Ecuaciones de primer grado
Una ecuación de primer grado es una igualdad de dos expresiones en las que aparece una incógnita cuyo valor está relacionado a través de operaciones aritméticas. Se denominan ecuaciones de primer grado si el exponente de la incógnita es uno.
Para resolver una ecuación de primer grado se deben traspasar los términos de un lado a otro de la ecuación, de manera que todos los términos que tengan la incógnita queden a un lado y los demás al otro, teniendo la precaución de mantener la igualdad de la expresión.
Ecuación básica
Pasamos las x's a un lado de la igualdad (izquierda) y los números al otro lado (derecha):
En la derecha, la x está restando. Pasa a la izquierda sumando:
Sumamos los monomios con x’s:
En la izquierda, el -3 está restando. Pasa a la derecha sumando:
Sumamos los monomios de la derecha:
El coeficiente de la x es 2. Este número está multiplicando a x, así que pasa al otro lado dividiendo:
Por tanto, la solución de la ecuación es x = 3.
Ecuaciones de primer grado
Una ecuación de primer grado es una igualdad de dos expresiones en las que aparece una incógnita cuyo valor está relacionado a través de operaciones aritméticas. Se denominan ecuaciones de primer grado si el exponente de la incógnita es uno.
Para resolver una ecuación de primer grado se deben traspasar los términos de un lado a otro de la ecuación, de manera que todos los términos que tengan la incógnita queden a un lado y los demás al otro, teniendo la precaución de mantener la igualdad de la expresión.
Ecuación básica
Pasamos las x's a un lado de la igualdad (izquierda) y los números al otro lado (derecha):
En la derecha, la x está restando. Pasa a la izquierda sumando:
Sumamos los monomios con x’s:
En la izquierda, el -3 está restando. Pasa a la derecha sumando:
Sumamos los monomios de la derecha:
El coeficiente de la x es 2. Este número está multiplicando a x, así que pasa al otro lado dividiendo:
Por tanto, la solución de la ecuación es x = 3.
Indices de correlacion de pearson y spearmansolracoznofla
Como determinar el uso de los coeficientes de correlación de Pearson y de Sperman en los problemas estadisticos
Ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
Aplicación de los enfoques de Pearson y Sperman a problemas estadísticos.
Como determinar el uso de los coeficientes de correlación de Pearson y de Sperman
ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
Aplicar usos de enfoques Pearson y enfoque Sperman a problemas estadísticos.
Indices de correlacion de pearson y spearmansolracoznofla
Como determinar el uso de los coeficientes de correlación de Pearson y de Sperman en los problemas estadisticos
Ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
Aplicación de los enfoques de Pearson y Sperman a problemas estadísticos.
Como determinar el uso de los coeficientes de correlación de Pearson y de Sperman
ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
Aplicar usos de enfoques Pearson y enfoque Sperman a problemas estadísticos.
Proyecto integrador - Tecnología de la Información y Comunicación (TIC)
Alumna: Ana Cristina Adame Gallegos
Prof. Sergio Ivan Pérez Siller
Grado: 1.-B
Tema: Manual Excel - Una hoja de cálculos, que permite manipular datos o números alfanuméricos.
Autores Varios: Conceptos, Procedimientos, Experiencias Concretas. Murcia. España.
"Si los métodos de enseñanza tradicionales se basan en la transmisión-adquisición de conocimiento, la metodología ABP pretende que el alumno aprenda a desenvolverse como un profesional capaz de identificar y resolver problemas, de comprender el impacto de su propia actuación profesional y las responsabilidades éticas que implica, de interpretar datos y diseñar estrategias; y en relación con todo ello, ha de ser capaz de movilizar, de poner en juego, el conocimiento teórico que está adquiriendo en su formación. Pero esta filosofía general, si bien es cierto que suele seguir un procedimiento docente muy concreto, se puede implementar de forma muy diversa. Aspectos relativos al número de alumnos que componen un grupo, qué tipo de problemas se le plantea al alumno, cuántos problemas realiza un alumno en una asignatura, qué aspectos concretos se van a evaluar, etc., varía mucho de unas experiencias a otras...."
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
seminario 10 de estadistica y tics
1.
2. En un municipio español se ha realizado una pequeña encuesta
en la que se ha preguntado por el nº de personas que habitan
en el hogar y el nº de habitaciones del mismo.
Si ambas variables se distribuyen normalmente:
-Averiguar si existe correlación entre ambas variables en la
población de donde derivan los datos.
-Calcular el coeficiente de correlación de Pearson.
-Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo. Realizar
las hipótesis.
-Incluir los datos en SSPS y realizar gráfico dispersión simple,
realizar la correlación de Pearson y evaluar los resultados.
3. Lo primero que tenemos que hacer es
averiguar si existe normalidad en la
muestra. Esto lo sabremos mediante
las pruebas de normalidad en SPSS.
Para ello, miraremos el test de
Kolmogorov-Smirnov si el tamaño de
la muestra es mayor a 50, y el Test de
Shapiro Wills si el tamaño de la
muestra es menor a 50.
Después, usaremos R de Pearson si
se distribuye normalmente y Rho de
Spearman si no se distribuye
normalmente.
4. Vamos a ver si las
variables se
distribuyen
normalmente en
SPSS
7. Pinchamos en “niveles de los
factores juntos”---- “De tallo
y hojas”---- “Gráficos con
prueba de normalidad”
8.
9.
10. Ahora nos va a salir una tabla y nos
tendremos que fijar en la parte de “Sig.”
(nivel de significación).
Si el resultado del nivel de significación es
mayor de 0,05 el conjunto de datos sigue
una distribución normal, es decir, se
acepta la Ho, y usaremos R de Pearson
Si el resultado del nivel de significación es
menor de 0,05, el conjunto de datos no
sigue una distribución normal, es decir, se
rechaza la Ho y usaremos Rho de Spearman
11. La sig. es mayor
que 0,05 por lo
que sigue una
distribución
normal. Así que,
aceptamos la
hipótesis nula y
utilizaremos la
R de Pearson
En la tabla nos
aparece
Kolmogorov-
Smirnov y
Shapiro Will.
Como la
muestra es
menor de 50
nos fijamos en
Shapiro-Wills.
12. Vamos a utilizar la FÓRMULA DE R DE
PEARSON, porque se distribuye normalmente:
R= coeficiente de correlación de pearson
∑xy= sumatorio de los productos de ambas variables
∑x=sumatoria de los valores de la variable independiente
∑y= sumatoria de los valores de la variable dependiente
∑x^2= sumatoria de los valores al cuadrado de la variable
independiente
∑y^2= sumatoria de los valores al cuadrado de la variable
dependiente
N= tamaño de la muestra en función de parejas.
14. Si Pearson nos da cero pues entonces en esa población no hay
correlación.
Si es diferente de cero, como en nuestro caso (Pearson = 0,63==0), el
resultado obtenido hay que estudiarlo y para eso haremos la T de
Student, con N-2 grados de libertad (N= nº de muestra).
La T de Student informa de si la relación se ha producido al azar o
no.
T(n-2) = r xy
= 1,63
(n-2)
1-rxy^2
T (n-2) = 0,63
( 6-2
1-(0,63)^2
15. .
Ya sabemos el valor de la T de Student (1,63). Ahora tenemos
que compararlo con el valor de la tabla de distribución de la T
de Student. Si el valor de la fórmula es mayor que el valor de
las tablas rechazamos la hipótesis nula, y diremos que las
variables están relacionadas. Si T de student de la fórmula <
T de las tablas, aceptamos la hipótesis nula, y las variables no
están relacionadas.
Todo esto teniendo en cuenta que:
•H0: No hay relación entre el número de personas
que viven en una casa y el número de habitaciones de
ella.
•H1: Hay relación significativa entre el número de
personas que viven en una casa y el número de
habitaciones de la misma
16. Para buscar en la tabla
tenemos que tener en
cuenta el grado de
libertad (n-2= 6-2= 4), y el
nivel de confianza, que
vamos a suponer que es del
95%.
Vemos que la T de Student
de la fórmula es menor que
la T de las tablas
(1,63<2,132) por lo que
aceptamos la hipótesis nula.
Por tanto, las variables no
están relacionadas, es
decir, no existe relación
significativa entre las
personas que habitan una
casa y el número de
habitaciones que tiene.
17. Incluir los datos en SSPS y realizar gráfico dispersión simple, realizar
la correlación de Pearson y evaluar los resultados.
Incluimos los datos
en SPSS
18. Para realizar el gráfico de
dispersión simple tenemos
que seguir los siguientes
pasos:
---”Gráficos”--- “cuadros de
diálogo antiguos”---
“Dispersión/puntos”
25. Vemos que la
significación es
0,177 > 0,05 por
lo que
aceptamos la
hipótesis nula y,
por tanto, no
existe relación
entre las
variables, así
que la relación
entre ambas
variables se ha
producido al
azar.