🕸️ NOMENCLATURA

1 Fórmula Matemática

E = mc^2
a^2 + b^2 = c^2
e^x = e^x$
_0^e{-x} , dx = 1
_{n=1}^ =
=
^2 + ^2 = 1
f(x) = e^{-}
_{x } = 1
x =
F = G
_C d = -
x p
x =
= m
x =
P(A B) = P(A) P(B|A)
e^{i} + 1 = 0
_{k=0}^n = 2^n
dx = |x| + C
=
= D
y = mx + b
_{-}^x e^{-} dt = (x)
_a^b f(x) , dx = F(b) - F(a)

2 Nomenclatura

Vector aleatorio: $X$
Valor observado de $X$: $x$
Dimensión de un vector aleatorio: $p$
Función de distribución acumulada: f.d.a.
Función de densidad de probabilidad: f.d.p.
Función generadora de momentos: f.g.m.
Función másica de probabilidad: f.m.p.
Variable aleatoria: v.a.
Variable aleatoria continua: v.a.c.
Variable aleatoria discreta: v.a.d.
Intervalo abierto de $a$ a $b$: $(a, b)$
Intervalo semiabierto a la izquierda de $a$ a $b$: $(a, b]$
Más infinito: $+\infty$
Diferencia: $-$
Menos infinito: $-\infty$
Menor que: $<$
Igual a: $=$
Mayor que: $>$
Intervalo semiabierto a la derecha de $a$ a $b$: $[a, b)$
Intervalo cerrado de $a$ a $b$: $[a, b]$
Cardinal del conjunto $A$: $\#A$
Aproximadamente igual a: $\approx$
Media muestral de $X$: $\bar{X}$
Media muestral observada de $X$: $\bar{x}$
$n$ combinado $r$: $\binom{n}{r}$
Final de una demostración: $\blacksquare$
Matriz de correlaciones: $\mathbf{R}$
Moda poblacional de la variable $X$: $\mu_X$
Moda muestral observada de la variable $X$: $\tilde{x}$
Intersección: $\cap$
Compuesta de funciones: $\circ$
Coseno de $x$: $\cos(x)$
Cotangente de $x$: $\cot(x)$
Cosecante de $x$: $\csc(x)$
Unión: $\cup$
Equivalente a: $\equiv$
Existe: $\exists$
Para todo: $\forall$
Derivada respecto a $x$: $\frac{d}{dx}$
Función gamma: $\Gamma(x)$
Mayor o igual que: $\ge$
Pertenece a: $\in$
Integral: $\int$
Si y solo si: $\Leftrightarrow$
Menor o igual que: $\le$
Logaritmo natural de $x$: $\ln(x)$
Logaritmo en base 10 de $x$: $\log(x)$
Conjunto de los números complejos: $\mathbb{C}$
Correlación entre $X$ y $Y$: $\mathrm{Corr}[X,Y]$
Covarianza entre $X$ y $Y$: $\mathrm{Cov}[X,Y]$
Valor esperado de $X$: $\mathbb{E}[X]$
Conjunto de los números irracionales: $\mathbb{I}$
Conjunto de los números naturales: $\mathbb{N}$
Probabilidad de $A$: $\mathbb{P}(A)$
Conjunto de los números racionales: $\mathbb{Q}$
Conjunto de los números reales: $\mathbb{R}$
Conjunto de los números reales positivos: $\mathbb{R}^+$
Varianza de $X$: $\mathrm{Var}(X)$
Conjunto de los números enteros: $\mathbb{Z}$
Partes del conjunto $A$: $\mathcal{P}A$
Soporte de una función: $\mathcal{S}$
Valor máximo del conjunto $A$: $\max A$
Valor mínimo del conjunto $A$: $\min A$
$j$-ésimo momento de $X$ alrededor de la media: $\mu_j$
$j$-ésimo momento de $X$: $\mu^j$
Media poblacional de $X$: $\mu_X$
No es igual a: $\neq$
No existe: $\nexists$
No pertenece a: $\notin$
No está contenido en: $\nsubseteq$
Espacio muestral: $\Omega$
Punto muestral: $\omega$
Conjunto vacío: $\varnothing$
Función de distribución acumulada de una variable aleatoria con distribución normal de parámetros $\mu$ y $\sigma^2$: $\Phi(x; \mu, \sigma^2)$
Función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria con distribución normal: $\phi(x; \mu, \sigma^2)$
Función de distribución acumulada de una variable aleatoria con distribución normal estándar: $\Phi(z)$
Función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria con distribución normal estándar: $\phi(z)$
Número pi o probabilidad de éxito: $\pi$
Percentil $p$ de una población: $\pi_p$
Más o menos: $\pm$
Productoria: $\prod$
Coeficiente de correlación de Pearson poblacional entre $X$ y $Y$: $\rho_{XY}$
Entonces: $\Rightarrow$
Tiende a: $\rightarrow$
Secante de $x$: $\sec(x)$
Matriz de covarianzas: $\Sigma$
Varianza poblacional de $X$: $\sigma_X^2$
Desviación estándar poblacional de $X$: $\sigma_X$
Covarianza poblacional de $(X, Y)$: $\sigma_{XY}$
Seno de $x$: $\sin(x)$
Raíz $n$-ésima de $x$: $\sqrt[n]{x}$
Raíz cuadrada de $x$: $\sqrt{x}$
Final de un ejemplo: $\square$
Es un subconjunto propio de: $\subset$
Está contenido en: $\subseteq$
Sumatoria: $\sum$
Tangente de $x$: $\tan(x)$
Coeficiente de correlación de Kendall observado entre $X$ y $Y$: $\tau_{xy}$
Signo de $x$: $\mathrm{sgn}(x)$
Mediana poblacional de $X$: $\tilde{\mu}_X$
Mediana muestral observada de $X$: $\tilde{x}$
Diferencia simétrica: $\Delta$
Valor observado del coeficiente de asimetría de Fisher muestral de $X$: $AF_X$
Valor observado del coeficiente de apuntamiento de Fisher de $X$: $AG_X$
Valor observado del coeficiente de asimetría de Pearson muestral de $X$: $AP_X$
Valor observado del índice de asimetría de Yule-Bowley muestral de $X$: $AS_X$
Coeficiente de variación muestral observado de $X$: $CV^2_X$
Complemento del conjunto $A$: $A^c$
Distribución beta de parámetros $\alpha$ y $\beta$: $B(\alpha, \beta)$
Función beta: $B(x)$
Distribución Bernoulli de parámetro $\pi$: $Ber(\pi)$
Distribución binomial de parámetros $n$ y $\pi$: $Bin(n)$
Distribución binomial negativa de parámetros $r$ y $\pi$: $BN(r, \pi)$
Número de combinaciones de un conjunto de $n$ elementos distintos tomados de $k$ en $k$: ${n \choose k}$
Coeficiente de variación poblacional de $X$: $CV_X$
Desviación media observada de $X$: $D_X$
Desviación mediana observada de $X$: $DM_X$
Diferencial de $x$: $dx$
Número de Euler: $e$
Distribución exponencial de parámetro $\lambda$: $Exp(\lambda)$
Derivada de $f$ de $x$: $f'(x)$
Función de $x$: $f(x)$
Frecuencia relativa acumulada de la $i$-ésima clase: $F_i$
Frecuencia relativa de la $i$-ésima clase: $f_i$
Frecuencia relativa de $A$: $f_n(A)$
Función de distribución acumulada de $X$: $F_X(x)$
Función de masa de probabilidad o función de densidad de probabilidad de $X$: $f_X(x)$

3 Gráfica de Barras

# Datos de ejemplo: reemplaza esto con tus propios datos
categorias <- c('PERA', 'MANZANA', 'NARANJA', 'UVA')
valores <- c(25, 40, 30, 35)

# Crear la gráfica de barras
barplot(valores, names.arg = categorias,
        col = c("GREEN", "RED", "orange", "PURPLE"),
        main = "FRUTAS MAS COMUNES",
        xlab = "Categorías", ylab = "Valores")

# Añadir leyenda
legend("topright", legend = categorias, fill = c("GREEN", "RED", "orange", "PURPLE"), title = "FRUTAS")

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one piece

🕸️ NOMENCLATURA

Kelly Alejandra Almeida Páez

18 de junio de 2025

1 Fórmula Matemática

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3 Gráfica de Barras

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