GRAFICAS DE FUNCIONES DE DOS VARIABLES EN MAXIMA

GRAFICAS DE FUNCIONES DE DOS VARIABLES  EN MAXIMA

Ing. Luis Manfredo Reyes

Maxima es un sistema de cálculo simbólico, que fue desarrollado inicialmente   en el lenguaje de programación  Lisp.

Maxima es un software que se derivó del sistema original Macsyma, desarrollado en el MIT (Massachusetts Institute of Technology) entre los años 1968 y 1982 como parte de un proyecto de investigación en computación simbólica  llamado “MAC”.

GRÁFICAS DE FUNCIONES DE DOS VARIABLES EN Scientific Notebook

GRÁFICAS DE FUNCIONES DE DOS VARIABLES EN Scientific Notebook

ING. LUIS MANFREDO REYES

Scientific Notebook es un paquete creado por McKichan, basado en el motor de cálculo MUPAD (aunque originalmente usaba MAPLE)

Puede resolver cálculos numéricos y simbólicos y por supuesto tambien tiene capacidad de graficar funciones de 1 y 2 variables (2D y 3D).

RESOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES EN MAXIMA

RESOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES  EN MAXIMA

Ing. Luis Manfredo Reyes

Maxima es un sistema de cálculo simbólico, que fue desarrollado inicialmente   en el lenguaje de programación  Lisp.

Maxima es un software que se derivó del sistema original Macsyma, desarrollado en el MIT (Massachusetts Institute of Technology) entre los años 1968 y 1982 como parte de un proyecto de investigación en computación simbólica  llamado “MAC”.

CÓMO RESOLVER SISTEMAS DE ECUACIONES EN SCIENTIFIC NOTEBOOK??

CÓMO RESOLVER SISTEMAS DE ECUACIONES EN SCIENTIFIC NOTEBOOK??
Ing. Luis Manfredo Reyes

Scientific Notebook es un paquete creado por McKichan, basado en el motor de cálculo MUPAD (aunque originalmente usaba MAPLE)
Puede resolver cálculos numéricos y simbólicos y por supuesto tambien sistemas lineales de ecuaciones 
Es un paquete comercial, aunque ha sido ampliamiente "pirateado" entre los estudiantes de ingeniería.

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON R

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON R

Ing. Luis Manfredo Reyes

Casi toda la teoría de la estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión, análisis de varianza) ha sido construída sobre el fundamento de que “LOS DATOS TIENEN DISTRIBUCIÓN NORMAL”, o dicho de otra manera, para que la teoría sea válida, es necesario que los datos tengan distribución normal.

Tristemente, la mayoría de investigadores simplemente ignoran éste requisito y olímpicamente  suponen que los datos sí tienen distribución normal, cuando en la realidad no se sabe si esto es cierto.

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON OPEN STAT

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON  OPEN STAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

Casi toda la teoría de la estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión, análisis de varianza) ha sido construída sobre el fundamento de que “LOS DATOS TIENEN DISTRIBUCIÓN NORMAL”, o dicho de otra manera, para que la teoría sea válida, es necesario que los datos tengan distribución normal.

Tristemente, la mayoría de investigadores simplemente ignoran éste requisito y olímpicamente  suponen que los datos sí tienen distribución normal, cuando en la realidad no se sabe si esto es cierto.

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON PSPP (PUBLICACIÓN NUMERO 100)

PUBLICACION NUMERO 100!!!!!!!
PRUEBAS DE NORMALIDAD CON PSPP

Ing. Luis Manfredo Reyes

Casi toda la teoría de la estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión, análisis de varianza) ha sido construída sobre el fundamento de que “LOS DATOS TIENEN DISTRIBUCIÓN NORMAL”, o dicho de otra manera, para que la teoría sea válida, es necesario que los datos tengan distribución normal.

Tristemente, la mayoría de investigadores simplemente ignoran éste requisito y olímpicamente  suponen que los datos sí tienen distribución normal, cuando en la realidad no se sabe si esto es cierto.

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON INFOSTAT

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

Casi toda la teoría de la estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión, análisis de varianza) ha sido construída sobre el fundamento de que “LOS DATOS TIENEN DISTRIBUCIÓN NORMAL”, o dicho de otra manera, para que la teoría sea válida, es necesario que los datos tengan distribución normal.

Tristemente, la mayoría de investigadores simplemente ignoran éste requisito y olímpicamente  suponen que los datos sí tienen distribución normal, cuando en la realidad no se sabe si esto es cierto.

SOLUCIÓN ANALÍTICA DEL PROBLEMA DEL GUEPARDO Y EL ANTÍLOPE

SOLUCIÓN ANALÍTICA DEL PROBLEMA DEL GUEPARDO Y EL ANTÍLOPE

Ing. Luis Manfredo Reyes

En la enseñanza de la física hay algunos ejercicios que se vuelven clásicos, debido a que contienen muchos detalles que deben ser tomados en cuenta.Ya fue publicada la solución heurística del problema, ahora corresponde la solución analítica

El problema es el siguiente:

El guepardo o cheeta puede desarrollar una rapidez de 112 km/hora durante 10 segundos y luego debe descansar.

Por otro lado, el antílope puede correr a 80 km/hora por largos períodos sin cansarse.

Un guepardo hambriento  se encuentra a 100 metros de un antílope e inicia la persecución de su posible almuerzo. El antílope tarda 0.5 segundos en reaccionar e iniciar la huída.

Alcanzará el guepardo al antílope antes de cansarse?. Y si lo hace, en cuánto tiempo?

SOLUCIÓN HEURÍSTICA DEL PROBLEMA DEL GUEPARDO Y EL ANTÍLOPE CON EXCEL

SOLUCIÓN HEURÍSTICA DEL PROBLEMA DEL GUEPARDO Y EL ANTÍLOPE CON EXCEL

Ing. Luis Manfredo Reyes

En la enseñanza de la física hay algunos ejercicios que se vuelven clásicos, debido a que contienen muchos detalles que deben ser tomados en cuenta. Pero hay formas alternas de resolver éste tipo de problemas, aplicando el análisis heurístico con Microsoft Excel

Uno de esos clásicos problemas dice:

El guepardo o cheeta puede desarrollar una rapidez de 112 km/hora durante 10 segundos y luego debe descansar.

Por otro lado, el antílope puede correr a 80 km/hora por largos períodos sin cansarse.

Un guepardo hambriento  se encuentra a 100 metros de un antílope e inicia la persecución de su posible almuerzo. El antílope tarda 0.5 segundos en reaccionar e iniciar la huída.

Alcanzará el guepardo al antílope antes de cansarse?. Y si lo hace, en cuánto tiempo?