Artículo que rescata la construcción de los conceptos de límite superior y límite inferior de una sucesión de números reales, la forma de calcularlos, las definiciones formales y sus propiedades.
Este documento presenta conceptos básicos sobre modelos probabilísticos. Introduce las nociones de variable aleatoria, función de probabilidad para variables discretas y densidad para variables continuas. Explica distribuciones como la binomial, de Poisson y normal, dando ejemplos de cada una. Finalmente, describe el proceso de tipificación para comparar valores de distribuciones diferentes.
La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso), probabilidad constante de éxito p en cada prueba, y un número fijo n de pruebas. La variable aleatoria asociada X cuenta el número de éxitos y solo puede tomar valores enteros de 0 a n.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida de forma independiente. Luego detalla algunos usos comunes como modelar llegadas de clientes o llamadas telefónicas. Finalmente, provee ejemplos y condiciones para cuando se aplica esta distribución.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y gamma. Explica que la distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson se usa cuando la probabilidad de un evento es constante en intervalos de tiempo o espacio. La distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Finalmente, la distribución gamma generaliza la exponencial y representa la suma de variables aleatorias exponenciales.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con la convergencia de sucesiones en espacios métricos. Se define qué es una sucesión, subsucesión, límite de una sucesión, punto de acumulación y se demuestra el teorema de Bolzano-Weierstrass, el cual establece que toda sucesión acotada en R tiene al menos un punto de acumulación. También se define qué es una sucesión de Cauchy y se demuestra que Rn es un espacio métrico completo.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución Gamma, Exponencial, Erlang y Weibull. Define cada distribución, incluyendo sus funciones de densidad, media, varianza y aplicaciones. También incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas y continuas más importantes. Explica que una distribución de probabilidad describe los posibles valores de una variable aleatoria y puede ser discreta, cuando la variable toma valores enteros de un conjunto finito, o continua, cuando puede tomar cualquier valor real. Luego detalla las distribuciones binomial, de Poisson, normal, exponencial y ofrece ejemplos de cada una.
Este documento presenta conceptos básicos sobre modelos probabilísticos. Introduce las nociones de variable aleatoria, función de probabilidad para variables discretas y densidad para variables continuas. Explica distribuciones como la binomial, de Poisson y normal, dando ejemplos de cada una. Finalmente, describe el proceso de tipificación para comparar valores de distribuciones diferentes.
La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso), probabilidad constante de éxito p en cada prueba, y un número fijo n de pruebas. La variable aleatoria asociada X cuenta el número de éxitos y solo puede tomar valores enteros de 0 a n.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida de forma independiente. Luego detalla algunos usos comunes como modelar llegadas de clientes o llamadas telefónicas. Finalmente, provee ejemplos y condiciones para cuando se aplica esta distribución.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y gamma. Explica que la distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson se usa cuando la probabilidad de un evento es constante en intervalos de tiempo o espacio. La distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Finalmente, la distribución gamma generaliza la exponencial y representa la suma de variables aleatorias exponenciales.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con la convergencia de sucesiones en espacios métricos. Se define qué es una sucesión, subsucesión, límite de una sucesión, punto de acumulación y se demuestra el teorema de Bolzano-Weierstrass, el cual establece que toda sucesión acotada en R tiene al menos un punto de acumulación. También se define qué es una sucesión de Cauchy y se demuestra que Rn es un espacio métrico completo.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución Gamma, Exponencial, Erlang y Weibull. Define cada distribución, incluyendo sus funciones de densidad, media, varianza y aplicaciones. También incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas y continuas más importantes. Explica que una distribución de probabilidad describe los posibles valores de una variable aleatoria y puede ser discreta, cuando la variable toma valores enteros de un conjunto finito, o continua, cuando puede tomar cualquier valor real. Luego detalla las distribuciones binomial, de Poisson, normal, exponencial y ofrece ejemplos de cada una.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de eventos aleatorios en un intervalo de tiempo o espacio, cuando la tasa promedio de ocurrencia de eventos es conocida. La función de probabilidad de Poisson depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia. Tanto la media como la varianza de una variable aleatoria de Poisson son iguales a λ. La distribución de Poisson se aplica a muchos procesos naturales donde los eventos ocurren con una tasa constante.
Diferencias y similitudes de la distribución de probabilidad de poisson y ber...aaalexaaandraaa
Este documento compara las distribuciones de probabilidad de Poisson y Bernoulli. La distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos Bernoulli independientes con probabilidad constante de éxito, mientras que la distribución de Poisson mide el número de eventos que ocurren en un continuo de tiempo o espacio con densidad constante de eventos. Ambas distribuciones describen procesos estocásticos independientes, pero difieren en si los ensayos u observaciones son discretas o continuas.
El resumen trata sobre conjuntos inductivos. En la primera oración se prueba que la raíz cuadrada de 3 pertenece al conjunto de los números naturales mediante la demostración de que el conjunto A={x ∈ N: x=1 ∨ x=2} es inductivo y contiene a la raíz cuadrada de 3. En la segunda oración se prueba por reducción al absurdo que para cualquier número natural n no existe un número entero z tal que n < z < n + 1.
Este documento describe la distribución binomial. Un experimento sigue una distribución binomial si tiene dos posibles resultados (éxito/fracaso), la probabilidad de éxito es constante en cada prueba, y los resultados de cada prueba son independientes. La variable aleatoria binomial X cuenta el número de éxitos y toma valores entre 0 y n, donde n es el número de pruebas. La probabilidad de obtener k éxitos se expresa como una función binomial.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con sucesiones y puntos de acumulación en espacios métricos. Incluye la demostración de que el conjunto de números racionales Q es denso en el conjunto de números reales R, mediante la construcción de un número racional entre dos números reales dados. También presenta la demostración del teorema de Bolzano-Weierstrass para Rn, el cual establece que si una sucesión acotada contiene infinitos puntos, entonces tiene al menos un punto de acumulación.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica sus parámetros y condiciones, y proporciona ejemplos de cómo se aplican en contextos médicos y bioestadísticos como medir el número de pacientes con infecciones o niveles anormales de colesterol. También incluye ejercicios interactivos para calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas la binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Proporciona ejemplos y ejercicios para cada distribución.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución gamma, exponencial, Erlang y Weibull. Explica las funciones de densidad de probabilidad de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar su uso en problemas de ingeniería y ciencias.
La sucesión f(1/n) no converge a ningún número real. Para cualquier número real x y εx>0 dado, siempre se puede encontrar un término de la sucesión cuya distancia a x sea mayor que εx, por lo que la sucesión no satisface la definición de convergencia. Por lo tanto, la sucesión f(1/n) no es convergente.
El documento describe el proceso de Poisson, que es el proceso estocástico puntual más importante. Tiene un rol equivalente a la distribución normal para variables aleatorias continuas. El proceso de Poisson es estacionario, independiente en todos los instantes de tiempo y simple. Representa de manera efectiva muchos procesos de la vida real donde hay muchos factores aleatorios involucrados.
La distribución binomial describe la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos aleatorios en un período de tiempo, área o producción, basado en una tasa promedio de ocurrencia. Mientras que la binomial se aplica a ensayos dicotómicos, la distribución de Poisson se utiliza para eventos poco frecuentes o aleatorios.
Este documento introduce conceptos básicos de modelos probabilísticos y variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Luego describe las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas, y cómo estas funciones representan probabilidades y áreas bajo la curva. Finalmente, presenta algunos modelos comunes de variables aleatorias como la de Bernoulli, binomial y Poisson.
Comparación de distribución binomial y distribución de poissonkeniarp
Este documento compara la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica que la distribución binomial calcula la probabilidad de que un evento ocurra x veces en n intentos, mientras que la distribución de Poisson es una distribución discreta definida por una fórmula. Luego, indica que cuando N es grande y la probabilidad p de éxito es pequeña en la distribución binomial, el evento se considera raro y la distribución binomial se puede aproximar estrechamente por la distribución de Poisson siempre que Np sea menor que 5.
Este documento resume tres distribuciones estadísticas importantes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Describe las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución, así como cómo calcular medidas como la media y la desviación estándar. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
Este documento resume las principales distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, Bernoulli, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una distribución de probabilidad representa los posibles resultados de un experimento aleatorio y sus probabilidades asociadas. Define variables aleatorias discretas y continuas y cómo estas generan distribuciones de probabilidad. Incluye fórmulas y propiedades clave de cada distribución. También presenta ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Diferencias entre distribucion binomial y poissonITM
Este documento compara la distribución binomial y Poisson. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos de Bernoulli independientes, mientras que la distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un espacio o tiempo continuo. La distribución binomial tiene un número fijo de ensayos mientras que la distribución de Poisson puede extenderse desde 0 a infinito.
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialPao Aldaco
Este documento presenta una comparación entre las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad y el número de ensayos son constantes. La distribución de Poisson describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o área, donde la media de eventos es constante e independiente entre intervalos. El documento también incluye ejemplos y soluciones de problemas utilizando ambas distribuciones.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número de eventos en un período de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida e independientemente del tiempo transcurrido desde el último evento. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson en 1838. Un proceso de Poisson es un proceso estocástico donde los tiempos entre eventos son independientes e idénticamente distribuidos de forma exponencial, y el número de eventos en un intervalo de tiempo tiene una distribución de Poisson.
1) La distribución Erlang describe el tiempo de espera hasta el suceso número k en un proceso de Poisson.
2) Se aplica en modelos de sistemas masivos de servicio como centrales telefónicas y call centers.
3) Las fórmulas Erlang B y C calculan la probabilidad de bloqueo y espera usando esta distribución.
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modeliza el número de éxitos que pueden ocurrir en una serie de ensayos independientes con una probabilidad constante de éxito. La distribución normal es muy importante y puede aproximar la distribución de muchas variables. Representa fenómenos causados por pequeños efectos aleatorios que tienden a sumarse.
Como calcular los limites superiores e inferioreskaoko7
El documento explica cómo calcular los límites superior e inferior de una sucesión o función. Primero se define el límite superior como el mayor límite convergente de una subsucesión y el límite inferior como el menor. Luego, para calcular los límites de intervalos, se calcula el rango de los datos, se divide entre el número de intervalos para obtener la amplitud, y con esto se construyen los intervalos usando el valor mínimo y sumando la amplitud.
Este documento proporciona información sobre conceptos estadísticos como variables, intervalos, límites de clase, límites reales, marcas de clase, rango y tamaño de intervalo. Explica que una variable puede ser discreta o continua y ofrece ejemplos. Define los límites de un intervalo y explica cómo calcular los límites reales, las marcas de clase y el tamaño de intervalo. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar estos conceptos al dividir y analizar un conjunto de datos.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de eventos aleatorios en un intervalo de tiempo o espacio, cuando la tasa promedio de ocurrencia de eventos es conocida. La función de probabilidad de Poisson depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia. Tanto la media como la varianza de una variable aleatoria de Poisson son iguales a λ. La distribución de Poisson se aplica a muchos procesos naturales donde los eventos ocurren con una tasa constante.
Diferencias y similitudes de la distribución de probabilidad de poisson y ber...aaalexaaandraaa
Este documento compara las distribuciones de probabilidad de Poisson y Bernoulli. La distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos Bernoulli independientes con probabilidad constante de éxito, mientras que la distribución de Poisson mide el número de eventos que ocurren en un continuo de tiempo o espacio con densidad constante de eventos. Ambas distribuciones describen procesos estocásticos independientes, pero difieren en si los ensayos u observaciones son discretas o continuas.
El resumen trata sobre conjuntos inductivos. En la primera oración se prueba que la raíz cuadrada de 3 pertenece al conjunto de los números naturales mediante la demostración de que el conjunto A={x ∈ N: x=1 ∨ x=2} es inductivo y contiene a la raíz cuadrada de 3. En la segunda oración se prueba por reducción al absurdo que para cualquier número natural n no existe un número entero z tal que n < z < n + 1.
Este documento describe la distribución binomial. Un experimento sigue una distribución binomial si tiene dos posibles resultados (éxito/fracaso), la probabilidad de éxito es constante en cada prueba, y los resultados de cada prueba son independientes. La variable aleatoria binomial X cuenta el número de éxitos y toma valores entre 0 y n, donde n es el número de pruebas. La probabilidad de obtener k éxitos se expresa como una función binomial.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con sucesiones y puntos de acumulación en espacios métricos. Incluye la demostración de que el conjunto de números racionales Q es denso en el conjunto de números reales R, mediante la construcción de un número racional entre dos números reales dados. También presenta la demostración del teorema de Bolzano-Weierstrass para Rn, el cual establece que si una sucesión acotada contiene infinitos puntos, entonces tiene al menos un punto de acumulación.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica sus parámetros y condiciones, y proporciona ejemplos de cómo se aplican en contextos médicos y bioestadísticos como medir el número de pacientes con infecciones o niveles anormales de colesterol. También incluye ejercicios interactivos para calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas la binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Proporciona ejemplos y ejercicios para cada distribución.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución gamma, exponencial, Erlang y Weibull. Explica las funciones de densidad de probabilidad de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar su uso en problemas de ingeniería y ciencias.
La sucesión f(1/n) no converge a ningún número real. Para cualquier número real x y εx>0 dado, siempre se puede encontrar un término de la sucesión cuya distancia a x sea mayor que εx, por lo que la sucesión no satisface la definición de convergencia. Por lo tanto, la sucesión f(1/n) no es convergente.
El documento describe el proceso de Poisson, que es el proceso estocástico puntual más importante. Tiene un rol equivalente a la distribución normal para variables aleatorias continuas. El proceso de Poisson es estacionario, independiente en todos los instantes de tiempo y simple. Representa de manera efectiva muchos procesos de la vida real donde hay muchos factores aleatorios involucrados.
La distribución binomial describe la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos aleatorios en un período de tiempo, área o producción, basado en una tasa promedio de ocurrencia. Mientras que la binomial se aplica a ensayos dicotómicos, la distribución de Poisson se utiliza para eventos poco frecuentes o aleatorios.
Este documento introduce conceptos básicos de modelos probabilísticos y variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Luego describe las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas, y cómo estas funciones representan probabilidades y áreas bajo la curva. Finalmente, presenta algunos modelos comunes de variables aleatorias como la de Bernoulli, binomial y Poisson.
Comparación de distribución binomial y distribución de poissonkeniarp
Este documento compara la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica que la distribución binomial calcula la probabilidad de que un evento ocurra x veces en n intentos, mientras que la distribución de Poisson es una distribución discreta definida por una fórmula. Luego, indica que cuando N es grande y la probabilidad p de éxito es pequeña en la distribución binomial, el evento se considera raro y la distribución binomial se puede aproximar estrechamente por la distribución de Poisson siempre que Np sea menor que 5.
Este documento resume tres distribuciones estadísticas importantes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Describe las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución, así como cómo calcular medidas como la media y la desviación estándar. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
Este documento resume las principales distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, Bernoulli, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una distribución de probabilidad representa los posibles resultados de un experimento aleatorio y sus probabilidades asociadas. Define variables aleatorias discretas y continuas y cómo estas generan distribuciones de probabilidad. Incluye fórmulas y propiedades clave de cada distribución. También presenta ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Diferencias entre distribucion binomial y poissonITM
Este documento compara la distribución binomial y Poisson. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos de Bernoulli independientes, mientras que la distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un espacio o tiempo continuo. La distribución binomial tiene un número fijo de ensayos mientras que la distribución de Poisson puede extenderse desde 0 a infinito.
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialPao Aldaco
Este documento presenta una comparación entre las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad y el número de ensayos son constantes. La distribución de Poisson describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o área, donde la media de eventos es constante e independiente entre intervalos. El documento también incluye ejemplos y soluciones de problemas utilizando ambas distribuciones.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número de eventos en un período de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida e independientemente del tiempo transcurrido desde el último evento. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson en 1838. Un proceso de Poisson es un proceso estocástico donde los tiempos entre eventos son independientes e idénticamente distribuidos de forma exponencial, y el número de eventos en un intervalo de tiempo tiene una distribución de Poisson.
1) La distribución Erlang describe el tiempo de espera hasta el suceso número k en un proceso de Poisson.
2) Se aplica en modelos de sistemas masivos de servicio como centrales telefónicas y call centers.
3) Las fórmulas Erlang B y C calculan la probabilidad de bloqueo y espera usando esta distribución.
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modeliza el número de éxitos que pueden ocurrir en una serie de ensayos independientes con una probabilidad constante de éxito. La distribución normal es muy importante y puede aproximar la distribución de muchas variables. Representa fenómenos causados por pequeños efectos aleatorios que tienden a sumarse.
Como calcular los limites superiores e inferioreskaoko7
El documento explica cómo calcular los límites superior e inferior de una sucesión o función. Primero se define el límite superior como el mayor límite convergente de una subsucesión y el límite inferior como el menor. Luego, para calcular los límites de intervalos, se calcula el rango de los datos, se divide entre el número de intervalos para obtener la amplitud, y con esto se construyen los intervalos usando el valor mínimo y sumando la amplitud.
Este documento proporciona información sobre conceptos estadísticos como variables, intervalos, límites de clase, límites reales, marcas de clase, rango y tamaño de intervalo. Explica que una variable puede ser discreta o continua y ofrece ejemplos. Define los límites de un intervalo y explica cómo calcular los límites reales, las marcas de clase y el tamaño de intervalo. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar estos conceptos al dividir y analizar un conjunto de datos.
Elaboración de tablas de frecuencia, estadísticaGerardo Lagos
A través de la presentación se ilustra de manera fácil el procedimiento para elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos agrupados, como ser: Rango, tamaño o ancho de una clase, marca de clase, distribución de frecuencias y límites reales de clase.
Este documento define y explica diferentes tipos de frecuencias estadísticas, incluyendo frecuencia absoluta, frecuencia relativa simple, frecuencia relativa porcentual, frecuencia acumulada, frecuencia relativa acumulada y frecuencia relativa acumulada porcentual. Además, proporciona un ejemplo numérico para ilustrar cada tipo de frecuencia.
Los datos pueden ser agrupados o no agrupados. Los datos agrupados pertenecen a muestras mayores a 20 elementos y requieren ser clasificados en intervalos para su análisis, mientras que los datos no agrupados pertenecen a muestras menores a 20 elementos y no necesitan ser clasificados.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva, incluyendo elementos como población, muestra, variable, dato, escalas de medición y métodos para ordenar y tabular datos. Explica que la estadística descriptiva se encarga de recolectar, organizar y analizar datos de una población para resumir la información. También introduce conceptos como variable cuantitativa, cualitativa y dicotómica, así como fuentes de datos como encuestas y experimentos.
Comprender conceptos fundamentales de estadística
Elaborar, analizar e interpretar distribuciones de frecuencia y gráficos estadísticos
Calcular e interpretar las medidas de posición
Los histogramas de frecuencia son diagramas de barras que resumen la variación en un conjunto de datos agrupando los valores en intervalos. Muestran la distribución de frecuencias de las observaciones en cada intervalo. Un ejemplo analiza el ancho de bloques de madera, agrupando las medidas en intervalos e identificando el intervalo con mayor frecuencia para determinar cómo mejorar el proceso de corte y reducir la variación.
Cómo calcular la amplitud de intervalo de un conjunto de datos numéricosJoooseee
Esta presentación muestra de forma resumida la manera de calcular la amplitud intervalar de un conjunto de datos numéricos, con el fin de tabularlos de mejor manera en una tabla de frecuencias.
La estadística es una ciencia que proporciona métodos para recolectar, clasificar y analizar datos. Se divide en estadística descriptiva, que resume y presenta datos de forma numérica y gráfica, y estadística inferencial, que hace estimaciones sobre una población a partir de una muestra.
Este documento presenta un ejemplo de cómo construir una tabla de frecuencias para datos no agrupados. Muestra las notas de 37 estudiantes y calcula la frecuencia absoluta, frecuencia relativa, frecuencia absoluta acumulada y frecuencia relativa acumulada para cada nota. Luego calcula el porcentaje de cada nota expresando la distribución de frecuencias de las notas de los estudiantes.
Este documento proporciona una guía detallada sobre cómo configurar correctamente un router WiFi doméstico de forma segura. Explica los pasos para cambiar la contraseña predeterminada, activar el cifrado WPA2, ocultar la SSID y aplicar filtros MAC para restringir el acceso.
Este documento presenta ocho teoremas de límites que facilitan el cálculo del límite de una función sin recurrir a la definición formal de límite. También describe el procedimiento para calcular límites aplicando directamente las propiedades de los teoremas o transformando la función primero si da la forma indeterminada 0/0. Finalmente, resuelve doce ejercicios de límites mostrando los pasos aplicados.
Este documento resume los fundamentos matemáticos de ecuaciones y desigualdades. Explica que las ecuaciones lineales tienen una solución, mientras que las ecuaciones cuadráticas tienen dos soluciones que pueden resolverse mediante factorización o la fórmula cuadrática. También cubre otros tipos de ecuaciones como las de valor absoluto y con exponentes racionales. Por último, explica que las desigualdades tienen infinitas soluciones que se expresan en notación de intervalos, y cómo resolver desigualdades lineales y cuadrá
Este documento describe los elementos clave de un cronograma de actividades para un proyecto de investigación. Un cronograma de actividades distribuye las tareas programadas a lo largo del tiempo en forma de una tabla de columnas y filas. Se necesitan recursos humanos, materiales y financieros para llevar a cabo el proyecto. El documento también explica elementos adicionales como el índice, la introducción, la bibliografía y los anexos.
Este documento presenta información sobre estadística descriptiva, incluyendo definiciones de distribución de frecuencias, tipos de frecuencia, y cómo construir tablas de frecuencias. También discute ventajas y desventajas de diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, polígonos de frecuencia, histogramas y diagramas de sectores. El documento concluye resaltando la importancia de la estadística y su utilidad en diferentes campos.
Este documento explica paso a paso cómo convertir datos agrupados en intervalos aparentes. Primero se encuentran el valor máximo y mínimo para calcular el rango de los datos. Luego se determina el número y tamaño de los intervalos, y se construyen las tablas de límites inferiores y superiores sumando progresivamente el tamaño de intervalo. El objetivo es que los límites cumplan con las reglas de ser mayores o iguales a los valores mínimo y máximo.
Este documento explica los pasos para calcular los intervalos reales a partir de los intervalos aparentes. Primero, se toma la diferencia entre el segundo límite inferior y el primer límite superior de la tabla de intervalos aparentes y se divide entre dos. Luego, se resta ese resultado a todos los límites inferiores y se suma a todos los límites superiores para obtener la tabla de intervalos reales. Se enfatiza que los intervalos reales deben cumplir con las reglas de que el primer inferior debe ser mayor o igual al mínimo y el último inferior menor o igual al
Didáctica de la lengua castellana y la literaturamichidalu
Este documento presenta un resumen de la lectura obligatoria del libro "Didáctica de la Lengua Castellana y la Literatura" para la asignatura de Lengua y Literatura. Se explica que la finalidad del libro es contribuir a la formación de futuros profesores especializados en Lengua Castellana y Literatura. Se resumen los puntos principales de los capítulos 1, 2, 3, 7 y 8 que tratan sobre el objeto de la didáctica de la lengua y la literatura, la programación en lengua y literatura, y los contenidos
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre sucesiones de números reales. Introduce definiciones como sucesión, subsucesión, acotada, monótona y convergente. Explica teoremas como el de unicidad del límite, Bolzano-Weierstrass y Sandwich. También cubre límites infinitos y operaciones con sucesiones.
Este documento presenta un resumen de tres capítulos sobre sucesiones y series numéricas. El capítulo 1 introduce conceptos básicos de sucesiones como la convergencia y los límites. El capítulo 2 cubre series numéricas, incluidos criterios de convergencia. El capítulo 3 trata la fórmula de Stirling y el producto de Wallis. El documento fue escrito por Ramón Bruzual y Marisela Domínguez para ser usado en un curso de matemáticas en la Universidad Central de Venezuela.
Definicion con ejercicos sucesiones y limites y derivadasjmanzor
Este documento presenta un resumen de tres capítulos sobre sucesiones y series numéricas. El capítulo 1 introduce conceptos básicos de sucesiones como la convergencia y los límites. El capítulo 2 cubre series numéricas, incluidos criterios de convergencia. El capítulo 3 trata la fórmula de Stirling y el producto de Wallis. El documento fue escrito por Ramón Bruzual y Marisela Domínguez para ser usado en un curso de matemáticas en la Universidad Central de Venezuela.
Este documento presenta un resumen de tres capítulos sobre sucesiones y series numéricas. El capítulo 1 introduce conceptos básicos de sucesiones como la convergencia y los límites. El capítulo 2 cubre series numéricas, incluidos criterios de convergencia. El capítulo 3 trata la fórmula de Stirling y el producto de Wallis. El documento fue escrito por Ramón Bruzual y Marisela Domínguez para ser usado en un curso de matemáticas en la Universidad Central de Venezuela.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con la topología en espacios métricos. Incluye la definición de sucesión, subsucesión, punto de acumulación, convergencia y espacios completos. También demuestra que el conjunto de los racionales es denso en el conjunto de los reales y presenta el teorema de Bolzano-Weierstrass sobre la existencia de puntos de acumulación en sucesiones acotadas.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con sucesiones, puntos adherentes y de acumulación en espacios métricos. Incluye la demostración de que el conjunto de números racionales Q es denso en el conjunto de números reales R, mediante la construcción de un número racional entre cualquier par de reales. También presenta el teorema de Bolzano-Weierstrass, el cual establece que si una sucesión acotada en Rn contiene infinitos puntos, entonces tiene al menos un punto de acumulación.
Este documento presenta definiciones y teoremas relacionados con sucesiones y puntos de acumulación en espacios métricos. Incluye la demostración de que los números racionales son densos en los reales, mediante la construcción de un racional entre dos reales dados. También presenta el teorema de Bolzano-Weierstrass, el cual establece que toda sucesión acotada en Rn contiene al menos un punto de acumulación.
El documento describe tres tipos de conjuntos: conjuntos finitos, numerables e innnumerables. Explica que un conjunto es finito si tiene un número finito de elementos o es vacío, e infinito de lo contrario. Un conjunto es numerable si sus elementos pueden enumerarse en una correspondencia uno a uno con los números naturales. Los conjuntos subconjuntos de un conjunto numerable y uniones de conjuntos numerables también son numerables. No todos los conjuntos infinitos son numerables.
1. El documento presenta una guía sobre conceptos básicos de cálculo como funciones, valor absoluto, intervalos, sucesiones y límites.
2. Define funciones, inyectividad, sobreyectividad y graficas funciones. Explica valor absoluto, intervalos abiertos y cerrados.
3. Introduce sucesiones, convergencia, subsucesiones y teoremas relacionados. Finalmente, define límites de forma informal y formal.
Este documento describe los conjuntos abiertos de números reales. Define un conjunto abierto como aquel en el que cada punto está contenido en un intervalo abierto que también está contenido en el conjunto. Explica que los intervalos abiertos son conjuntos abiertos y que la intersección y unión de conjuntos abiertos también lo son. Finalmente, establece que todo conjunto abierto puede expresarse como la unión numerable de intervalos abiertos disjuntos.
Este documento presenta definiciones y ejemplos relacionados con la convergencia de sucesiones en espacios métricos. Introduce conceptos como sucesiones, convergencia, subsucesiones y conjuntos acotados y cerrados. Explica que para que una sucesión converja a un punto x, x debe pertenecer a la clausura del conjunto donde está definida la sucesión.
Este documento presenta conceptos básicos sobre sucesiones infinitas. Introduce las definiciones de sucesión infinita, término general y representación gráfica. Explica cómo calcular el límite de una sucesión y distinguir entre sucesiones convergentes y divergentes. También cubre temas como sucesiones monótonas, acotadas y el teorema que establece que una sucesión monótona y acotada es convergente. El objetivo es orientar el aprendizaje sobre sucesiones y series de cálculo integral.
Este documento presenta la teoría de sucesiones y series matemáticas. Introduce conceptos clave como sucesiones convergentes, divergentes y oscilantes, y propiedades como la monotonía y acotación. Explica cómo determinar si una sucesión converge y calcular su límite, así como teoremas importantes como el de acotación y el de Weierstrass sobre sucesiones monótonas y acotadas. También define el número e como el límite de una sucesión específica.
Este documento presenta tres resúmenes de un texto sobre teoría de grafos:
1) Explica cómo calcular el número de aristas en grafos completos Kn y Km,n utilizando tres métodos diferentes.
2) Demuestra que cualquier grafo con 3n vértices cuya valencia esté entre n y n+2, contiene al menos n vértices de valencia n, n+1 vértices de valencia n+1, o n+1 vértices de valencia n+2.
3) Define un conjunto independiente de vértices y presenta un algorit
Este documento analiza la teoría de la aproximación funcional mediante polinomios de Chebyshev. Introduce los conceptos de conjunto alternante y mejor aproximación uniforme. Explica que los polinomios de Chebyshev de segundo tipo satisfacen una fórmula de recurrencia y tienen n ceros en el intervalo [-1,1]. Finalmente, demuestra que estos polinomios minimizan la norma del máximo entre todos los polinomios reales de grado n con coeficiente principal igual a 1 en dicho intervalo.
Este documento presenta los teoremas fundamentales sobre la convergencia débil y fuerte en espacios de producto interno. Define la convergencia fuerte como la convergencia de una sucesión a un vector cuando la norma del error tiende a cero. Define la convergencia débil como la convergencia del producto interno de la sucesión con cualquier vector fijo del espacio. Demuestra que la convergencia fuerte implica la convergencia débil y que si una sucesión converge débilmente y fuertemente, entonces converge fuertemente.
Este documento introduce las cadenas de Markov, procesos estocásticos en los que el valor en el paso n depende solo del valor en el paso n-1. Explica que una cadena de Markov se caracteriza por su matriz de transición, la cual describe las probabilidades de transición entre estados. También describe cómo la evolución a largo plazo de una cadena de Markov viene dada por las ecuaciones de Chapman-Kolmogorov y cómo la distribución de probabilidad en el paso n se obtiene aplicando la matriz de transición P n veces a la distribución inicial.
Este documento presenta conceptos sobre sucesiones, incluyendo: 1) Las definiciones de sucesiones monótonas crecientes y decrecientes, constantes, acotadas; 2) Cómo calcular límites de sucesiones constantes, polinómicas y racionales; 3) Criterios para la convergencia de sucesiones basados en su monotonía y acotación. El documento también propone ejercicios para aplicar estos conceptos.
Este documento presenta 10 ejercicios sobre análisis de sucesiones reales. Los ejercicios incluyen demostrar límites de sucesiones, probar la convergencia de sucesiones, encontrar límites inferiores y superiores, y establecer relaciones entre los límites de sucesiones.
El documento resume la historia de la fórmula de Euler para poliedros, V - A + C = 2. Comenzando con Leonhard Euler en el siglo 18, quien descubrió la fórmula, el documento describe cómo otros matemáticos a través de los siglos contribuyeron a refinar y generalizar la fórmula. Finalmente, en el siglo 20 la fórmula se entendió en términos de la característica de Euler de una superficie, vinculando así la geometría euclidiana con la topología moderna.
Este documento discute principios relacionados con funciones armónicas en el plano. Explica que una función armónica no constante en un dominio no asume su máximo o mínimo en ese dominio (Principio fuerte del máximo). También indica que si una función es armónica y continua en un dominio limitado, entonces es constante y solo asume sus valores máximos y mínimos en la frontera del dominio (Principio débil del máximo). Finalmente, introduce la Desigualdad de Harnack y el Teorema fuerte de Liouville
Este documento presenta ejercicios sobre análisis de variable compleja. Se analizan dominios en el plano xy, incluyendo el cálculo de sumas, diferencias y distancias entre puntos complejos, así como la representación gráfica de conjuntos determinados por condiciones sobre la distancia o valor absoluto de puntos complejos. Finalmente, se estudian propiedades de dominios, fronteras y conjuntos acotados.
1) El documento describe los orígenes de la geometría analítica, desde los primeros usos de coordenadas por Menecmo y Apolonio de Perga hasta el desarrollo del cálculo y la geometría analítica por Descartes, Fermat, Newton y Euler.
2) Introduce conceptos clave como el uso de letras en lugar de números por Viète, el primer uso sistemático de coordenadas por Apolonio, y la conexión fundamental entre geometría y álgebra establecida por Descartes y Fermat.
3) Resalta las contribuciones de
Este documento describe la evolución de la geometría proyectiva desde el Renacimiento hasta el siglo XIX. Artistas como Leonardo da Vinci y Alberto Durero aplicaron conceptos matemáticos a la perspectiva en el arte, sentando las bases para el posterior estudio formal de la geometría proyectiva. Gérard Desargues y Blaise Pascal desarrollaron los primeros teoremas de esta rama de la geometría en el siglo XVII. En el siglo XIX, matemáticos como Monge, Poncelet y Klein definieron formalmente la geome
Este documento presenta un resumen de la historia de la geometría desde los antiguos egipcios y mesopotámicos hasta los griegos. Los egipcios y mesopotámicos desarrollaron fórmulas geométricas para medir áreas y volúmenes, pero sin un marco teórico. Los griegos, especialmente Tales, Euclides y Arquímedes, introdujeron un enfoque deductivo y axiomático que sentó las bases de la geometría moderna. Euclides codificó los principios geométricos en Los
1) El documento trata sobre la historia del concepto de infinito en matemáticas, desde los griegos hasta el siglo XX. 2) Introduce las paradojas de Zenón y los primeros trabajos de Euclides y Galileo sobre conjuntos infinitos. 3) Explica las contribuciones fundamentales de Bolzano, Cantor, Hilbert, Gödel y Turing para establecer una base rigurosa para la teoría de conjuntos y la lógica matemática.
El documento describe la evolución del concepto de número a través de la historia, comenzando con los números racionales positivos en la antigua China, Egipto y Mesopotamia. Luego se detalla cómo los pitagóricos y Platón descubrieron los números irracionales, y cómo matemáticos posteriores como Brahmagupta, Descartes, y Euler extendieron el sistema numérico para incluir números negativos y complejos.
Este documento trata sobre la historia de los números y los sistemas de numeración. Incluye información sobre el odómetro antiguo, los sistemas de numeración posicional como la base 10 y base 5, y el sistema sexagesimal usado por los babilonios. También describe el desarrollo de la aritmética de punto fijo y punto flotante en computadoras y cómo representan y almacenan números.
Este documento describe cómo calcular la superficie de un tetraedro cuando se sabe que cada arista mide 10 cm. Explica los pasos para representar la figura, identificar que cada cara es un triángulo equilátero, calcular el área de una cara usando el Teorema de Pitágoras en un triángulo rectángulo, y luego multiplicar el área de una cara por 4 para obtener la superficie total.
El documento presenta los pasos para calcular la altura de un trapecio isósceles dado sus medidas en una figura. Explica primero identificar un triángulo rectángulo dentro del trapecio y aplicar el Teorema de Pitágoras para determinar el valor de x, y luego usar este valor para encontrar la altura del trapecio.
Este documento presenta la resolución de un problema matemático sobre las medidas de los lados y diagonales de un rombo. Se describe el problema, que involucra un rombo cuya diagonal menor mide 3.84 cm y su perímetro es 11.68 cm. Luego, se explican los pasos para aplicar el Teorema de Pitágoras y determinar que la diagonal mayor mide 5 cm.
El documento presenta un problema matemático sobre calcular la medida de la diagonal de un cuadrado dado que uno de sus lados mide 5 cm. Explica los pasos para resolverlo mediante la representación del cuadrado como un triángulo rectángulo y aplicar la fórmula de Pitágoras. Finalmente agradece por la atención.
El documento describe cómo calcular la forma polar de un número complejo en el cuarto cuadrante. Primero se calcula la magnitud r como la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las partes real e imaginaria. Luego se calcula el ángulo α como la tangente inversa de la parte imaginaria sobre la real, el cual resulta en -45 grados para este número complejo. Finalmente, α se expresa como 360 grados menos 45 grados para ubicarlo en el cuarto cuadrante, dando como forma polar final (2, 315 grados).
El documento describe cómo calcular la forma polar de un número complejo en el tercer cuadrante. Primero se determina la magnitud r como la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las partes real e imaginaria, que resulta en 2. Luego se calcula el ángulo α como la tangente inversa de la parte imaginaria sobre la real más 180°, dando como resultado 225°. Por lo tanto, la forma polar del número complejo z = -1 - i es (2, 225°).
El documento describe cómo calcular la forma polar de un número complejo en el segundo cuadrante. Explica que para el número complejo z = -1 + i, primero se calcula el módulo r como la raíz cuadrada de (-1)^2 + 1^2, que es 2. Luego, el ángulo α se obtiene como 180° menos la tangente invertida de 1/-1, que es 135°. Por lo tanto, la forma polar de z es (2, 135°).
El documento describe cómo calcular la forma polar de un número complejo en el primer cuadrante. Explica que para encontrar la forma polar de z = 1 + 3i, primero se calcula la magnitud r como la raíz cuadrada de 1^2 + 3^2, que es igual a 10. Luego, el ángulo α se calcula como el arctangente de 3/1, que es igual a 71°33'54". Por lo tanto, la forma polar de z = 1 + 3i es (10, 71°33'54").
Este documento muestra los pasos para convertir un ángulo de 4π/3 radianes a grados-minutos-segundos. Primero se considera el ángulo dado de 4π/3 radianes. Luego, usando la relación de que 2π radianes equivale a 360°, se deduce que 4π/3 radianes es igual a 240°. Por lo tanto, el ángulo de 4π/3 radianes corresponde a 240° en el sistema sexagesimal.
El documento explica cómo convertir un ángulo de 315° a radianes. Se muestra que 315° es igual a 7/4π radianes, usando la relación de que 2π radianes es igual a 360°.
El documento describe los pasos para hallar el valor de un ángulo en el cuarto cuadrante dado las coordenadas de un punto. Primero se identifican los datos y se relacionan con la función tangente. Luego se despeja el ángulo inicial obteniendo -56.3099° y se convierte a grados, minutos y segundos. Sin embargo, como este ángulo está en el cuarto cuadrante pero en sentido negativo, se calcula el ángulo positivo correspondiente siendo 303° 41' 24". Finalmente se verifica la solución.
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Articulo 1 Lucca
1. Universidad Nacional de la Patagonia 1
L´
ımite superior y L´
ımite inferior
de una sucesi´n
o
Ms. Ana Mar´ Teresa Lucca
ıa
L´
ımite superior y L´
ımite inferior de una sucesi´n by Ana Mar´ Teresa Lucca is licensed
o ıa
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1. L´
ımite de una sucesi´n
o
Definici´n: Diremos que un n´mero real l es el l´
o u ımite de una sucesi´n
o
xn , y lo denotaremos por
l´ xn
ım
n→∞
si:
∀ > 0, ∃ N ∈ N : |xn − l| < , ∀n ≥ N .
La definici´n nos dice que a partir del N -´simo todos los t´rminos de la
o e e
sucesi´n est´n en una vecindad de l de radio .
o a
Geom´tricamente:
e
2. 2 Ms. Ana Mar´ Teresa Lucca
ıa
Extenderemos esta definici´n de l´
o ımite de una sucesi´n incluyendo el valor
o
∞ como sigue:
Definici´n: l´ xn = ∞ si se verifica que:
o ım
n→∞
∀∆ > 0, ∃ N ∈ N : xn > ∆, ∀n ≥ N .
Definici´n: Una sucesi´n que tiene l´
o o ımite se dice convergente; en otro
caso se dice divergente.
Esta definici´n resulta un tanto ambigua, pues depende de si se considera
o
al l´
ımite como un n´mero real extendido. Para evitar confusiones usualmente
u
se hacen expl´ıcitas frases tales como converge a un n´mero real o converge
u
en el conjunto de los n´meros reales extendidos, donde este conjunto es el
u
que resulta de agregarle ∞ y −∞ al conjunto R de los n´meros reales de
u
modo que:
−∞ < x < ∞, ∀x ∈ R.
Definici´n: Un n´mero real l es un punto de adherencia de la suce-
o u
si´n xn si es el l´
o ımite de alguna subsucesi´n de xn .
o
2. Construcci´n del l´
o ımite superior y del l´
ımite
inferior
Consideremos una sucesi´n acotada xn de n´meros reales, digamos
o u
a ≤ xn ≤ b, ∀n ∈ N, con a, b ∈ R.
Sean los conjuntos:
Xn = {xn , xn+1 , . . .}, n ∈ N.
Resulta entonces:
[a, b] ⊃ X1 ⊃ X2 ⊃ . . . ⊃ Xn ⊃ . . .
Luego, cada Xn est´ acotado superior e inferiormente y es no vac´ por lo
a ıo,
cual posee supremo e ´
ınfimo. Sean:
an = ´ Xn = ´ {xn , xn+1 , . . .} = ´ xk ,
ınf ınf ınf
k≥n
bn = sup Xn = sup {xn , xn+1 , . . .} = sup xk ,
k≥n
3. Universidad Nacional de la Patagonia 3
Resulta entonces:
a ≤ a1 ≤ a2 ≤ . . . ≤ an ≤ . . . ≤ bn ≤ . . . ≤ b2 ≤ b1 ≤ b.
Como las sucesiones formadas por los an y los bn est´n acotadas (superior
a
e inferiormente) y son creciente y decreciente respectivamente, tiene sentido
hablar del l´
ımite de ambas. As´ ı,
l´ an = sup an = sup ´ xk = lim xn
ım ınf
n→∞ n n k≥n
l´ bn = ´ bn = ´ sup xk = lim xn
ım ınf ınf
n→∞ n n k≥n
Por tanto, para la sucesi´n acotada de n´meros reales xn hemos cons-
o u
truido las definiciones de
L´
ımite inferior: lim xn = sup ´ xk
ınf
n k≥n
ımite superior: lim xn = ´ sup xk
L´ ınf
n k≥n
Observaci´n: El l´
o ımite superior y el l´
ımite inferior de una sucesi´n son
o
el mayor y menor punto de adherencia respectivamente. (La demostraci´n o
de este resultado se deja como ejercicio).
3. Ejemplos
Ejemplo 1: Consideremos la sucesi´n xn donde xn = (−1)n , ∀n ∈ N.
o
Es claro que esta sucesi´n no es convergente, pero posee dos subsucesiones
o
convergentes, a saber: yn con yn = 1, ∀n ∈ N, y zn con zn = −1, ∀n ∈ N.
Tanto 1 como −1 son puntos de adherencia de la sucesi´n xn , siendo
o
lim xn = 1
lim xn = −1
1
Ejemplo 2: Consideremos la sucesi´n xn con xn = (−1)n + n , ∀n ∈ N.
o
4. 4 Ms. Ana Mar´ Teresa Lucca
ıa
De la Figura se desprende claramente la existencia de dos sucesiones con-
vergentes: 2n+1 que converge a 1 y 2n−1 que converge a −1. Luego,
2n
2n−2
lim xn = 1
lim xn = −1
1 ∞
Ejemplo 3: Consideremos la sucesi´n 1 +
o n + cos nπ
2 n=1
.
En este caso estamos ante la presencia de tres subsucesiones convergentes,
como muestra la Figura arriba. Una de las subsucesiones converge a 2, la
5. Universidad Nacional de la Patagonia 5
otra a 0 y otra a 1. Luego,
lim xn = 2
lim xn = 0
4. Definici´n formal y propiedades
o
Definici´n: Dada la sucesi´n xn diremos que l = lim xn si y s´lo si
o o o
se verifican las siguientes condiciones:
i. Dado > 0, ∃ N ∈ N : xk < l + , ∀ k ≥ N ;
ii. Dados > 0 y N, ∃ k ≥ N : xk > l − .
Geom´tricamente, dado > 0, existe a lo sumo un n´mero finito de
e u
elementos de xn mayores que l + , y un n´mero infinito de elementos
u
mayores que l − .
Se deja al lector el enunciado de una definici´n an´loga para l´
o a ımite infe-
rior de una sucesi´n y su interpretaci´n geom´trica.
o o e
Definici´n: Diremos que lim xn = ∞ si y s´lo si:
o o
Dados ∆ y N , ∃ k ≥ N : xk > ∆.
Definici´n: El n´mero real extendido −∞ es el l´
o u ımite superior de una
sucesi´n si y s´lo si
o o
−∞ = l´ xn .
ım
n→∞
Propiedades 1 Se verifican las siguientes:
1. lim − xn = −lim xn
2. lim xn ≤ lim xn
3. La sucesi´n xn converge a un n´mero real l si y s´lo si
o u o
lim xn = lim xn = l
6. 6 Ms. Ana Mar´ Teresa Lucca
ıa
4. Si xn y yn son dos sucesiones tenemos:
lim xn + lim yn ≤ lim(xn + yn )
≤ lim xn + lim yn
≤ lim(xn + yn )
≤ lim xn + lim yn .
Bibliograf´
ıa:
Royden, H. L. (1968) Real Analysis, Second Edition, The Macmillan
Company, New York.
Takeuchi, Yu (1983) Sucesiones y series, Tomo I, Editorial Limusa,
M´xico
e
Lima, E. L. (1976) Curso de an´lise. Vol 1, Projeto Euclides, IMPA,
a
Rio de Janeiro.