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Introducción al Matlab es producto del trabajo de aula y la constante reflexión en tono a los procesos de enseñanza-aprendizaje en el área de matemáticas, realizada por los autores. El objetivo de esta obra es orientar a los profesores de matemáticas en procesos didácticos para la construcción de conceptos básicos del cálculo, desde el tránsito de distintos registros de representación. Se ofrace a los estudiantes una metodología para potenciar las habilidades de modelado matemático que contribuyan al aprendizaje de tipo estratégico como fundamento del trabajo científico. Las...

Las matemáticas son una poderosa herramienta que permite entender cómo se propaga una enfermedad y cómo podemos ponerle freno. Sus modelos, simples y bellos, nos conducen a conclusiones indiscutibles y objetivas acerca del desarrollo de las enfermedades infecciosas y de la importancia de la vacunación. A través de la obra de Enrique F. Borja y Clara Grima, aprenderás de forma amena y cercana el potencial de las matemáticas en el control y prevención de epidemias. Descubrirás que, vigilantes de nuestra salud, pueden salvarnos la vida.

Vicente MEAVILLA SEGUÍ (Mahón, 1949) es Licenciado en Ciencias [Sección de Matemáticas] por la Universidad de Zaragoza y Doctor en Filosofía y Letras [Pedagogía] por la Universidad Autónoma de Barcelona. En la actualidad es Catedrático de Matemáticas del IES Francés de Aranda de Teruel y Profesor Asociado del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Zaragoza. Es autor de diversos libros sobre Historia de las Matemáticas y Matemática Discreta. Con Almuzara publicó en 2007 Las matemáticas del arte. También ha escrito numerosos artículos de didáctica de las Matemáticas ...

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...