Presentación1
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Este documento presenta los cálculos para determinar la media, desviación estándar, varianza y moda de un conjunto de datos. Se calcula la media como la suma de los valores multiplicados por su frecuencia dividido por el número total de datos. La desviación estándar se obtiene como la raíz cuadrada de la varianza, la cual es la suma de los cuadrados de las desviaciones de cada valor respecto a la media dividido por el número total de datos. Finalmente, la moda es el valor que más se repite en el conjunto de datos.
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Sistemali2
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Numemoncada
El documento presenta la resolución de dos problemas de álgebra lineal. El primero involucra la construcción de un polinomio interpolador para una función dada en cuatro puntos. El segundo resuelve un sistema de ecuaciones lineales de tres variables aplicando el método de Gauss-Jordan.
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Solución de Sistemas Lineales Método de Gauss
Johann Carl Friedrich Gauss fue un destacado matemático alemán del siglo XVIII que hizo contribuciones fundamentales en diversas áreas como la teoría de números, el análisis matemático y la geometría. El documento explica el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales, el cual involucra operaciones elementales entre las filas de la matriz aumentada hasta diagonalizarla y obtener los valores de las incógnitas. Finalmente, aplica dicho método para resolver un sistema 3x3.
Etadistica....
Este documento presenta los pasos para calcular la varianza de los gastos de los estudiantes de tercero “B” del grupo de Estadística de la Escuela de Diseño Gráfico de la ESPOCH en el periodo Octubre 2011 – Febrero 2012. Inicialmente, los datos se agrupan en intervalos y se calculan las frecuencias absolutas y relativas. Luego, se calcula la desviación de cada intervalo respecto al promedio y se multiplica por su frecuencia absoluta. Finalmente, se suma el resultado de cada intervalo y se divide entre el total
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Este documento presenta los pasos para calcular la varianza a partir de datos agrupados sobre los gastos de estudiantes. Inicialmente se organizan los datos en intervalos y se calculan las frecuencias absolutas y relativas. Luego se determinan valores como la suma acumulada de frecuencias, los límites de clase y la multiplicación entre frecuencias y valores de clase. Finalmente, se usa esta información para hallar la desviación respecto al promedio y con ello calcular la varianza aplicando la fórmula correspondiente a datos agrupados.
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El documento presenta ejercicios resueltos sobre la técnica de la gran M para convertir problemas de programación lineal entera y lineal en problemas equivalentes de programación lineal. Explica los pasos para agregar variables artificiales y de holgura, penalizarlas en la función objetivo y aplicar el método simplex para encontrar la solución óptima. Proporciona varios ejemplos numéricos ilustrativos para aplicar esta técnica.
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Gauss
El documento explica el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método involucra transformar la matriz aumentada a una forma escalonada mediante operaciones entre filas como multiplicar filas por escalares y sumar filas. Se provee un ejemplo completo mostrando cada paso del método para resolver un sistema 3x3.
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
1. El documento presenta la resolución de varios problemas de programación lineal y sus duales. Se convierten los problemas a su forma estándar y se resuelven usando el método simplex. Se obtienen las soluciones óptimas de los problemas primal y dual.
2. Se pide estimar el intervalo del valor objetivo óptimo para dos problemas de PL presentados.
3. En uno de los ejemplos, la solución dual no es factible a pesar de que z=w, por lo que la solución primal es la óptima.
S04 01 s08.s1.material metodo simplex
El documento explica cómo aplicar el método simplex para resolver problemas de optimización lineal. Describe los pasos para convertir las restricciones en un sistema de ecuaciones, agregar variables holgura, e igualar la función objetivo a cero. Luego muestra cómo construir la tabla simplex inicial y realizar iteraciones para encontrar la solución óptima mediante la selección de filas y columnas pivote. Finalmente, presenta un caso numérico completo para ilustrar el proceso de resolución utilizando el método simplex.
Ejercicios investigación de operaciones.
Este documento presenta varios ejercicios de programación lineal resueltos utilizando el método simplex. El primer ejercicio maximiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, llegando a una solución óptima de Z=400 con X1=0, X2=0, X3=50 y X4=50. El segundo ejercicio construye la primera tabla simplex para identificar la solución inicial artificial. El tercer ejercicio minimiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, encontrando una solución óptima de Z=160 con
Ejercicios
El primer ejercicio presenta un sistema de ecuaciones lineales 3x3 que no tiene solución porque al aplicar el método de Gauss se obtiene la última fila como (0 0 0 | -4), lo que implica un absurdo matemático. El segundo ejercicio también es un sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones porque reduciendo la matriz a escalón reducido se obtiene una fila de ceros. El tercer ejercicio es otro sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones por la misma razón.
Expo 2 método dual simplex
Este documento presenta los pasos para resolver un problema de programación lineal minimizando la función objetivo Z = 3X1 + 2X2 sujeto a varias restricciones sobre X1 y X2. El problema se resuelve aplicando el método simplex para hallar la tabla óptima final con las soluciones X1 = 3/5, X2 = 6/5 y Z = 21/5.
Calculo de la varianza
Este documento explica cómo calcular la varianza para datos individuales y agrupados. Para datos individuales, se calcula la media aritmética, se resta a cada dato y se eleva al cuadrado, se suman los resultados y se dividen entre el número de datos. Para datos agrupados, se calcula el punto medio de cada intervalo, se multiplica por la frecuencia, se calcula la media aritmética general, se resta el punto medio menos la media, se eleva al cuadrado y se multiplica por la frecuencia, y finalmente se suman los resultados y se dividen entre
Matriz Asociada a la Aplicacion
Este documento presenta los pasos para calcular la matriz asociada a una aplicación lineal. Primero, se encuentran las imágenes de los vectores de la base del dominio. Luego, se expresan como combinaciones lineales de la base del codominio. Finalmente, se resuelve el sistema de ecuaciones resultante para obtener la matriz asociada.
Ejercicios resueltos metodo gauss jordan
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones. Resuelve dos ejemplos numéricos aplicando las operaciones elementales de filas y columnas hasta obtener la forma escalonada reducida. También analiza las condiciones para que un sistema tenga solución única, múltiples soluciones o no tenga solución.
Clase del martes 8 de abril de 2014
Este documento presenta ejemplos de cómo usar la serie binomial para desarrollar funciones. Explica que la serie binomial es el desarrollo de McLaurin de la función (1 + x)n cuando |x| < 1. Luego, muestra cómo usar este desarrollo para aproximar integrales, raíces y límites, reemplazando funciones por su serie binomial y evaluando un número finito de términos.
Sist ecuac
Aplicaciones algebraicas con sistemas de ecuaciones. Metodología para resolver un sistema de ecuaciones de primer grado. Planteamiento del problema. Interpretación de resultados. Adecuado a nivel medio superior (preparatoria) y a nivel superior (primer grado de licenciatura).
Metodo de Gauss
El documento explica el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método implica realizar operaciones como restar ecuaciones multiplicadas por números para simplificar el sistema hasta obtener una forma triangular superior o inferior donde se pueden leer directamente las soluciones. Se proveen varios ejemplos ilustrativos del proceso de aplicar el método de Gauss paso a paso.
Método de Gauss
Este documento describe los sistemas de ecuaciones lineales y el método de Gauss para resolverlos. Un sistema de ecuaciones lineales consiste en un conjunto de igualdades donde variables desconocidas se combinan linealmente. El método de Gauss transforma el sistema original en uno equivalente pero escalonado a través de operaciones de filas, lo que permite determinar los valores de las variables que satisfacen todas las ecuaciones.
Ejercicios vectorial 13 de marzo
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios de cálculo vectorial para ingenieros civiles. Incluye hallar ecuaciones de rectas en forma vectorial, paramétrica y continua dados puntos y vectores, hallar una recta perpendicular a dos vectores dados y hallar la ecuación de un plano dado un punto y dos vectores. El autor deja pendiente uno de los ejercicios y agradece al ingeniero revisar el tema.
Seminario 4. powerpoint
Este documento proporciona instrucciones para importar un archivo Excel a SPSS, crear una tabla de datos con 15 sujetos y 9 variables en SPSS, y guardar la tabla resultante en Excel y formato .sav. Primero se importan dos hojas del archivo Excel a SPSS asignando rangos. Luego se crea una nueva tabla de datos en SPSS configurando los tipos, etiquetas y anchura de las variables. Finalmente, se tabulan los datos proporcionados y se guarda la tabla tanto en formato .sav como en Excel.
Presentación seminario 5
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Seminario4
Este documento describe cómo crear una matriz de datos en SPSS. Primero, se introducen los nombres de las variables en la pestaña de variables y se completan los campos de anchura, tipo, decimales, etiqueta y valores. Luego, en la pestaña de datos se introducen los datos correspondientes a cada variable. Finalmente, el documento explica cómo recodificar variables existentes para agrupar valores, como agrupar pesos en rangos o edades en categorías como joven, adulto o mayor.
Ejercicios sobre la distribución normal
Este documento presenta dos ejercicios sobre la distribución normal de la glucemia basal en pacientes diabéticos. En el primer ejercicio, calcula la proporción de diabéticos con una glucemia basal inferior o igual a 120 mg/100ml (95.9%). En el segundo ejercicio, calcula la proporción de diabéticos con una glucemia basal entre 106 y 110 mg/100ml (19%).
Resumen de vectores
Escalares, vectores, representación gráfica en coordenadas polares, representación gráfica en coordenadas cartesianas, suma gráfica de vectores, suma analítica de vectores
Vitamine social2013
Slide della lezione per "Vitamine della comunicazione" 2013, a proposito di comunicazione sui Social Network
Escalas de Medicion
Este documento describe los diferentes niveles de medición en estadística, incluyendo nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Explica cómo construir una escala de medición válida mediante la definición de variables, la selección de indicadores observables y el establecimiento de intervalos en las escalas. Proporciona un ejemplo detallado de cómo medir la variable del estatus social a través de indicadores como los ingresos, la educación y el rol ocupacional.
50 ejercicio de estadistica.docx1
Este documento presenta 20 ejercicios de estadística sobre probabilidad bajo curva normal estándar. Los ejercicios involucran calcular probabilidades utilizando distribuciones normales estándares, donde se proporcionan los valores de la media y la desviación estándar. El documento también presenta ejercicios sobre probabilidad estándar, cuartiles, varianza y desviación estándar, y coeficiente de variación.
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APOYAR A ENTERRITORIO EN LA GESTIÓN TERRITORIAL DEL PROYECTO “AMPLIACIÓN DE LA RESPUESTA NACIONAL AL VIH CON ENFOQUE DE VULNERABILIDAD", EN LA CIUDAD DE CARTAGENA Y SU ÁREA CONURBADA, PARA EL LOGRO DE LOS OBJETIVOS DEL ACUERDO DE SUBVENCIÓN NO. COL-H-ENTERRITORIO 3042 SUSCRITO CON EL FONDO MUNDIAL.
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Humanización en la gestión enfermera de procesos complejos del paciente en la...Badalona Serveis Assistencials
Comunicació oral de les infermeres Maria Rodríguez i Elena Cossin, infermeres gestores de processos complexos de Digestiu de l'Hospital Municipal de Badalona, a les 34 Jornades Nacionals d'Infermeras Gestores, celebrades a Madrid del 5 al 7 de juny. EL TRASTORNO DE CONCIENCIA, TEC Y TVM.pptx
En el presente documento, definimos qué es el estado de conciencia, su clasificación, los trastornos que puede presentar, su fisiopatología, epidemiología y entre otros conceptos pertenecientes a la rama de neurología, por ejemplo, la escala de Glasgow.
la -tecnicas de control mental de las sectas y como combatirlas
Libro que habla sobre cómo detectar técnicas de control y la forma de salir de ellas
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¿Te cuesta mantener la concentración, la claridad mental y la energía durante todo el día?
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ATENCIÓN DE PRIMEROS AUXILIOS EN INTOXICACIONES Y ENVENENAMIENTO.pptx
ATENCIÓN DE PRIMEROS AUXILIOS EN INTOXICACIONES Y ENVENENAMIENTO.pptx
EL CÁNCER, ¿QUÉ ES?, TIPOS, ESTADÍSTICAS, CONCLUSIONES
El cáncer es una enfermedad caracterizada por el crecimiento descontrolado de células anormales en el cuerpo. Puede afectar a cualquier parte del organismo y su tratamiento varía según el tipo y la etapa de la enfermedad. Los factores de riesgo incluyen la genética, el estilo de vida y la exposición a ciertos agentes carcinógenos. Aunque el cáncer sigue siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo, los avances en la detección temprana y el tratamiento han mejorado las tasas de supervivencia. La investigación continúa en busca de nuevas terapias y métodos de prevención. La concienciación sobre el cáncer es fundamental para promover estilos de vida saludables y fomentar la detección precoz.
Valoración nutricional del paciente oncológico
Sesión realizada por una EIR de Pediatría sobre aspectos clave de la valoración nutricional del paciente pediátrico en Oncología, y con tres mensajes para llevarse a casa:
- La evaluación del riesgo y la planificación del soporte nutricional deben formar parte de la planificación terapéutica global del paciente oncológico desde el principio.
- Existe suficiente evidencia científica de que una intervención nutricional adecuada es capaz de prevenir las complicaciones de la malnutrición, mejorar la calidad de vida como la tolerancia y respuesta al tratamiento y acortar la estancia hospitalaria.
- En los hospitales hay pocos dietistas que trabajen exclusivamente en la unidad de Oncología Pediátrica, y esto puede repercutir en mayores gastos sanitarios, peor estado general de los pacientes y menor supervivencia.
Atención al Politraumatizado - Diego.pptx
La atención al politraumatizado es un tema indispensable al momento de estar presente en un accidente que pueda tener traumas múltiples o politraumas que comprometan la vida.
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Lavado social, higiénico o médico y quirúrgico de las manos.pdf
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¿Qué entendemos por salud mental? ¿Cómo se construye?
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TdR Gestor Cartagena COL-H-ENTerritorio 28.05.2024.pdf
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Mensuraciones y ponderaciones en la atención primaria
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EL CÁNCER, ¿QUÉ ES?, TIPOS, ESTADÍSTICAS, CONCLUSIONES
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Los 7 hábitos de los adolescentes altamente efectivos 2.pdf
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Presentación1
- 1. xi fi Fi xi x fi (Xi - ‾x) x fi (Xi - ‾x)2 x fi 61 5 5 305 32.25 208.01 64 18 23 1152 62.1 214.24 67 42 65 2814 18.9 8.50 71 27 92 1890 68.85 175.56 73 8 100 584 44.4 246.42 ∑=100 ∑=6745 ∑=226.5 ∑=852.73
- 2. La columna 5º lo que va entre paréntesis es en realidad valor absoluto. = al sumatorio de xi x fi /N, el resultado es: 67.45 Para hacer la desviación media, utilizamos el sumatorio de la 5º columna y lo dividimos entre N, para eso hacemos las columnas, para no tener que ir dato por dato, que es más fácil que nos podamos confundir. El resultado de la desviación media es: 2.26. Para hacer la varianza dividimos el sumatorio de la 6º columna y lo dividimos entre N, el resultado es: 8.52. La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza, es decir, le hacemos la raíz cuadrada a 8.52, el resultado es 2.92. Por último, la moda es el dato que más se repite, en este caso, la moda es 67.