Métodos Numéricos: Método de Newton Raphson

El método de Newton - Raphson es un algoritmo usado para hallar raíces de funciones reales y buscar soluciones de ecuaciones no lineales.

Apuntes

  • Apunte, Universidad Politécnica de Cataluña 
  • Apunte, Instituto Tecnológico de Monterrey 
  • Apunte, Universidad de Chile 
  • Apunte, Universidad del País Vasco 
  • Apunte, Universidad Tecnológica de Pereira 
  • Apunte, Universidad de Valencia
  • Apunte, The University of British Columbia 
  • Apunte, Wolfram Math World 
  • Apunte, Macalester College  
  • Apunte, University of Surrey 
  • Apunte, California State University
Videos (University of South Florida)



Métodos Numéricos: Método de la Bisección

Inauguramos una nueva sección en el blog, donde trataremos temas complementarios al análisis matemático.
En este caso vemos el método de la bisección; un algoritmo pensado para buscar raíces de funciones. Su utilidad radica en proveer también soluciones de ecuaciones no lineales.


Apuntes

  • Apunte, Universidad Politécnica de Cataluña 
  • Apunte, Universidad de Cantabria 
  • Apunte, Universidad de Huelva 
  • Apunte, Universidad de Valencia 
  • Apunte, Universidad de Granada 
  • Apunte, Universidad Nacional Experimental del Táchira 
  • Apunte, Pennsylvania State University 
  • Apunte, Millersville University 
  • Apunte, The University of Utah 
  • Apunte, University of Florida 
Ejercicios
  • Ejercicios, de irlenys.tripod.com
  • Ejercicios, University of California Los Angeles 
  • EjerciciosIstituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche  
  • Ejercicios, Oregon State University 
Videos

Probabilidad y Estadística: la distribución de Poisson, proceso de Poisson

El proceso de Poisson es un proceso estocástico que consiste en contar eventos raros que ocurren a lo largo del tiempo.

Apuntes
Proceso de Poisson
  • Apunte, Universidad de Buenos Aires
  • Apunte, Centro de Investigación en Matemáticas
  • Apunte, Universidad Carlos III de Madrid
  • Apunte, Universidad Tecnológica Nacional
  • Apunte, Universidad de Guanajuato 
  • Apunte, Universidad Nacional de Córdoba
  • Apunte, Universidad Politécnica de Madrid 
  • Apunte, University of Toronto 
  • Apunte, Yale University 
  • Apunte, Tel Aviv University 
  • Apunte, Columbia University 
  • Apunte, University of Pittsburgh 
  • Apunte, Helsinki University of Technology 
  • Apunte, University of Pennsylvania 
  • Apunte, Wolfram Math World
  • Apunte, Delft University of Technology 
  • Apunte, University of Amsterdam
  • Apunte, University of Connecticut  
Distribución de Poisson
  • Apunte, Universidad de Valencia 
  • Apunte, Universidad de Barcelona
  • Apunte, Universidad de Granada
  • Apunte, Wolfram Math World
  • Apunte, University of Massachusetts 
  • Apunte, Hamilton Institute 
  • Apunte, University of Oxford 
  • Apunte, University of Washington 
  • Apunte, University of Wisconsin 
Calculadoras
Videos (Khan Academy)




Probabilidad y Estadística: La distribución normal

La distribución normal es una de las distribuciones de probabilidad que aparecen con más frecuencia. Permite modelar numerosos fenómenos de diversa índole; de allí su versatilidad y sus múltiples aplicaciones.

Apuntes
  • Apunte, Universidad de Valencia
  • Apunte, Universidad Abierta de Cataluña 
  • Apunte, Universidad de Barcelona
  • Apunte, Wolfram Math World
  • Apunte, Stanford University
  • Apunte, University of Notre Dame
  • Apunte, New York University
  • Apunte, West Virginia University
  • Apunte, University of Illinois
  • Apunte, University of Leicester
  • Apunte, The University of Utah

Cómo calcular probabilidades con distribución normal en Wolfram Alpha

Dado que esta distribución depende de la media y del desvío estándar, los indicamos a ambos. Escribimos "normal distribution, " seguido de "mean = " (el valor de la media) y "sd = " (la desviación estándar). 

Ej; para un caso con media 0 y desvío 2 escribimos:

normal distribution, mean=0, sd=2

y queda


con los datos


con la función de densidad

y los percentiles


Para calcular una probabilidad determinada escribimos "probability x < numero ", seguido de la fórmula anterior.

Ej; para una probabilidad de x< 4 para una distribución de media 3 y desvío 0.5 escribimos:

Probability x < 4  normal distribution mean = 3, sd=0.5

con la interpretación 



el resultado


y el gráfico


Calculadoras

Videos (Khan Academy)