logongas - clase:iabd:pia:matematicas
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2026-05-05T18:37:39+00:00logongas
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https://logongas.es/lib/exe/fetch.php?media=wiki:dokuwiki.svgtext/html2025-11-03T10:37:16+00:00Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)Qué es la media y cuál usar
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Qué es la media y cuál usar
En esta página se van a resolver las preguntas de
* ¿Qué es la media?
* ¿Cuál deberíamos usar?
Existen muchas medias pero una generalización de ellas es la Media generalizada. Que según un parámetro $p$ puede crear varias medias.$$
M_p(x_1, \dots ,x_n)=\left\{
\begin{array}{l}
\left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i^p \right)^{\frac{1}{p}} & si & p \neq 0
\\
\left( \prod_{i=1}^n x_i \right)^{\frac{1}{n}} & si & p=0
\end{array}
\right.
$$$p=2$$$
\text{media cu…text/html2025-11-03T10:37:16+00:00Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)Probabilidad métricas
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Probabilidad métricas
Vamos a explicar como calcular la probabilidad que da una red neuronal en función de la prevalencia y el resultado de la red.
Para ello vamos a imaginar que la red neuronal, analiza una imágen para decirnos si tenemos cancer. El resultado puede ser positivo si tenemos cáncer y negativo si no tenemos cáncer.$ Y_{real}= \{ y_{real} \in \mathbb{N} \mid y_{real} \in \{0,1\} \; \} $$ Y_{predicho}=\{ y_{predicho} \in \mathbb{R} \mid y_{predicho}\in[0,1[ \; \} $$ Y= \{ (y_{r…text/html2025-11-03T10:37:16+00:00Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)Teoría de Probabilidad
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Teoría de Probabilidad
* Si $A$ y $B$ son excluyentes
$$
\begin{array}
\\
P(A \cup B)&=&P(A)+P(B)
\\
\\
P(A \cap B)&=&0
\end{array}
$$
* Si $A$ y $B$ son compatibles
$$
\begin{array}
\\
P(A \cup B)&=&P(A)+P(B)-P(A \cap B)
\\
\\
P(A \cap B)&>&0
\end{array}
$$
* Si $A$ y $B$ independientes.
$$
\begin{array}
\\
P(A \cup B)&=&P(A)+P(B)-P(A \cap B)
\\
P(A \cap B)&=&P(A)*P(B)
\end{array}
$$
* Si $A$ y $B$ son dependientes
$$
\begin{array}
\\
P(A \cup B)&=&P(A)+P(B)-P(A \cap B)
\\
\\
…text/html2025-11-03T10:37:16+00:00Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)Sumatorios
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Sumatorios
Básico
$$
\sum x_i \cdot c=c \cdot \sum x_i
$$
Medias y simplificaciones
* Si $\overline{x}$ y $\overline{y}$ son las medias de $x_i$ y $y_i$,
$$
\overline{x} = \frac{1}{n} \sum x_i \; \; \; \; \; \Rightarrow \; \; \; \; \; n \cdot \overline{x} =\sum x_i \; \; \; \; \; \Rightarrow \; \; \; \; \; \sum x_i=n \cdot \overline{x}
$$
$$
\overline{y} = \frac{1}{n} \sum y_i \; \; \; \; \; \Rightarrow \; \; \; \; \; n \cdot \overline{y} =\sum y_i \; \; \; \; \; \Rightarrow \; \; …