http://www.youtube.com/user/juanmemol?v=LCOtVa5AbAk
http://www.youtube.com/watch?v=q7TFAjvJonc
http://www.youtube.com/watch?v=mRMOas3DHLA
http://www.youtube.com/watch?v=wzc6T9mAGHM
http://www.youtube.com/watch?v=ib-r1z_3w0g
http://www.youtube.com/watch?v=fGKwLzWgSg4http://www.youtube.com/watch?v=MrigZcB9N94
http://www.youtube.com/watch?v=q9AnWVjrB34
http://www.youtube.com/watch?v=gPprg2GmqqU
http://www.youtube.com/watch?v=GmKoGHGXv1k
viernes, 1 de junio de 2012
jueves, 31 de mayo de 2012
Desbiazio estandar
Probabilitate teorian eta estatistikan, desbideratze estandarra edo desbideratze tipikoa aldagai kuantitatibo bati buruzko datu-multzoen eta probabilitate-banakuntzen sakabanatze neurri absolutu bat da. Jatorrian eta datu-multzo baterako, datu bakoitza batezbesteko aritmetiko sinpletik batez beste zenbat desbideratzen den adierazten du. Beste alde batetik, bariantza
desbideratze estandarraren karratua da. Biak ala biak dira estatistikan
gehien erabiltzen diren sakabanatze neurriak, bereziki euren propietate
matematikoengatik. Hala ere, datu multzo desberdinen sakabanatze-mailak
alderatzeko erabili behar denean, dagokion sakabanatze neurri erlatiboa hobesten da, aldakortasun koefizientea hain zuzen, desbideratze estandarra zati batezbestekoa eginez kalkulatzen dena.

datuetarako:
jatorriari buruzko bigarren eta lehenengo mailako momentuak diren, hurrenez hurren.
(
konstante) aldagai aldaketa egiten bada, desbideratze estandarra ez da aldatzen:
Hau da, banakuntzaren balio guztiak (datu guztiak) gehi konstante bat egiten bada, desbideratze estandarra ez da aldatzen.
(
konstante) aldagai aldaketa egiten bada, desbideratze estandarra honela aldatzen da:
Hau da, banakuntzaren balio guztiak (datu guztiak) gehi konstante bat egiten bada, aldagai berriaren desbideratze estandarra bider
eginda geratzen da.

Kalkulua (datuak)
- Kalkuluari buruzko xehetasunak eta adibideak ikusteko, ikus Bariantza, jakinda desbideratze estandarra bariantzaren erro karratu positiboa dela.

- batezbesteko aritmetiko sinplea (
) kalkulatu;
, datu bakoitzak batez bestekora duen distantzia alegia, kalkulatu;
- distantzia hauen batezbesteko koadratikoa kalkulatu: distantzia karratuak eman, batu, datu kopuruaz zatitu eta emaitzaren erro karratu positiboa eman.
Kalkulua (probabilitate banakuntza)
Probabilitate banakuntzetarako honela izendatu eta kalkulatzen da:
Propietateak
Jatorri aldaketa


Hau da, banakuntzaren balio guztiak (datu guztiak) gehi konstante bat egiten bada, desbideratze estandarra ez da aldatzen.
Eskala aldaketa


Hau da, banakuntzaren balio guztiak (datu guztiak) gehi konstante bat egiten bada, aldagai berriaren desbideratze estandarra bider

mediana (estadistika)
Estatistikan, mediana aldagai bati buruzko datuak txikienetik handienera ordenaturik daudela, erdian dagoen datua da. Beraz, medianak alde banatara datuen %50ak uzten ditu. Probabilitate banakuntza
baterako ere kalkula daiteke eta orduan alde banatara eta orduan
azpitik eta gainetik 0.5eko probabilitatea uzten duen balioa da. Mediana
zentro neurri bat da, batezbesteko aritmetiko sinplea bezala esaterako, eta neurri aproposa datuetan muturreko datuak daudenean .
Lagin-tamaina edo datu-kopurua bakoitia bada, datuak ordenaturik daudela, mediana erdiko datuak hartzen duen balioa da. Adibidez, datu hauetarako
Aldi berean, muturreko datuak daudenean zentro neurri egokiagoa da batezbesteko aritmetiko sinplea baino. Adibidez, { 1, 2, 2, 2, 3, 9 } datuetarako, mediana 2 da, zentroaren balio adierazgarri bat, batezbesteko aritmetiko sinplea zentroaren adierazgarri ez den 3,166… delarik. Muturreko datuek medianaren balioan eragin nabarmenik ez dutela eta, mediana estatistiko jasankorra dela esaten da. Alborapen handiko banakuntzetan ere, batezbestekoa baion neurri egokiagoa da.
Eragozpen gisa, datu guztiak kontuan hartzen ez dituela aipatu behar da. Bere kalkulua formula bidez adierazteko oztopoak izateaz gainera, ez da matematikoki garatzen erraza.
Propietate matematikoei buruz,
Kalkulua lagin baterako
Lagin baterako, datu koantitatiboak txikienetik handienera ordenatuta daudela, erdian kokatzen den datua da mediana. Horrela, kalkulua ezberdina da n datu kopurua zenbaki bakoitia edo zenbaki bikoitia den.Lagin-tamaina edo datu-kopurua bakoitia bada, datuak ordenaturik daudela, mediana erdiko datuak hartzen duen balioa da. Adibidez, datu hauetarako
1 2 2 3 5 6 8
2 3 4 5 7 7 8 10
Kalkulua tartetan bildutako datuetarako
Datuak tartean bildurik daudenean, mediana hurbilketaz kalkulatzen da, aurretik mediana kokatzen den tartea zehaztuz. Kalkulurako erabiltzen den formula hau da:-
-
-
Biztanleen adinak Biztanleak Maiztasun metatuak 0-20 9 9 20-40 18 27 40-60 26 53 60-80 7 60 80-100 4 64
-
-

Medianaren kalkulua datuak tartetan bilduta daudenean, interpolazio linealez
egiten da. Mediana kokaturik dagoen tartea 40-60 da. Medianatik behera
(marra eten gorriz) 32 datu daude, datuen erdiak alegia. 40 urtetik
behera 27 biztanle daude. 60 urtetik behera 53 biztanle daude. Bi
puntuak lotuz, OAB eta OCD hirukiak baliokideak dira eta, beraz, katetoen arteko erlazio berdina dute. OAB triangeluan, OB=x eta AB=5. OCD triangeluan OD=20 eta CD=26. Hiruko erregela sinple batez x=3.82 eta beraz, mediana 40+x=43.82 dela ondorioztatzen da.
Mediana probabilitate banakuntzetan
Probabilitate banakuntzetan, bere azpitik %50eko probabilitatea (eta ondorioz, bere gainetik ere %50eko probabilitatea) uzten duen balioa da. Beraz, banakuntza jarraia bada hau betetzen duen Me balioa da mediana:Propietateak
Abantaila gisa, balio osoko aldagaietan, medianaren emaitza ere zenbaki osoa da. Adibidez, familiako haur kopuruaren batezbesteko aritmetiko sinplea 2.37 haur izan daitekeen bitartean, medianak beti balio oso bat emango du (1, 2, 3), interpretazioa erraztuz horrela.Aldi berean, muturreko datuak daudenean zentro neurri egokiagoa da batezbesteko aritmetiko sinplea baino. Adibidez, { 1, 2, 2, 2, 3, 9 } datuetarako, mediana 2 da, zentroaren balio adierazgarri bat, batezbesteko aritmetiko sinplea zentroaren adierazgarri ez den 3,166… delarik. Muturreko datuek medianaren balioan eragin nabarmenik ez dutela eta, mediana estatistiko jasankorra dela esaten da. Alborapen handiko banakuntzetan ere, batezbestekoa baion neurri egokiagoa da.
Eragozpen gisa, datu guztiak kontuan hartzen ez dituela aipatu behar da. Bere kalkulua formula bidez adierazteko oztopoak izateaz gainera, ez da matematikoki garatzen erraza.
Propietate matematikoei buruz,
lagin datuetarako ondoko adierazpena txikien egiten duen m balioa da mediana:
-
;
- bi datu-multzo bateratzen badira, baterako mediana aurreko medianen tartean izango da.
moda(estadistika)
Estatistikan, moda datu-multzo batean gehienetan agertzen den balioa da. Zehatzago, aldagai bakarreko datuetarako (koantitatibo zein koalitatibo), maiztasun handieneko balioa da. Probabilitate banakuntza baterako ere kalkula daiteke eta orduan probabilitate handienez agertzen den balioa da.
Batezbestekoa edo mediana bezala, zentro neurri gisa erabiltzen da, datuak balio bakar batez laburbiltzeko.
Datu-multzo batean daturik errepikatzen ez denean (1-3-4-6-7 datuetarako, adibidez), moda definituta ez dagoela esaten da. Dena den, egoera hau aldagaiak balio ezberdin asko har ditzakeenean agertzen denez, egokiagoa da kasu hauetan datuak tartetan bildu eta moda maiztasun handiena duen tartean kokatzea, hurbilketa baten bitartez, atal honetan ikusten den bezala.
Datuak maiztasun-taula batean bilduta daudenean, modaren kalkulua berehalakoa da. Adibidez, ikasle hauen adinetarako moda 8 urtekoa da:
Adibidez, herri bateko biztanleen adinari buruzko datuak jaso dira:
(1, 2, 2, 3, 4, 7, 9) datu hauetarako zentro-neurri adierazgarriena
edo zentroa hobekien islatzen duena mediana edo batezbesteko aritmetiko
sinplea da, nekez esan baitaiteke datuak modak ematen duen 2 balioaren
inguruan biltzen direla.
Oro har, moda, mediana eta beztesbesteko aritmetiko sinplea alborapen handiko banakuntzetan izango dira nahiko ezberdinak.
Modaren beste eragozpen bat hau da: moda anitza ere izan daiteke, gehienetan errepikatzen diren balioak zehazteko orduan berdinketa dagoenean.
Batezbestekoa edo mediana bezala, zentro neurri gisa erabiltzen da, datuak balio bakar batez laburbiltzeko.
Datu-multzo batean daturik errepikatzen ez denean (1-3-4-6-7 datuetarako, adibidez), moda definituta ez dagoela esaten da. Dena den, egoera hau aldagaiak balio ezberdin asko har ditzakeenean agertzen denez, egokiagoa da kasu hauetan datuak tartetan bildu eta moda maiztasun handiena duen tartean kokatzea, hurbilketa baten bitartez, atal honetan ikusten den bezala.
Datuak maiztasun-taula batean bilduta daudenean, modaren kalkulua berehalakoa da. Adibidez, ikasle hauen adinetarako moda 8 urtekoa da:
-
-
-
Adinak Ikasleak 6 26 7 31 8 43
-
-
-
-
-
Aukeratutako ikasketak Ikasleak Zientziak 20 Letrak 16 Teknologia 12
-
-
Modaren kalkulua tartetan bildutako datuetarako
Datuak tartetan bildu direnean, moda maiztasun handiena duen tartean kokatzen da. Tarte-zabalera konstantea bada, era honetan hurbildu daiteke:-
non
- Li, moda dagoen tartearen behe-muga den;
- A, moda dagoen tartearen zabalera den;
, moda dagoen tartearen aurreko tarteko maiztasun absolutua ken moda dagoen tarteko maiztasun absolutua den;
, moda dagoen tartearen ondorengo tarteko maiztasun absolutua ken moda dagoen tarteko maiztasun absolutua den.
Adibidez, herri bateko biztanleen adinari buruzko datuak jaso dira:
-
-
-
Biztanleen adinak Biztanleak 0-20 9 20-40 18 40-60 26 60-80 7 80-100 4
-
-

Modaren kalkulua tartean bildutako datuetarako. Moda dagoen
tartea 40-60 da. Aurreko tarteko maiztasuna handiagoa denez ondorengo
tartekoa baino, moda 40tik gertuago kokatuko da 60tik baino,
histogramara egokitzen den maiztasun-kurbaren gailurrak erakusten duen
bezala. Izan ere, eskubitik maiztasun jeitsiera nabarmenagoa denez,
40-60 tartean, tarte barneko datu-trinkotasuna ezkerretik handiagoa
pentsatu eta, beraz, moda 40tik gertuago izango da. Hurbilketa interpolazio linealez egiten da: moda kokatzen den tarteko maiztasuna eta aurreko eta ondorengo tarteetako maiztasunak kontuan harturik hiruki gorriak osatzen dira. Bi hirukiak baliokideak dira eta beraz, oinarriaren (8 eta 19, hurrenez hurren) eta altueraren (h eta 20-h, hurrenez hurren) arteko erlazio berdina dute. Moda kalkulatzeko, h kalkulatu behar da. Hiruko erregela sinple batez, h=5.92 kalkulatu eta beraz Mo=40+h=45.92 izango da.
Moda eta beste zentro-neurriak
Modak, medianak eta batezbesteko aritmetiko sinpleak oso emaitza ezberdinak eman ditzakete, denak zentro-neurri badira ere:Zentro neurriak alderatuz | ||||
Izena | Deskribapena | Formula | Adibidea | Emaitza |
Batezbesteko aritmetiko sinplea | Datuen batura zati datu kopurua. | ![]() |
(1+2+2+3+4+7+9) / 7 | 4 |
Mediana | Datuak ordenaturik, erdian dagoen datua. | 1, 2, 2, 3, 4, 7, 9 | 3 | |
Moda | Datuetan gehien errepikatzen den balioa. | 1, 2, 2, 3, 4, 7, 9 | 2 |
Oro har, moda, mediana eta beztesbesteko aritmetiko sinplea alborapen handiko banakuntzetan izango dira nahiko ezberdinak.
Modaren beste eragozpen bat hau da: moda anitza ere izan daiteke, gehienetan errepikatzen diren balioak zehazteko orduan berdinketa dagoenean.

miércoles, 30 de mayo de 2012
Estatistika
Estatistika fenomeno aldakor eta ziurgabeei buruzko datu-multzoak
bildu, sailkatu, irudikatu, laburtu eta aztertu egiten dituen metodo
eta prozeduren multzoa da, horien baitan dauden erregulartasunak eta
erlazioak hauteman, horietarako ereduak
eratu, aurresanak egin, konklusio zehatzak eman eta erabaki egokiak
hartzearren. Labur, estatistikaren helburua jasotako datuetatik
informazio baliagarria eskuratzeko teknikak garatu eta aplikatzea da.
Horretarako, matematika, probabilitate teoria eta erabaki-teoria oinarritzat hartzen ditu. Estatistikaren teknikak maila bitan erabiltzen dira: estatistika deskribatzailean teknika sinple eta errazak erabiltzen dira datuak irudikatu eta laburtzeko; inferentzia estatistikoak, berriz, azterketa konplexuago eta zorrotzagoa egiten du, datuak eredu matematiko batera egokitu eta berarekin duten errore estatistikoa neurtuz, probabilitate
kontzeptuan oinarrituz horretarako. Egun funtsezko metodologia da
ikerketa zientifikoan eta alor guztietan zabaltzen da bere erabilera,
hala nola ekonomian, medikuntzan, soziologian eta meteorologian.
Hala ere, erabilera oker batengatik estatistika manipulazio eta
erroreen iturburua izan da sarri; hori dela eta, estatistikaren emaitzak
behar bezala interpretatzeko garrantzitsutzat jotzen dira
estatistikaren jendarteratzea eta estatistika-hezkuntza zorrotza, estatistika teknikak eta horietarako programa informatikoen aukerak tentuz baliatzeko.
Beste alde batetik, estatistikak terminoa edonolako datu multzoak, baina gehienetan erakunde publikoek argitaratutako datu ofizialak, adierazteko ere erabili ohi da (langabetuen estatistikak eta osasun estatistikak, esaterako). Estatistika ez da, ordea, datuak jasotzera mugatzen, harago doa eta datuen azterketarako metodologia ere hartzen du bere baitan.
Beste alde batetik, estatistikak terminoa edonolako datu multzoak, baina gehienetan erakunde publikoek argitaratutako datu ofizialak, adierazteko ere erabili ohi da (langabetuen estatistikak eta osasun estatistikak, esaterako). Estatistika ez da, ordea, datuak jasotzera mugatzen, harago doa eta datuen azterketarako metodologia ere hartzen du bere baitan.

Funtzio polinomikoak
Matematikan, funtzio polinomikoa funtzio mota bat da polinomio bati atxikituta.
Formalki, funtzio hau da:


Formalki, funtzio hau da:

- non
polinomio bat den edozein
zenbaki errealerako definituta; hau da,
-en batuketa finitua koefiziente errealekin biderkatuta, honela:

Oinarrizko funtzio polinomikoak
Funtzio polinomiko batzuek izen berezia jasotzen dute polinomioaren mailaren arabera:Maila | Izena | Adierazpena |
---|---|---|
0 | Funtzio konstantea | y = a |
1 | funtzio lineala | y = ax + b (lehen mailako binomioa) |
2 | funtzio koadratikoa | y = ax² + bx + c (bigarren mailako trinomioa) |
3 | funtzio kubikoa | y = ax³ + bx² + cx + d (hirugarren mailako polinomioa) |
2.Mailako ekuazioak
Matematikan, aldagai bakarreko bigarren mailako ekuazioa edo ekuazio koadratikoa [2], era osoan, honela adierazten den aldagai bakarreko ekuazio polinomiko bat da[3]:
Bigarren mailako ekuazio osatugabeak ere badaude [5], baina agertzen ez diren koefizienteak 0 bihurtuz aise aldatzen dira adierazpen orokorrera:
betetzen denean, aurreko bi soluzioak berdinak dira:
.
Bigarren mailako ekuazioaren soluzioak a, b eta c zenbaki errealak badira funtzio koadratikoaren zeroak dira, aipaturiko funtzioak 0 balioa hartzen dueneko x puntuak alegia:
motako ekuazioak
bigarren mailako ekuazioen ebazpena erabiliz ebaz daitezke,
aldagai aldaketa baten bitartez. Adibidez,
ekuazio bikoadratikoa honela ebazten da[3]:
askatuz:
trinomioa
erako adierazpenaz ordezten da. Horrela,
ezezaguna aise bakantzen da.
ekuazioko
koefizienteen eta ekuazioaren
erro edo soluzioen artean berdintza erlazio hauek egiaztatzen dira, Vièteren formulei esker:

Erlazio hauek honela froga daitezke:
ekuazioa
monomioaz zatituz hasiera batean, ebazpenerako beste formula bat lortzen da, karratuaren osaketa garatuz:

Eta azken berdintzatik bigarren mailako ekuazioaren erroen formula alternatiboa lortzen da:
Bigarren mailako ekuazio osatugabeak ere badaude [5], baina agertzen ez diren koefizienteak 0 bihurtuz aise aldatzen dira adierazpen orokorrera:
Ebazpena
Bigarren mailako ekuazio osoaren ebazpen edo soluzioa formula honek ematen du:,
eta


Geometria

Irudiko
f (x) = x2 − x − 2 = (x + 1)(x − 2) funtzio koadratikoan, funtzioak x abzisa-ardatza ebakitzen dueneko puntuak, x = −1 and x = 2 alegia, x2 − x − 2 = 0 bigarren mailako ekuazioaren soluzioak dira.
f (x) = x2 − x − 2 = (x + 1)(x − 2) funtzio koadratikoan, funtzioak x abzisa-ardatza ebakitzen dueneko puntuak, x = −1 and x = 2 alegia, x2 − x − 2 = 0 bigarren mailako ekuazioaren soluzioak dira.
Diskriminatzailea
Diskriminatzailea honako adierazpen honen balioa da (delta izeneko letra maiuskula grekoaz adierazten da):- Diskriminatzailea positiboa bada, bi soluzioak zenbaki erreal dira. Diskriminatzailea zenbaki karratu edo karratu perfektua bada, bi soluzioak zenbaki arrazionalak direla egiaztatzen da.
- Diskriminatzailea 0 bada, soluzioa bakarra da eta gainera zenbaki erreala:
.
- Diskriminatzailea negatiboa bada, ez dago erro errealik eta bi soluzioak zenbaki konplexuak dira eta bata bestearen zenbaki konplexu konjugatu dira.
Ebazpena osatu gabeko ekuazioetan
Ebazpen orokorrak baliozkoa da osatu gabeko ekuazioetarako, agertzen ez diren koefizienteak 0 bihurtuz. Dena den, ekuazio hauetarako ebazpen bereziak ere eman daitezke [7]:motako ekuazioaren erroak hauek dira:
motako ekuazioaren erroak hauek dira:
motako ekuazioaren erroa hau da:
.
Faktorizazioa
Bigarren mailako ekuazio bat ebatzita, bi soluzioak hartzen badira (ikus Ebazpena, artikulu honetan bertan), honela faktoriza daiteke ekuazioa:Maila handiagoko ekuazioak





Ekuazio irrazionalak
Ekuazio irrazionaletan ezezaguna errokizun baten barnean agertzen da, besteak beste. Batzuetan, berreketak eginez, bigarren mailako ekuazio batera heltzen da[3]. Adibidez,Ebazpen metodoak
Karratuaren osaketa
Karratuaren osaketa delako teknika aljebraikoaz,


ekuaziotik abiatuz, a koefizienteaz zatitzen da lehendabizi:
- Trinomio karratu perfektoa sortzeko ezker aldean,
konstantea gehitzen ekuazioaren alde bietan:
- Erro karratua hartuz alde bietan eta gaiak lekuz aldatuz, ekuazioaren soluziora heltzen da:
Koefizienteen eta erroen arteko erlazioak




Ebazpenerako formula alternatibo bat



.
Suscribirse a:
Entradas (Atom)