Matemáticas para entender el mundo en que vivimos

El análisis logarítmico lineal es una técnica estadística multivariada que se aplica a variables nominales o categoriales. A partir de una tabla de contingencia multidimensional, que expresa las frecuencias obtenidas para todas las posibles combinaciones de categorías de las variables, los datos pueden ser sintetizados mediante un modelo logarítmico lineal que incluya los parámetros (de efectos principales o de interacción) que resulten significativos. Esta técnica supone un avance frente a las clásicas medidas de asociación bivariadas, como chi-cuadrado, ya que permite la...

Un conjunto es discreto si sus elementos están separados. Los conjuntos finitos y los subconjuntos infinitos de números enteros son conjuntos discretos, pero el conjunto de los números reales no lo es. La matemática discreta es el estudio de estructuras matemáticas definidas sobre conjuntos discretos. Aunque los orígenes de la matemática discreta se remontan a la antigüedad, no ha sido sino hasta años recientes que ha cobrado importancia, por sus aplicaciones a diversos campos, en particular a las ciencias de la computación y a la investigación de operaciones. Este libro de texto...

One of the risks during pregnancy, with high negative impact on both pregnant and fetus, is cardiovascular disease suffering. Early diagnosis and proper treatment of this pathology significantly reduces the risk for pregnant. This problem is characterized by the insufficient availability of experts with knowledge of medical specialties involved, making it difficult to both the diagnosis process and the selection of appropriate treatment. In addition, in the treatment of this problem, there are situations of indetermination, uncertainty, vagueness, and incomplete data, hence the need to create ...

Dirigido a estudiantes de ciencias experimentales e ingenierías, este manual aporta un enfoque moderno de la Estadística Aplicada. Con más de un centenar de ejercicios resueltos, abarca las disciplinas de Estadística Descriptiva, Modelos de Probabilidad, Variables Aleatorias, Ajuste de Distribuciones, Control Estadístico de Procesos e Inferencia.