Gallery — Math

Some examples of typesetting inference rules and T-diagrams using the semantic package.

Álgebra Linear II

Detailed notes

Demostrem que $A = 2^{7^{7^2}}$ és més [gran/petit] que $B = 7^{2^{2^7}}$ mitjançant un raonament explicat intuïtivament i fitant el valor d'un logaritme.

This template is an example of mathematics for business which explains how to clear the formula of increase (increase) and decrease (decrease) percentage to find the price increased or the price decreased given the initial price and the percentage increase and decrease.

Beamer theme for the Department of Mathematics at the University of Oslo. Documentation: https://github.com/martinhelso/MathDept

The fifth project for Spring 2017 Calculus 2 at Fitchburg State. This project covers fractals and geometric series.

Template for projects written in the project work courses at the Department of Mathematics at the University of Oslo.

Es posible diseñar modelos en donde la variable dependiente posea característica cualitativas, ese es el caso que analizaremos en el presente trabajo, enfocándonos únicamente en el modelo LOGIT que nos brinda ciertas ventajas en comparación a un modelo lineal de probabilidad, estimada por mínimos cuadrados ordinarios(MCO) para lo cual resaltaremos dichas diferencias. Los modelos de regresión con respuesta cualitativa son modelos de regresión en los cuales la variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa, mientras que las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas, o una mezcla de las dos; por ejemplo, si se está estudiando la relación entre ingresos y el pagar o no impuesto de renta, la respuesta o regresada solo puede tomar dos valores (si paga impuesto de renta o no paga dicho impuesto); otros ejemplos en que la regresada es cualitativa son si la familia posee o no vivienda propia, se aprueba o pierde un curso, padece determinada enfermedad o no la padece. La variable cualitativa en estos tipos de modelos no tiene que restringirse simplemente a respuestas de sí o no, la variable respuesta puede tomar más de dos valores, ser tricotómica o politómica, también se establecen modelos en lo que la variable dependiente es de carácter ordinal o de carácter nominal, en donde no hay preestablecido ningún tipo de orden. En este trabajo se analizara el modelo LOGIT en donde la variable dependiente es de carácter binario o dicotómico (sí o no). (Green 2001) Se trata pues de adoptar una formulación no lineal que obligue a que los valores estimados estén entre 0 y 1 ya que, la regresión con una variable binaria dependiente Y modeliza la probabilidad de que Y = 1. La regresión LOGIT utiliza una función de distribución logística, su función de distribución de probabilidad da lugar a probabilidades ente 0 y 1, y presenta un crecimiento no lineal (con mayores incrementos en la parte central).