Lo esencial en combinatoria

En esta publicación se presentan los temas matemáticos que se consideran básicos para que un/a científico/a social pueda adentrarse en la creciente cantidad de técnicas cuantitativas que se están desarrollando en disciplinas tan diversas como la Sociología, la Ciencia Política, la Psicología y la Economía. Los criterios con los que se han redactado las páginas siguientes son la exposición de los conocimientos matemáticos esenciales para la comprensión de la estadística social, la explicación sucinta de las herramientas más necesarias para el estudio de los fenómenos sociales ...

Este libro es una brillante exposicion de los conceptos y metodos fundamentales de todo el ambito de las matematicas. Albert Einstein. Desde su primera edicion en 1941, este libro ha servido a los lectores para lograr un contacto real con las matematicas vivas. Esta dirigido a estudiantes y especialistas, filosofos e ingenieros, gente de todas las areas del conocimiento, con una formacion a nivel bachillerato y disposicion para seguir a los autores en esta aventura intelectual. Ian Stewart preparo un nuevo capitulo con los avances mas recientes de esta apasionante ciencia.

Introducción a la teoría y aplicaciones de las Ecuaciones en Derivadas parciales, útiles para predecir el comportamiento de la naturaleza. Este texto constituye un primer acercamiento que presenta una visión general en el campo de las ecuaciones diferenciales parciales. En sus cuatro capítulos se tratarán la definición y clasificación de funciones, conceptos básicos de ecuaciones diferenciales parciales, tipos de ecuaciones, ecuaciones lineales, así como ecuaciones de segundo orden.

Un buen diseño experimental es esencial para obtener resultados eficientes, con el mínimo error aleatorio, en una investigación científica. Con esta publicación se pretende introducir las bases del diseño óptimo de experimentos. La idea principal es presentar esta teoría para modelos de regresión que relacionan una variable observada con un conjunto de factores que pueden ser controlados por el experimentador. El diseño óptimo permite reducir la varianza de los parámetros estimados del modelo, combinaciones de ellos o de la respuesta estimada, consiguiendo así una mayor...