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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).

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Proof 1

В данной работе представлено экспериментальное получение коэффициента поверхностного натяжения(КПН) жидкости. Также проверяется зависимость КПН от температуры. Устанавливается рабочий диапазон установки. В работе приводится разбор экспериментов проведанных автором работы. Исследовалось несколько видов жидкостей. Неорганические жидкости: Вода, Органические жидкости: Глицерин. Измерения проводились при температурах: 25 и 45, 50 градусов Цельсия.

This is a template for students enrolled in MAT434 at DePaul University.

Created for Stanford Mathematics Camp 2016. A brief introduction to the Hopf Fibration for introductory topology students.

Homework template for students in PHYS 152 Fundamentals of Physics 2 at St. Mary's College of Maryland (SMCM).

In mathematics, a rational number is any number that can be expressed as the quotient or fraction p/q of two integers, a numerator p and a non-zero denominator q. Since q may be equal to 1, every integer is a rational number. The set of all rational numbers, often referred to as ”the rationals”, is usually denoted by a boldface Q (or blackboard bold , Unicode ); it was thus denoted in 1895 by Giuseppe Peano after quoziente, Italian for ”quotient”. The decimal expansion of a rational number always either terminates after a finite number of digits or begins to repeat the same finite sequence of digits over and over. Moreover, any repeating or terminating decimal represents a rational number. These statements hold true not just for base 10, but also for any other integer base (e.g. binary, hexadecimal). A real number that is not rational is called irrational. Irrational numbers include √2, , e, and . The decimal expansion of an irrational number continues without repeating. Since the set of rational numbers is countable, and the set of real numbers is uncountable, almost allreal numbers are irrational.