Evaluación
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1) Se resuelven ecuaciones cuadráticas y se determinan las condiciones para los coeficientes a, b y c, así como el valor del discriminante. 2) Se presentan ejercicios con cuatro alternativas de respuesta, una de las cuales es correcta. 3) Se pide calcular el punto máximo, mínimo y otros valores para diferentes funciones cuadráticas.
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Este documento define distribuciones de probabilidad discretas y proporciona ejemplos. Explica la función de probabilidad y función de distribución para variables aleatorias discretas. También describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y Poisson, incluyendo sus propiedades y cómo se aplican a diferentes situaciones.
Distribución de poisson
La distribución de Poisson se utiliza para modelar sucesos aleatorios donde el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo, área o volumen es conocido. Fue desarrollada por Simeón Poisson en el siglo XIX. Se aplica cuando la probabilidad de un evento es pequeña pero el número de oportunidades es grande. Proporciona la probabilidad de que ocurran cierto número de sucesos dados los valores de la media λ.
Taller operaciones con conjuntos en estadística
Este documento presenta varios problemas de probabilidad con sus respectivas soluciones. Resume los siguientes puntos clave:
1) Calcula la probabilidad de diferentes resultados al seleccionar 2 artículos de un lote de 10 buenos, 4 defectuosos y 2 graves.
2) Determina la probabilidad de seleccionar 2 concejales específicos de entre 5 posibles para un comité.
3) Calcula la probabilidad de diferentes resultados al seleccionar comités de 3 personas de entre grupos con diferentes composiciones.
50 ejercicios estadistica
El documento presenta una serie de ejercicios estadísticos relacionados con cálculos de medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad. Los ejercicios involucran el cálculo de media, moda, mediana, varianza, desviación estándar y probabilidades para diferentes conjuntos de datos.
Matriz asociada a una transformacion lineal
Una transformación lineal f entre espacios vectoriales de dimensiones finitas n y m se puede asociar a una matriz A de dimensión m x n. La matriz representa la transformación y su rango es igual a la dimensión de la imagen de f. Cambiar la base de un vector equivale a multiplicar sus coordenadas por una matriz de cambio de base.
50 ejercicio de estadistica.docx1
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Cap3 esp vectoriales
El documento describe los conceptos básicos de los espacios vectoriales, incluyendo propiedades como la cerradura bajo adición y multiplicación escalar, subespacios, combinaciones lineales, dependencia e independencia lineal, y espacios generados por conjuntos de vectores.
Introduccion a la teoria de las probabilidades
Este documento presenta una introducción a la teoría de probabilidades. Explica los tres enfoques conceptuales para definir la probabilidad: el enfoque clásico, el enfoque de frecuencia relativa y el enfoque subjetivo. También define conceptos como sucesos mutuamente excluyentes, sucesos compatibles e independientes y cómo calcular la probabilidad de cada uno. Finalmente, incluye ejercicios de aplicación de estos conceptos.
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Ejercicios (Series de Fourier)
Este documento presenta tres ejemplos de cómo calcular la representación en serie de Fourier para diferentes señales. En el primer ejemplo, se calculan los coeficientes de Fourier para la señal f(t)=e-t. En el segundo ejemplo, se calculan los coeficientes para la señal f(t)=t2. En el tercer ejemplo, se calculan los coeficientes para una señal periódica de amplitud A entre -π y π.
Distribución de calor
El documento describe un problema de distribución de calor en una placa rectangular. Se dan las temperaturas en los bordes y se quiere aproximar las temperaturas en puntos internos (T1-T9) asumiendo que cada temperatura interior es el promedio de las 4 temperaturas adyacentes. Esto genera un sistema de ecuaciones que se resuelve numéricamente obteniendo las aproximaciones 67.86, 71.43, 67.86, 50, 50, 50, 32.14, 28.57, 32.14 para T1-T9 respectivamente.
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Este documento presenta un ejercicio práctico sobre la distribución de Poisson. Se supone que el 9% de los computadores de una institución presentan fallas antes de un año. Se seleccionaron aleatoriamente 100 computadores y se calcula la probabilidad de que al menos 12 computadores presenten fallas usando la distribución de Poisson con λ = 9.
Calculo I La Regla De La Cadena
El documento explica la regla de la cadena, que permite derivar funciones compuestas. Presenta el teorema de la regla de la cadena, que establece que si y = f(u) y u = g(x), entonces dy/dx = (df/du) * (du/dx). También explica la regla general de las potencias para derivar funciones de la forma y = [u(x)]n. Proporciona ejemplos y explica cómo aplicar la regla de la cadena para derivar funciones implícitas y funciones relacionadas con ritmos y velocidades.
Conjunto generador
El conjunto generador es aquel conjunto que genera un subespacio vectorial. Para encontrar el conjunto generador de un subespacio, se deben hallar las restricciones, reemplazarlas, contar las variables involucradas, descomponer en suma de vectores, extraer los vectores mediante factor común y escribir el conjunto generador final. Por ejemplo, dado el subespacio {(x,y,z)/y=x+z}, su conjunto generador es {(1,1,0), (0,1,1)}.
Funciones
Análisis matemático 1
Funciones trigonométricas
Funciones exponenciales
Dominio y rango de una función
Gráfica de funciones
Algebra lineal
Este documento presenta información sobre espacios vectoriales. Define un espacio vectorial como un conjunto con dos operaciones de suma y producto por escalares que cumplen ciertas propiedades. Explica que los espacios vectoriales tienen aplicaciones en áreas como series de Fourier y resolución de ecuaciones diferenciales. Finalmente, resume las propiedades de subespacios vectoriales, combinaciones lineales, independencia lineal, bases y dimensión de un espacio vectorial.
577544365.u04 poisson - ejercicio resuelto
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Distribuciones...
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica que la distribución de Bernoulli modela ensayos con dos resultados posibles, éxito o fracaso. La distribución binomial se usa para contar el número de éxitos en múltiples ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo, y la distribución exponencial modela el tiempo entre eventos. Cada distribución se ilustra con ejemplos numéricos.
Caso Practico Funciones Exponenciales
Este documento presenta información sobre funciones exponenciales. Introduce las funciones exponenciales y sus aplicaciones en matemáticas, administración de empresas y ciencias naturales. Luego, define las funciones exponenciales, sus dominios y rangos, y proporciona ejemplos de trazar gráficas de funciones exponenciales y resumir sus propiedades. Finalmente, discute las transformaciones de funciones exponenciales a través de traslaciones, reflexiones, estiramientos y contracciones.
Ejemplos distribución poisson
El documento presenta 5 ejemplos de cómo calcular la probabilidad de eventos usando la distribución de Poisson. En cada ejemplo se da el número de muestras (n), la probabilidad de éxito (p), y se pide calcular la probabilidad (X) de que ocurran cierto número de éxitos.
Matlab - Balance de Masa y Energía - Logica Difusa
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Deber de monografia 2
Este documento presenta 80 ejercicios sobre derivadas de funciones exponenciales y logarítmicas. Los ejercicios involucran calcular derivadas, determinar puntos de equilibrio, máximos y mínimos de funciones relacionadas con costos, ingresos y utilidades de empresas. El documento proporciona información para practicar el cálculo de derivadas y su aplicación en problemas de optimización económica.
Distribucion de Poisson
La distribución de Poisson describe la probabilidad de eventos aleatorios e independientes que ocurren con baja frecuencia en intervalos de tiempo, área o volumen. Se utiliza para calcular la probabilidad de sucesos como accidentes, defectos de producción, llamadas telefónicas u otros eventos impredecibles. La distribución depende de un solo parámetro, la media λ, que representa el número esperado de ocurrencias del evento.
Ejercicios de distribuciones de probabilidad
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
Lista 2
La mayoría de los problemas en el documento involucran calcular probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, hipergeométrica y exponencial. Algunos problemas piden calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran dado los parámetros de cada distribución, mientras que otros proveen datos estadísticos y piden calcular valores esperados y varianzas.
Laboratorio de-estad -stica_prob
1. El resumen trata sobre una variable aleatoria continua X que representa la proporción de personas que responden a una encuesta por correo, con una función de densidad dada. Se pide demostrar que la probabilidad de que X esté entre 0 y 1 es 1, y calcular la probabilidad de que X esté entre 1/4 y 1/2.
2. Se da la distribución de probabilidad de la variable aleatoria discreta X, que representa el número de imperfecciones encontradas en 10 metros de tela. Se pide construir la función de distribución acumulativa de
Modelos probabilidad
Este documento presenta nueve problemas de probabilidad discreta. Cada problema describe una situación y pregunta por la probabilidad de ciertos eventos dados los parámetros de la distribución de probabilidad subyacente. Se resuelven los problemas aplicando conceptos como la distribución binomial, el valor esperado, la varianza y el cálculo de probabilidades para eventos compuestos.
Expansión polinomial en series de taylor
Este documento presenta la expansión polinomial en series de Taylor. Define la serie de Taylor como una representación polinomial de una función infinitamente derivable mediante sus derivadas evaluadas en un punto. Explica cómo aproximar valores de funciones mediante esta serie y cómo calcular el intervalo de convergencia usando el criterio de D'Alembert. Incluye ejemplos del cálculo de series de Taylor para funciones exponenciales y logarítmicas.
Distribuciones de variables aleatorias discretas y continuas
El documento define conceptos básicos relacionados con variables aleatorias, incluyendo la diferencia entre variables aleatorias discretas y continuas. Explica cómo calcular la función de probabilidad, función de distribución, esperanza matemática, varianza y desviación típica para variables aleatorias discretas y cómo definir la función de densidad de probabilidad para variables continuas. También presenta ejemplos comunes de distribuciones de probabilidad como la uniforme, normal y exponencial.
Algebra
1. El documento presenta una serie de problemas de álgebra que incluyen ecuaciones polinomiales, sistemas de ecuaciones lineales, desigualdades y expresiones algebraicas. Se pide determinar valores numéricos, sumas de soluciones y otros resultados relacionados a la resolución de estos problemas.
2. Los problemas abarcan una variedad de temas como división de polinomios, raíces de ecuaciones cuadráticas, máximos y mínimos en funciones, sistemas compatibles e incompatibles, y desarrollo de binom
Practica 1 calculo
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- 4. Determina las condiciones para a, b, c y el discriminante en las siguientes parábolas. A) B) v(-1;4) v(0;0) h= -1 h= 0 k= 4 k= 0 c= -3 c= 0 P1 (1;0) P2 (-3;0) (x+3) (x-1)= y / y= x2+2x-3 x.x = x2 y = -x2 ▲ = b2-4ac ▲= 4+12=16 y = ax2+bx+c y = -x2 Respuesta: a = 1 b = 2 c = -3 ▲=b2-4ac ▲= 0 Discriminante: 16 Respuesta: a = -1 b = 0 c = 0 Discriminante: 0
- 5. Los siguientes ejercicios presentan cuatro alternativas, de las cuales una sola es la correcta, encierre en un círculo la respuesta correcta. Dada las funciones y(x) = 2x2-5x+3 y g(x)=1-4x-x2. Calcula f(-2)+g(2)= A) 10 A) -32 a) -10 a) 32 b) El vértice de la parábola representado por la función y=f(x)=2x2-1, es: A) (0;0) B) (0;-1) d) (0;1) e) (0;2)
- 6. c) La función cuya gráfica esta adjunta, cumple las siguientes propiedades. (▲ = discriminante) a) ▲ > 0, a > 0 b) ▲ = 0 < 0 c) ▲ > 0, a < 0 d) ▲ < 0, a<0 d) Las coordenadas del punto en que parábola f(x)=5x2-7x+9, intersecta con el eje Y son: a) (-9,0) b) (0,-9) c) (9,0) d) (0,9)
- 7. e) El punto mínimo de la función: y=3x2-7x+1, es: f) (-37,7) g) (7/6,-37/-12) h) (-7/6,37/12) i) (6,12) j) (0,-37)
- 8. f) Establezca si f(x) tiene un valor máximo o mínimo y encuentre ese valor. f(x)=4x-50-0.1x2 f(x)= ax2+bx+c f(x)=-0.1x2+4x-50 a=-0.1 h= -b/2a -4/2(-0.1) = 20 b=4 k=4ac-b2/4a 4(-0.1)(-50)-42/4(-0.1) c=-50 v(20;-10) Punto Máximo
- 9. g) Mercadeo. Una compañía de investigación de mercados estima n meses después de la introducción de un nuevo producto, f(n) miles de familias lo usaran, en donde f(n)=10/9n (12-n), 0<n<12. Estime el número máximo de familias que usan el producto. F(n)=an2+bn+c f(n)=10/9n (12-n) k= f(n)= 4ac-b2/4a = 4(-10/9)(0)-(120/9)2/4(-10/9) f(n)= 1202/81/40/9 = 40