Fundamentos de álgebra

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...

Cada día es más frecuente encontrar en la práctica situaciones donde se cuenta con varias matrices de datos producidas por ocasiones o grupos. Para cada tabla es posible tener variables diferentes medidas sobre el mismo conjunto de individuos, las mismas variables medidas sobre individuos diferentes ó, las mismas variables medidas sobre los mismos individuos en ocasiones diferentes o situaciones experimentales (denominados datos de tres vías o cúbicos). En esta tesis centraremos nuestra atención en el caso donde las diferentes tablas tienen un conjunto común de variables y en...

A cualquier matemático, tanto principiante como aficionado o profesional, le emociona encontrar soluciones sencillas y elegantes para problemas aparentemente difíciles. Estas soluciones "felices" son denominadas "soluciones ¡Ajá!", una expresión popularizada por el matemático y científico Martin Gardner.Este libro consta de 100 problemas con soluciones ¡Ajá! de aritmética, geometría, álgebra, cálculo, probabilidad, teoría de números y combinatoria. Al principio son fáciles y se van volviendo más difíciles, a medida que se avanza.Además cuenta con problemas extras que se...

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo. Todos los trabajos presentados deben ser profesionales, con un buen uso del idioma inglés o español, que contengan una breve reseña de un problema y los resultados obtenidos.