Ejercicios Propuestos - Ecuaciones Diferenciales

Ejercicios Propuestos – Dinámica del precio de un producto

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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.
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Ejercicios Propuestos - Ecuaciones Diferenciales

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

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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
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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.

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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}

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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.

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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

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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


Optimización de funciones de ingreso, costo y utilidad

Uno de los propósitos de estudiar funciones de ingreso, costo y utilidad es de obtener los mejores resultados posibles, a esto se le conoce como optimización, sin embargo, debemos primero aclarar a qué nos referimos con los mejores resultados posibles.

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Al definir funciones de Ingreso I(q), Costo C(q) y Utilidad U(q); definamos cuales son los valores de q para los cuales estas funciones alcanzan su valor óptimo:

  • I(q) alcanza su valor óptimo en q_0 si el valor I(q_0) es un máximo absoluto de la función, esto se debe a que nos interesa calcular los ingresos más altos.
  • C(q) alcanza su valor óptimo en q_0 si el valor C(q_0) es un mínimo absoluto de la función, esto se debe a que nos interesa calcular los costos más bajos.
  • U(q) alcanza su valor óptimo en q_0 si el valor U(q_0) es un máximo absoluto de la función, esto se debe a que nos interesa calcular las utilidades más altas.

De esta forma, es posible optimizar usando las herramientas que nos proveen las derivadas para calcular máximos y mínimos. Veamos en los siguientes ejemplos como optimizar funciones de ingreso, costo y utilidad.

Ejemplos

Ejemplo 1

Considerando las funciones que miden el costo e ingreso por la producción venta de q lavadoras, definidas de la siguiente forma:

C(q) = \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot q^3

I(q) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot q^2

U(q) = I(q) - C(q)

Suponiendo que la producción tiene un tope de 20 lavadoras. Determine los ingresos óptimos, los costos óptimos y las utilidades óptimas.

Tomando en cuenta que la producción tiene un tope de 20 lavadoras, dichas funciones están definidas en el intervalo [0,20]. Entonces, debemos calcular los extremos relativos y los valores de la función en los extremos del intervalo [0,20], para comparar y determinar los extremos absolutos.

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Empezando por la función de costos, calculamos puntos críticos de esta función usando la primera derivada:

C'(q) = \frac{6900}{5833} \cdot q^2

La derivada de la función de costos C'(q) es igual a cero cuando q=0, por lo tanto, este será nuestro punto crítico. Para determinar si es un máximo o mínimo, debemos usar el criterio de la segunda derivada, entonces calculamos segunda derivada de esta función:

C''(q) = \frac{13800}{5833} \cdot q

Evaluamos la segunda derivada de la función de costos C''(q) en q=0 y obtenemos que

C''(0) = \frac{13800}{5833} \cdot (0) = 0

A partir de este resultado concluimos que la función no alcanza ni un máximo ni un mínimo relativo en q=0. Continuamos evaluando la función en los extremos del intervalo [0,20]. Esto es,

C(0) = \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot (0)^3 \approx 0.4626

C(20) = \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot (20)^3 \approx 3154.92

En vista de que C(0) es el menor de ambos valores, concluimos que la función de costos alcanza un mínimo absoluto en q=0, es decir, los costos más bajos son de C(0) = 0.4626 que es precisamente cuando no hay producción.

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Continuamos con la función de ingresos, calculamos puntos críticos de esta función usando la primera derivada:

I'(q) = \frac{72}{13} \cdot q

La derivada de la función de ingresos I'(q) es igual a cero cuando q=0, por lo tanto, este será nuestro punto crítico. Para determinar si es un máximo o mínimo, debemos usar el criterio de la segunda derivada, entonces calculamos segunda derivada de esta función:

I''(q) = \frac{72}{13}

Evaluamos la segunda derivada de la función de ingresos I''(q) en q=0 y obtenemos que

I''(0) = \frac{72}{13}

Al ser \frac{72}{13} un valor positivo, concluimos que la función alcanza un mínimo relativo en q=0. Continuamos evaluando la función en los extremos del intervalo [0,20]. Esto es,

I(0) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot (0)^2 \approx 4.82

I(20) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot (20)^2 \approx 1112.52

En vista de que I(20) es el mayor de ambos valores, concluimos que la función de ingresos alcanza un máximo absoluto en q=20, es decir, los ingresos más altos son de I(20) = 1112.52 que es precisamente cuando se llega al tope de la producción.

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Finalizamos con la función de utilidades, calculamos puntos críticos de esta función usando la primera derivada:

U'(q) = \frac{72}{13} \cdot q - \frac{6900}{5833} \cdot q^2

La derivada de la función de utilidades U'(q) es igual a cero cuando q=0 o cuando q=4.68, por lo tanto, este será nuestro punto crítico. Para determinar si es un máximo o mínimo, debemos usar el criterio de la segunda derivada, entonces calculamos segunda derivada de esta función:

U''(q) = \frac{72}{13} - \frac{13800}{5833} \cdot q

Evaluamos la segunda derivada de la función de utilidades U''(q) en q=0 y en q=4.68, obtenemos que

U''(0) = \frac{72}{13} - \frac{13800}{5833} \cdot (0) = \frac{72}{13}

Al ser \frac{72}{13} un valor positivo, concluimos que la función alcanza un mínimo relativo en q=0.

U''(4.68) = \frac{72}{13} - \frac{13800}{5833} \cdot (4.68) \approx -5.5337

Al ser -5.5337 un valor negativo, concluimos que la función alcanza un máximo relativo en q=4.68. Evaluamos la función de utilidades en este valor pues es de nuestro interés:

U(4.68) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot (4.68)^2 - \left( \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot (4.68)^3 \right) \approx 24.60

Continuamos evaluando la función en los extremos del intervalo [0,20]. Esto es,

U(0) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot (0)^2 - \left( \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot (0)^3 \right) \approx 4.3574

U(20) = \frac{140}{29} + \frac{36}{13} \cdot (20)^2 - \left( \frac{800}{1729} + \frac{2300}{5833} \cdot (20)^3 \right) \approx -2042.4

En vista de que U(4.68) es el mayor de ambos valores, concluimos que la función de utilidades alcanza un máximo absoluto en q=4.68, es decir, las utilidades más altas son de U(4.68) = 24.60 que es cuando se producen y se venden aproximadamente 5 lavadoras.