I Examen parcial de estadística aplicada A 2018
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Este documento presenta un examen parcial de Estadística aplicada que incluye varios problemas y preguntas. El primer problema analiza datos de 10 pacientes pediátricos incluyendo edad, peso y localidad. Otro problema examina los niveles de glicemia en ayunas de 10 pacientes diabéticos. Un tercer problema analiza variables como edad y peso. Finalmente, un problema analiza los niveles de hemoglobina en un grupo de niños y realiza cálculos estadísticos e interpretaciones.
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Repaso de teoría de conjuntos
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Definición de probabilidad
Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad
Espacio muestral, eventos
Sigma-álgebra
Medida de probabilidad, definición, propiedades
Axiomas de Kolmogorov
Probabilidad conjunta, marginal, condicional
Eventos independientes
Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes
Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria
Teoría de exponentes ec. exponenciales
Este documento presenta varios problemas de álgebra que involucran exponentes, raíces y ecuaciones. Los problemas incluyen simplificar expresiones, ordenar números, hallar valores desconocidos y reducir términos. El objetivo general es practicar diferentes operaciones y conceptos matemáticos relacionados con exponentes.
Modelo de prueba funciones polinomicas
1) La ecuación de la función polinómica de grado 5 es F(x) = (x - 2)(x + 3)(x - 3)2 con ordenada en el origen 0.
2) Los análisis de las funciones polinómicas f(x), g(x) y h(x) incluyen sus dominios, conjuntos de continuidad, ordenadas en el origen y raíces.
3) Se pide escribir la ecuación de la función polinómica F(x) de grado 5.
7. Análisis de Varianza (ANOVA)
Este documento describe el uso del análisis de varianza (ANOVA) para comparar los efectos de tres tratamientos para el acné. Se asignaron aleatoriamente 35 pacientes a los tres tratamientos. Se registraron las respuestas para cada paciente y se calcularon las medias muestrales para cada tratamiento. El ANOVA se utilizará para determinar si al menos uno de los tratamientos tiene un efecto diferente al comparar la variación entre tratamientos y la variación dentro de los tratamientos.
Teoria y problemas resueltos de teoria de exponentes pre integral ccesa007
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de álgebra como exponentes, leyes de exponentes y expresiones algebraicas. Explica cómo simplificar expresiones con exponentes mediante la aplicación de las leyes de exponentes.
Teoría: Método Deductivo
El documento explica el razonamiento deductivo, que consiste en aplicar una verdad general ya demostrada a casos particulares. Proporciona ejemplos de cómo se deduce la última cifra de números elevados a ciertas potencias, y resuelve ejercicios aplicando estas reglas deductivas.
Ecuaciones diofánticas
Este documento presenta un resumen de la historia de las ecuaciones diofánticas y una biografía de Diofanto de Alejandría. Los matemáticos griegos como Diofanto estudiaron las ecuaciones diofánticas, a las cuales se les da el nombre. Los matemáticos hindúes también estudiaron estas ecuaciones. El documento luego presenta información biográfica sobre Diofanto extraída de un poema, incluyendo detalles sobre su edad al casarse y tener un hijo, así como su edad
Variables Aleatorias Ejercicios
Este documento presenta 18 ejercicios de estadística relacionados con variables aleatorias discretas y continuas. Los ejercicios cubren temas como espacios muestrales, distribuciones de probabilidad, funciones de densidad, medias, varianzas y probabilidades. Los estudiantes deben resolver cada ejercicio calculando valores estadísticos y distribuciones requeridos.
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1) La ecuación de la función polinómica de grado 5 es F(x) = (x - 2)(x + 3)(x - 3)2 con ordenada en el origen 0.
2) Los análisis de las funciones polinómicas f(x), g(x) y h(x) incluyen sus dominios, conjuntos de continuidad, ordenadas en el origen y raíces.
3) Se pide escribir la ecuación de la función polinómica F(x) de grado 5.
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Probabilidad
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Este documento presenta información sobre un proyecto de estadística realizado por 5 estudiantes de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad de Guayaquil bajo la supervisión del profesor Luis Fajardo. Incluye una breve historia de Thomas Bayes y el teorema de Bayes, así como ejemplos y ejercicios de probabilidad aplicando el teorema de Bayes.
Clase9 Esperanza condicional y modelo de regresión
Este documento presenta los conceptos clave de la regresión lineal, incluyendo la descomposición de una variable aleatoria en una parte explicada y otra no explicada, el modelo de regresión lineal y sus propiedades, y cómo estimar los efectos marginales de distintas formas funcionales. También cubre temas como la bondad de ajuste, inferencia estadística y pruebas de hipótesis usando el modelo de regresión lineal.
Teoría y problemas de descuentos sucesivos DS35 ccesa007
This document provides examples and explanations for calculating percentage discounts and successive percentage discounts. It begins by defining percentage and providing examples of calculating percentages of amounts. It then discusses calculating the single equivalent discount for two successive discounts, providing the formula and examples of calculating the single equivalent discount for successive discounts ranging from 10-40%. It concludes with word problems applying the calculation of successive discounts to real-world shopping and pricing scenarios.
Algebra 4 polinomios especiales
El documento repite varias veces la secuencia "UPeU BECA 18". No contiene información relevante más allá de esto.
Guia para el calculo del tamaño optimo de la muestra
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Mat inecuaciones explicación
El documento habla sobre inecuaciones de primer grado con una incógnita. Explica que una inecuación es una desigualdad algebraica que contiene al menos una variable. Luego, define una inecuación de primer grado con una incógnita y ofrece ejemplos. Finalmente, describe los pasos para resolver diferentes tipos de inecuaciones de primer grado, incluyendo inecuaciones simples, dobles e inecuaciones con valor absoluto.
Semana 10
El documento presenta identidades trigonométricas para ángulos triples. Incluye fórmulas para seno, coseno y tangente de 3x, así como propiedades y problemas de aplicación de estas identidades.
Distribuciones de Probabilidad (Variable Aleatoria Continua)
Este documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad para variables continuas. Explica que una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor real en un intervalo, y que su distribución de probabilidad se caracteriza por una función de densidad. También define conceptos como función de distribución acumulativa, valor esperado, varianza, y distribuciones como la exponencial, normal y Weibull.
Presentación ANOVA
El documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA). Explica que el ANOVA permite probar la significancia de las diferencias entre más de dos medias muestrales y hacer inferencias sobre si muestras provienen de poblaciones con la misma media. Luego, aplica el ANOVA a un ejemplo sobre métodos de capacitación de empleados, calculando la varianza entre medias muestrales y dentro de muestras, y concluyendo que no hay evidencia para rechazar la hipótesis nula de que los métodos tienen el mismo efecto en
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Distribucion Binomial y de POISSON
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija p de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran x eventos en un período de tiempo, área o producto, cuando el número promedio de ocurrencias es l. Ambas distribuciones son importantes en estadística pero la de Poisson es más adecuada para eventos raros con pequeñas probabilidades.
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El documento presenta 5 preguntas sobre geometría y proporcionalidad. La primera pregunta trata sobre la semejanza de dos triángulos donde los lados paralelos y ángulos rectos indican semejanza. La segunda pregunta identifica la expresión de proporcionalidad entre lados de triángulos. La tercera pregunta identifica la semejanza de dos triángulos basada en ángulos congruentes y proporcionalidad de lados. La cuarta pregunta calcula la altura de una persona basada en proporcionalidad de som
probabilidades
1) Un dado tiene 6 caras numeradas del 1 al 6. Se analizan varios casos de lanzamiento de dados, incluyendo la probabilidad de obtener números primos, menores a 3, o múltiplos de 3 al lanzar un dado.
2) Al lanzar dos dados hay 36 casos posibles. Se analiza la probabilidad de obtener diferentes sumas como 7 u obtener un 2 y un 5.
3) Al lanzar tres dados hay 216 casos posibles. Se plantea calcular la probabilidad de obtener una suma de 18.
Ejercicios con respuestas. Calculo Integral Facultad de ingeniería.
1. Este documento presenta un resumen de varios problemas de cálculo integral y sus soluciones. Incluye cálculos de límites, sumas, integrales definidas e indefinidas y el uso de sumas de Riemann.
2. Se proporcionan las soluciones a 48 integrales diferentes que involucran funciones trigonométricas, logarítmicas y exponenciales.
3. También se presentan 6 problemas adicionales sobre temas como promedios, modelado matemático y el teorema de simetría para evaluar integrales.
Algebra 1 teoria de exponentes
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Creando una mejor vida y con mas disciplina con el transcurso de el tiempo logrando sobrellevar habitos saludables a largo plazo , creando una mentalidad mas firme y sotisficada , sin tener que hacer una dieta estricta ocasionando el llamado rebote en el cual es ocasionado por restricción en alimentos que antes se consumian con frecuencia y al momento de estar insaciable llegamos a hartarnos de dicho alimento
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Este documento describe métodos para calcular medidas descriptivas como la media, mediana, moda, varianza y percentiles cuando se presenta pérdida de información en los datos originales de una distribución de frecuencia. Explica cómo utilizar el punto medio de cada intervalo como valor aproximado de los datos en él para calcular dichas medidas de forma aproximada. Proporciona un ejemplo con datos de edades de pacientes diabéticos y resuelve paso a paso el cálculo de dichas medidas descriptivas para ese conjunto de datos agrupados.
Distribuciones de frecuencias
Las distribuciones de frecuencia clasifican datos en grupos para establecer la frecuencia de cada grupo. Pueden usarse para datos cualitativos o cuantitativos. Para datos cualitativos, las clases son las categorías de la variable y la frecuencia es el número de datos en cada categoría. Para datos cuantitativos continuos o discretos, las clases pueden ser valores individuales o intervalos numéricos, y la frecuencia es el número de datos en cada clase. Esto permite resumir grandes conjuntos de datos.
Medidas de dispersion_prof hector
Este documento resume diferentes medidas de dispersión, incluyendo medidas absolutas como rango, varianza y desviación típica, y medidas relativas como el coeficiente de variación. Explica cómo calcular e interpretar cada medida y cómo usarlas para comparar la variabilidad entre conjuntos de datos.
Practica 2.preguntas medidas de resumen y dispersion
Este documento presenta 35 preguntas sobre medidas descriptivas para resumir datos, incluyendo medidas de tendencia central (media, mediana, moda), dispersión (desviación típica, rango intercuartílico), forma (asimetría, curtosis) y posición (percentiles). Explica cómo utilizar estas medidas para describir y comparar variables, así como sus fortalezas y limitaciones dependiendo de la distribución de los datos.
Cuartiles y percentiles
El documento introduce los conceptos de cuartiles y percentiles como medidas de tendencia no central y dispersión de datos. Explica que los cuartiles dividen los datos ordenados en 4 partes iguales (Q1, Q2, Q3), y que los percentiles dividen los datos en 100 partes iguales. Proporciona ejemplos numéricos para calcular cuartiles y percentiles de conjuntos de datos.
Escalas de medida
Este documento describe las diferentes escalas de medida para variables. Existen cuatro tipos de escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La escala nominal clasifica variables sin orden, mientras que la escala ordinal establece un orden. La escala de intervalo permite comparaciones de distancia, y la escala de razón admite todas las operaciones matemáticas. El tipo de escala determina qué análisis estadísticos pueden realizarse con los datos.
Ejercicios tema1
Este documento presenta una serie de ejercicios sobre conceptos básicos de estadística aplicada. Cada ejercicio describe una situación de estudio e identifica características como la unidad experimental, variable, población, muestra, tipo y escala de medida. Los ejercicios cubren temas como la opinión de estudiantes sobre una nueva materia, la efectividad de un medicamento para el dolor de cabeza, la estructura por edades de los habitantes de una ciudad, y la opinión sobre el manejo de desechos sólidos, entre
Notacion de suma con sigma
Este documento presenta conceptos básicos para el manejo de datos, incluyendo la numeración de datos usando subíndices, la notación de suma con sigma, y cálculos como resta de variables y sumatorias. Explica cómo organizar y analizar tablas de datos usando estas herramientas matemáticas.
Tests hipotesis introducción
Este documento trata sobre tests de hipótesis. Explica los pasos para realizar un test, incluyendo definir las hipótesis nula y alternativa, seleccionar un estadístico de contraste apropiado, determinar la región crítica, y adoptar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También discute tests paramétricos y no paramétricos, y proporciona ejemplos de cómo aplicar tests para contrastar parámetros como la media y la varianza de distribuciones normales.
Inferencia introducción
Este documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística. Introduce la inferencia estadística y el muestreo aleatorio simple. Explica las distribuciones asociadas al muestreo como la Chi-cuadrado, t-Student y F de Snedecor. Finalmente, describe las distribuciones de estadísticos muestrales como la media, varianza y proporción.
R3
This document provides solutions to multiple probability problems involving discrete probability distributions. The problems cover a wide range of applications including sampling from populations with different proportions, binomial distributions modeling things like disease treatment success rates, and Poisson distributions modeling rare events. The solutions calculate probabilities and expected values for each problem.
Ejemplos universo poblacion y muestra
El documento define los conceptos de universo, población y muestra. Un universo es el conjunto total de individuos, objetos o eventos sobre los cuales se desea obtener información. Una población se refiere al conjunto de observaciones o datos recolectados sobre el universo. Una muestra es un subconjunto finito de la población seleccionado para su estudio. Se proveen ejemplos de cómo estos conceptos se aplican en estudios biológicos y agrícolas.
Propiedades de la media
1. La media aritmética siempre se puede calcular independientemente de si los valores representan una muestra o una población completa.
2. La media es única para un conjunto dado de números.
3. La media se ve afectada por cada valor del conjunto de datos, si cambia algún valor la media también cambiará.
La moda
La moda es el valor que se presenta con más frecuencia en un conjunto de datos. Por ejemplo, en el conjunto {10, 10, 10}, la moda es 10. En algunos conjuntos pueden existir múltiples modas, como en el conjunto de edades {10, 12, 12, 12, 8, 11, 16} donde la moda son los valores 12 y 8. No siempre existe una moda, como en el conjunto {2, 0, 1, 2, 5} donde ningún valor se repite.
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Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
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- 1. I Examen parcial de Estadística aplicada / Escuela de Farmacia Semestre A_2018 1. La siguiente tablamuestralosdatosde 10 pacientesde pediatríadel Hospital IHULA para el 2018. # Historia Sexo Edad (años) Peso (kg) Localidad 20 M 1 10 Mérida 21 M 2 12 El Vigía 22 F 3 14 Mérida 23 F 4 15 El Vigía 24 M 5 19 Mérida 25 M 6 21 El Páramo 26 F 7 23 Mérida 27 F 8 26 Mérida 28 M 9 28 El Vigía 29 F 10 34 El Páramo f) Calcule loscoeficientesde larectade regresiónlineal yescribala ecuaciónde larecta que relacionael pesoyla estatura. g) Cuál esel pesopromedioestimadoporlarectapara un niñode 5,5 años? h) ¿Cuál es el pesopromedio estimadoporlarecta para unniñode 12 años? 2. Los siguientesdatospresentanlaglicemiaenayunasde 10 pacientes diabéticostratadosconmetformina.Hagael diagramade caja y analice lapresenciade datosatípicosy/ovaloresextremos 80 90 95 96 100 110 110 115 120 200 3. Para cada una de las variables de problema 1 determinar: a) Característica de estudio. b) Unidad experimental. c) Universo. d) Población. e) Muestra. f) Tipo de variable. g) Escala de medida 4. La siguiente tablamuestraladistribuciónde frecuenciade lahemoglobina de un grupo de niños. Complete la tabla y calcule: a) la media, la varianza y la desviación típica. b) ¿Cuál es la clase modal? c) ¿En qué clase está la mediana? d) Seleccione una clase (i). ¿Qué significan los valores del punto medio mi , fi, Fr y Fa para esa clase? e) Haga el histograma ¿Qué observa en el gráfico? f) ¿Qué opina de este grupo de niños? ¿Recomendaría algún medicamento? Clase (Hemoglobina) mi fi fr Fa Fr [8,5-9,5) 13 [9,5-10,5) 9 [10,5-11,5) 5 [11,5-12,5) 2 [12,5-13,5) 1 Total 30 a) Para la edady el pesocalcule lamedia,mediana,moda, varianzay desviacióntípica.Analicesusresultados. b) ¿Cuál de lasdos variablesseleccionadaspresentamayor dispersiónrelativa? c) Para cada variable cualitativahagaunatablade distribuciónde frecuencias.Analice losporcentajespara cada clase. d) Haga un gráficode barra y uno circularpara cada tabla de distribuciónde frecuenciaen"c". e) Haga el gráfico de dispersiónparalaedady el peso. ¿Qué tendenciase observaenlosdatos?