Relatividad de las fórmulas de cálculo de superficie de figuras planas.

Resumen de los autores

Inferencia estadística - Módulo de regresión lineal simple

La utilización del modelo de regresión lineal en los procesos relacionados con el análisis de datos demanda el conocimiento objetivo e instrumentación de la relación funcional de variables, el coeficiente de determinación y de correlación y la prueba de hipótesis como pilares fundamentales para verificar e interpretar su significancia estadística en el intervalo de confianza determinado. La presentación específica de los temas relacionados con el modelo de regresión lineal, el análisis de regresión, el uso de la ecuación de regresión como instrumento para estimar y predecir y la consideración del análisis de residuales ha sido realizada tomando como referente el estudio de problemas reales definidos en los entornos de la economía, la administración y la salud, utilizando como plataforma de apoyo la hoja de cálculo Excel®. Se consideran en este módulo didáctico, los elementos teóricos correspondientes al análisis de regresión lineal, como técnica estadística empleada para estudiar la relación entre variables determinísticas o aleatorias que resultan de algún tipo de investigación, en la cual se analiza el comportamiento de dos variables, una dependiente y otra independiente. Se muestra mediante la gráfica de dispersión el posible comportamiento de las variables: lineal directa, inversa, no lineal directa o no lineal inversa, con el fin de desarrollar en el lector las competencias interpretativas y propositivas requeridas para dimensionar integralmente la importancia de la estadística inferencial en la vida del profesional en ciencias económicas, administrativas y de la salud.

Inferencia estadística módulo de regresión lineal simple

La utilización del modelo de regresión lineal en los procesos relacionados con el análisis de datos demanda el conocimiento objetivo e instrumentación de la relación funcional de variables, el coeficiente de determinación y de correlación y la prueba de hipótesis como pilares fundamentales para verificar e interpretar su significancia estadística en el intervalo de confianza determinado. La presentación específica de los temas relacionados con el modelo de regresión lineal, el análisis de regresión, el uso de la ecuación de regresión como instrumento para estimar y predecir y la consideración del análisis de residuales ha sido realizada tomando como referente el estudio de problemas reales definidos en los entornos de la economía, la administración y la salud, utilizando como plataforma de apoyo la hoja de cálculo Excel®.

Cálculo geométrico del límite de sucesiones trigonométricas.

Se pretende dar un nuevo enfoque del cálculo del límite de una sucesión. A parte del estudio desde el punto de vista de la algebra, se puede tomar una perspectiva más dirigida hacia la geometría; así se pueden interelacionar estas dos ramas de la matemáticas, de forma que su estudio sea más provechoso.

Historia de las matemáticas : métodos no algebraicos para la resolución de problemas.

Resumen basado en el de la publicación

El aprendizaje de estrategias de resolución de problemas con un hoja de cálculo.

Resumen de la publicación

Isoperímetros : ficha didáctica en geometría. Métodos trigonométricos.

Estudio del uso de la trigonometría para resolver problemas relacionados con la geometría. Se incluyen diferentes actividades para resolver situaciones variadas relacionadas sobre isoperímetros. Además se incluyen las distintas explicaciones para hacer más comprensibles estos problemas.

La querella dels mètodes : un final per decret' La querella de los métodos : un final por decreto.

Análisis sobre las diferentes teorías existentes para enseñar a leer. El artículo examina informes americanos y franceses como punto de partida para después reflexionar sobre las dimensiones del problema y las preferencias políticas actuales.

Sumas de Riemann con sistemas de cálculo simbólico.

Resumen basado en el de la publicación

Implementación de cópulas para la estimación del valor en riesgo

La dependencia entre las series financieras, es un parámetro fundamental para la estimación de modelos de Riesgo. El Valor en Riesgo (VaR) es una de las medidas más importantes utilizadas para la administración y gestión de Riesgos Financieros, en la actualidad existen diferentes métodos para su estimación, como el método por simulación histórica, el cual no asume ninguna distribución sobre los retornos de los factores de riesgo o activos, o los métodos paramétricos que asumen normalidad sobre las distribuciones. En este documento se introduce la teoría de cópulas, como medida de dependencia entre las series, se estima un modelo ARMA-GARCH-Cópula para el cálculo del Valor en Riesgo de un portafolio compuesto por dos series financiera, la tasa de cambio Dólar-Peso y Euro-Peso. Los resultados obtenidos muestran que la estimación del VaR por medio de copulas es más preciso en relación a los métodos tradicionales.

Método de determinación de máximos y mínimos previo a la enseñanza del cálculo diferencial.

Resumen basado en el de la publicación

Programar en Logo : enseñar al ordenador el cálculo con fracciones.

Descripción del procedimiento que los alumnos deben seguir para resolver el cálculo de fracciones mediante el ordenador. Los alumnos han de ser capaces de programar en Logo, para llegar a este fin.

El problema isoperimétrico y el cálculo de variaciones.

Análisis de los isoperímetros desde la perspectiva del cálculo de variaciones. Se determinan sus soluciones; las líneas geodésicas, la cicloide y la circunferencia.

La demostración y los sistemas de cálculo simbólico.

Resumen basado en el de la publicación

La programación lineal con la hoja de cálculo Excel : una apuesta por las nuevas tecnologías.

Resumen basado en el de la publicación