Guide for Studying Probability Distributions

Guía de estudio para distribuciones de probabilidad.

El estudio de la matemática en general, y de la probabilidad en particular requiere de práctica. La mejor forma (tal vez la única) de aprender es mediante la resolución de problemas; incluso puede ser útil ir tratando de reconstruir problemas que vienen resueltos en los libros como una forma de "seguir al maestro" en cuanto a la estrategia de solución.

El siguiente documento contiene una guía para aprender cuatro distribuciones de probabilidad, aunque puede ampliarse a tantas distribuciones como haga falta.

Las distribuciones que se plantean son:

1. Bernoulli
2. Binomial
3. Poisson
4. Normal

Otro aspecto importante es el orden en la resolución de los problemas, por ello, se recomienda el uso del formato que se encuentra aquí, además del orden en el procedimiento, plantea preguntas destinadas a promover la reflexión que conduce al aprendizaje.

Enlace para descargar el formato:

http://licmata-math.blogspot.mx/2015/02/solving-easily-problems-about.html

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

Probability distributions guide from Matematica de Samos

Template for Laplace Transform

Formato para resolver problemas acerca de la transformada de Laplace.

La transformada de Laplace ha recibido mucha publicidad negativa; es considerada un tema casi imposible de entender.

En realidad el brillante trabajo de Laplace simplifica considerablemente la resolución de ecuaciones diferenciales; en lugar de tener que aplicar métodos de resolución específicos para cada problema, podemos "transformar" un problema de ecuaciones diferenciales en un sencillo problema algebraico.

El siguiente formato describe el procedimiento general para la solución de problemas de ecuaciones diferenciales con valores iniciales mediante la transformada de Laplace.

Esperamos que se de utilidad.

Saludos.

Laplace Transform template from Matematica de Samos

Templates for Descriptive Statistical Analysis.

Plantillas para el análisis estadístico descriptivo.

El análisis estadístico de datos comienza con el muestreo. Se toma un subconjunto de datos de la población, en algunos casos puede tomarse la población completa, y posteriormente se describen los datos, es decir, se organizan en diferentes formas de acuerdo a su naturaleza.

Son especialmente útiles las gráficas, ya que muestran gran cantidad de información que puede ser visualizada e interpretada con facilidad.

Los formatos que se encuentran en la siguiente entrada sirven para la realización de la mayor parte de los cálculos numéricos.

El formato para trazar las gráficas y realizar el análisis se encuentra en la entrada siguiente.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

Descriptive statistics exercises.

Ejercicios acerca de estadística descriptiva.

La estadística, como cualquier otra rama de la matemática, se aprende mediante la práctica. Estos cinco ejercicios tienen la finalidad de proveer la práctica necesaria para desarrollar las competencias básicas del estudio estadístico mediante datos no agrupados o agrupados.

El orden en el que se encuentran tiene la finalidad de abordar los temas con base en el orden interno de la asignatura.

Para acceder a cada ejercicio, haga clic en cada imagen.

Esperamos que sean de utilidad.

Saludos.

The easy way to make an statistical study with grouped data (2)

La forma más sencilla de realizar un análisis estadístico mediante datos agrupados (2).

Las técnicas estadísticas son una excelente herramienta para el análisis de datos, entre ellas, los métodos basados en datos agrupados.

Al agrupar los datos en intervalos, existe cierta pérdida de exactitud, es decir, los resultados obtenidos como la media aritmética y la desviación estándar no coinciden con los cálculos efectuados sin agrupar datos.

Esta falta de exactitud no es muy grande, por lo que los métodos basados en datos agrupados se siguen empleando.

Veamos un ejemplo:

Elabora un análisis estadístico agrupando los siguientes datos en 10 intervalos:

Paso 1. Para realizar la agrupación de datos, es necesario realizar el procedimiento indicado aquí.

Paso 2. A partir de los intervalos aparentes se obtienen los intervalos reales como se explica aquí.

Paso 3. Ahora se calculan las marcas de clase y se determinan las frecuencias como se explica aquí.

 Paso 4. Finalmente se determinan las medidas de tendencia central y dispersión como se describe aquí.

Esta última tabla es el resultado final del proceso. A partir de esta forma de presentar los datos pueden trazarse gráficas de polígono, circular, histograma, entre otras.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

Nonlinear programming template.

Formato para la resolución de problemas de programación no lineal.

La resolución de problemas en matemáticas e ingeniería requiere seguir un proceso ordenado y sistemático. Uno de los aprendizajes que debe lograr un estudiante universitario es esta forma de trabajo, por ello, es recomendable el uso de formatos o plantillas en las que presenten los resultados de la solución de problemas.

En formas de trabajo participativas puede ser el grupo quien proponga, tanto el formato como los valores que cada etapa debe tener durante una evaluación.

En seguida se presentan diferentes opciones de descarga del formato.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

Programación no lineal - uso de software

Otra página en la que se pueden publicar documentos e incrustarlos en cualquier pagina o enviar por correo electrónico es:

Otra opción es:

Programación no lineal - Formato from Matematica de Samos