Siendo un gran nerd matemático (en serio, ustedes, me encanta hacer problemas matemáticos), una cosa que me ha intrigado es ese número real de combinaciones de atuendos que se pueden hacer con un guardarropa de cápsula. No solo eso, sino cuál es la mejor manera de maximizar el número de atuendos que se pueden hacer.
Usemos una cápsula de 24 elementos, ya que es fácil de dividir. Para estos ejemplos asumiremos que todos los elementos se mezclan y combinaremos bien.
Elige 4 fondos y 20 tops para su cápsula, pensando que la mejor manera de agregar variedad a una cápsula es quedarse con algunos fondos básicos y luego agregar un montón de camisas en diferentes colores y estampados.
Entonces, si vas a tu armario y eliges uno de tus 4 fondos y luego combínalo con una de tus 20 blusas (¿te imaginas un enorme diagrama de árboles aquí? Con 20 ramas saliendo de cada fondo?), Obtendrías…
Eliges 12 fondos y 12 tops para tu cápsula, porque sabes que a veces no se puede superar un par de pantalones divertidos
Ahora, si elige uno de los 12 fondos y lo combina con una de las 12 tapas posibles para cada atuendo (inserte el diagrama de árboles aquí), obtendrá…
Por lo tanto, al dividir más uniformemente las tops e fondos, puede crear aún más atuendos.
Ahora, va a su armario y elija 1 de 8 fondos, elija 1 de 8 tops y luego agregue 1 de las 8 piezas de capas. ¡Imagina ese diagrama de árbol! Lo tendrías…
Además, técnicamente podría agregar los 64 atuendos que creó de fondos y tops (sin pieza de capas) para 576 en total.
¿Qué es la moda y ejemplos?
Una cosa es comprar ropa que está de moda porque te gustan.
Las dos jóvenes conversaron sin cesar sobre la última moda en París y los niños que se sintieron atraídos por ellas.
Ella continuó de esa manera hasta que estuvo a unos quince pies del suelo.
Si se hubiera preocupado por la moda, podría haber sido un problema.
El anciano estaba tan atento a su manera habitual, pero sus ojos traicionaron su falta de sueño.
¿Cómo explicar la moda?
Los miembros de las generaciones Zeta y Alpha (respectivamente, los niños de los niños de 12 y 26 y 11 años) tienen la fama de tener una gran pasión por resolver los problemas relacionados con el medio ambiente, de participar en la escuela de huelgas para el clima a las causas ambientales intencionadas. Entonces, ¿por qué no pueden detener la cultura de la moda rápida?
Barber sospecha que los niños y los adolescentes simplemente no pueden entender completamente el impacto que la moda ejerce en el medio ambiente. «Creo que, en promedio, un niño no se da cuenta de que, por ejemplo, el poliéster es de plástico y proviene de combustibles fósiles», explica Barber. «Cuando hablamos de desechos plásticos, la gente piensa en el empaque de la comida, pero no piensan en la moda».
Y la atracción ejercida por esa marea de ropa de bajo precio usada por un influencer de superfigue es difícil de resistir, incluso para los niños de hierro en asuntos ambientales. Después de todo, los videos divertidos en Tiktok y YouTube no muestran los costos de la realización de la ropa. Pero los padres aún pueden implementar algunas precauciones para asegurarse de que los usuarios sociales jóvenes comprendan su impacto en el medio ambiente y eviten el consumo excesivo. Aquí está cómo comenzar.
Haga que el entorno sea parte de la compra. Un adolescente puede pensar en tener en cuenta el presupuesto cuando implora ropa barata, pero los padres pueden ayudar a mover su punto de vista también sobre el impacto ambiental de su compra. Antes de aceptar y hacer clic en «Comprar», pídales que descubran algunos detalles como el lugar de producción de ese artículo, cuántos kilómetros de vuelo han hecho y la cantidad de emisiones de dióxido de carbono producidas por ese vuelo. En ese momento, intente ver si acuerda encontrar una opción local más ecológica.
Desenmascarar a los influenciadores. Si su hijo le muestra un video que le pide que compre una nueva prenda, Michelle Nelson, profesora del Departamento de Publicidad de Charles H. Sandage en la Universidad de Illinois Urbana-Champigno, recomienda hacer preguntas precisas para que comprenda que esos videos a menudo Y voluntariamente son publicidad simple: ¿por qué esa persona muestra esa marca de moda en particular? ¿Crees que fue pagado? ¿Cuánto crees que este «botín» podría costarle a una persona que no recibe los artículos gratis?
¿Cómo se calcula la moda con datos agrupados?
La siguiente no es una derivación rigurosa (una derivación requeriría muchas suposiciones
sobre lo que hace que un estimador sea mejor que otro), pero es un intento de «tener sentido»
de la fórmula para que pueda recordar y usarla más fácilmente.
Considere un gráfico de barras con una barra para cada una de las clases de datos.
Entonces $ f_1 $ es la altura de la barra de la clase modal,
$ f_0 $ es la altura de la barra a la izquierda,
y $ F_2 $ es la altura de la barra a la derecha.
La cantidad $ F_1 – F_0 $ mide hasta qué punto la barra de la clase modal «se mantiene» por encima del
barra a su izquierda. La cantidad $ F_1 – F_2 $ mide hasta qué punto la barra de la clase modal «se mantiene» por encima de la barra a su derecha.
Esto es lo que hace la fórmula para estimar el modo. Divide el ancho del
barra modal en dos piezas cuya relación de anchos es $ (f_1 – f_0): (f_1 – f_2) $,
y dice que el modo está en la línea que separa esas dos piezas,
es decir, a una distancia $ frac {f_1 – f_0} {2F_1 – F_0 – F_2} H $
Desde el borde izquierdo de esa barra, $ L $.
Si $ F_1 – F_0 = F_1 – F_2, $ es decir, la barra modal está igualmente muy por encima del
barras en su izquierda y derecha, luego esta fórmula estima el modo justo en el
En el medio de la clase modal:
$$
l + frac {f_1 – f_0} {2f_1 – f_0 – f_2} h = l + frac12 h.
$$
Pero si la altura de la barra a la izquierda está más cerca de la altura de la barra modal, entonces la
El modo estimado es a la izquierda de la línea central de la clase modal.
En el caso extremo donde la barra de la izquierda es exactamente la altura de la barra modal,
Y ambos son más altos que la barra de la derecha,
es decir, cuando $ f_1 – f_0 = 0 $ pero $ f_1 – f_2> 0 $,
La fórmula estima el modo en $ L $ exactamente, es decir, en el borde izquierdo de la barra modal.
En el otro caso extremo, donde la barra de la izquierda es más corta pero la barra
A la derecha está la misma altura que la barra modal ($ F_1 – F_0> 0 $ pero $ F_1 – F_2 = 0 $),
La fórmula estima el modo en $ L + H $, es decir, en el borde derecho de la barra modal.
¿Qué es moda para datos agrupados y cuál es la fórmula?
Modo de datos no agrupados: el modo se puede definir como la observación con la frecuencia más alta. Se conoce como un fenómeno significativo asociado con medidas de tendencia central. Por ejemplo, considere una institución que proporciona (15 ) cursos diferentes para alumnos. El curso con el mayor número de admisiones de los alumnos se considerará como el modo de los datos dados. Por lo tanto, el modo nos dice sobre cualquier elemento en el conjunto de datos que tenga una frecuencia máxima.
En este artículo, aprenderemos cómo encontrar el modo de datos no agrupados con la ayuda de fórmulas y ejemplos resueltos. Para encontrar un modo de datos no agrupados, el conjunto de datos debe establecerse de manera ascendente o descendente. Ahora utilizando la fórmula para calcular el modo de datos no agrupados, podemos deducir la observación con la frecuencia más alta en el conjunto de datos dado, que será el modo de los datos particulares no agrupados.
Embibe ofrece una amplia gama de materiales de estudio, incluidos libros NCERT, conjuntos de soluciones y documentos de preguntas del año anterior. Estos materiales de estudio contribuirán a fortalecer significativamente el rendimiento de los estudiantes. Los estudiantes pueden seguir los conjuntos de soluciones para comprender el enfoque correcto para responder las preguntas de manera adecuada.
Los datos obtenidos de la observación directa se denominan datos sin procesar o sin agrio. Las marcas de diez estudiantes en una prueba anual son un ejemplo de datos sin procesar.
Considere las marcas obtenidas por (10 ) estudiantes en una prueba de ciencias como se da a continuación:
Los datos están en forma de datos no agrupados. ¿Podemos encontrar las marcas más altas y más bajas observando el formato dado?
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