordinarias ou sen repetición de
 m elementos tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos
 que podemos formar cós m elementos de xeito que:


 Cada grupo contén n elementos distintos.
 Dous grupos son diferentes se teñen elementos
 distintos, pero non se están colocados en distinta orde.

 O número de combinacións de m elementos tomados n a
 n represéntase por Cm,n ou Cmn


             IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición



Exemplo:
 No instituto decídese organizar un torneo de
 baloncesto. Preséntanse catro equipos. Se na
 primeira fase deben enfrontarse de tódalas
 maneiras posibles na mesma cancha, de cantos
 partidos debe constar dita fase?.




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición

Representemos cada equipo por unha letra:
            A,B,CeD

 Tendo en conta que o partido que enfronta A con B, e o mesmo que
 enfronta B con A (non hai local nin visitante), os emparellamentos
posibles serán 6. Haberá polo tanto 6 partidos, 6 combinacións :



                 AB                        BC                        CD
                 AC                        BD
                 AD


               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición

 Podes observar no exemplo anterior que permutando
 cada unha das combinacións obtés as variacións dos
 catro equipos tomados 2a 2 (torneos onde hai partido
 de ida e partido de volta):
      AB    BA            BC              CB             CD              DC
     AC    CA     BD     DB
     AD    DA
 Podemos concluír que C42.P2=V42




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición



Exemplo2:
Como resposta a un anuncio de traballo,
preséntanse 6 persoas para cubrir 3
postos de caixeira de supermercado.
Cantas posibilidades de contratación ten
a empresa?.



           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición

 Representemos cada unha das persoas que se
presentaron por unha letra: A, B ,C , D, E, F .
 Tendo en conta que contratados A, B e C os seus postos
de traballo son idénticos, polo que a orde de
contratación non inflúe en absoluto, as ternas que a
empresa podería contratar son 20, 20 combinacións:

ABC   ACD   ADE        AEF          BCD            BDE           BEF           CDE           CEF      DEF
ABD   ACE   ADF                     BCE            BDF                         CDF

ABE   ACF                           BCF

ABF



            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición

 Podes observar, como no exemplo 1, que se tomas cada unha das
 combinacións e as permutas o que obtés son as variacións de 6
 elementos tomados 3 a 3. Serían as posibilidades de contratación
 que tería a empresa se a orde importara o tratarse de postos de
 distinta categoría.

      A partir de ABC obtés
       ABC ACB BCA BAC CAB CBA
      A partir de ABD obtés
       ABD ADB BAD BDA DAB DBA
      E así sucesivamente.
                        Concluímos que C63.P3=V63



               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
5. Combinacións sen repetición

  En xeral, podemos concluír:


                                       Cmn.Pn=Vmn

 De onde podemos obter:
     Vmn
           m ⋅ ( m − 1) ⋅ ( m − 2 ) ⋅ ... ⋅ ( m − n + 1)       m!
Cm =
 n
         =                                               =
     Pn                        n!                          ( m − n )!⋅n!


                 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición.

 Chámanse combinacións con repetición de m elementos
 tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos que podemos
 formar cos m elementos de xeito que:

 Cada grupo contén n elementos distintos ou non.
 Dous grupos son diferentes se teñen elementos
 distintos ou en distinto número, pero non se están
 colocados en distinta orde.

 O número de combinacións con repetición de m
 elementos tomados n a n represéntase por CRm,n ou CRmn

            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición.




Exemplo:
Cantas fichas ten o xogo do dominó?




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición

 Unha ficha de dominó é un rectángulo con dúas partes;
 en cada parte unha serie de puntos indica unha
 puntuación dende 0 (en branco) a 6. Polo tanto, as
 fichas de dominó son parellas de números elixidas
 entre os números do 0 ó 6, podéndose repetir ditos
 números (fichas dobres), e non importando a orde pois
 a ficha de dominó (4,5) é a mesma que a ficha (5,4).

           Temos as seguintes posibilidades...




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición


    (0,0)   (1,1)          (2,2)           (3,3)          (4,4)          (5,5)           (6,6)

    (0,1)   (1,2)          (2,3)           (3,4)          (4,5)          (5,6)

    (0,2)   (1,3)          (2,4)           (3,5)          (4,6)

    (0,3)   (1,4)          (2,5)           (3,6)

    (0,4)   (1,5)          (2,6)

    (0,5)   (1,6)

    (0.6)



            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición




 Nesta táboa observamos que o número de fichas de
 dominó é de 28.

 Tamén podemos observar que se nas fichas dobres
 sustituímos o segundo nº polo nº 7, por exemplo,
 obteriamos:




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición


  (0,7)   (1,7)           (2,7)              (3,7)             (4,7)            (5,7)                 (6,7)

  (0,1)   (1,2)           (2,3)              (3,4)             (4,5)            (5,6)

  (0,2)   (1,3)           (2,4)              (3,5)             (4,6)

  (0,3)   (1,4)           (2,5)              (3,6)

  (0,4)   (1,5)           (2,6)

  (0,5)   (1,6)

  (0.6)


            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
6. Combinacións con repetición


 Esta táboa corresponde a combinacións sen repetición
 de 8 elementos (0,1,2,…,7) tomados 2 a 2.
 É dicir:
              CR = C  2
                      7
                                     2
                                     8



                                           m + n − 1
 En xeral: CRm = Cm + n −1 = 
             n    n
                                                    
                                                     
                                              n     




               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
Permutacións
                                                                                                       Non    sen repetición
                                             Si                                    Pódense
                    Interveñen                         Permutacións               repetir
             Si
                   tódolos                                                        elementos?
                                                                                                               Permutacións
                   elementos?                                                                          Si     con repetición

                                                                                                               Variacións sen
                                                                                                       Non    repetición
                                             Non                                   Pódense
 É                                                     Variacións                 repetir                      Variacións sen
importante                                                                        elementos?           Si     repetición
a orde?
                                                                                                               Combinacións
                                                                                                       Non    sen repetición
             Non                                                                   Pódense
                                                       Combinacións               repetir
                                                                                  elementos?

                                                                                                               Combinacións
                                                                                                       Si     sen repetición




                    IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Números combinatorios. Propiedades.



 O número Cmn recibe tamén o nome de número
                                m
 combinatorio, represéntase por  n  , e lese m
                                 
                                 
 sobre n.
                                  m!        m 
                  C    n
                            =              = 
                       m
                              ( m − n )!⋅n!  n 
                                             




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.

Propiedades dos números combinatorios:
    m       m
1.   = 1 e   = 1
    0       m
            


2. Dous números combinatorios co índice superior igual
   e a suma dos índices inferiores igual ó índice
   superior, son iguais.

                                      m  m 
                                      =
                                      n   m − n
                                                  
                                               

               IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.

3.   A suma de dous números combinatorios cos índices
     superiores iguais e os índices inferiores tales que
     difiren nunha unidade, e igual a outro nº
     combinatorio cuxo índice inferior é o maior dos
     índices inferiores, e o índice superior é maior nunha
     unidade ó índice superior dos sumandos.

                    m   m   m + 1
                    +
                    n   n + 1 =  n + 1 
                                          
                                       




             IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.



Triángulo de Tartaglia ou de
Pascal:
 O triángulo de Tartaglia, foi popularizado por
 Pascal quen atopou a súa relación cos números
 combinatorios. Dito triángulo coñecíase tamén
 nas matemáticas orientais como triángulo de
 Yang Hui.
 (Se queredes saber máis sobre este tema
 podedes ir á páxina web:
 www.estatísticaparatodos.es)

           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.


 Este triángulo xérase comezando por colocar o número
 1 no seu extremo superior e, a partir de aquí, as
 sucesivas filas constrúense colocando un 1 en cada
 esquina, o resto de casas é igual á suma dos dous
 números que teñen xusto enriba, nunha infinita serie de
 uns laterais e de sumas de casas que producen un
 incesante aumento dos números que o compoñen.

 Esta figura, que podería parecer un simple
 entretemento de cálculo, esconde unha diversidade de
 propiedades e curiosidades tan grande que o converten
 nun pequeno universo matemático en si mesmo e unha
 ferramenta de grande utilidade no campo numérico.


            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.

        n
    0                                                  1
    1                                                1 1
    2                                              1 2 1
    3                                            1 3 3 1
    4                                          1 4 6 4 1
    5                                     1 5 10 10 5 1
    6                                  1 6 15 20 15 6 1
    7                               1 7 21 35 35 21 7 1
    8                            1 8 28 56 70 56 28 8 1
    9                       1 9 36 84 126 126 84 36 9 1
   10             1 10 45 120 210 252 210 120 45 10 1


            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.

 O curioso é que os números que compoñen dito
 triángulo corresponden exactamente cos números
 combinatorios.




            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
7. Nº combinatorio. Propiedades.




 Coñecendo esta relación, as propiedades dos
 números combinatorios resultan evidentes.




           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton.



 Coñecemos fórmulas para potencias pequenas dun
 binomio:


          ( a + b)1 = a + b
          ( a + b ) 2 = a 2 + 2ab + b 2
          ( a + b ) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3



            IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton



Podemos calcular algunha potencia máis :

    ( a + b ) 4 = ( a + b ) 3 ⋅ ( a + b ) = ( a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 ) ⋅ ( a + b ) =
    = a 4 + 4a 3b + 6a 2 b 2 + 4ab 3 + b 4


    ( a + b ) 5 = ( a + b ) 4 ⋅ ( a + b ) = ( a 4 + 4a 3b + 6a 2 b 2 + 4ab 3 + b 4 ) ⋅ ( a + b ) =
    = a 5 + 5a 4 b + 10a 3 b 2 + 10a 2 b 3 + 5ab 4 + b 5




                     IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton

Podemos observar:

1.   O desenvolvemento dunha potencia de orde n está formado por
     n+1 sumandos.
     Exemplo:
            A potencia cúbica ten 4 sumandos
            A potencia de orde catro ten 5 sumandos

2.   Os coeficientes do desenvolvemento dunha potencia de orde n
     corresponden cos elementos da fila n do triángulo de Tartaglia
     Exemplo:
        Os coeficientes da potencia cúbica son 1 3 3 1, fila 3 do
             triángulo de Tartaglia.
        Os coeficientes da potencia quinta son 1 5 10 10 5 1, fila 5 do
                   triángulo de Tartaglia.




                 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton



3.   As potencias de a e de b que compoñen cada sumando do
     desenvolvemento da potencia de orde n actúan do seguinte
     xeito:
      As potencias de a diminúen dende an ata a0=1.
      As potencias de b aumentan dende b0=1 ata bn.
     Exemplo:
      Orde 3: a3 a2b ab2 b3
      Orde 4: a4 a3b a2b2 ab3 b4




              IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton

   Conclusión:
    Tendo en conta a relación entre os elementos do
    triángulo de Tartaglia e os números combinatorios,
    chegamos á expresión coñecida como binomio de Newton:

( a + b) n = 
              n  n  n  n −1  n  n − 2 2    n  2 n − 2  n  n −1  n  n
             
               a +  a b +  a b + ..... + 
                    1        2             n − 2 a b +  n − 1ab +  n b
                                                                         
             0                                                    
    Analogamente:
             n  n  n  n−1  n  n− 2 2                 n− 2  n  2 n− 2  n−1  n          n  n n
( a − b) =   a −   a b +   a b − ..... + ( − 1)   a b + ( − 1)   ab + ( − 1)   b
      n                                                                                    n−1

             0       1         2                           n − 2           n − 1         n


                         IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.

Más contenido relacionado

Destacado

Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docx
Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docxGeometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docx
Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docxKye Mushroom
 
Politica y legislacioneninformatica_tema5
Politica y legislacioneninformatica_tema5Politica y legislacioneninformatica_tema5
Politica y legislacioneninformatica_tema5MarthaBCHT
 
Proyecto de reneya terminado
Proyecto de reneya terminadoProyecto de reneya terminado
Proyecto de reneya terminadojesicecytem
 
Manoel lúcio da silva
Manoel lúcio da silvaManoel lúcio da silva
Manoel lúcio da silvaMarttha Reys
 
Taller resulto
Taller resultoTaller resulto
Taller resultolaura0120
 
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA Argenis Patiño
 
G1 unidaddidactica rechegarcia_consuelo
G1 unidaddidactica rechegarcia_consueloG1 unidaddidactica rechegarcia_consuelo
G1 unidaddidactica rechegarcia_consueloconsuelopepe
 
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)Esteban Uyarra Encalado
 
Vietnam software-outsourcing
Vietnam software-outsourcingVietnam software-outsourcing
Vietnam software-outsourcingphutho co
 

Destacado (18)

2009 guia de_governança (1)
2009 guia de_governança (1)2009 guia de_governança (1)
2009 guia de_governança (1)
 
Introduccion
IntroduccionIntroduccion
Introduccion
 
Funções em C
Funções em CFunções em C
Funções em C
 
Slides Posicionamento css
Slides Posicionamento cssSlides Posicionamento css
Slides Posicionamento css
 
Trastornos
TrastornosTrastornos
Trastornos
 
Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docx
Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docxGeometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docx
Geometría i unidad5_tema4_actividadaprendizaje4_rebecaa.hdez.dguez..docx
 
Politica y legislacioneninformatica_tema5
Politica y legislacioneninformatica_tema5Politica y legislacioneninformatica_tema5
Politica y legislacioneninformatica_tema5
 
Proyecto de reneya terminado
Proyecto de reneya terminadoProyecto de reneya terminado
Proyecto de reneya terminado
 
Manoel lúcio da silva
Manoel lúcio da silvaManoel lúcio da silva
Manoel lúcio da silva
 
Taller resulto
Taller resultoTaller resulto
Taller resulto
 
Sustancias puras
Sustancias purasSustancias puras
Sustancias puras
 
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA
MODELOS DIDÁCTICOS PARA LA ENSEÑANZA DE LA CIENCIA
 
Psor
PsorPsor
Psor
 
Helicoidales
HelicoidalesHelicoidales
Helicoidales
 
G1 unidaddidactica rechegarcia_consuelo
G1 unidaddidactica rechegarcia_consueloG1 unidaddidactica rechegarcia_consuelo
G1 unidaddidactica rechegarcia_consuelo
 
Capacitaciòn paresa actual
Capacitaciòn paresa actualCapacitaciòn paresa actual
Capacitaciòn paresa actual
 
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)
El proceso de seguimiento del control de calidad en firmas de auditoria (II)
 
Vietnam software-outsourcing
Vietnam software-outsourcingVietnam software-outsourcing
Vietnam software-outsourcing
 

Similar a 4.técnicasdereconto

4. técnicas de reconto
4. técnicas de reconto4. técnicas de reconto
4. técnicas de recontoGerman Mendez
 
3.distribuciónsbidimensionais
3.distribuciónsbidimensionais3.distribuciónsbidimensionais
3.distribuciónsbidimensionaisGerman Mendez
 
NUMEROS REAIS
NUMEROS REAISNUMEROS REAIS
NUMEROS REAISverinlaza
 
Tema1 números re ai s
Tema1 números re ai sTema1 números re ai s
Tema1 números re ai sverinlaza
 
5.cálculodeprobabilidades
5.cálculodeprobabilidades5.cálculodeprobabilidades
5.cálculodeprobabilidadesGerman Mendez
 
Tema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai STema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai Sverinlaza
 
Tema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai STema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai Sverinlaza
 

Similar a 4.técnicasdereconto (8)

4. técnicas de reconto
4. técnicas de reconto4. técnicas de reconto
4. técnicas de reconto
 
Combinatoria 4º eso
Combinatoria 4º esoCombinatoria 4º eso
Combinatoria 4º eso
 
3.distribuciónsbidimensionais
3.distribuciónsbidimensionais3.distribuciónsbidimensionais
3.distribuciónsbidimensionais
 
NUMEROS REAIS
NUMEROS REAISNUMEROS REAIS
NUMEROS REAIS
 
Tema1 números re ai s
Tema1 números re ai sTema1 números re ai s
Tema1 números re ai s
 
5.cálculodeprobabilidades
5.cálculodeprobabilidades5.cálculodeprobabilidades
5.cálculodeprobabilidades
 
Tema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai STema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai S
 
Tema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai STema1 NúMeros Re Ai S
Tema1 NúMeros Re Ai S
 

Más de German Mendez

Aula mentor. Oferta formativa 2012
Aula mentor. Oferta formativa 2012Aula mentor. Oferta formativa 2012
Aula mentor. Oferta formativa 2012German Mendez
 
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomialGerman Mendez
 
11.contrastedehipóteses
11.contrastedehipóteses11.contrastedehipóteses
11.contrastedehipótesesGerman Mendez
 
10.estimacióndeparámetros
10.estimacióndeparámetros10.estimacióndeparámetros
10.estimacióndeparámetrosGerman Mendez
 
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormalGerman Mendez
 
6.probabilidadecondicionada
6.probabilidadecondicionada6.probabilidadecondicionada
6.probabilidadecondicionadaGerman Mendez
 
2.medidasdecentralizacióneposición
2.medidasdecentralizacióneposición2.medidasdecentralizacióneposición
2.medidasdecentralizacióneposiciónGerman Mendez
 
1.iniciaciónáestatística
1.iniciaciónáestatística1.iniciaciónáestatística
1.iniciaciónáestatísticaGerman Mendez
 

Más de German Mendez (12)

Aula mentor. Oferta formativa 2012
Aula mentor. Oferta formativa 2012Aula mentor. Oferta formativa 2012
Aula mentor. Oferta formativa 2012
 
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial
7.variablesaleatoriasdiscretas.distribuciónbinomial
 
Anexo i
Anexo iAnexo i
Anexo i
 
Anexo ii
Anexo iiAnexo ii
Anexo ii
 
11.contrastedehipóteses
11.contrastedehipóteses11.contrastedehipóteses
11.contrastedehipóteses
 
10.estimacióndeparámetros
10.estimacióndeparámetros10.estimacióndeparámetros
10.estimacióndeparámetros
 
9.mostraxe
9.mostraxe9.mostraxe
9.mostraxe
 
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal
8.distribuciónscontinuas.distribuciónnormal
 
6.probabilidadecondicionada
6.probabilidadecondicionada6.probabilidadecondicionada
6.probabilidadecondicionada
 
2.medidasdecentralizacióneposición
2.medidasdecentralizacióneposición2.medidasdecentralizacióneposición
2.medidasdecentralizacióneposición
 
1.iniciaciónáestatística
1.iniciaciónáestatística1.iniciaciónáestatística
1.iniciaciónáestatística
 
Indice
IndiceIndice
Indice
 

4.técnicasdereconto

  • 1. MÉTODOS ESTATÍSTICOS E NUMÉRICOS UNIDADE 4 TÉCNICAS DE RECONTO ÍNDICE IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas
  • 2. Conceptos 1. Variacións sen repetición. 2. Variacións con repetición. 3. Permutacións sen repetición. Factorial dun número. 4. Permutacións con repetición. 5. Combinacións sen repetición. 6. Combinacións con repetición. 7. Números combinatorios. Propiedades. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 3. Diagramas de árbore: Antes de comezar co tema propiamente dito, convén evidenciar a utilidade dos diagramas de árbore na resolución de moitos tipos de problemas matemáticos; en particular, de moitos dos que presentamos nesta unidade . Ver exemplos IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 4. 1. Variacións ordinarias ou sen repetición: Chámanse variacións ordinarias ou sen repetición de m elementos tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos que se poden formar cos m elementos , de xeito que: Cada grupo contén n elementos distintos. Dous grupos son distintos se se diferencian nalgún elemento ou na orde de colocación destes. O número de variacións ordinarias de m elementos tomados n a n representase por Vm,no Vmn. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 5. 1. Variacións sen repetición. Exemplo: A bandeira dun país está formada por tres franxas horizontais da mesma anchura e distinta cor . Cantas bandeiras distintas podes formar coas cores vermella, amarela, verde, azul, violeta?. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 6. 1. Variacións sen repetición. 1ª franxa 2ª franxa 3ª franxa IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 7. 1. Variacións sen repetición. Como podes ver para a primeira franxa da bandeira tes cinco posibilidades ( as cinco cores) .Unha vez elixida esta, dita cor tes que descartala para a segunda franxa; quedan catro posibilidades (catro cores). Finalmente ó decidir a terceira franxa hai dúas cores xa descartadas por usadas e tes só tres posibilidades. Polo tanto, podemos concluír que o número de bandeiras posibles é: Nº bandeiras = V53= 5 . 4 . 3 En xeral, concluímos que Vmn= m.(m-1).(m-2).….(m-n+1) IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 8. 2. Variacións con repetición. Chámanse variacións con repetición de m elementos tomados n a n ós distintos grupos que se poden formar cos m elementos , de xeito que: Cada grupo contén n elementos repetidos ou non. Dous grupos son distintos se se diferencian nalgún elemento ou na orde de colocación destes. O número de variacións con repetición de m elementos tomados n a n represéntase por VRm,nou VRmn. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 9. 2. Variacións con repetición. Exemplo: A bandeira dun país está formada por tres franxas horizontais da mesma anchura. Cantas bandeiras distintas podes formar coas cores vermella, amarela, verde, azul, violeta?. (Como podedes observar a única diferenza co exemplo anterior é que as cores poden repetirse, pode haber unha franxa dobre da mesma cor, ou ser a bandeira dunha soa cor por ter tres franxas iguais) IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 10. 2. Variacións con repetición. 1ª franxa 2ª franxa 3ª franxa IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 11. 2. Variacións con repetición. Como podes ver para a primeira franxa da bandeira tes cinco posibilidades ( as cinco cores ). Unha vez elixida esta, dita cor non tes que descartala, polo que para a segunda franxa segues a ter as mesmas posibilidades (cinco cores). E o mesmo ocorre coa terceira franxa. Polo tanto, podemos concluír que o número de bandeiras posibles é: Nº bandeiras = VR53= 5 . 5 . 5= 5 3 En xeral, concluímos que VRmn= m.m.n..m = mn IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 12. 3. Permutacións sen repetición. Factorial dun número. Chámanse permutacións ordinarias de n elementos ós distintos grupos que se poden formar de xeito que: Cada grupo contén os n elementos. Dous grupos diferéncianse na orde de colocación dos elementos. O número de permutacións ordinarias de n elementos represéntase por Pn IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 13. 3. Permutacións sen repetición Exemplo: Cantos números de 3 cifras se poden formar cos díxitos 6,7,8?. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 14. 3. Permutacións sen repetición 6 7 8 7 8 6 8 6 7 8 7 8 6 7 6 678 687 768 786 867 876 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 15. 3. Permutacións sen repetición Como podes ver, para as centenas temos 3 posibilidades, para as decenas xa só nos quedan dúas e para as unidades unha. Podemos concluír que podemos atopar : P3= 3.2.1 =6 números de tres cifras. En xeral, podemos concluír: Pn=n.(n-1).(n-2)…3.2.1 Observa que Pn =V33 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 16. 3. Permutacións sen repetición Factorial dun número. Chámase factorial dun número natural n maior co 1 ó produto dos n primeiros números naturais. n! = n.(n-1).(n-2)…3.2.1 Se n = 1, defínese 1!=1 Se n = 0, defínese 0!=1 Polo tanto, é evidente que Pn=n! Por outra banda, Vmn=m.(m-1).(m-2)…(m-n+1)=m!/(m-n)! No noso exemplo P3=3!=3.2.1=6 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 17. 4. Permutacións con repetición: Chámanse permutacións con repetición de n elementos onde o primeiro elemento repítese a veces, o segundo b veces,…, o último k veces (a+b+…+k=n), os distintos grupos que podemos formar de tal xeito que: Nun grupo o primeiro elemento repítese a veces, o segundo b veces, e así ata o último que se repite k veces. A diferenza entre dous grupos está na orde de colocación dos seus elementos. O número de permutacións con repetición de n elementos onde o primeiro elemento repítese a veces, o segundo b veces,…, o último k veces ,represéntase por Pna,b,…,k IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 18. 4. Permutacións con repetición Exemplo: Un xogador de xadrez trata de ordenar nunha fila, de tódalas formas posibles, tres peóns brancos e dous negros. Cantas maneiras atopará? IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 19. 4. Permutacións con repetición IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 20. 4. Permutacións con repetición Se tódolos peóns fosen de distintas cores , trataríase de permutacións ordinarias de 5 elementos e o seu número sería: P5 = 5! =5.4.3.2.1 = 120 Pero temos tres peóns da mesma cor branca, polo que certo número destas permutacións van ser iguais. Dividimos polo tanto as 120 permutacións iniciais entre P3=3! =3.2.1=6 , pois por cada P3 permutacións de tres peóns de distinta cor temos unha cos tres ditos peóns brancos. Polo mesmo motivo dividiremos o resultado por P2 = 2!=2.1=2. Temos dous peóns negros; por cada P2 permutacións de dous peóns de distinta cor temos unha cos dous peóns negros. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 21. 4. Permutacións con repetición No noso problema concluímos, polo tanto, que: P5 5! 120 P 5 3, 2 = = = = 10 P3 ⋅ P2 3!⋅2! 6 ⋅ 2 En xeral, razoando da mesma maneira concluiremos: Pn n! Pn a ,b ,..., k = = Pa ⋅ Pb ⋅ ... ⋅ Pk a!⋅b!⋅... ⋅ k! IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 22. 5. Combinacións sen repetición. Chámanse combinacións ordinarias ou sen repetición de m elementos tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos que podemos formar cós m elementos de xeito que: Cada grupo contén n elementos distintos. Dous grupos son diferentes se teñen elementos distintos, pero non se están colocados en distinta orde. O número de combinacións de m elementos tomados n a n represéntase por Cm,n ou Cmn IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 23. 5. Combinacións sen repetición Exemplo: No instituto decídese organizar un torneo de baloncesto. Preséntanse catro equipos. Se na primeira fase deben enfrontarse de tódalas maneiras posibles na mesma cancha, de cantos partidos debe constar dita fase?. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 24. 5. Combinacións sen repetición IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 25. 5. Combinacións sen repetición Representemos cada equipo por unha letra: A,B,CeD Tendo en conta que o partido que enfronta A con B, e o mesmo que enfronta B con A (non hai local nin visitante), os emparellamentos posibles serán 6. Haberá polo tanto 6 partidos, 6 combinacións : AB BC CD AC BD AD IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 26. 5. Combinacións sen repetición Podes observar no exemplo anterior que permutando cada unha das combinacións obtés as variacións dos catro equipos tomados 2a 2 (torneos onde hai partido de ida e partido de volta): AB BA BC CB CD DC AC CA BD DB AD DA Podemos concluír que C42.P2=V42 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 27. 5. Combinacións sen repetición Exemplo2: Como resposta a un anuncio de traballo, preséntanse 6 persoas para cubrir 3 postos de caixeira de supermercado. Cantas posibilidades de contratación ten a empresa?. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 28. 5. Combinacións sen repetición Representemos cada unha das persoas que se presentaron por unha letra: A, B ,C , D, E, F . Tendo en conta que contratados A, B e C os seus postos de traballo son idénticos, polo que a orde de contratación non inflúe en absoluto, as ternas que a empresa podería contratar son 20, 20 combinacións: ABC ACD ADE AEF BCD BDE BEF CDE CEF DEF ABD ACE ADF BCE BDF CDF ABE ACF BCF ABF IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 29. 5. Combinacións sen repetición Podes observar, como no exemplo 1, que se tomas cada unha das combinacións e as permutas o que obtés son as variacións de 6 elementos tomados 3 a 3. Serían as posibilidades de contratación que tería a empresa se a orde importara o tratarse de postos de distinta categoría. A partir de ABC obtés ABC ACB BCA BAC CAB CBA A partir de ABD obtés ABD ADB BAD BDA DAB DBA E así sucesivamente. Concluímos que C63.P3=V63 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 30. 5. Combinacións sen repetición En xeral, podemos concluír: Cmn.Pn=Vmn De onde podemos obter: Vmn m ⋅ ( m − 1) ⋅ ( m − 2 ) ⋅ ... ⋅ ( m − n + 1) m! Cm = n = = Pn n! ( m − n )!⋅n! IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 31. 6. Combinacións con repetición. Chámanse combinacións con repetición de m elementos tomados n a n (n≤m) ós distintos grupos que podemos formar cos m elementos de xeito que: Cada grupo contén n elementos distintos ou non. Dous grupos son diferentes se teñen elementos distintos ou en distinto número, pero non se están colocados en distinta orde. O número de combinacións con repetición de m elementos tomados n a n represéntase por CRm,n ou CRmn IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 32. 6. Combinacións con repetición. Exemplo: Cantas fichas ten o xogo do dominó? IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 33. 6. Combinacións con repetición IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 34. 6. Combinacións con repetición Unha ficha de dominó é un rectángulo con dúas partes; en cada parte unha serie de puntos indica unha puntuación dende 0 (en branco) a 6. Polo tanto, as fichas de dominó son parellas de números elixidas entre os números do 0 ó 6, podéndose repetir ditos números (fichas dobres), e non importando a orde pois a ficha de dominó (4,5) é a mesma que a ficha (5,4). Temos as seguintes posibilidades... IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 35. 6. Combinacións con repetición (0,0) (1,1) (2,2) (3,3) (4,4) (5,5) (6,6) (0,1) (1,2) (2,3) (3,4) (4,5) (5,6) (0,2) (1,3) (2,4) (3,5) (4,6) (0,3) (1,4) (2,5) (3,6) (0,4) (1,5) (2,6) (0,5) (1,6) (0.6) IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 36. 6. Combinacións con repetición Nesta táboa observamos que o número de fichas de dominó é de 28. Tamén podemos observar que se nas fichas dobres sustituímos o segundo nº polo nº 7, por exemplo, obteriamos: IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 37. 6. Combinacións con repetición (0,7) (1,7) (2,7) (3,7) (4,7) (5,7) (6,7) (0,1) (1,2) (2,3) (3,4) (4,5) (5,6) (0,2) (1,3) (2,4) (3,5) (4,6) (0,3) (1,4) (2,5) (3,6) (0,4) (1,5) (2,6) (0,5) (1,6) (0.6) IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 38. 6. Combinacións con repetición Esta táboa corresponde a combinacións sen repetición de 8 elementos (0,1,2,…,7) tomados 2 a 2. É dicir: CR = C 2 7 2 8  m + n − 1 En xeral: CRm = Cm + n −1 =  n n     n  IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 39. Permutacións Non sen repetición Si Pódense Interveñen Permutacións repetir Si tódolos elementos? Permutacións elementos? Si con repetición Variacións sen Non repetición Non Pódense É Variacións repetir Variacións sen importante elementos? Si repetición a orde? Combinacións Non sen repetición Non Pódense Combinacións repetir elementos? Combinacións Si sen repetición IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 40. 7. Números combinatorios. Propiedades. O número Cmn recibe tamén o nome de número m combinatorio, represéntase por  n  , e lese m     sobre n. m! m  C n = =  m ( m − n )!⋅n!  n    IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 41. 7. Nº combinatorio. Propiedades. Propiedades dos números combinatorios:  m  m 1.   = 1 e   = 1  0  m     2. Dous números combinatorios co índice superior igual e a suma dos índices inferiores igual ó índice superior, son iguais.  m  m   =  n   m − n      IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 42. 7. Nº combinatorio. Propiedades. 3. A suma de dous números combinatorios cos índices superiores iguais e os índices inferiores tales que difiren nunha unidade, e igual a outro nº combinatorio cuxo índice inferior é o maior dos índices inferiores, e o índice superior é maior nunha unidade ó índice superior dos sumandos.  m   m   m + 1  +  n   n + 1 =  n + 1           IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 43. 7. Nº combinatorio. Propiedades. Triángulo de Tartaglia ou de Pascal: O triángulo de Tartaglia, foi popularizado por Pascal quen atopou a súa relación cos números combinatorios. Dito triángulo coñecíase tamén nas matemáticas orientais como triángulo de Yang Hui. (Se queredes saber máis sobre este tema podedes ir á páxina web: www.estatísticaparatodos.es) IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 44. 7. Nº combinatorio. Propiedades. Este triángulo xérase comezando por colocar o número 1 no seu extremo superior e, a partir de aquí, as sucesivas filas constrúense colocando un 1 en cada esquina, o resto de casas é igual á suma dos dous números que teñen xusto enriba, nunha infinita serie de uns laterais e de sumas de casas que producen un incesante aumento dos números que o compoñen. Esta figura, que podería parecer un simple entretemento de cálculo, esconde unha diversidade de propiedades e curiosidades tan grande que o converten nun pequeno universo matemático en si mesmo e unha ferramenta de grande utilidade no campo numérico. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 45. 7. Nº combinatorio. Propiedades. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 46. 7. Nº combinatorio. Propiedades. n 0 1 1 1 1 2 1 2 1 3 1 3 3 1 4 1 4 6 4 1 5 1 5 10 10 5 1 6 1 6 15 20 15 6 1 7 1 7 21 35 35 21 7 1 8 1 8 28 56 70 56 28 8 1 9 1 9 36 84 126 126 84 36 9 1 10 1 10 45 120 210 252 210 120 45 10 1 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 47. 7. Nº combinatorio. Propiedades. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 48. 7. Nº combinatorio. Propiedades. O curioso é que os números que compoñen dito triángulo corresponden exactamente cos números combinatorios. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 49. 7. Nº combinatorio. Propiedades. Coñecendo esta relación, as propiedades dos números combinatorios resultan evidentes. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 50. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton. Coñecemos fórmulas para potencias pequenas dun binomio: ( a + b)1 = a + b ( a + b ) 2 = a 2 + 2ab + b 2 ( a + b ) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 51. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton Podemos calcular algunha potencia máis : ( a + b ) 4 = ( a + b ) 3 ⋅ ( a + b ) = ( a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 ) ⋅ ( a + b ) = = a 4 + 4a 3b + 6a 2 b 2 + 4ab 3 + b 4 ( a + b ) 5 = ( a + b ) 4 ⋅ ( a + b ) = ( a 4 + 4a 3b + 6a 2 b 2 + 4ab 3 + b 4 ) ⋅ ( a + b ) = = a 5 + 5a 4 b + 10a 3 b 2 + 10a 2 b 3 + 5ab 4 + b 5 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 52. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton Podemos observar: 1. O desenvolvemento dunha potencia de orde n está formado por n+1 sumandos. Exemplo: A potencia cúbica ten 4 sumandos A potencia de orde catro ten 5 sumandos 2. Os coeficientes do desenvolvemento dunha potencia de orde n corresponden cos elementos da fila n do triángulo de Tartaglia Exemplo: Os coeficientes da potencia cúbica son 1 3 3 1, fila 3 do triángulo de Tartaglia. Os coeficientes da potencia quinta son 1 5 10 10 5 1, fila 5 do triángulo de Tartaglia. IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 53. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton 3. As potencias de a e de b que compoñen cada sumando do desenvolvemento da potencia de orde n actúan do seguinte xeito: As potencias de a diminúen dende an ata a0=1. As potencias de b aumentan dende b0=1 ata bn. Exemplo: Orde 3: a3 a2b ab2 b3 Orde 4: a4 a3b a2b2 ab3 b4 IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.
  • 54. 8. Potencia dun binomio. Binomio de Newton Conclusión: Tendo en conta a relación entre os elementos do triángulo de Tartaglia e os números combinatorios, chegamos á expresión coñecida como binomio de Newton: ( a + b) n =  n  n  n  n −1  n  n − 2 2  n  2 n − 2  n  n −1  n  n   a +  a b +  a b + ..... +   1  2  n − 2 a b +  n − 1ab +  n b       0           Analogamente:  n  n  n  n−1  n  n− 2 2 n− 2  n  2 n− 2 n−1  n  n  n n ( a − b) =   a −   a b +   a b − ..... + ( − 1)   a b + ( − 1)   ab + ( − 1)   b n n−1  0  1  2  n − 2  n − 1  n IES Isidro Parga Pondal. Departamento de matemáticas: Métodos estatísticos e numéricos.