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MATLAB es una plataforma de cálculo científico que permite trabajar en prácticamente todos las áreas de las Ciencias Experimentales y la Ingeniería. Lógicamente, este software permite trabajar en el campo de la Estadística, presentando unas capacidades bastante amplias.El número de comandos que implementa Matlab, relativos al trabajo estadístico, es bastante elevado y muy eficiente. Además de las funciones estadísticas que implementa el módulo básico del programa, Matlab presenta un módulo específico para el trabajo estadístico denominado Statistics Toolbox. Las funciones de este módulo permiten trabajar en materias como la Estadística Descriptiva, modelos probabilísticos, variables aleatorias discretas y continuas, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis, modelos de regresión lineal y no lineal, análisis multivariante de datos, control de calidad, diseños de experimetos y otros contenidos de la estadística industrial. Este libro aborda todas estas materias desarrollando los siguientes temas:Estadística descriptivaProbabilidad Variables aleatorias discretas Modelos probabilísticos discretosVariables aleatorias continuasModelos probabilísticos continuos Intervalos de confianzaContrastes de hipótesisRegresión lineal y no linealAnálisis multivariante de datosAnálisis en componentes principales Análisis discriminante Análisis clústerControl de calidadControl de procesosDiseño de experimentos Estadística industrialFunciones estadísticas del módulo básico de MatlabFunciones estadísticas del módulo Statistics ToolBox
El continuo cambio que vivimos día a día, hace necesario que los estudiantes y los profesionistas del área de ingeniería aprendan a utilizar la tecnología para la solución de problemas de forma rápida y efectiva. El propósito principal de esta obra es introducir y familiarizar a los lectores en el uso del software MATLAB® para la solución de diversos problemas de ingeniería. El objetivo principal de esta obra no es reemplazar a las técnicas didácticas “tradicionales”, sino consolidarse como un apoyo de gran utilidad, el cual, con el paso del tiempo, ha demostrado ser una importante herramienta principalmente en los diferentes cursos de matemáticas que forman parte del plan de estudios de las carreras de ingeniería.
En los últimos años, paralelamente al desarrollo de los ordenadores, la Teoría de la Optimización ha experimentado un notable auge, convirtiéndose en un campo puntero de investigación tanto por el interés matemático de sus resultados como por sus múltiples aplicaciones a diferentes áreas como son la medicina, economía, industria, finanzas, logística, entre otras. Desde el punto de vista docente, en la actualidad, la materia de optimización se encuentra presente entre los contenidos fundamentales de grados y postgrados tanto de naturaleza teórica como de corte más aplicado. El presente libro versa, principalmente, sobre el planteamiento y la resolución de problemas de optimización (o programación) lineal y no lineal (abreviadas por PL y PNL), prestando especial atención a los aspectos didácticos y al rigor matemático. El manuscrito surge con una doble finalidad. Por un lado, pretende servir de bibliografía básica en asignaturas de optimización aplicada, impartidas en carreras universitarias de ingeniería, economía, informática, estadística, etc. Por otro, pretende ser libro de problemas y de consulta sobre diferentes aplicaciones de PL y PNL en grados y postgrados relacionados con las matemáticas; asimismo, el manuscrito puede ser objeto de consulta de profesionales de diferentes campos relacionados con la logística y la toma de decisiones en general. El libro está estructurado en tres partes bien diferenciadas y precisamente la composición de contenidos de estas tres partes es la principal característica que diferencia a ésta de otras obras que encontramos en la literatura. La parte I expone con rigor los enunciados teóricos esenciales de la optimización clásica, ilustrados con diferentes ejemplos y contraejemplos. La parte II presenta a nivel instrumental las herramientas computacionales que ofrece el programa MATLAB® para la resolución de problemas de optimización. En la parte III se aplican los conocimientos anteriores al desarrollo teórico y la resolución, con alto grado de generalidad, de una selección de aplicaciones del mundo real. La mayoría de aplicaciones contienen programas específicos de resolución, elaborados por los autores del libro en el lenguaje de programación de MATLAB®.
MATLAB es un software de cálculo científico utilizable a diferentes niveles de profundidad. Este software se adapta perfectamente al trabajo matemático y al contenido que se estudia hasta el nivel de Bachillerato. Precisamente este libro incluye los temas más habituales en el área matemática estudiados por los bachilleres. En sucesivos capítulos se aborda la siguiente temática:Entorno de trabajo de Matlab Números enteros, divisibilidad y sistemas de numeración Números reales y complejos Variables, operadores y funciones de variable real y compleja Expresiones algebraicas y polinomios. Interpolación Representación de curvas Calculo con vectores y matrices Espacios vectoriales, aplicaciones lineales, ecuaciones y sistemas Límites de sucesiones y funciones. Continuidad.Derivadas y aplicaciones Integrales y aplicacionesPara cada tema se presenta gran variedad de ejemplos y ejercicios en orden secuencial de dificultad y totalmente resueltos. El contenido de este libro es la antesala a los estudios universitarios y abarca las materias esenciales del área matemática que el alumno debe dominar para encarar con éxito los estudios superiores.
Este libro de 400 Problemas Resueltos de Estadística Multidisciplinar consta de diez capítulos que no son independientes y que están dispuestos de forma secuencial. En cada nuevo capítulo se utilizan conocimientos de los anteriores. Por esta ra-zón, es conveniente y recomendable seguir el orden establecido. Se comienza por Fundamentos Generales, Sucesos Aleatorios, Combinatoria y Probabilidad, Estadística Descriptiva Unidimensional y Bidimensional, y Números ═ndices. A continuación, Distribuciones de Probabilidad Discretas y Conti-nuas. Intervalos de Probabilidad. Paulatinamente se llega a la Inferencia Estadística: Estimación, Intervalos de Confianza, Contrastes de Hipótesis Paramétricos y No Paramétricos, Análisis de la Varianza y Análisis de la Regresión. Este orden permite familiarizarse poco a poco con las técnicas estadísticas e incorporar conocimientos y herramientas útiles en las Ciencias Experimentales, Sociales y de la Salud, así como en la Ingeniería y en la Técnica. Cada capítulo comienza con una sucinta introducción teórica: nomenclatura, fórmulas y cuadros resumen.
Este libro de texto es una introducción al Cálculo Científico, que ilustra varios métodos numéricos para la solución con computador de ciertas clases de problemas matemáticos. Los autores muestran cómo calcular los ceros o las integrales de funciones continuas, resolver sistemas lineales, aproximar funciones por polinomios y construir aproximaciones precisas para la solución de ecuaciones diferenciales. Para hacer la presentación concreta y atractiva, se ha adoptado el entorno de programación MATLAB como un fiel compañero. Se muestran todos los algoritmos introducidos a través del libro, suministrando de este modo una evaluación cuantitativa inmediata de sus propiedades teóricas como son la estabilidad, la precisión y la complejidad. El libro también contiene la solución de varios problemas planteados a través de ejercicios y ejemplos, a menudo surgidos de aplicaciones específicas. Se dedica una sección específica a temas que no fueron tratados en el libro y se indican algunas referencias bibliográficas para un tratamiento más completo de la materia.
DERIVE es un software de cálculo científico destinado a estudiantes, profesores, investigadores o profesionales que tenga que realizar cualquier tipo de tarea relacionada con el cálculo. Es capaz de abordar complejos problemas de álgebra y análisis matemático y trabajar de forma rápida y eficaz con matrices y vectores. Además posee un entorno visual muy cómodo y sencillo que soporta todo tipo de gráficas y representaciones. Asimismo, permite procesar variables algebraicas, expresiones, ecuaciones, funciones, vectores, matrices, expresiones booleanas y la mayoría de los elementos del cálculo científico. Se trata de uno de los programas más utilizados en entornos relacionados con las matemáticas, la ingeniería y las ciencias experimentales en general.Este libro profundiza en el tratamiento de la Estadística a través de Derive. Su contenido es eminentemente práctico y todos los temas se ilustran con variedad de ejercicios en dificultad secuencial resueltos completamente con el programa DERIVE. Sin olvidar los conceptos teóricos, se ha puesto especial énfasis en la selección de los ejemplos prácticos con el fin de abarcar todo el campo científico que permite abordar el software DERIVE en el campo de la Estadística. Se tratan temas tan interesantes como la Estadística Descriptiva, Los Modelos de Probabilidad, las Variables Aleatorias discretas y continuas, los Intervalos de Confianza, los Contrastes de Hipótesis y los Modelos de Regresión Lineal.
Increased attention is being paid to the need for statistically educated citizens: statistics is now included in the K-12 mathematics curriculum, increasing numbers of students are taking courses in high school, and introductory statistics courses are required in college. However, increasing the amount of instruction is not sufficient to prepare statistically literate citizens. A major change is needed in how statistics is taught. To bring about this change, three dimensions of teacher knowledge need to be addressed: their knowledge of statistical content, their pedagogical knowledge, and their statistical-pedagogical knowledge, i.e., their specific knowledge about how to teach statistics. This book is written for mathematics and statistics educators and researchers. It summarizes the research and highlights the important concepts for teachers to emphasize, and shows the interrelationships among concepts. It makes specific suggestions regarding how to build classroom activities, integrate technological tools, and assess students’ learning. This is a unique book. While providing a wealth of examples through lessons and data sets, it is also the best attempt by members of our profession to integrate suggestions from research findings with statistics concepts and pedagogy. The book’s message about the importance of listening to research is loud and clear, as is its message about alternative ways of teaching statistics. This book will impact instructors, giving them pause to consider: "Is what I’m doing now really the best thing for my students? What could I do better?" J. Michael Shaughnessy, Professor, Dept of Mathematical Sciences, Portland State University, USA This is a much-needed text for linking research and practice in teaching statistics. The authors have provided a comprehensive overview of the current state-of-the-art in statistics education research. The insights they have gleaned from the literature should be tremendously helpful for those involved in teaching and researching introductory courses. Randall E. Groth, Assistant Professor of Mathematics Education, Salisbury University, USA