Archivo de la categoría: Matemáticas

Medición Económica: Correlación, Regresión y Modelos Econométricos

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La medición económica es una herramienta fundamental utilizada por economistas, sociólogos, mercadólogos e investigadores para respaldar o comprobar modelos matemáticos teóricos. Estos modelos relacionan una variable dependiente (o explicada) con una o más variables independientes (o explicativas).

Definición de Medición Económica

En un sentido técnico, la medición económica, también conocida como econometría, es una rama de la Teoría Económica que, mediante procedimientos estadísticos Seguir leyendo “Medición Económica: Correlación, Regresión y Modelos Econométricos” »

Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia

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Variables Aleatorias Discretas y Continuas

Variables Aleatorias Discretas (Binomial o Poisson)

Importante: En variables discretas, sí importa si la desigualdad incluye el igual (≤ ≥) o no (< >).

  • Función de probabilidad o cuantía
  • Función de distribución

Momentos:

  • E(X) = ∑Xᵢ * Pi (Momento de primer orden)
  • Var(X) = E(X²) – E²(X)
  • E(X²) = ∑Xᵢ² * Pi (Momento de segundo orden)

Distribución Binomial

P(X=r) = (n r) * pr * (1-p)n-r

  • E(X) = n*p
  • Var(X) = n*p*q
  • σx = √(n*p*q)

Distribución de Seguir leyendo “Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia” »

Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos

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Muestras Pequeñas en Econometría

Al presentar el MBR, decíamos que: “debía disponerse de una información suficientemente amplia sobre el conjunto de variables observables implicadas en el modelo. Como requisito mínimo para que pueda determinarse una solución, se exige que el número de datos sea superior al número de parámetros del modelo (n>k), a efectos operativos, se necesita un mínimo de alrededor de quince datos para tener alguna garantía en el proceso de estimación de los modelos Seguir leyendo “Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos” »

Explorando Aritmética y Álgebra: Fundamentos, Historia y Leyes Esenciales

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Aritmética y Álgebra: Explorando los Fundamentos de las Matemáticas

La aritmética es la rama de las matemáticas que se encarga del estudio de los números y las operaciones que se realizan con ellos: suma, resta, multiplicación y división. El término proviene del griego aritmetikos, compuesto por la raíz arithmos (números) y el sufijo –tikos (ciencia): ciencia de los números.

Se conoce como álgebra a la rama de la matemática en la cual las operaciones son generalizadas empleando números, Seguir leyendo “Explorando Aritmética y Álgebra: Fundamentos, Historia y Leyes Esenciales” »

Funciones, Derivadas y Asíntotas: Conceptos y Propiedades

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Conceptos Fundamentales de Funciones

Definiciones Clave

Funciones (f:D–>C / X–>y=f(x)): Para todo x ∈ D, ∃! y ∈ C ⊂ ℝ tal que y=f(x).

  • Dominio (D): Conjunto sobre el cual está definida la función: f:D⊂ℝ–> C⊂ℝ.
  • Imagen (f(D)): Subconjunto de números reales denotado f(D), formado por todos los números reales que son imágenes por f de los elementos del dominio D. f: D⊂ℝ–>ℝ, f(D)={y ∈ ℝ / ∃ x ∈ D tal que y = f(x)}.
  • Gráfica: f: D⊂ℝ–>ℝ, (x, Seguir leyendo “Funciones, Derivadas y Asíntotas: Conceptos y Propiedades” »

Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Sucesos y Distribuciones

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad

Tipos de Experimentos

  • Experimentos Deterministas: Son aquellos en los que se puede predecir el resultado antes de realizarlos.
  • Experimentos Aleatorios: Son aquellos en los que no se puede predecir el resultado, ya que dependen del azar.

Tipos de Sucesos

En el contexto de los experimentos aleatorios, se definen los siguientes tipos de sucesos:

Preguntas de Estadística Resueltas: Conceptos Clave y Aplicaciones

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Preguntas de Estadística Resueltas

Este documento presenta una serie de preguntas de estadística con sus respectivas respuestas, cubriendo diversos temas clave en el campo de la inferencia estadística. Se incluyen conceptos como contraste de hipótesis, intervalos de confianza, muestreo y estimación.

  1. Imaginemos un contraste de hipótesis en el que se rechaza la hipótesis nula a un nivel de significación del 5%. Si para la misma muestra se plantea idéntico contraste pero el nivel de significación Seguir leyendo “Preguntas de Estadística Resueltas: Conceptos Clave y Aplicaciones” »

Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades

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Modelo Básico de Regresión Lineal (MBRL)

2.1 Planteamiento del MBRL

El término «regresión» fue introducido por Galton en su libro “Natural inheritance” (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”: “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en promedio, en un grado menor. Regresión a la media”.

Supongamos que consideramos el comportamiento de una variable endógena, Yi, que puede ser adecuadamente explicado mediante una relación lineal Seguir leyendo “Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades” »

Fundamentos de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Espacios Muestrales y Estimaciones

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Fundamentos de Probabilidad y Estadística

Experimento: Proceso mediante el cual obtenemos información de los individuos de una comunidad. Si no podemos predecir su resultado, lo llamamos aleatorio; en otros casos, determinista.

Espacio Muestral: Conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio, se denota por Ω.

Suceso: Cualquier subconjunto que podemos extraer del espacio muestral. Si solo contiene un elemento, es un suceso elemental (A).

Definiciones de Probabilidad

  1. Definición Seguir leyendo “Fundamentos de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Espacios Muestrales y Estimaciones” »

Estadística Descriptiva: Variables, Medidas de Posición, Dispersión y Números Índice

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Estadística Descriptiva: Conceptos Clave

TEMA 1

  • Número de características o elementos comunes de una población o muestra (VARIABLE UNIDIMENSIONAL o VARIABLE BIDIMENSIONAL).
  • Marginal (Mg): Se considera una de las variables independientemente del valor que tome la otra.
  • Condicionada (x/y): Se considera una de las variables teniendo en cuenta una condición que debe cumplir la otra del valor que tome la otra.
  • Número de valores que toman (DISCRETAS: cuando entre dos valores consecutivos la variable Seguir leyendo “Estadística Descriptiva: Variables, Medidas de Posición, Dispersión y Números Índice” »