La tabla muestra la distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua con una cola exponencial en α. En pocas palabras, se trata de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria con cola exponencial.
Este documento trata sobre el análisis de regresión lineal simple. Explica que la regresión lineal estima el valor de una variable dependiente (Y) en base a un valor conocido de una variable independiente (X). Incluye diagramas de dispersión y líneas de regresión que muestran diferentes tipos de relaciones entre las variables. También describe el método de mínimos cuadrados para ajustar la línea de regresión, y presenta un ejemplo completo de cómo aplicar este análisis estadístico para predecir la reducción de la dem
The document contains a table with critical values of the F distribution for a significance level of 0.05. The table lists the critical values of the F distribution based on the degrees of freedom of the numerator and denominator. It shows critical values for numerator degrees of freedom ranging from 1 to 30 and denominator degrees of freedom ranging from 1 to infinity.
Este documento presenta el módulo educativo de un curso de métodos estadísticos. Incluye una introducción al curso y sus objetivos, así como un contenido detallado semana a semana que cubre temas como la recolección y organización de datos, medidas estadísticas descriptivas y de tendencia central, probabilidad, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, pruebas de hipótesis y análisis de regresión. El documento concluye con una práctica calificada que pone a prueba los conceptos fundamentales
Este documento describe el análisis de varianza (ANOVA), incluyendo su uso para comparar los efectos de diferentes variables independientes (factores) en una variable dependiente mediante diseños experimentales. Explica el diseño completamente al azar y cómo se utiliza el ANOVA para descomponer la variación total en componentes atribuibles a los factores y al error. También presenta el modelo estadístico subyacente y cómo se realiza el análisis de varianza.
Este documento explica la distribución binomial, incluyendo su función de probabilidad, características y ejemplos. La distribución binomial cuenta el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. Se utiliza para problemas con dos resultados posibles, como lanzar una moneda múltiples veces. El documento también proporciona ejemplos numéricos y resume las propiedades de la distribución binomial.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es un procedimiento de bondad de ajuste que permite medir el grado de concordancia entre la distribución de frecuencias observada en una muestra y una distribución teórica específica. Calcula un estadístico K-S que compara la función de distribución empírica de la muestra con la función teórica, y permite probar si la muestra proviene de la distribución teórica propuesta. Se presenta un ejemplo donde se aplica la prueba K-S para determinar si los tiempos de
La distribución normal describe cómo se distribuyen los datos alrededor de la media. La probabilidad de que un valor caiga fuera del rango de tres desviaciones estándar de la media (μ-3σ a μ+3σ) es muy baja.
El documento presenta los conceptos y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que ANOVA compara la variación entre grupos con la variación dentro de los grupos para determinar si los efectos de diferentes tratamientos son estadísticamente significativos. Proporciona un ejemplo numérico donde se analizan los efectos de diferentes promociones de ventas utilizando ANOVA de un factor.
Este documento trata sobre el análisis de regresión lineal simple. Explica que la regresión lineal estima el valor de una variable dependiente (Y) en base a un valor conocido de una variable independiente (X). Incluye diagramas de dispersión y líneas de regresión que muestran diferentes tipos de relaciones entre las variables. También describe el método de mínimos cuadrados para ajustar la línea de regresión, y presenta un ejemplo completo de cómo aplicar este análisis estadístico para predecir la reducción de la dem
The document contains a table with critical values of the F distribution for a significance level of 0.05. The table lists the critical values of the F distribution based on the degrees of freedom of the numerator and denominator. It shows critical values for numerator degrees of freedom ranging from 1 to 30 and denominator degrees of freedom ranging from 1 to infinity.
Este documento presenta el módulo educativo de un curso de métodos estadísticos. Incluye una introducción al curso y sus objetivos, así como un contenido detallado semana a semana que cubre temas como la recolección y organización de datos, medidas estadísticas descriptivas y de tendencia central, probabilidad, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, pruebas de hipótesis y análisis de regresión. El documento concluye con una práctica calificada que pone a prueba los conceptos fundamentales
Este documento describe el análisis de varianza (ANOVA), incluyendo su uso para comparar los efectos de diferentes variables independientes (factores) en una variable dependiente mediante diseños experimentales. Explica el diseño completamente al azar y cómo se utiliza el ANOVA para descomponer la variación total en componentes atribuibles a los factores y al error. También presenta el modelo estadístico subyacente y cómo se realiza el análisis de varianza.
Este documento explica la distribución binomial, incluyendo su función de probabilidad, características y ejemplos. La distribución binomial cuenta el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. Se utiliza para problemas con dos resultados posibles, como lanzar una moneda múltiples veces. El documento también proporciona ejemplos numéricos y resume las propiedades de la distribución binomial.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es un procedimiento de bondad de ajuste que permite medir el grado de concordancia entre la distribución de frecuencias observada en una muestra y una distribución teórica específica. Calcula un estadístico K-S que compara la función de distribución empírica de la muestra con la función teórica, y permite probar si la muestra proviene de la distribución teórica propuesta. Se presenta un ejemplo donde se aplica la prueba K-S para determinar si los tiempos de
La distribución normal describe cómo se distribuyen los datos alrededor de la media. La probabilidad de que un valor caiga fuera del rango de tres desviaciones estándar de la media (μ-3σ a μ+3σ) es muy baja.
El documento presenta los conceptos y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que ANOVA compara la variación entre grupos con la variación dentro de los grupos para determinar si los efectos de diferentes tratamientos son estadísticamente significativos. Proporciona un ejemplo numérico donde se analizan los efectos de diferentes promociones de ventas utilizando ANOVA de un factor.
1. La distribución t de Student surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeña.
2. Fue descrita por primera vez en 1908 por William Sealy Gosset bajo el seudónimo de "Student" debido a restricciones de su empleador Guinness.
3. Se utiliza para hacer estimaciones de parámetros de las poblaciones a partir de los valores de los estadísticos correspondientes en las muestras, cuando se desconoce el valor de la varianza o la des
Este documento explica la distribución T de Student, que se utiliza para estimar la media de una población cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Describe que la distribución T de Student tiene forma de campana, es simétrica alrededor de la media y tiene una varianza mayor que 1. También proporciona ejemplos de cómo usar tablas de distribución T de Student para encontrar valores críticos con diferentes grados de libertad y áreas bajo la curva.
Este documento presenta los conceptos básicos de una prueba de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, el cálculo del estadístico de prueba y criterio de rechazo, y un ejemplo de análisis de regresión lineal para evaluar la relación entre el porcentaje de fibra y la resistencia de un material. El resumen concluye que el modelo de regresión propuesto es significativo para predecir la resistencia sobre la base del rechazo de las hipótesis nulas en los an
Este documento describe la prueba de Tukey, un método estadístico para comparar todas las diferencias entre las medias de los tratamientos en un experimento. Explica que la prueba de Tukey se utiliza cuando el tamaño de las muestras es constante entre los tratamientos y cuando el objetivo es comparar múltiples pares de promedios. Además, detalla los pasos para aplicar la prueba, que incluyen calcular las medias, construir una matriz de diferencias entre pares de medias, y determinar el valor crítico para
Pruebas de normalidad: Prueba de Anderson-Darling Armando López
Este documento presenta los pasos para realizar la prueba de Anderson-Darling para probar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Se toman 20 números al azar y se calculan la media y desviación estándar. Luego se ordenan los datos y se calculan estadísticos Z. Estos valores se usan para calcular valores F(Yi) y logaritmos para determinar el estadístico A2, el cual es menor que el valor crítico, por lo que no se rechaza la hipótesis nula de que los datos siguen una distribución
This document contains a table listing chi-square distribution values for different degrees of freedom and probability levels. The table includes:
- Degrees of freedom (ν) ranging from 1 to 100+ in the left column.
- Probability levels (p) from 0.001 to 0.5 across the top row.
- The corresponding chi-square distribution critical values within the table.
Este documento presenta un ejemplo práctico de experimentación factorial para probar tres materiales de placa y tres niveles de temperatura en la fabricación de baterías. Se realizaron 36 pruebas combinando los factores de manera aleatoria y se analizaron los datos recolectados usando un análisis de varianza factorial en el software STATGRAPHICS. Los resultados mostraron una interacción significativa entre los factores de material y temperatura, así como también efectos principales significativos, lo que lleva a la conclusión de que ambos factores afectan el tiempo de vida
Este documento presenta información sobre diseños experimentales y análisis de varianza. Explica el diseño completamente al azar con un solo criterio de clasificación, los grados de libertad en un ANOVA, y cómo calcular y verificar la significancia de las diferencias entre tratamientos. También discute los supuestos del modelo de ANOVA y ejemplos de aplicación en experimentos sobre el efecto del pH y la temperatura en procesos químicos.
La titulación conductimétrica del ácido acetil salicílico (AAS) frente al hidróxido de potasio permitió determinar el punto final a los 16 mL con una conductividad de 0,973 mS. Este valor fue similar al obtenido en la titulación volumétrica (16,3 mL) y permitió calcular el contenido de AAS en una pastilla de aspirina (604,8 mg), cercano al valor indicado (650 mg). La titulación conductimétrica fue un método eficaz para determinar el AAS.
El documento describe dos diseños estadísticos: el diseño cuadrado latino y el diseño cuadrado grecolatino. El diseño cuadrado latino asigna tratamientos al azar en filas y columnas de manera que cada tratamiento aparece una vez en cada fila y columna. El diseño cuadrado grecolatino es similar pero incluye un cuarto factor llamado componente griego. El documento también presenta un ejemplo para ilustrar cómo se aplican estos diseños en un experimento sobre la explosividad de la dinamita.
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Este documento presenta los resultados de un experimento agrícola con tres niveles de fertilización nitrogenada. Se midió el rendimiento de un pasto en 5 repeticiones para cada nivel de fertilizante. Los datos se analizaron mediante un diseño de bloques completos al azar. Los resultados mostraron que el valor calculado de F fue mayor que el valor crítico de la tabla, por lo que se rechazó la hipótesis nula de que los rendimientos fueron iguales entre los tratamientos.
Este resumen describe un estudio que analizó los niveles de ozono en cuatro ciudades de la séptima región de Chile mediante un análisis de varianza de un factor. Los resultados mostraron que Linares tenía niveles de ozono significativamente más altos que las otras ciudades, lo que indica mayores niveles de contaminación, mientras que Curicó, Maule y Talca tenían niveles similares de ozono.
El documento presenta los resultados de dos experimentos que utilizaron diseños de cuadrados Grecolatinos. El primer experimento buscó determinar las fuentes de variación en la producción de dinamita. Se encontró variación en los lotes de materia prima y los operadores. El segundo experimento comparó tres procesos de fabricación y encontró variación en los tratamientos y métodos.
Un investigador realizó un experimento usando un diseño de cuadrados latinos para evaluar la productividad de cuatro variedades de aguacate. El terreno presentaba diferencias en la pendiente y disponibilidad de nitrógeno. Los resultados mostraron que al menos dos variedades tuvieron niveles de productividad significativamente diferentes.
Este documento presenta los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis utilizando medias y proporciones. En primer lugar, explica los 6 pasos clave para realizar una prueba de hipótesis, que incluyen identificar el parámetro de interés, establecer las hipótesis nula y alternativa, determinar el nivel de significancia, calcular el estadístico de prueba, tomar una decisión y llegar a una conclusión. Luego, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo seguir estos pasos y real
El documento discute las diferentes fuentes de incertidumbre que deben considerarse al realizar cálculos de incertidumbre en análisis químico. Explica que la incertidumbre depende de factores como la repetibilidad, calibración, derivas instrumentales, personal, materiales y magnitudes de influencia. También cubre diferentes tipos de estimaciones de incertidumbre (tipo A y tipo B) y cómo componer las contribuciones de múltiples fuentes.
Este documento describe los procedimientos normalizados utilizados en los laboratorios para garantizar la calidad y trazabilidad de los análisis químicos. Explica la importancia de la normalización, certificación y acreditación a través de organizaciones internacionales como ISO para asegurar la exactitud y reproducibilidad de los métodos analíticos. También describe conceptos clave como la trazabilidad, materiales de referencia certificados y la validación de métodos para demostrar su fiabilidad y adecuación para el propósito previsto.
1. La distribución t de Student surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeña.
2. Fue descrita por primera vez en 1908 por William Sealy Gosset bajo el seudónimo de "Student" debido a restricciones de su empleador Guinness.
3. Se utiliza para hacer estimaciones de parámetros de las poblaciones a partir de los valores de los estadísticos correspondientes en las muestras, cuando se desconoce el valor de la varianza o la des
Este documento explica la distribución T de Student, que se utiliza para estimar la media de una población cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Describe que la distribución T de Student tiene forma de campana, es simétrica alrededor de la media y tiene una varianza mayor que 1. También proporciona ejemplos de cómo usar tablas de distribución T de Student para encontrar valores críticos con diferentes grados de libertad y áreas bajo la curva.
Este documento presenta los conceptos básicos de una prueba de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, el cálculo del estadístico de prueba y criterio de rechazo, y un ejemplo de análisis de regresión lineal para evaluar la relación entre el porcentaje de fibra y la resistencia de un material. El resumen concluye que el modelo de regresión propuesto es significativo para predecir la resistencia sobre la base del rechazo de las hipótesis nulas en los an
Este documento describe la prueba de Tukey, un método estadístico para comparar todas las diferencias entre las medias de los tratamientos en un experimento. Explica que la prueba de Tukey se utiliza cuando el tamaño de las muestras es constante entre los tratamientos y cuando el objetivo es comparar múltiples pares de promedios. Además, detalla los pasos para aplicar la prueba, que incluyen calcular las medias, construir una matriz de diferencias entre pares de medias, y determinar el valor crítico para
Pruebas de normalidad: Prueba de Anderson-Darling Armando López
Este documento presenta los pasos para realizar la prueba de Anderson-Darling para probar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Se toman 20 números al azar y se calculan la media y desviación estándar. Luego se ordenan los datos y se calculan estadísticos Z. Estos valores se usan para calcular valores F(Yi) y logaritmos para determinar el estadístico A2, el cual es menor que el valor crítico, por lo que no se rechaza la hipótesis nula de que los datos siguen una distribución
This document contains a table listing chi-square distribution values for different degrees of freedom and probability levels. The table includes:
- Degrees of freedom (ν) ranging from 1 to 100+ in the left column.
- Probability levels (p) from 0.001 to 0.5 across the top row.
- The corresponding chi-square distribution critical values within the table.
Este documento presenta un ejemplo práctico de experimentación factorial para probar tres materiales de placa y tres niveles de temperatura en la fabricación de baterías. Se realizaron 36 pruebas combinando los factores de manera aleatoria y se analizaron los datos recolectados usando un análisis de varianza factorial en el software STATGRAPHICS. Los resultados mostraron una interacción significativa entre los factores de material y temperatura, así como también efectos principales significativos, lo que lleva a la conclusión de que ambos factores afectan el tiempo de vida
Este documento presenta información sobre diseños experimentales y análisis de varianza. Explica el diseño completamente al azar con un solo criterio de clasificación, los grados de libertad en un ANOVA, y cómo calcular y verificar la significancia de las diferencias entre tratamientos. También discute los supuestos del modelo de ANOVA y ejemplos de aplicación en experimentos sobre el efecto del pH y la temperatura en procesos químicos.
La titulación conductimétrica del ácido acetil salicílico (AAS) frente al hidróxido de potasio permitió determinar el punto final a los 16 mL con una conductividad de 0,973 mS. Este valor fue similar al obtenido en la titulación volumétrica (16,3 mL) y permitió calcular el contenido de AAS en una pastilla de aspirina (604,8 mg), cercano al valor indicado (650 mg). La titulación conductimétrica fue un método eficaz para determinar el AAS.
El documento describe dos diseños estadísticos: el diseño cuadrado latino y el diseño cuadrado grecolatino. El diseño cuadrado latino asigna tratamientos al azar en filas y columnas de manera que cada tratamiento aparece una vez en cada fila y columna. El diseño cuadrado grecolatino es similar pero incluye un cuarto factor llamado componente griego. El documento también presenta un ejemplo para ilustrar cómo se aplican estos diseños en un experimento sobre la explosividad de la dinamita.
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Este documento presenta los resultados de un experimento agrícola con tres niveles de fertilización nitrogenada. Se midió el rendimiento de un pasto en 5 repeticiones para cada nivel de fertilizante. Los datos se analizaron mediante un diseño de bloques completos al azar. Los resultados mostraron que el valor calculado de F fue mayor que el valor crítico de la tabla, por lo que se rechazó la hipótesis nula de que los rendimientos fueron iguales entre los tratamientos.
Este resumen describe un estudio que analizó los niveles de ozono en cuatro ciudades de la séptima región de Chile mediante un análisis de varianza de un factor. Los resultados mostraron que Linares tenía niveles de ozono significativamente más altos que las otras ciudades, lo que indica mayores niveles de contaminación, mientras que Curicó, Maule y Talca tenían niveles similares de ozono.
El documento presenta los resultados de dos experimentos que utilizaron diseños de cuadrados Grecolatinos. El primer experimento buscó determinar las fuentes de variación en la producción de dinamita. Se encontró variación en los lotes de materia prima y los operadores. El segundo experimento comparó tres procesos de fabricación y encontró variación en los tratamientos y métodos.
Un investigador realizó un experimento usando un diseño de cuadrados latinos para evaluar la productividad de cuatro variedades de aguacate. El terreno presentaba diferencias en la pendiente y disponibilidad de nitrógeno. Los resultados mostraron que al menos dos variedades tuvieron niveles de productividad significativamente diferentes.
Este documento presenta los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis utilizando medias y proporciones. En primer lugar, explica los 6 pasos clave para realizar una prueba de hipótesis, que incluyen identificar el parámetro de interés, establecer las hipótesis nula y alternativa, determinar el nivel de significancia, calcular el estadístico de prueba, tomar una decisión y llegar a una conclusión. Luego, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo seguir estos pasos y real
El documento discute las diferentes fuentes de incertidumbre que deben considerarse al realizar cálculos de incertidumbre en análisis químico. Explica que la incertidumbre depende de factores como la repetibilidad, calibración, derivas instrumentales, personal, materiales y magnitudes de influencia. También cubre diferentes tipos de estimaciones de incertidumbre (tipo A y tipo B) y cómo componer las contribuciones de múltiples fuentes.
Este documento describe los procedimientos normalizados utilizados en los laboratorios para garantizar la calidad y trazabilidad de los análisis químicos. Explica la importancia de la normalización, certificación y acreditación a través de organizaciones internacionales como ISO para asegurar la exactitud y reproducibilidad de los métodos analíticos. También describe conceptos clave como la trazabilidad, materiales de referencia certificados y la validación de métodos para demostrar su fiabilidad y adecuación para el propósito previsto.
Este documento describe diferentes métodos analíticos instrumentales como cromatografía de gases, espectrometría de absorción atómica y espectrometría de masas. Explica la importancia de utilizar patrones de calibración con concentraciones conocidas para establecer la relación entre la señal instrumental y la concentración del analito y poder determinar concentraciones desconocidas en muestras. También destaca la necesidad de que los patrones tengan matrices similares a las muestras para evitar interferencias.
El documento describe los principios y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA), que se utiliza para determinar si los factores controlados tienen un efecto significativo en los resultados. Explica cómo el ANOVA separa la varianza total en componentes para evaluar si los factores individuales o las interacciones entre factores afectan las medias. También describe cómo se pueden usar pruebas F y pruebas mínimas significativas para determinar qué medias difieren significativamente.
Este breve documento parece referirse a métodos estadísticos para identificar y eliminar datos atípicos o anómalos de un conjunto de datos. Menciona los métodos Q de Dixon y G de Grubbs, que son pruebas estadísticas utilizadas para detectar valores atípicos en una cola o en ambas colas de una distribución de probabilidad.
La varianza y la desviación estándar son medidas estadísticas que describen la dispersión de los datos alrededor de la media. La varianza mide la dispersión promedio de los valores de una variable aleatoria en relación al cuadrado de la desviación de cada valor respecto a la media, mientras que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y mide la dispersión de los datos utilizando la misma unidad de medida de la variable.
1) El documento presenta los resultados del análisis de contenido de carbono de dos muestras y evalúa si la diferencia entre los resultados se debe a error aleatorio u otro tipo de sesgo.
2) Explica los conceptos de hipótesis nula e hipótesis alternativa y cómo utilizar pruebas estadísticas para determinar si dos métodos de análisis producen resultados comparables.
3) Resalta la importancia de considerar tanto los errores tipo I como los errores tipo II al establecer el nivel de significancia y el tamaño
La tabla muestra la distribución de Student t para diferentes grados de libertad y niveles de probabilidad, proporcionando los límites de los intervalos de confianza para la media poblacional μ basados en muestras aleatorias de tamaño n que siguen una distribución normal.
La distribución normal tiene dos colas, y la variable Z se usa para calcular la probabilidad de que los datos estén fuera del intervalo definido por la media (μ) más o menos z veces la desviación estándar (σ).
El documento proporciona información sobre conceptos fundamentales de metrología como unidades, magnitudes, definiciones, incertidumbre de la medida, expresión de resultados, fuentes de error, tratamiento estadístico de datos, distribuciones de probabilidad y gráficos de control. Explica las unidades del SI, tipos de errores, cálculo de incertidumbre, presentación de resultados, distribución normal y su uso para contrastar hipótesis.
El documento describe diferentes técnicas de análisis químico multivariante. Explica que la quimiometría utiliza métodos matemáticos y estadísticos para diseñar experimentos óptimos y extraer la máxima información de los datos químicos. Luego describe técnicas univariantes para un solo analito y bivariantes para dos variables. Finalmente, se enfoca en técnicas multivariantes como análisis factorial, regresión y redes neuronales para reducir dimensiones de conjuntos de datos complejos con múltiples variables.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.