Cálculo diferencial

1. Muestreo y estimación: Inferencia estadística. Estimación puntual, propiedades de estimadores y métodos de obtención. Distribución asociada a X y S2. Estimación por intervalos. Distribución asociada a regresión lineal, estimadores e intervalos de confianza. 2. Contraste de hipótesis simples y Lema de Neyman Pearson. Contraste unilateral UMP. Probabilidad de error. Test de razón de verosimilitud o cociente de verosimilitud. Contraste para parámetros de población. Contraste en regresión lineal simple. 3. Contrastes no paramétricos: bondad de ajuste, independencia y...

En esta obra se ofrece una introducción a los conceptos fundamentales del modelado y la simulación por ordenador, y se describen diferentes tipos de modelos y sus simuladores: modelos de tiempo discreto, modelos de eventos discretos, autómatas celulares, modelos basados en agentes, modelos dinámicos en ecuaciones diferenciales ordinarias, modelos dinámicos híbridos y modelos de ecuaciones en derivadas parciales. También se ofrece una breve introducción al lenguaje de análisis de datos R. Por ser conceptualmente más compleja, la descripción y simulación de los modelos de tiempo...

Cálculo diferencial para bachilleratos tecnológicos de Ludwing Javier Salazar aborda en su totalidad el programa de estudios actualizado de la materia y mantiene el enfoque pedagógico por competencias. La obra se inscribe en el eje Del Pensamiento y lenguaje variacional y en el componente del Cambio y predicción: elementos del cálculo, se ha organizado en cuatro partes con sus respectivos contenidos centrales y específicos. En cada parte se integran interesantes actividades para realizar de manera individual y en trabajo colaborativo y cooperativo. También se integran propuestas de...

Al igual que el Primer curso de esta obra, se presenta aquí una introducción a la formulación moderna de la teoría de la probabilidad. Su contenido está dividido en tres grandes partes: el estudio de las distribuciones de vectores aleatorios, los teoremas límite y temas sobre la historia de la teoría de la probabilidad. La exposición hace que la teoría no sea asimilada como algo estático, sino en permanente evolución.