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I
itaEste documento describe tres tipos de algoritmos para la propagación de pruebas: exacto, aproximado y simbólico. Explica que la propagación de pruebas consiste en actualizar las distribuciones de probabilidad de las variables de acuerdo a nuevas pruebas disponibles, como calcular la distribución condicional de enfermedades dados los síntomas. También describe que en una red poli-arbórea, las pruebas se pueden descomponer en dos subconjuntos dependiendo de si se pueden acceder desde una variable a través de sus padres o hijos
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Documento 05 variable_aleatoria
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2) Existen variables aleatorias discretas, cuando los valores que puede tomar son finitos o infinitos numerables, y variables continuas, cuando los valores son infinitos no numerables.
3) La función de probabilidad de una variable aleatoria discreta asigna a cada valor posible la probabilidad de que la variable tome ese valor, y la suma de todas las probabilidades es 1.
Limites al infinito
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Tarea 3 mate
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Espacio Muestral Carla Carla 2
El documento define el concepto de espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Explica que los espacios muestrales pueden ser discretos (finitos o numerables) o continuos (no numerables). Además, define eventos como subconjuntos del espacio muestral y proporciona ejemplos de espacios muestrales y eventos para experimentos de lanzar dados.
Cálculo carlos abiud
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Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Continuando con el tema de las distribuciones discretas, adjunto esta presentación de la distribución binomial negativa y de la distribución geométrica
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Deduccion predicados
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2012 2-calculo n
El documento trata sobre el cálculo numérico. Aborda temas como la teoría de errores, la solución numérica de ecuaciones, interpolación, derivación e integración numérica y ecuaciones diferenciales. También explica conceptos matemáticos fundamentales como límites, funciones continuas, derivadas, integrales, teoremas como el de Rolle, valor medio y valor extremo. Por último, analiza la teoría de errores en cálculo numérico.
Función proposicional [recuperado]
Una función proposicional es una función cuyas variables son proposiciones, es decir, afirmaciones que podrían asumir valores de verdad de falso o verdadero, excepto que existe alguna variable que no está definida y no permite asignar un valor de verdad. Un ejemplo es una función de la forma P(x) o P(x,y) donde al sustituir elementos del dominio se obtienen proposiciones cuya verdad puede evaluarse.
M1 comp
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1) Funciones crecientes y decrecientes.
2) Máximos y mínimos relativos.
3) Curvatura cóncava y convexa.
4) Puntos de inflexión.
Incluye condiciones para identificar cada uno de estos conceptos y ejercicios de aplicación.
Funciones
Una función es una relación entre un conjunto dominio y otro conjunto rango donde a cada elemento del dominio le corresponde un único elemento del rango. Las funciones se pueden representar gráficamente trazando puntos en un plano cartesiano y uniéndolos para formar una línea o curva. Las funciones lineales tienen una regla de correspondencia donde la variable dependiente es proporcional a la independiente y su gráfica es una recta.
Función proposicional y cuantificadores
Este documento describe las funciones proposicionales y los cuantificadores. Una función proposicional es un enunciado abierto con una variable que se convierte en una proposición al especificar el valor de la variable. Los cuantificadores son expresiones como "para todo" o "algunos" que se anteponen a funciones proposicionales para convertirlas en proposiciones universales o existenciales. Existen dos tipos de cuantificadores: el universal, que es verdadero si todos los valores de la variable son verdaderos, y el existencial, que es
Resumen de analisis_matii
Este documento resume conceptos clave de análisis matemático II como límites, continuidad, derivabilidad y optimización de funciones. Incluye definiciones de límites, reglas para calcular límites indeterminados, y condiciones para la continuidad y derivabilidad de funciones. También explica cómo calcular derivadas, ecuaciones de tangentes, y optimizar funciones de una o dos variables.
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M1 derivada
La derivada de una función en un punto es la tasa de variación puntual de la función en ese punto. Representa la pendiente de la recta tangente a la gráfica de la función en ese punto. Para que exista la derivada, deben coincidir los límites laterales izquierdo y derecho de la tasa de variación media cuando el intervalo tiende a cero. Si no coinciden, la función no tiene derivada en ese punto. Además, si una función tiene derivadas finitas en un punto, debe ser continua en ese punto.
214730969 derivadas-ppt
El documento trata sobre el tema de la derivada de funciones de una variable real. Se define la derivada, se explican conceptos como derivadas laterales, derivadas infinitas y puntos angulosos. También se presentan teoremas como el de Rolle, Lagrange y L'Hospital y fórmulas para derivar funciones elementales, compuestas e implícitas. Finalmente, se explican conceptos como la ecuación de la tangente, extremos relativos, concavidad y polinomios de Taylor.
Derivadast
Este documento presenta conceptos clave sobre derivadas. Explica la tasa de variación media en un intervalo y cómo se usa para calcular la variación promedio de una función. También define la derivada de una función en un punto como el límite de la pendiente de la recta secante cuando el intervalo se hace más pequeño, y cómo la derivada representa la pendiente de la recta tangente. Además, explica reglas para calcular derivadas de funciones compuestas y funciones inversas.
La clase
Este documento describe una clase sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. La clase se ofrece para programas de ingeniería y tiene como objetivos que los estudiantes puedan reconocer las características de distribuciones de datos y identificar si una variable aleatoria discreta o continua sigue una distribución binomial, hipergeométrica, Poisson, exponencial, Gamma o normal. El contenido incluye conceptos sobre variables aleatorias discretas y continuas y distribuciones especiales. La clase se impartirá a través de presentaciones, ejemplos y simul
ATIVIDAD 1, UNIDAD 2, EQUPO 4, CALCULO DIFERENCIAL
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Cuantificadores
Funciones proposicionales
Cuantificadores
Cuantificador universal
Cuantificador existencial
Cuantificador existencial de unicidad
Reglas de negación de cuantificadores.
Funciones proposicionales
Con mucha frecuencia hallamos ciertos juicios declarativos que, sin ser proposiciones, están estrechamente relacionados con éstas.
Ejemplo: sea la función proposicional (A, p(x)),donde
A= {-1,0,1,2,3,4} y P(x): x <3><3><3><3><3><3><3 (F)
Diapositiva semana 3
Este documento describe las funciones inyectivas y sus funciones inversas. Explica que una función es inyectiva si cada valor de salida tiene un único valor de entrada correspondiente. Muestra cómo encontrar la función inversa de una función uno a uno intercambiando las variables x e y. También define la función logarítmica, sus propiedades y leyes logarítmicas.
Lógica y conjuntos proposiciones y cuantificadores
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Un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una serie de condiciones sucesivas para resolver un problema, mediante diagramas de construcciones lógicas similares a sistemas de reglas. Un árbol de decisión lleva a cabo pruebas a medida que se recorre hacia las hojas finales para alcanzar una decisión, y suele contener nodos internos para pruebas, nodos de probabilidad y nodos hojas con resultados, unidos por ramas.
tendencias
Los sistemas de soporte a decisiones han evolucionado para integrar datos, análisis y presentación de información de manera más efectiva. Ahora se enfocan en proporcionar información relevante a los usuarios en el momento y lugar adecuados, preferiblemente de forma proactiva. El aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos están transformando estos sistemas para ofrecer recomendaciones más personalizadas y oportunas.
seleccion
Las herramientas más comunes para desarrollar un sistema de soporte de decisiones son los lenguajes de programación visual como Visual Basic y Delphi, las bases de datos relacionales como SQL Server y Access, y las herramientas de desarrollo de interfaces como Visual Studio y Eclipse.
prototipos
Los prototipos son modelos a pequeña escala de un sistema de soporte de decisiones (DSS) que permiten probar conceptos y obtener retroalimentación de los usuarios antes de implementar el sistema completo. Los prototipos permiten identificar problemas en las etapas tempranas del desarrollo de un DSS y hacer los ajustes necesarios antes de la implementación final. Un prototipo exitoso conduce a un DSS mejorado que satisface las necesidades y preferencias de los usuarios.
plataforma
Las plataformas más utilizadas para el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión son: 1) Tableau para visualización de datos y análisis, 2) Power BI para análisis de datos y creación de informes, y 3) Qlik para análisis exploratorio de datos y creación de aplicaciones interactivas.
metodologia
El desarrollo de un sistema de soporte de decisiones (DSS) requiere varios pasos clave. Se debe realizar un análisis del problema de negocio y los requisitos del sistema, diseñar e implementar una solución técnica que satisfaga esos requisitos, y probar el sistema para garantizar que funcione según lo planeado y sea útil para los usuarios finales.
ciclo
El documento describe el ciclo de vida tradicional para el desarrollo de un sistema de información, el cual incluye varias fases metódicas como el análisis de requerimientos, diseño, implementación y soporte. El ciclo de vida comienza con la identificación de una necesidad, evalúa las funciones necesarias para satisfacerla, y termina cuando los costos de mantenimiento superan los beneficios, dando paso a un nuevo sistema.
optimiza
Este documento describe los conceptos básicos de la optimización mediante programación matemática. Explica que se trata de elegir la mejor opción entre un conjunto de elementos al maximizar o minimizar una función objetivo, sujeto a un conjunto de restricciones. Define la forma matemática básica del problema como maximizar o minimizar una función f(x) sobre las variables de decisión x, dentro del conjunto factible Ω de restricciones.
multi
Un modelo de datos multidimensional contiene medidas numéricas que dependen de dimensiones, con cada medida ubicada en un espacio multidimensional donde los valores de cada dimensión se jerarquizan. Los datos en un almacén de datos se modelan en cubos de datos, estructuras hipercubos multidimensionales que permiten operaciones como roll up para agregar datos y drilldown para ver detalles.
estadina
Los modelos estáticos describen la estructura de objetos y sus relaciones mediante diagramas de clases. Los modelos dinámicos describen los aspectos cambiantes de un sistema a través del tiempo mediante diagramas de estado y transiciones. La metodología OMT utiliza tres modelos: el modelo de objetos, el modelo dinámico y el modelo funcional para analizar, diseñar e implementar sistemas orientados a objetos.
riesgos
Este documento habla sobre la toma de decisiones bajo condiciones de riesgo e incertidumbre. Explica que el riesgo se puede estimar mediante la probabilidad de resultados, mientras que la incertidumbre ocurre en situaciones nunca antes vistas donde es imposible predecir probabilidades. También describe el proceso de administración de riesgos, que incluye la identificación, medición, modelación y control de diferentes tipos de riesgo.
influencia
Los diagramas de influencia muestran la relación entre diferentes elementos como el diseño, plan, proyecto, feedback y consenso. Estos elementos interactúan entre sí para lograr objetivos y metas a pesar de limitaciones de tiempo, recursos y calidad.
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El catálogo general de electrodomésticos Teka presenta una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador. Como distribuidor oficial Teka, Amado Salvador ofrece soluciones en electrodomésticos Teka que destacan por su tecnología avanzada y durabilidad. Este catálogo incluye una selección exhaustiva de productos Teka que cumplen con los más altos estándares del mercado, consolidando a Amado Salvador como el distribuidor oficial Teka.
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Projecte Iniciativa TIC 2024 HPE. inCV.pdf
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
Manual de soporte y mantenimiento de equipo de cómputo
En este manual se encontrará información para desarrollar estrategias de mantenimientos exitosas.
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programacion
- 2. Propagación de las pruebas consiste en la actualización de la distribuciones de probabilidad de las variables de acuerdo a los nuevos datos disponibles. Por ejemplo, nosotros tenemos la necesidad de calcular la distribución condicional de cada elemento de un conjunto de variables de interés (por ejemplo, enfermedades) habida cuenta de las pruebas (por ejemplo, los síntomas).
- 3. Hay tres tipos de algoritmos para la propagación pruebas: exacto, aproximado, y simbólico. Supongamos que tenemos un conjunto de variables discretas X=FX1;:::; Xng y JPD, p (x), a lo largo de X. Antes de cualquier se disponga de pruebas, el proceso consiste en la propagación de cálculo de la distribución de probabilidad marginal (MPD), p (Xi = xi), o simplemente p (xi), para cada Xi 2 X.
- 4. Ahora, supongamos que se ha convertido en algunas pruebas disponibles, es decir, un conjunto de variables de E ½ X son conocidos a tomar los valores Xi = ei, por Xi 2 E (probatorio variables). En esta situación, la propagación de las pruebas consiste en calcular la probabilidad condicional p (xije). PROPAGACIÓN DE PRUEBAS: ALGORITMOS Considere el gráfico en el que cifra por debajo de lo que implica: p(x) = p(a)p(b)p(cja)p(dja; b)p(e)p(fjd)p(gjd; e);
- 6. PROPAGACIÓN EN POLYTREES Las pruebas E puede descomponerse en dos subconjuntos: E ² + i, el subconjunto de E que se puede acceder desde Xi a través de sus padres. E ² ¡i, el subconjunto de E que se puede acceder desde Xi a través de sus hijos.
- 7. Desde Xi ¡E separa de E + i i en la polytree, entonces la CEI I (E ¡i; E + jXi i) es titular, por lo que hemos