Este texto es un manual teórico-practico sobre cálculo diferencial de varias variables reales. Se ha escrito pensando en los alumnos que acceden a un primer cuatrimestre sobre esta materia, como son los de Ciencias Matemáticas y Física, Ingenierías y Arquitectura, y se adapta a las actuales tendencias en los planes de estudios. Los únicos prerrequisitos necesarios para seguir este texto son el cálculo de funciones de un variable real y algunos rudimentos de álgebra lineal. Los conocimientos necesarios sobre el espacio euclídea n-dimensional y la funciones continuas de varias variables han sido desarrollados en los primero temas. Cada tema contiene un selección de problemas, los cuales son solucionados detalladamente en un apéndice final. Se ha intentado hacer el texto tan concreto y orientado al alumno como ha sido posible, lo que ha llevado a destacar los asuntos básicos y troncales huyendo de formalismos innecesarios. asimismo, se han incluido algunas aplicaciones a la física y la economía, para mostrar la gran interrelación entré el Análisis y otra ramas de la ciencia.
"En aquest volum s?inicia amb l?estudi de les derivades el bloc corresponent al Càlcul diferencial. Des de l?establiment del Càlcul Infinitesimal per Newton i Leibniz de manera independent, amb l?objectiu posat en la determinacció de la recta tangent a una corba en un punt donat, el concepte de derivada ha tingut un paper preeminent en l?estudi del ritme de variació d?una funció i ha suposat una eina de gran utilitat en l?estudi de molts problemes de les ciències exactes i experimentals."
En esta monografía se presentan diferentes técnicas y procedimientos para conocer cómo se pueden obtener clasificaciones dentro de un grupo de individuos, utilizando para ello las propiedades que los caracterizan. Para conseguir este objetivo se recurre al uso de diferentes herramientas matemáticas y estadísticas, que permiten determinar las semejanzas entre los individuos a clasificar. Las herramientas matemáticas se basan en el uso de determinadas formas de medir similitudes (o distancias) entre los individuos, y las estadísticas utilizan diferentes métodos de agrupación para obtener las clasificaciones. Las técnicas expuestas a lo largo de la obra son ampliamente comentadas y se utilizan numerosos ejemplos para aclararlas. Finalmente, se explica cómo utilizar estas técnicas mediante uno de los programas informáticos de uso estadístico más extendido: el SPSS/PC.
La utilidad de los procedimientos estadísticos en auditoría de cuentas ha sido objeto de estudio desde hace ya bastante tiempo. No obstante, los procedimientos del análisis estadístico bayesiano en auditoría son de más reciente utilización. Los primeros intentos de utilización de muestras estadísticas en auditoría tuvieron que ver con los métodos clásicos de estimaciones puntuales. Sin embargo, el comportamiento práctico de los diferentes estimadores en las poblaciones usuales en auditoría no concordaba con el esperado desde el punto de vista teórico. En realidad, éstos problemas radican en la suposición de que se cumplen las condiciones establecidas en la teoría estadística clásica o asociada a la distribución Normal. Sus deficiencias han dado origen a otras vías alternativas para atacar el problema. En esta obra nos dedicaremos exclusivamente a los procedimientos bayesianos en auditoría de cuentas. Centrándonos en las dos vías que han generado y siguen generando, las soluciones más plausibles en el campo de la metodología estadística bayesiana en la auditoría de cuentas: los modelos biparamétricos y los modelos basados en la distribución multinomial.
El escalamiento multidimensional resulta atractivo como técnica de análisis de datos por muchas razones. Permite utilizar métodos de recogida de datos muy diferentes, admite distintos tipos de escala de medida, y existe una amplia variedad de modelos que
Esta obra, originalmente proyectada como curso experimental, y primero de Cálculo infinitesimal programado, ha resultado una eficacia sorprendente y sin duda abrirá horizontes nuevos en la enseñanza de la Matemática en los primeros cursos universitarios.
Aquests apunts s'han elaborat per a les pràctiques del Taller de Matemàtiques, que són comunes a les assignatures Àlgebra Lineal i Càlcul I de primer curs dels graus de l'ETSEIB. L'objectiu és introduir un conjunt d'eines informàtiques que permetin donar solucions numèriques als problemes que sorgeixen en aquestes assignatures. Entre d'altres fites, es vol que els alumnes siguin capaços de fer càlculs elementals amb matrius i vectors, representar i definir funcions, estudiar-ne els zeros, calcular integrals... En aquestes pràctiques, hem decidit usar el llenguatge que comparteixen els paquets Matlab i Octave, que tenen un ús molt estès en enginyeria. De tota manera, hem volgut centrar-nos en els procediments que seguim per a l'estudi dels problemes, més enllà de les eines que cadascuna de les plataformes ens ofereix. Finalment, hi hem inclòs un petit apèndix per poder seguir en Python el que fem en Matlab/Octave.
Este texto es un manual teórico-practico sobre cálculo diferencial de varias variables reales. Se ha escrito pensando en los alumnos que acceden a un primer cuatrimestre sobre esta materia, como son los de Ciencias Matemáticas y Física, Ingenierías y Arquitectura, y se adapta a las actuales tendencias en los planes de estudios. Los únicos prerrequisitos necesarios para seguir este texto son el cálculo de funciones de un variable real y algunos rudimentos de álgebra lineal. Los conocimientos necesarios sobre el espacio euclídea n-dimensional y la funciones continuas de varias variables han sido desarrollados en los primero temas. Cada tema contiene un selección de problemas, los cuales son solucionados detalladamente en un apéndice final. Se ha intentado hacer el texto tan concreto y orientado al alumno como ha sido posible, lo que ha llevado a destacar los asuntos básicos y troncales huyendo de formalismos innecesarios. asimismo, se han incluido algunas aplicaciones a la física y la economía, para mostrar la gran interrelación entré el Análisis y otra ramas de la ciencia.
"En aquest volum s?inicia amb l?estudi de les derivades el bloc corresponent al Càlcul diferencial. Des de l?establiment del Càlcul Infinitesimal per Newton i Leibniz de manera independent, amb l?objectiu posat en la determinacció de la recta tangent a una corba en un punt donat, el concepte de derivada ha tingut un paper preeminent en l?estudi del ritme de variació d?una funció i ha suposat una eina de gran utilitat en l?estudi de molts problemes de les ciències exactes i experimentals."
Incluye Cálculo en una y en varias variablesContiene problemas numéricos y de desarrollo teórico352 problemas resueltos totalmente desarrollados
En esta monografía se presentan diferentes técnicas y procedimientos para conocer cómo se pueden obtener clasificaciones dentro de un grupo de individuos, utilizando para ello las propiedades que los caracterizan. Para conseguir este objetivo se recurre al uso de diferentes herramientas matemáticas y estadísticas, que permiten determinar las semejanzas entre los individuos a clasificar. Las herramientas matemáticas se basan en el uso de determinadas formas de medir similitudes (o distancias) entre los individuos, y las estadísticas utilizan diferentes métodos de agrupación para obtener las clasificaciones. Las técnicas expuestas a lo largo de la obra son ampliamente comentadas y se utilizan numerosos ejemplos para aclararlas. Finalmente, se explica cómo utilizar estas técnicas mediante uno de los programas informáticos de uso estadístico más extendido: el SPSS/PC.
La utilidad de los procedimientos estadísticos en auditoría de cuentas ha sido objeto de estudio desde hace ya bastante tiempo. No obstante, los procedimientos del análisis estadístico bayesiano en auditoría son de más reciente utilización. Los primeros intentos de utilización de muestras estadísticas en auditoría tuvieron que ver con los métodos clásicos de estimaciones puntuales. Sin embargo, el comportamiento práctico de los diferentes estimadores en las poblaciones usuales en auditoría no concordaba con el esperado desde el punto de vista teórico. En realidad, éstos problemas radican en la suposición de que se cumplen las condiciones establecidas en la teoría estadística clásica o asociada a la distribución Normal. Sus deficiencias han dado origen a otras vías alternativas para atacar el problema. En esta obra nos dedicaremos exclusivamente a los procedimientos bayesianos en auditoría de cuentas. Centrándonos en las dos vías que han generado y siguen generando, las soluciones más plausibles en el campo de la metodología estadística bayesiana en la auditoría de cuentas: los modelos biparamétricos y los modelos basados en la distribución multinomial.
El escalamiento multidimensional resulta atractivo como técnica de análisis de datos por muchas razones. Permite utilizar métodos de recogida de datos muy diferentes, admite distintos tipos de escala de medida, y existe una amplia variedad de modelos que
Esta obra, originalmente proyectada como curso experimental, y primero de Cálculo infinitesimal programado, ha resultado una eficacia sorprendente y sin duda abrirá horizontes nuevos en la enseñanza de la Matemática en los primeros cursos universitarios.
Aquests apunts s'han elaborat per a les pràctiques del Taller de Matemàtiques, que són comunes a les assignatures Àlgebra Lineal i Càlcul I de primer curs dels graus de l'ETSEIB. L'objectiu és introduir un conjunt d'eines informàtiques que permetin donar solucions numèriques als problemes que sorgeixen en aquestes assignatures. Entre d'altres fites, es vol que els alumnes siguin capaços de fer càlculs elementals amb matrius i vectors, representar i definir funcions, estudiar-ne els zeros, calcular integrals... En aquestes pràctiques, hem decidit usar el llenguatge que comparteixen els paquets Matlab i Octave, que tenen un ús molt estès en enginyeria. De tota manera, hem volgut centrar-nos en els procediments que seguim per a l'estudi dels problemes, més enllà de les eines que cadascuna de les plataformes ens ofereix. Finalment, hi hem inclòs un petit apèndix per poder seguir en Python el que fem en Matlab/Octave.