Ejercicios Propuestos - Ecuaciones Diferenciales

Ejercicios Propuestos – Dinámica del precio de un producto

Anuncios

Proceda paso a paso, explicando detalladamente cada paso con sus propias palabras.

Considerando las siguientes funciones de demanda Q_d y de oferta Q_o, suponga que la tasa de cambio de precios con respecto al tiempo t es proporcional al exceso en la demanda, es decir,

P'(t) = m \cdot \big( Q_d(t) - Q_o(t) \big), m>0

Y a partir de esta suposición, defina una ecuación diferencial que le permita calcular la función que define el precio a lo largo del tiempo y posteriormente calcule el precio en los tiempos indicados para determinar si en efecto, la función de precio tiende al equilibrio.

  1. Q_d = 62 - 3.44 P \text{ y } Q_o = 3.6 P - 95. Calcule el precio cuando t = 4 , 5 , 6 , 7 ; considerando un precio inicial de P_0 = 16. Suponga que m = 0.43.
  2. Q_d = 146 - 4.69 P \text{ y } Q_o = 4.87 P - 70. Calcule el precio cuando t = 5 , 6 , 7 , 8 ; considerando un precio inicial de P_0 = 38. Suponga que m = 0.55.
  3. Q_d = 127 - 3.09 P \text{ y } Q_o = 3.73 P - 93. Calcule el precio cuando t = 3 , 4 , 5 , 6 ; considerando un precio inicial de P_0 = 17. Suponga que m = 0.33.
  4. Q_d = 129 - 0.35 P \text{ y } Q_o = 2.76 P - 132. Calcule el precio cuando t = 5 , 6 , 7 , 8 ; considerando un precio inicial de P_0 = 2. Suponga que m = 0.54.
  1. Q_d = 87 - 3.5 P \text{ y } Q_o = 2.05 P - 80. Calcule el precio cuando t = 5 , 6 , 7 , 8 ; considerando un precio inicial de P_0 = 4. Suponga que m = 0.52.
  2. Q_d = 106 - 0.58 P \text{ y } Q_o = 3.19 P - 50. Calcule el precio cuando t = 4 , 5 , 6 , 7 ; considerando un precio inicial de P_0 = 28. Suponga que m = 0.37.
  3. Q_d = 64 - 4.45 P \text{ y } Q_o = 0.06 P - 124. Calcule el precio cuando t = 4 , 5 , 6 , 7 ; considerando un precio inicial de P_0 = 30. Suponga que m = 0.86.
  4. Q_d = 139 - 2.57 P \text{ y } Q_o = 3.89 P - 81. Calcule el precio cuando t = 5 , 6 , 7 , 8 ; considerando un precio inicial de P_0 = 29. Suponga que m = 0.89.
Anuncios
Ejercicios Propuestos - Ecuaciones Diferenciales

Ejercicios Propuestos – Ecuaciones Lineales en Diferencias de Primer Orden con coeficientes constantes

Anuncios

Proceda paso a paso, explicando detalladamente cada paso con sus propias palabras.

Calcule la solución de la Ecuación en Diferencias Lineal Autónoma de Primer Orden, estudie el límite de la sucesión para determinar su estabilidad, y además, indique el tipo de comportamiento gráfico que esta describe.

  1. 9 y_{t+1} = 10 y_{t} + 3 con condición inicial y_{0} = -9
  2. - 9 y_{t+1} = 6 - 2 y_{t} con condición inicial y_{0} = 0
  3. - y_{t+1} = 10 y_{t} + 10 con condición inicial y_{0} = -8
  4. - 2 y_{t+1} = - 10 y_{t} - 7 con condición inicial y_{0} = 5
  1. 6 y_{t+1} = 7 - 8 y_{t} con condición inicial y_{0} = -3
  2. - y_{t+1} = 9 - 4 y_{t} con condición inicial y_{0} = -8
  3. y_{t+1} = 4 y_{t} + 9 con condición inicial y_{0} = -10
  4. 7 y_{t+1} = 2 - 6 y_{t} con condición inicial y_{0} = 6
  1. 8 y_{t+1} = - 9 y_{t} - 3 con condición inicial y_{0} = 2
  2. 9 y_{t+1} = 8 y_{t} + 5 con condición inicial y_{0} = -2
  3. - 9 y_{t+1} = - 8 y_{t} - 8 con condición inicial y_{0} = -8
  4. 10 y_{t+1} = 6 - 6 y_{t} con condición inicial y_{0} = -7
  1. 6 y_{t+1} = 5 y_{t} + 10 con condición inicial y_{0} = -4
  2. - 4 y_{t+1} = 8 y_{t} + 1 con condición inicial y_{0} = 4
  3. - y_{t+1} = 10 y_{t} + 3 con condición inicial y_{0} = 4
  4. 9 y_{t+1} = 7 y_{t} - 6 con condición inicial y_{0} = 0
Anuncios

R: Práctica de Análisis de Regresión con Dos Variables

Análisis de Regresión con Dos Variables

A continuación encontrarán el script que se ha desarrollado durante las clases de Econometría 1 para el tema de Análisis de Regresión con Dos Variables. Puede copiar y pegar este script en un editor de R para correr las instrucciones junto a las notas de clases.

#----Econometría 1 - Prof. Anthonny Arias----#

#--Limpiamos nuestro espacio de trabajo--#

rm(); rm(list=ls())
cat("\014")

# Definimos la variable escolaridad y su media.
# Para esto, usamos la instrucción c() para definir vector.
# Y usamos la instrucción mean() para definir la media.

escolaridad <- c(6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18)
m.escolaridad <- mean(escolaridad)

# Definimos la variable salario y su media.

salario <- c(4.4567,5.77,5.9787,7.3317,7.3182,6.5844,7.8182,7.8351,11.0223,10.6738,10.8361,13.615,13.531)
m.salario <- mean(salario)

# Hacemos un gráfico de dispersión de estas dos variables.

plot(escolaridad,salario)

# Una vez obtenidos estos valores, podemos calcular los estimadores beta1 y beta2.

beta2 <- sum( (escolaridad-m.escolaridad)*(salario-m.salario) )/sum( (escolaridad-m.escolaridad)^2 )
beta2

beta1 <- m.salario - beta2*m.escolaridad
beta1

# Calculamos los valores estimados del salario.

salario.e <- beta1 + beta2*escolaridad
salario.e

# Calculamos los residuos.

residuos <- salario - salario.e
residuos

# Calculamos la var.e.

var.e <- sum( (residuos)^2 )/(length(salario)-2)

var.e
# Caculamos el error estándar, aplicando la raíz cuadrada a la var.e.

error.s <- sqrt(var.e)
error.s

# Calculamos la var.e de beta2

v.beta2 <- var.e/sum( (escolaridad-m.escolaridad)^2 )
v.beta2

# Calculamos el error estándar de beta2

es.beta2 <- sqrt(v.beta2)
es.beta2

# Para calcular el intervalo de confianza de beta2, consideramos t=1.7959

li.beta2 <- beta2 - qt(0.975,df=length(escolaridad)-2)*es.beta2
li.beta2

ls.beta2 <- beta2 + qt(0.975,df=length(escolaridad)-2)*es.beta2
ls.beta2

# Calculamos la var.e de beta1.

v.beta1 <- var.e*sum( escolaridad^2 )/(length(escolaridad) * sum( (escolaridad-m.escolaridad)^2 ))
v.beta1

# Calculamos el error estándar de beta1

es.beta1 <- sqrt(v.beta1)
es.beta1

# Para calcular el intervalo de confianza de beta1, consideramos t=1.7959

li.beta1 <- beta1 - qt(0.975,df=length(escolaridad)-2)*es.beta1
li.beta1

ls.beta1 <- beta1 + qt(0.975,df=length(escolaridad)-2)*es.beta1
ls.beta1

# Para hacer la prueba de hipótesis bilateral, determinamos el t-calculado.
t.c <- (beta2-0.70)/es.beta2
t.c # Como t.c está fuera del intervalo (-2.201,2.201) entonces rechazamos la hipótesis nula.
qt(0.025,df=length(escolaridad)-2)
qt(0.975,df=length(escolaridad)-2)


# Para hacer la prueba de hipótesis unilateral, determinamos el t-calculado.
t.c <- (beta2-0.50)/es.beta2
t.c # Como t.c está fuera del intervalo (-2.201,2.201) entonces rechazamos la hipótesis nula.
qt(0.95,df=length(escolaridad)-2)

# Calculamos ahora, el intervalo de confianza para chi-cuadrado
li.var.e <- (length(escolaridad)-2)*var.e/qchisq(0.975,df=11)
li.var.e

ls.var.e <- (length(escolaridad)-2)*var.e/qchisq(0.025,df=11)
ls.var.e

# Como la hipótesis nula indica que la varianza es igual a 0.6, entonces no rechazamos esta hipótesis.

# Podemos también llevar a cabo esta prueba con el estadístico chi-cuadrado. Para esto, calculamos el estadístico chi-cuadrado.

chi.c <- (length(escolaridad)-2)*var.e/0.6
chi.c

li.chi <- qchisq(0.025,df=df=length(escolaridad)-2)
li.chi
ls.chi <- qchisq(0.975,df=df=length(escolaridad)-2)
ls.chi

# Éste está dentro del intervalo [ qchisq(0.025,df=df=length(escolaridad)-2) ; qchisq(0.025,df=df=length(escolaridad)-2) ], por lo tanto, no se rechaza H0.

# Calculamos la suma de los cuadrados explicada.

SCE.escolaridad <- beta2^2*sum( (escolaridad-m.escolaridad)^2 )
SCP.escolaridad <- SCE.escolaridad/1
SCP.escolaridad

# Calculamos la suma de los cuadrados de los residuos.

SCR.residuos <- sum(residuos^2)
SCP.residuos <- SCR.residuos/(length(escolaridad)-2)
SCP.residuos

# Calculamos la suma de los cuadrados totales.

SCT.salarios <- sum( (salario-m.salario)^2 )
SCP.salarios <- SCT.salarios/(length(salario)-1)
SCP.salarios

# Calculamos ahora el valor F (F calculado).

F.c <- SCP.escolaridad/SCP.residuos
F.c

# Calculamos el p-value (valor-p) para este F calculado.

pf(F.c,1,length(escolaridad)-2,lower.tail = F)

# Verificamos que se cumple el teorema

t.c <- (beta2-0)/es.beta2
t.c
t.c^2
F.c

# Predicción de la Media

escolaridad.0 <- 20
salario.0 <- beta1 + beta2*escolaridad.0
salario.0

# Calculamos la varianza de la predicción.

varm.salario.0 <- var.e*(1/length(escolaridad)+(escolaridad.0-m.escolaridad)^2/sum((escolaridad-m.escolaridad)^2))
varm.salario.0

# Calculamos ahora el error estándar.

eem.salario.0<- sqrt(varm.salario.0)
eem.salario.0

# Calculamos el intervalo de confianza para salario.0

li.salario.0 <- beta1 + beta2*escolaridad.0 - qt(0.025,df=length(escolaridad)-2,lower.tail = FALSE)*eem.salario.0
li.salario.0

ls.salario.0 <- beta1 + beta2*escolaridad.0 + qt(0.025,df=length(escolaridad)-2,lower.tail = FALSE)*eem.salario.0
ls.salario.0

# Predicción Individual

# Calculamos la varianza de la predicción.

vari.salario.0 <- var.e*(1+1/length(escolaridad)+(escolaridad.0-m.escolaridad)^2/sum((escolaridad-m.escolaridad)^2))
vari.salario.0

# Calculamos ahora el error estándar.

eei.salario.0<- sqrt(vari.salario.0)
eei.salario.0

# Calculamos el intervalo de confianza para salario.0

li.salario.0 <- beta1 + beta2*escolaridad.0 - qt(0.025,df=length(escolaridad)-2,lower.tail = FALSE)*eei.salario.0
li.salario.0

ls.salario.0 <- beta1 + beta2*escolaridad.0 + qt(0.025,df=length(escolaridad)-2,lower.tail = FALSE)*eei.salario.0
ls.salario.0

#----Análisis de Residuos----#

#--Análisis de Correlación--#

# Gráfico de dispersión para los residuos.

plot(residuos)

# Hacemos la gráfica de la función de autocorrelación.
# Si todaslas barras están por debajo de las líneas azules, esto indica que no hay autocorrelación.
# https://www.reddit.com/r/AskStatistics/comments/5kiix2/interpret_acfpacf_dataplots_in_r/

acf(residuos)

# Hacemos la prueba de Durbin–Watson, que establece como hipótesis nula que el coeficiente de correlación es igual a cero.
# El estadístico de Durbin–Watson igual a dos indica que no hay autocorrelación.
# https://en.wikipedia.org/wiki/Durbin%E2%80%93Watson_statistic

library("lmtest")
dwtest(salario ~ escolaridad)

#--Pruebas de Normalidad--#

# Generamos el histograma de los residuos.

hist(residuos)

plot(density(residuos))

# Gráfica de probabilidad normal

qqnorm(residuos, pch = 1, frame = TRUE)
qqline(residuos, col = "steelblue", lwd = 2)

# También se puede llevar a cabo usando el siguiente comando
library("car")
qqPlot(residuos,col.lines="steelblue")

# Prueba de Anderson-Darling.

library(nortest)
ad.test(residuos)

# Prueba de normalidad de Jarque-Bera (JB)
# https://lancebachmeier.com/computing/j-b-test.html
# Esta plantea como hipótesis nula el coeficiente de asimetría igual cero y la curtosis igual a tres.

library(tseries)
jarque.bera.test(residuos)

# Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
# https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/shapiro.test.html
# Esta prueba plantea como hipótesis nula que los datos están normalmente distribuídos.

shapiro.test(residuos)

Diferenciales

Las diferencias y las razones de cambio son elementos fundamentales para el estudio de funciones diferenciables pues, al sentar estos la base para calcular la derivada de una función, podemos establecer relaciones que permiten aproximar valores de la función a través de su derivada.

También pudiera interesarte

Anuncios

Diferencia de una función

Al estudiar el comportamiento de una función y=f(x) diferenciable en todo su dominio, si consideramos un valor x en el dominio de ella, y x+h un valor incrementado de x, definimos la diferencia entre estos dos valores (la diferencia en x) de la siguiente manera:

\Delta_x = (x+h) - h = h

De igual forma, al considerar las imágenes de estos dos valores a través de la función, es decir, de f(x) y f(x+h); definimos la diferencia entre estas dos imágenes (la diferencia en y) de la siguiente manera:

\Delta_y = f(x+h) - f(x)

Es decir, la diferencia en y mide cuanto varía la función cuando la variable x varía con medida igual a la diferencia en x.

Nota: hemos usado la letra griega delta mayúscula «\Delta» pues es la letra equivalente a la letra «d» en el español.

Estas diferencias se aprecian con mayor claridad al observar la gráfica de la función y=f(x):

Diferencias en una función. | totumat.com

El estudio de estas diferencias es de vital importancia para el cálculo de derivadas, pues al considerar valores muy pequeños de la diferencia \Delta_x, el siguiente cociente se aproximará a la derivada de la función f(x):

\frac{\Delta_y}{\Delta_x}

Debemos recordar que la derivada de la función f(x) está definida de la siguiente forma:

f'(x) = \lim_{\Delta_x \to 0} \frac{\Delta_y}{\Delta_x}

Anuncios

Diferencial de una función

Por otra parte, al estudiar el comportamiento de la recta tangente a la función y=f(x) en el punto \left( x, f(x) \right), llamémosla t(x). Si consideramos un valor x, y x+h un valor incrementado de x, definimos el diferencial entre estos dos valores (el diferencial de x) de la siguiente manera:

dx = (x+h) - h = h

De igual forma, al considerar las imágenes de estos dos valores a través de la recta tangente, es decir, de t(x) y t(x+h); definimos el diferencial entre estas dos imágenes (el diferencial de y) de la siguiente manera:

dy = t(x+h) - t(x)

Estos diferenciales se aprecian con mayor claridad al observar la gráfica de la función y=f(x):

Diferenciales de una función. | totumat.com

El estudio de estos diferenciales es de vital importancia para el cálculo de derivadas, el siguiente cociente, al ser exactamente la pendiente de la recta tangente a la curva en el punto x, es la derivada de la función f(x):

\frac{dy}{dx} = f'(x)

De esta igualdad, podemos despejar dy y así, podemos plantear la siguiente igualdad, que nos define la forma en que se calcula el diferencial de la función y=f(x):

dy = f'(x) \cdot dx

Es decir, el diferencial de y mide cuanto incrementa la pendiente recta tangente cuando la variable x presenta un incremento con medida igual al diferencial de x.

Anuncios

Relación entre diferenciales y diferencias

Hemos visto que las diferencias y los diferenciales están relacionados íntimamente con la derivada de una función, entonces, notando que la diferencia en x y el diferencial de x son exactamente el mismo elemento, es decir, \Delta_x = dx; debemos estudiar, con particular interés, la relación entre \Delta_y y dy.

Hemos dicho que el cociente \frac{\Delta_y}{\Delta_x} se aproxima a la derivada de la función, por lo tanto, podemos considerar un número real \alpha que depende de \Delta_x que nos permite establecer la siguiente relación:

\frac{\Delta_y}{\Delta_x} = f'(x) + \alpha

Entonces, al multiplicar en ambos lados de la ecuación por \Delta_x, despejamos \Delta_y obteniendo que

\Delta_y = f'(x) \cdot \Delta_x + \alpha \cdot \Delta_x \Longleftrightarrow \Delta_y = f'(x) \cdot dx + \alpha \cdot dx

De esta forma, si nos fijamos que el primer sumando es determinado por f'(x) \cdot dx, que es justamente dy, nos damos cuenta que \alpha \cdot dx que representa el excedente sobre dy. Estos dos sumandos se aprecian con mayor claridad al observar la gráfica de la función y=f(x).

Relación entre diferenciales y diferencias | totumat.com

Considerando entonces que \Delta_y = dy + \alpha \cdot dx, a medida que se hace pequeño el diferencial dx también lo hará \alpha, y en consecuencia, se hará aún más pequeño el producto \alpha \cdot dx. Por lo tanto,

Si dx \to 0, entonces \Delta_y \to dy

Concluimos entonces, que el diferencial de y es una aproximación lineal (a través de la recta tangente a la curva) de la diferencia de y, es decir,

\Delta_y \approx dy = f'(x) \cdot dx

Anuncios

Cálculo del diferencial de una función

Si consideramos una función y=f(x), el diferencial de esta puede expresarse de las siguientes formas:

dy ó df

En los siguientes ejemplos, veremos como calcular el diferencial de una función.

Ejemplos

Ejemplo 1

Considerando la función y = x^2, para calcular su diferencial, basta con calcular la derivada de la función y multiplicarla por el diferencial de x, de la siguiente forma:

dy = 2x \ dx

Ejemplo 2

Considerando la función y = 6x^{10} + 13x + 20, para calcular su diferencial, basta con calcular la derivada de la función y multiplicarla por el diferencial de x, de la siguiente forma:

dy = (60x^9 + 13) \ dx

Ejemplo 3

Considerando la función y = \textit{\Large e}^{3x^5}, para calcular su diferencial, basta con calcular la derivada de la función y multiplicarla por el diferencial de x, de la siguiente forma:

dy = 15x^4 \cdot \textit{\Large e}^{3x^5} \ dx

Ejemplo 4

Considerando la función y = \ln (9x^3 + 12x^2 + 7x + 10), para calcular su diferencial, basta con calcular la derivada de la función y multiplicarla por el diferencial de x, de la siguiente forma:

dy = \dfrac{27x^2 + 24x + 7}{9x^3 + 12x^2 + 7x + 10} \ dx


Pregunta de Reddit: ¿Cuál es la suma de los valores enteros que p puede tomar?

Mientras ojeaba reddit, me topé con este problema que comparte el usuario u/already_taken-chan, en el cual señala que «no encontró la respuesta». Una de las las respuestas con más puntaje me pareció extremadamente larga y la segunda con más puntaje, me pareció muy corta. Así que les comparto mi apreciación.

También pudiera interesarte

Anuncios

r/askmath - I couldn't find the answer to this question, asked my math teacher and he couldn't find it either, tried going into Δ > 0 but that gave me no answer, tried (-b +- sqrt(Δ))/2a but that just left me p being in a range that didn't give any of the answers, is the question wrong?

La pregunta está planteada en Turco, la traducción correcta al inglés sería: «If the equation has two different real roots, what is the sum of the integer values ​​p can take?», y al español, sería: «Si la ecuación tiene dos raíces reales diferentes, ¿cuál es la suma de los valores enteros que p puede tomar?«.

Primero debemos considerar la ecuación que se plantea y reescribirla como una ecuación cuadrática de la forma ax^2+bx+c=0 para que sea más fácil identificar los elementos involucrados en ella.

-x^2 + px + 3 = (x+2)^2

\Rightarrow -x^2 + px + 3 = x^2 - 4x + 4

\Rightarrow -x^2 + px + 3 - x^2 + 4x - 4 = 0

\Rightarrow -2x^2 + (p+4)x - 1 = 0

\Rightarrow 2x^2 - (p+4)x + 1 = 0

Ya que hemos reescrito esta ecuación, debemos tomar en cuenta que para que una ecuación de la forma ax^2+bx+c=0 tenga dos soluciones distintas, el discriminante de ella debe ser positivo, es decir,

b^2-4 \cdot a \cdot c > 0

Entonces, identificando a=2, b=-(p+4) y c=1, tenemos que

\left( -(p+4) \right)^2 - 4 \cdot (2) \cdot (1) > 0

\Rightarrow \left( p+4 \right)^2 - 8 > 0

\Rightarrow \left( p+4 \right)^2 > 8

Anuncios

En este punto pudiéramos plantear una Inecuación Cuadrática para calcular todos los valores para los cuales \left( p+4 \right)^2 - 8 > 0, pero resultará más fácil buscar los valores para los cuales sucede lo contrario, y descartar dichos valores.

Podemos tantear los valores de p para los cuales \left( p+4 \right)^2 \leq 8 y estos son: -2, -3, -4, -5 y -6; pues, si consideramos alguno de estos valores, digamos p=-2, tenemos que

\left( -2+4 \right)^2 < 8

\Rightarrow \left( 2 \right)^2 < 8

\Rightarrow 4 < 8

Entonces, retomando la pregunta original: «Si la ecuación tiene dos raíces reales diferentes, ¿cuál es la suma de los valores enteros que p puede tomar?«, los valores que p puede tomar son todos los enteros mayores que -2 o todos los valores enteros menores que -6, es decir, todos los valores de p tales que

p \in (-\infty,-6) \cup (-2,\infty), con p \in \mathbb{Z}

pero no tiene sentido considerar la suma de todos estos valores.

Anuncios

Aunque si queremos darle la vuelta a la cosa, podemos darnos cuenta que al sumar los números que no cumplen con la condición, es decir, -2, -3, -4, -5 y -6; y los sumamos, el resultado será el siguiente:

-2 -3 -4  -5 -6 = -20

Que es justamente la opción «A)» planteada entre las soluciones.