“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para la dependencia del IEMS: Dependencia: IEMS Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 3062 3719 3401 5647 5443 5538 5762 5804 5729 6149 6625 6372 63251
DelegaciĂłn: Benito JuĂĄrez đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 349 644 901 1390 1602 1765 1735 1533 1502 1591 1700 1601 16313
88.60 82.68 73.51 75.39 70.57 68.13 69.89 73.59 73.78 74.13 74.34 74.87 74.21%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,86.60}, {2,82.68}, {3,73.51}, {4,75.39}, {5,70.57}, {6,68.13}, {7,69.89}, {8,73.59}, {9,73.78}, {10,74.13}, {11,74.34}, {12,74.87}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,86.60%7D,+%7B2,82.68%7D, +%7B3,73.51%7D,+%7B4,75.39%7D,+%7B5,70.57%7D,+%7B6,68.13%7D,+%7B7,6 9.89%7D,+%7B8,73.59%7D,+%7B9,73.78%7D,+%7B10,74.13%7D,+%7B11,74.34% 7D,+%7B12,74.87%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
La dependencia del IEMS: El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;• > đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;’đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;”đ?&#x;? →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‚đ??Žđ??šđ???đ??ŤĂĄđ??đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cuadråtico mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para la dependencia del IEMS: 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1>Desercion=[88.60,82.68,73.51,75.39,70.57,68.13,69.89,73.59, 73.78,74.13,74.34,74.87]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,2) p = 0.37881
-5.69021
91.42409
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 86.113
81.559
77.763
74.724
72.443
70.920
70.154
70.146 Columns 9 through 12: 70.896
72.403
74.668
77.690
X = 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -246.39399 0.00000 0.00000
-24.69216 -6.34801 0.00000
-2.63805 -2.02596 -0.96756
-9.7403e-03 1.3362e-01 -3.4091e-01
2.2727e-02 -3.4091e-01 1.0682e+00
C = 7.4925e-04 -9.7403e-03 2.2727e-02
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 9 normr =

8.2799
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = D =
81.470 8.9789
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;•đ?&#x;Ž Âą đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;— → đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;•đ?&#x;Ž − đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;— ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;•đ?&#x;Ž + đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;— →∴ đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;—% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;Ž. đ?&#x;’đ?&#x;’% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = D =
86.008 10.722
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;? → đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;? →∴ đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;?đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;”. đ?&#x;•đ?&#x;‘%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Lomas de Zaragoza Plantel 1: Iztapalapa I DelegaciĂłn: Iztapalapa đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž GeneraciĂłn-đ?’™đ?’Š EIG EEG 2001-1 850 130 84.71 2002-2 235 67 71.49 2003-3 213 66 69.01 2004-4 364 88 75.82 2005-5 342 85 75.15 2006-6 324 102 68.52 2007-7 345 73 78.84 2008-8 356 89 75.00 2009-9 349 85 75.64 2010-10 355 107 69.86 2011-11 353 68 80.74 2012-12 342 79 76.90 TOTALES 4428 1039 76.54%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,84.71}, {2,71.49}, {3,69.01}, {4,75.82}, {5,75.15}, {6,68.52}, {7,78.84}, {8,75.00}, {9,75.64}, {10,69.86}, {11,80.74}, {12,76.90}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,84.71%7D,+%7B2,71.49%7D, +%7B3,69.01%7D,+%7B4,75.82%7D,+%7B5,75.15%7D,+%7B6,68.52%7D,+%7B7,7 8.84%7D,+%7B8,75.00%7D,+%7B9,75.64%7D,+%7B10,69.86%7D,+%7B11,80.74% 7D,+%7B12,76.90%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Lomas de Zaragoza, DelegaciĂłn: Iztapalapa. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;— > −đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;—đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;? →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‹đ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Lomas de Zaragoza, Delegación: Iztapalapa. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[84.71,71.49,69.01,75.82,75.15,68.52, 78.84,75.00,75.64,69.86,80.74,76.90]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = 0.042867
74.861364
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 74.904
74.947
74.990
75.033
75.076
75.119
75.161
75.204 Columns 9 through 12: 75.247
75.290
75.333
75.376
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545
-0.0454545 0.3787879
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 10 normr = 16.211

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> Y = D =
[Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05)
75.419 13.412
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;— Âą đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;? → đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;— − đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;— + đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;? →∴ đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;–. đ?&#x;–đ?&#x;‘% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 75.462 D = 13.880
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;”đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;Ž → đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;”đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;Ž ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;”đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;Ž →∴ đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;’%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial Para el plantel de la Colonia: Jalalpa El Grande Plantel: LĂĄzaro CĂĄrdenas
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 152 350 199 377 346 340 353 350 359 354 361 351 3892
DelegaciĂłn: Ă lvaro ObregĂłn đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 10 38 38 70 92 86 68 56 58 57 91 85 749
93.42 89.14 80.90 81.43 73.41 74.71 80.74 84.00 83.84 83.90 74.79 75.78 80.76%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,93.42}, {2,89.14}, {3,80.90}, {4,81.43}, {5,73.41}, {6,74.71}, {7,80.74}, {8,84.00}, {9,83.84}, {10,83.90}, {11,74.79}, {12,75.78}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,93.42%7D,+%7B2,89.14%7D, +%7B3,80.90%7D,+%7B4,81.43%7D,+%7B5,73.41%7D,+%7B6,74.71%7D,+%7B7,8 0.74%7D,+%7B8,84.00%7D,+%7B9,83.84%7D,+%7B10,83.90%7D,+%7B11,74.79% 7D,+%7B12,75.78%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Jalalpa El Grande, DelegaciĂłn: Ă lvaro ObregĂłn. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;– > đ?&#x;Ž. đ?&#x;”đ?&#x;—đ?&#x;”đ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;— →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‚Ăşđ??›đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cúbica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Jalalpa El Grande, Delegación: à lvaro Obregón. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[93.42,89.14,80.90,81.43,73.41,74.71, 80.74,84.00,83.84,83.90,74.79,75.78]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,3) p = -0.11729
2.47549
-15.70423
108.79465
S = scalar structure containing the fields:
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” yf = Columns 1 through 8: 95.449
86.350
80.794
78.079
77.499
78.351
79.932
81.538 Columns 9 through 12: 82.464
82.008
79.465
74.131
X = 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -2.5954e+03 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.4301e+02 -4.0680e+01 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.3392e+01 -9.8214e+00 -2.5240e+00 0.0000e+00
-2.3442e+00 -1.9748e+00 -1.4937e+00 6.1122e-01
-1.6835e-03 3.3578e-02 -1.8735e-01 2.5253e-01
9.1082e-03 -1.8735e-01 1.0945e+00 -1.5842e+00
-1.1785e-02 2.5253e-01 -1.5842e+00 2.6768e+00
C = 8.6333e-05 -1.6835e-03 9.1082e-03 -1.1785e-02
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 8 normr =

9.4806
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 65.304 D = 14.821
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;’ Âą đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;? → đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;’ + đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;? →∴ đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;’đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;?% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 52.278 D = 23.057
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;“đ?&#x;?. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;• → đ?&#x;“đ?&#x;?. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;“đ?&#x;?. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;• →∴ đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;“. đ?&#x;‘đ?&#x;‘%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Santa Catarina DelegaciĂłn: Azcapotzalco đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
Plantel: Melchor Ocampo.
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 135 85 180
16 17 41
88.15 80.00 77.22
369
72
80.49
341 359 363 346 346 352 331 352 3559
75 78 89 80 73 103 108 86
78.01 78.27 75.48 76.88 78.90 70.74 67.37 75.57
838
76.45%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,88.15}, {2,80.00}, {3,77.22}, {4,80.49}, {5,78.01}, {6,78.27}, {7,75.48}, {8,76.88}, {9,78.90}, {10,70.74}, {11,67.37}, {12,75.57}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,88.15%7D,+%7B2,80.00%7D, +%7B3,77.22%7D,+%7B4,80.49%7D,+%7B5,78.01%7D,+%7B6,78.27%7D,+%7B7,7 5.48%7D,+%7B8,76.88%7D,+%7B9,78.90%7D,+%7B10,70.74%7D,+%7B11,67.37% 7D,+%7B12,75.57%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Santa Catarina, DelegaciĂłn: Azcapotzalco. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;—đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;Žđ?&#x;– > đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;’đ?&#x;—đ?&#x;”đ?&#x;”đ?&#x;— →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‹đ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Santa Catarina, Delegación: Azcapotzalco. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[88.15,80.00,77.22,80.49,78.01,78.27, 75.48,76.88,78.90,70.74,67.37,75.57]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -1.0893
84.3371
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 83.248
82.159
81.069
79.980
78.891
77.801
76.712
75.623 Columns 9 through 12: 74.533
73.444
72.355
71.266
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545 df =
-0.0454545 0.3787879
10
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? normr = 10.845

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 70.176 D = 8.9728
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;” Âą đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;– → đ?&#x;•đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;” − đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;– ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;” + đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;– →∴ đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;?đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;’% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 69.087 D = 9.2859
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;”đ?&#x;—. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;• Âą đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;— → đ?&#x;”đ?&#x;—. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;• − đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;— ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;—. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;• + đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;— →∴ đ?&#x;“đ?&#x;—. đ?&#x;–đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;–. đ?&#x;‘đ?&#x;•%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Viejo Ejido de Santa Ăšrsula Plantel: Ricardo Flores
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 141 309 250 341 332 337 344 357 356 383 365 363 3878
DelegaciĂłn: CoyoacĂĄn đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 10 25 62 69 78 101 107 77 60 94 83 101 867
92.91 91.91 75.20 79.77 76.51 70.03 68.90 78.43 83.15 75.46 77.26 72.18 77.64%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,92.91}, {2,91.91}, {3,75.20}, {4,79.77}, {5,76.51}, {6,70.03}, {7,68.90}, {8,78.43}, {9,83.15}, {10,75.46}, {11,77.26}, {12,72.18}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,92.91%7D,+%7B2,91.91%7D, +%7B3,75.20%7D,+%7B4,79.77%7D,+%7B5,76.51%7D,+%7B6,70.03%7D,+%7B7,6 8.90%7D,+%7B8,78.43%7D,+%7B9,83.15%7D,+%7B10,75.46%7D,+%7B11,77.26% 7D,+%7B12,72.18%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Viejo Ejido de Santa Ăšrsula, DelegaciĂłn: CoyoacĂĄn. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;’đ?&#x;–đ?&#x;‘ > đ?&#x;Ž. đ?&#x;”đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;•đ?&#x;— →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‚Ăşđ??›đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cúbica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Viejo Ejido de Santa Úrsula, Delegación: Coyoacån. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[92.91,91.91,75.20,79.77,76.51,70.03, 68.90,78.43,83.15,75.46,77.26,72.18]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,3) p = -9.8248e-02
2.2491e+00
-1.5874e+01
1.0964e+02
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 95.921
86.106
79.610
75.845
74.219
74.144
75.031
76.289 Columns 9 through 12: 77.330
77.563
76.400
73.251
X = 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -2.5954e+03 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.4301e+02 -4.0680e+01 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.3392e+01 -9.8214e+00 -2.5240e+00 0.0000e+00
-2.3442e+00 -1.9748e+00 -1.4937e+00 6.1122e-01
-1.6835e-03 3.3578e-02
9.1082e-03 -1.8735e-01
-1.1785e-02 2.5253e-01
C = 8.6333e-05 -1.6835e-03
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? 9.1082e-03 -1.8735e-01 1.0945e+00 -1.5842e+00 -1.1785e-02 2.5253e-01 -1.5842e+00 2.6768e+00 df = 8 normr =

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> Y = D =
13.496
[Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05)
67.526 21.099
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;•. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;” Âą đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;— → đ?&#x;”đ?&#x;•. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;” − đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;— ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;•. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;” + đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;— →∴ đ?&#x;’đ?&#x;”. đ?&#x;’đ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;–. đ?&#x;”đ?&#x;?% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 58.636 D = 32.823
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;“đ?&#x;–. đ?&#x;”đ?&#x;‘đ?&#x;” Âą đ?&#x;‘đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ → đ?&#x;“đ?&#x;–. đ?&#x;”đ?&#x;‘đ?&#x;” − đ?&#x;‘đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;“đ?&#x;–. đ?&#x;”đ?&#x;‘đ?&#x;” + đ?&#x;‘đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ →∴ đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;–đ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;“%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: El Molinito Plantel: Josefa Ortiz Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
DelegaciĂłn: Cuajimalpa đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
EIG 142 160 258 360 348 326 365 356 355 358 357 368 3753
11 27 23 58 78 78 83 62 64 78 65 72 699
92.25 83.13 91.09 83.89 77.59 76.07 77.26 82.58 81.97 78.21 81.79 80.43 81.37%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,92.25}, {2,83.13}, {3,91.09}, {4,83.89}, {5,77.59}, {6,76.07}, {7,77.26}, {8,82.58}, {9,81.97}, {10,78.21}, {11,81.79}, {12,80.43}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,92.25%7D,+%7B2,83.13%7D, +%7B3,91.09%7D,+%7B4,83.89%7D,+%7B5,77.59%7D,+%7B6,76.07%7D,+%7B7,7 7.26%7D,+%7B8,82.58%7D,+%7B9,81.97%7D,+%7B10,78.21%7D,+%7B11,81.79% 7D,+%7B12,80.43%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: El Molinito, DelegaciĂłn: Cuajimalpa. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;‘đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;—đ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;? →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‹đ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: El Molinito, Delegación: Cuajimalpa. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[92.25,83.13,91.09,83.89,77.59,76.07, 77.26,82.58,81.97,78.21,81.79,80.43]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -0.78909
87.31742
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 86.528
85.739
84.950
84.161
83.372
82.583
81.794
81.005 Columns 9 through 12: 80.216
79.427
78.637
77.848
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545
-0.0454545 0.3787879
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 10 normr = 14.049

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 77.059 D = 11.623
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— Âą đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;‘ → đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— − đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— + đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;‘ →∴ đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;’đ?&#x;‘% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;–. đ?&#x;”đ?&#x;–% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 76.270 D = 12.029
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;•đ?&#x;”. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;Ž Âą đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;— → đ?&#x;•đ?&#x;”. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;Ž − đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;— ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;”. đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;Ž + đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;— →∴ đ?&#x;”đ?&#x;’. đ?&#x;?đ?&#x;’% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;–. đ?&#x;?đ?&#x;—%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Loma de la Palma Plantel 1: Belisario DomĂnguez
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 150 257 148 358 350 354 349 358 361 353 354 357 3749
DelegaciĂłn: Gustavo A. Madero đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 16 35 37 116 99 117 118 101 122 125 86 108 1080
89.33 86.38 75.00 67.60 71.71 66.95 66.19 71.79 66.20 64.59 75.71 69.75 71.19%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,89.33}, {2,86.38}, {3,75.00}, {4,67.60}, {5,71.71}, {6,66.95}, {7,66.19}, {8,71.79}, {9,66.20}, {10,64.59}, {11,75.71}, {12,69.75}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,89.33%7D,+%7B2,86.38%7D, +%7B3,75.00%7D,+%7B4,67.60%7D,+%7B5,71.71%7D,+%7B6,66.95%7D,+%7B7,6 6.19%7D,+%7B8,71.79%7D,+%7B9,66.20%7D,+%7B10,64.59%7D,+%7B11,75.71% 7D,+%7B12,69.75%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Loma de la Palma, DelegaciĂłn: Gustavo A. Madero El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;–đ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;’đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;”đ?&#x;” →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‚đ??Žđ??šđ???đ??ŤĂĄđ??đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cuadråtica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Loma de la Palma, Delegación: Gustavo A. Madero. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[89.33,86.38,75.00,67.60,71.71,66.95, 66.19,71.79,66.20,64.59,75.71,69.75]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,2) p =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” 0.46085 -7.36097 95.48364 S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 88.584
82.605
77.548
73.413
70.200
67.908
66.538
66.090 Columns 9 through 12: 66.564
67.959
70.276
73.514
X = 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -246.39399 0.00000 0.00000
-24.69216 -6.34801 0.00000
-2.63805 -2.02596 -0.96756
C =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? 7.4925e-04 -9.7403e-03 2.2727e-02 -9.7403e-03 1.3362e-01 -3.4091e-01 2.2727e-02 -3.4091e-01 1.0682e+00 df = 9 normr =

12.087
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 77.675 D = 13.107
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;“ Âą đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;• → đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;“ − đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;“ + đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;• →∴ đ?&#x;”đ?&#x;’. đ?&#x;“đ?&#x;”% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;–% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 82.757 D = 15.652
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;• Âą đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;”đ?&#x;“đ?&#x;? → đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;• − đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;”đ?&#x;“đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;• + đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;”đ?&#x;“đ?&#x;? →∴ đ?&#x;”đ?&#x;•. đ?&#x;?đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;–. đ?&#x;’đ?&#x;Ž%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Constitución de la República Plantel 2: Salvador Allende Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 149 215 251 371 335 352 341 356 354 368 351 352 3795
DelegaciĂłn: Gustavo A. Madero đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 16 49 59 103 138 124 111 101 98 108 96 99 1102
89.26 77.21 76.49 72.24 58.81 64.77 67.45 71.63 72.32 70.65 72.65 71.88 70.96%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,89.26}, {2,77.21}, {3,76.49}, {4,72.24}, {5,58.81}, {6,64.77}, {7,67.45}, {8,71.63}, {9,72.32}, {10,70.65}, {11,72.65}, {12,71.88}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,89.26%7D,+%7B2,77.21%7D, +%7B3,76.49%7D,+%7B4,72.24%7D,+%7B5,58.81%7D,+%7B6,64.77%7D,+%7B7,6 7.45%7D,+%7B8,71.63%7D,+%7B9,72.32%7D,+%7B10,70.65%7D,+%7B11,72.65% 7D,+%7B12,71.88%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: ConstituciĂłn de la RepĂşblica, DelegaciĂłn: Gustavo A. Madero. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;•đ?&#x;”đ?&#x;”đ?&#x;’ > đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;•đ?&#x;‘đ?&#x;’đ?&#x;?đ?&#x;—đ?&#x;— →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‹đ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Constitución de la República, Delegación: Gustavo A. Madero. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[89.26,77.21,76.49,72.24,58.81,64.77, 67.45,71.63,72.32,70.65,72.65,71.88]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -0.80965
77.37606
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 76.566
75.757
74.947
74.137
73.328
72.518
71.709
70.899 Columns 9 through 12: 70.089
69.280
68.470
67.660
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545
-0.0454545 0.3787879
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 10 normr = 22.379

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 66.851 D = 18.515
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;“ → đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;“ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;“ →∴ đ?&#x;’đ?&#x;–. đ?&#x;‘đ?&#x;‘% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;“. đ?&#x;‘đ?&#x;”% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 66.041 D = 19.162
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;’đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;”đ?&#x;? → đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;’đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;”đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;”. đ?&#x;Žđ?&#x;’đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;?đ?&#x;”đ?&#x;? →∴ đ?&#x;’đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;•% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;“. đ?&#x;?đ?&#x;Ž%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: AgrĂcola Oriental Plantel: Felipe Carrillo GeneraciĂłn-đ?’™đ?’Š 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 153 140 192 360 339 342 341 353 358 373 360 355 3666
DelegaciĂłn: Iztacalco đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 13 31 56 93 114 121 109 125 124 105 141 107 1139
91.50 77.86 70.83 74.17 66.37 64.62 68.04 64.59 65.36 71.85 60.83 69.86 68.93%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,91.50}, {2,77.86}, {3,70.83}, {4,74.17}, {5,66.37}, {6,64.62}, {7,68.04}, {8,64.59}, {9,65.36}, {10,71.85}, {11,60.83}, {12,69.86}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,91.50%7D,+%7B2,77.86%7D, +%7B3,70.83%7D,+%7B4,74.17%7D,+%7B5,66.37%7D,+%7B6,64.62%7D,+%7B7,6 8.04%7D,+%7B8,64.59%7D,+%7B9,65.36%7D,+%7B10,71.85%7D,+%7B11,60.83% 7D,+%7B12,69.86%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: AgrĂcola Oriental, DelegaciĂłn: Iztacalco. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;”đ?&#x;–đ?&#x;”đ?&#x;“đ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;’đ?&#x;? →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??‚đ??Žđ??šđ???đ??ŤĂĄđ??đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicciĂłn que determina el mejor ajuste polinomial cuadrĂĄtica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: AgrĂcola Oriental, DelegaciĂłn: Iztacalco. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[91.50,77.86,70.83,74.17,66.37,64.62, 68.04,64.59,65.36,71.85,60.83,69.86]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,2) p = 0.41753
-6.93184
92.93091
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 86.417
80.737
75.893
71.884
68.710
66.371
64.867
64.198 Columns 9 through 12: 64.364
65.365
67.201
69.873
X = 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -246.39399 0.00000 0.00000
-24.69216 -6.34801 0.00000
-2.63805 -2.02596 -0.96756
-9.7403e-03 1.3362e-01 -3.4091e-01
2.2727e-02 -3.4091e-01 1.0682e+00
C = 7.4925e-04 -9.7403e-03 2.2727e-02
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 9 normr =

12.938
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 73.379 D = 14.030
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;— Âą đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;Ž → đ?&#x;•đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;— − đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;Ž ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;— + đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;Ž →∴ đ?&#x;“đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;’% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;•. đ?&#x;’đ?&#x;Ž% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 77.720 D = 16.754
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;Ž Âą đ?&#x;?đ?&#x;”. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;’ → đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;Ž − đ?&#x;?đ?&#x;”. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;’ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;•. đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;Ž + đ?&#x;?đ?&#x;”. đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;’ →∴ đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;”% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;’. đ?&#x;’đ?&#x;•%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Pueblo San Lorenzo Tezonco Plantel 2: Benito Juårez Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 151 355 247 346 345 350 342 343 357 382 361 360 3939
DelegaciĂłn: Iztapalapa đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 25 69 95 88 116 126 90 92 93 95 116 106 1111
83.44 80.56 61.54 74.57 66.38 64.00 73.68 73.18 73.95 75.13 67.87 70.56 71.79%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,83.44}, {2,80.56}, {3,61.54}, {4,74.57}, {5,66.38}, {6,64.00}, {7,73.68}, {8,73.18}, {9,73.95}, {10,75.13}, {11,67.87}, {12,70.56}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,83.44%7D,+%7B2,80.56%7D, +%7B3,61.54%7D,+%7B4,74.57%7D,+%7B5,66.38%7D,+%7B6,64.00%7D,+%7B7,7 3.68%7D,+%7B8,73.18%7D,+%7B9,73.95%7D,+%7B10,75.13%7D,+%7B11,67.87% 7D,+%7B12,70.56%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Pueblo San Lorenzo Tezonco, DelegaciĂłn: Iztapalapa El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;‘đ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;‘đ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;‘đ?&#x;‘đ?&#x;” →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??œĂşđ??›đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cúbica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Pueblo San Lorenzo Tezonco, Delegación: Iztapalapa. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[83.44,80.56,61.54,74.57,66.38,64.00, 73.68,73.18,73.95,75.13,67.87,70.56]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,3) p = -0.11057
2.38751
-15.14112
97.22414
S = scalar structure containing the fields:
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” yf = Columns 1 through 8: 84.360
75.607
70.303
67.783
67.385
68.445
70.299
72.284 Columns 9 through 12: 73.737
73.995
72.393
68.268
X = 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -2.5954e+03 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.4301e+02 -4.0680e+01 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.3392e+01 -9.8214e+00 -2.5240e+00 0.0000e+00
-2.3442e+00 -1.9748e+00 -1.4937e+00 6.1122e-01
-1.6835e-03 3.3578e-02 -1.8735e-01 2.5253e-01
9.1082e-03 -1.8735e-01 1.0945e+00 -1.5842e+00
-1.1785e-02 2.5253e-01 -1.5842e+00 2.6768e+00
C = 8.6333e-05 -1.6835e-03 9.1082e-03 -1.1785e-02
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 8 normr =

14.431
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 60.958 D = 22.561
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;”đ?&#x;? → đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;”đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;”đ?&#x;? →∴ đ?&#x;‘đ?&#x;–. đ?&#x;‘đ?&#x;—% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;‘. đ?&#x;“đ?&#x;?% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 49.798 D = 35.097
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;’đ?&#x;—. đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;– Âą đ?&#x;‘đ?&#x;“. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;• → đ?&#x;’đ?&#x;—. đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;– − đ?&#x;‘đ?&#x;“. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;’đ?&#x;—. đ?&#x;•đ?&#x;—đ?&#x;– + đ?&#x;‘đ?&#x;“. đ?&#x;Žđ?&#x;—đ?&#x;• →∴ đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;•đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;—%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: San BernabĂŠ Ocotepec DelegaciĂłn: Magdalena Contreras đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
Plantel: Ignacio Altamirano
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 144 134 155 359 344 350 349 353 351 374 361 359 3633
16 33 48 87 110 99 117 88 88 125 126 111 1048
88.89 75.37 69.03 75.77 68.02 71.71 66.48 75.07 74.93 66.58 65.10 69.08 71.15%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,88.89}, {2,75.37}, {3,69.03}, {4,75.77}, {5,68.02}, {6,71.71}, {7,66.48}, {8,75.07}, {9,74.93}, {10,66.58}, {11,65.10}, {12,69.08}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,88.89%7D,+%7B2,75.37%7D, +%7B3,69.03%7D,+%7B4,75.77%7D,+%7B5,68.02%7D,+%7B6,71.71%7D,+%7B7,6 6.48%7D,+%7B8,75.07%7D,+%7B9,74.93%7D,+%7B10,66.58%7D,+%7B11,65.10% 7D,+%7B12,69.08%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: San BernabĂŠ Ocotepec, DelegaciĂłn: Magdalena Contreras El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;”đ?&#x;“đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;”đ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;—đ?&#x;–đ?&#x;’ →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??œĂşđ??›đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cúbica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: San BernabÊ Ocotepec, Delegación: Magdalena Contreras 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[88.89,75.37,69.03,75.77,68.02,71.71, 66.48,75.07,74.93,66.58,65.10,69.08]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,3) p =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” -0.083891 1.832575 -12.511622 96.763232 S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 86.000
78.399
73.456
70.669
69.533
69.546
70.203
71.003 Columns 9 through 12: 71.440
71.013
69.217
65.550
X = 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -2.5954e+03 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.4301e+02 -4.0680e+01 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.3392e+01 -9.8214e+00 -2.5240e+00 0.0000e+00
-2.3442e+00 -1.9748e+00 -1.4937e+00 6.1122e-01
C =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? 8.6333e-05 -1.6835e-03 9.1082e-03 -1.1785e-02 df = 8 normr =

-1.6835e-03 3.3578e-02 -1.8735e-01 2.5253e-01
9.1082e-03 -1.8735e-01 1.0945e+00 -1.5842e+00
-1.1785e-02 2.5253e-01 -1.5842e+00 2.6768e+00
12.719
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 59.508 D = 19.883
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;“đ?&#x;—. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;‘ → đ?&#x;“đ?&#x;—. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;‘ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;“đ?&#x;—. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;‘ →∴ đ?&#x;‘đ?&#x;—. đ?&#x;”đ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;—% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 50.587 D = 30.932
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;–đ?&#x;• Âą đ?&#x;‘đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? → đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;–đ?&#x;• − đ?&#x;‘đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;–đ?&#x;• + đ?&#x;‘đ?&#x;Ž. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? →∴ đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;”đ?&#x;“% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;?% Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Argentina Antigua DelegaciĂłn: Miguel Hidalgo đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
Plantel: Carmen SerdĂĄn
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 148 162 154 312 286 360 335 345 356 335 340 346 3479
17 27 33 59 69 79 85 103 85 92 81 60 790
88.51 83.33 78.57 81.09 75.87 78.06 74.63 70.14 76.12 72.54 76.18 82.66 77.29%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,88.51}, {2,83.33}, {3,78.57}, {4,81.09}, {5,75.87}, {6,78.06}, {7,74.63}, {8,70.14}, {9,76.12}, {10,72.54}, {11,76.18}, {12,82.66}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,88.51%7D,+%7B2,83.33%7D, +%7B3,78.57%7D,+%7B4,81.09%7D,+%7B5,75.87%7D,+%7B6,78.06%7D,+%7B7,7 4.63%7D,+%7B8,70.14%7D,+%7B9,76.12%7D,+%7B10,72.54%7D,+%7B11,76.18% 7D,+%7B12,82.66%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Argentina Antigua, DelegaciĂłn: Miguel Hidalgo El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;”đ?&#x;– > đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;‘đ?&#x;“đ?&#x;•đ?&#x;?đ?&#x;• →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??œđ??Žđ??šđ???đ??ŤĂĄđ??đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cuadråtica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Argentina Antigua, Delegación: Miguel Hidalgo 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[88.51,83.33,78.57,81.09,75.87,78.06, 74.63,70.14,76.12,72.54,76.18,82.66]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,2) p = 0.32522
-4.98450
92.92455
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 88.265
84.256
80.898
78.190
76.133
74.726
73.969
73.863 Columns 9 through 12: 74.407
75.602
77.447
79.943
X = 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -246.39399 0.00000 0.00000
-24.69216 -6.34801 0.00000
-2.63805 -2.02596 -0.96756
-9.7403e-03 1.3362e-01 -3.4091e-01
2.2727e-02 -3.4091e-01 1.0682e+00
C = 7.4925e-04 -9.7403e-03 2.2727e-02
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 9 normr =

7.8441
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 83.089 D = 8.5062
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;–đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;— Âą đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;? → đ?&#x;–đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;— − đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;‘. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;— + đ?&#x;–. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;? →∴ đ?&#x;•đ?&#x;’. đ?&#x;“đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;—% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 86.886 D = 10.158
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;” Âą đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;– → đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;” − đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;– ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;”. đ?&#x;–đ?&#x;–đ?&#x;” + đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;– →∴ đ?&#x;•đ?&#x;”. đ?&#x;•đ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;•. đ?&#x;Žđ?&#x;’%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Pueblo de Santa Ana Tlacotenco DelegaciĂłn: Milpa Alta đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
Plantel: Emiliano Zapata
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 154 138 154 296 348 353 357 350 341 367 351 352 3561
9 31 56 82 91 110 87 107 82 81 101 93 930
94.16 77.54 63.64 72.30 73.85 68.84 75.63 69.43 75.95 77.93 71.23 73.58 73.88%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,94.16}, {2,77.54}, {3,63.64}, {4,72.30}, {5,73.85}, {6,68.84}, {7,75.63}, {8,69.43}, {9,75.95}, {10,77.93}, {11,71.23}, {12,73.58}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,94.16%7D,+%7B2,77.54%7D, +%7B3,63.64%7D,+%7B4,72.30%7D,+%7B5,73.85%7D,+%7B6,68.84%7D,+%7B7,7 5.63%7D,+%7B8,69.43%7D,+%7B9,75.95%7D,+%7B10,77.93%7D,+%7B11,71.23% 7D,+%7B12,73.58%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Pueblo de Santa Ana Tlacotenco, DelegaciĂłn: Milpa Alta El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;Žđ?&#x;Žđ?&#x;? > đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;’đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;•đ?&#x;• →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??œĂşđ??›đ??˘đ??œđ??š
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial cúbica mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Pueblo de Santa Ana Tlacotenco, Delegación: Milpa Alta 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[94.16,77.54,63.64,72.30,73.85,68.84, 75.63,69.43,75.95,77.93,71.23,73.58]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,3) p = -0.13146
2.90172
-18.86610
106.60778
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 90.512
79.431
72.576
69.158
68.388
69.479
71.640
74.084 Columns 9 through 12: 76.021
76.663
75.221
70.907
X = 1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -2.5954e+03 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.4301e+02 -4.0680e+01 0.0000e+00 0.0000e+00
-2.3392e+01 -9.8214e+00 -2.5240e+00 0.0000e+00
-2.3442e+00 -1.9748e+00 -1.4937e+00 6.1122e-01
-1.6835e-03
9.1082e-03
-1.1785e-02
C = 8.6333e-05
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? -1.6835e-03 3.3578e-02 -1.8735e-01 2.5253e-01 9.1082e-03 -1.8735e-01 1.0945e+00 -1.5842e+00 -1.1785e-02 2.5253e-01 -1.5842e+00 2.6768e+00 df = 8 normr =

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> Y = D =
14.110
[Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05)
62.931 22.059
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— → đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;‘đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;— →∴ đ?&#x;’đ?&#x;Ž. đ?&#x;–đ?&#x;•% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;’. đ?&#x;—đ?&#x;—% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 50.505 D = 34.317
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;“ Âą đ?&#x;‘đ?&#x;’. đ?&#x;‘đ?&#x;?đ?&#x;• → đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;“ − đ?&#x;‘đ?&#x;’. đ?&#x;‘đ?&#x;?đ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;“ + đ?&#x;‘đ?&#x;’. đ?&#x;‘đ?&#x;?đ?&#x;• →∴ đ?&#x;?đ?&#x;”. đ?&#x;?đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Del Mar
EIG
DelegaciĂłn: TlĂĄhuac đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
149 349 250 349 344 350 351 349 343 381 355 358 3928
15 56 95 103 100 138 110 104 136 78 101 108 1144
Plantel: JosĂŠ Morelos
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
89.93 83.95 62.00 70.49 70.93 60.57 68.66 70.20 60.35 79.53 71.55 69.83 70.88%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,89.93}, {2,83.95}, {3,62.00}, {4,70.49}, {5,70.93}, {6,60.57}, {7,68.66}, {8,70.20}, {9,60.35}, {10,79.53}, {11,71.55}, {12,69.83}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,89.93%7D,+%7B2,83.95%7D, +%7B3,62.00%7D,+%7B4,70.49%7D,+%7B5,70.93%7D,+%7B6,60.57%7D,+%7B7,6 8.66%7D,+%7B8,70.20%7D,+%7B9,60.35%7D,+%7B10,79.53%7D,+%7B11,71.55% 7D,+%7B12,69.83%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Del Mar, DelegaciĂłn: TlĂĄhuac El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;— > đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;”đ?&#x;‘đ?&#x;?đ?&#x;? →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??Ľđ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Del Mar, Delegación: Tlåhuac 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[89.93,83.95,62.00,70.49,70.93,60.57, 68.66,70.20,60.35,79.53,71.55,69.83]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -0.89087
77.28985
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 76.399
75.508
74.617
73.726
72.835
71.945
71.054
70.163 Columns 9 through 12: 69.272
68.381
67.490
66.599
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545 df =
-0.0454545 0.3787879
10
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? normr = 28.171
La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es: octave:4> Y = D =
[Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05)
65.708 23.307
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;•đ?&#x;Žđ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;• → đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;•đ?&#x;Žđ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;“. đ?&#x;•đ?&#x;Žđ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;‘. đ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;• →∴ đ?&#x;’đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;—. đ?&#x;Žđ?&#x;?%
đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> Y = D =
[Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05)
64.818 24.120
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;”đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;– Âą đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;Ž → đ?&#x;”đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;– − đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;Ž ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;’. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;– + đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;Ž →∴ đ?&#x;’đ?&#x;Ž. đ?&#x;”đ?&#x;—% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;–đ?&#x;–. đ?&#x;—đ?&#x;‘%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Belvedere Plantel 1: Francisco MĂşgica
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
EIG 145 350 245 372 352 351 347 353 357 387 357 366 3982
DelegaciĂłn: Tlalpan đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG 15 44 52 93 99 129 149 104 81 84 84 60 994
89.66 87.43 78.78 75.00 71.88 63.25 57.06 70.54 77.31 78.29 76.47 83.61 75.04%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,89.66}, {2,87.43}, {3,78.78}, {4,75.00}, {5,71.88}, {6,63.25}, {7,57.06}, {8,70.54}, {9,77.31}, {10,78.29}, {11,76.47}, {12,83.61}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,89.66%7D,+%7B2,87.43%7D, +%7B3,78.78%7D,+%7B4,75.00%7D,+%7B5,71.88%7D,+%7B6,63.25%7D,+%7B7,5 7.06%7D,+%7B8,70.54%7D,+%7B9,77.31%7D,+%7B10,78.29%7D,+%7B11,76.47% 7D,+%7B12,83.61%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Belvedere, DelegaciĂłn: Tlalpan El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;“đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;•đ?&#x;– > −đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;’đ?&#x;‘đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;–đ?&#x;’ →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??Ľđ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Belvedere, Delegación: Tlalpan 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[89.66,87.43,78.78,75.00,71.88,63.25, 57.06,70.54,77.31,78.29,76.47,83.61]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -0.58490
79.57515
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 78.990
78.405
77.820
77.236
76.651
76.066
75.481
74.896 Columns 9 through 12: 74.311
73.726
73.141
72.556
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545 df =
-0.0454545 0.3787879
10
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? normr = 30.160

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 71.972 D = 24.953
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;‘ → đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;‘ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;—đ?&#x;•đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;’. đ?&#x;—đ?&#x;“đ?&#x;‘ →∴ đ?&#x;’đ?&#x;•. đ?&#x;Žđ?&#x;?% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;”. đ?&#x;—đ?&#x;?% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 71.387 D = 25.823
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;‘đ?&#x;–đ?&#x;• Âą đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ → đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;‘đ?&#x;–đ?&#x;• − đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;‘đ?&#x;–đ?&#x;• + đ?&#x;?đ?&#x;“. đ?&#x;–đ?&#x;?đ?&#x;‘ →∴ đ?&#x;’đ?&#x;“. đ?&#x;“đ?&#x;”% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;•. đ?&#x;?đ?&#x;?%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Pueblo de San Miguel Topilejo
EIG
DelegaciĂłn: Tlalpan đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
145 272 256 359 362 348 348 347 353 380 361 361 3892
22 47 62 105 113 120 145 84 102 83 92 75 1050
Plantel 2: Otilio MontaĂąo
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
84.83 82.72 75.78 70.75 68.78 65.52 58.33 75.79 71.10 78.16 74.52 79.22 73.02%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,84.83}, {2,82.72}, {3,75.78}, {4,70.75}, {5,68.78}, {6,65.52}, {7,58.33}, {8,75.79}, {9,71.10}, {10,78.16}, {11,74.52}, {12,79.22}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,84.83%7D,+%7B2,82.72%7D, +%7B3,75.78%7D,+%7B4,70.75%7D,+%7B5,68.78%7D,+%7B6,65.52%7D,+%7B7,5 8.33%7D,+%7B8,75.79%7D,+%7B9,71.10%7D,+%7B10,78.16%7D,+%7B11,74.52% 7D,+%7B12,79.22%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Pueblo de San Miguel Topilejo, DelegaciĂłn: Tlalpan. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;‘đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;•đ?&#x;“đ?&#x;’ > −đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;”đ?&#x;”đ?&#x;?đ?&#x;“đ?&#x;• →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??Ľđ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Pueblo de San Miguel Topilejo, Delegación: Tlalpan. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[84.83,82.72,75.78,70.75,68.78,65.52, 58.33,75.79,71.10,78.16,74.52,79.22]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -0.36105
76.13848
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” S = scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 75.777
75.416
75.055
74.694
74.333
73.972
73.611
73.250 Columns 9 through 12: 72.889
72.528
72.167
71.806
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545
-0.0454545 0.3787879
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? df = 10 normr = 24.270

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 71.445 D = 20.080
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;’đ?&#x;“ Âą đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;Ž → đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;’đ?&#x;“ − đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;Ž ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;’đ?&#x;“ + đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;Ž →∴ đ?&#x;“đ?&#x;?. đ?&#x;‘đ?&#x;”% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;?. đ?&#x;“đ?&#x;?% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 71.084 D = 20.781
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;’ Âą đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;? → đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;? ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;•đ?&#x;?. đ?&#x;Žđ?&#x;–đ?&#x;’ + đ?&#x;?đ?&#x;Ž. đ?&#x;•đ?&#x;–đ?&#x;? →∴ đ?&#x;“đ?&#x;Ž. đ?&#x;‘đ?&#x;Ž% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;”%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
El DiagnĂłstico que determina el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/ del ajuste polinomial
Para el plantel de la Colonia: Pueblo Santiago Tulyehualco EIG
DelegaciĂłn: Xochimilco đ??„đ??ˆđ??†âˆ’đ??„đ??„đ??† PDG-đ?’šđ?’Š = ( đ??„đ??ˆđ??† ) ∗ đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;Ž EEG
154 208 249 354 329 342 375 351 357 391 359 351 3820
8 48 78 104 145 157 165 104 125 129 105 96 1264
Plantel: Bernardino SahagĂşn
Generación-�� 2001-1 2002-2 2003-3 2004-4 2005-5 2006-6 2007-7 2008-8 2009-9 2010-10 2011-11 2012-12 TOTALES
94.81 76.92 68.67 70.62 55.93 54.09 56.00 70.37 64.99 67.01 70.75 72.65 66.91%
Sintaxis a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha, para que nos dĂŠ las mejores opciones de ajuste a los datos: fit {{1,94.81}, {2,76.92}, {3,68.67}, {4,70.62}, {5,55.93}, {6,54.09}, {7,56.00}, {8,70.37}, {9,64.99}, {10,67.01}, {11,70.75}, {12,72.65}}
Link a ejecutar en el software de wĂłlfram alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=fit+%7B%7B1,94.81%7D,+%7B2,76.92%7D, +%7B3,68.67%7D,+%7B4,70.62%7D,+%7B5,55.93%7D,+%7B6,54.09%7D,+%7B7,5 6.00%7D,+%7B8,70.37%7D,+%7B9,64.99%7D,+%7B10,67.01%7D,+%7B11,70.75% 7D,+%7B12,72.65%7D%7D
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€?
Para el plantel de la Colonia: Pueblo Santiago Tulyehualco, DelegaciĂłn: Xochimilco. El DiagnĂłstico del ajuste, que determina el software de wĂłlfram alpha:
El Criterio de determinaciĂłn del mejor ajuste polinomial: đ??Śđ??˘đ??§ đ??‘đ?&#x;? > đ??‘đ?&#x;?đ??š → đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;‘đ?&#x;“đ?&#x;Žđ?&#x;‘ > đ?&#x;Ž. đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’đ?&#x;–đ?&#x;“đ?&#x;‘đ?&#x;“ →∴ đ??…đ??Žđ??§đ??œđ??˘Ăłđ??§ đ??Ľđ??˘đ??§đ??žđ??šđ??Ľ
El intervalo de predicción que determina el mejor ajuste polinomial lineal mediante software de Octave-MATLAB: http://octave-online.net/ Para el plantel de la Colonia: Pueblo Santiago Tulyehualco, Delegación: Xochimilco. 
La primera sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB del mejor ajuste polinomial:
octave:1> Desercion=[94.81,76.92,68.67,70.62,55.93,54.09, 56.00,70.37,64.99,67.01,70.75,72.65]; octave:2> Generacion=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12];
Considerando la DefiniciĂłn de polyfit
Implica: octave:3> [p,S] = polyfit(Generacion,Desercion,1) p = -1.0274
75.2455
S =
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“Análisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el Método de Regresión por Mínimos Cuadrados, desde un punto de vista: Estadístico y Probabilístico; aplicado a la Situación de Deserción Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.” scalar structure containing the fields: yf = Columns 1 through 8: 74.218
73.191
72.163
71.136
70.109
69.081
68.054
67.026 Columns 9 through 12: 65.999
64.972
63.944
62.917
X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
R = -25.49510 0.00000
-3.05941 -1.62481
C = 0.0069930 -0.0454545 df =
-0.0454545 0.3787879
10
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen Hernández Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------
“AnĂĄlisis del Ajuste de Funciones Polinomiales mediante el MĂŠtodo de RegresiĂłn por MĂnimos Cuadrados, desde un punto de vista: EstadĂstico y ProbabilĂstico; aplicado a la SituaciĂłn de DeserciĂłn Escolar en la Dependencia Paraestatal del IEMS-DF.â€? normr = 34.335

La segunda sintaxis a ejecutar en el software de Octave-MATLAB, para las đ??†đ??žđ??§đ??žđ??Ťđ??šđ??œđ??˘đ??¨đ??§đ??žđ??Ź − đ??ą đ??˘ : đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;‘ − đ?&#x;?đ?&#x;‘, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;“ es:
octave:4> [Y,D] = polyconf(p,13,S,0.05) Y = 61.890 D = 28.407
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf
Implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;‘ = đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;—đ?&#x;Ž Âą đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;’đ?&#x;Žđ?&#x;• → đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;—đ?&#x;Ž − đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;’đ?&#x;Žđ?&#x;• ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;?. đ?&#x;–đ?&#x;—đ?&#x;Ž + đ?&#x;?đ?&#x;–. đ?&#x;’đ?&#x;Žđ?&#x;• →∴ đ?&#x;‘đ?&#x;‘. đ?&#x;’đ?&#x;–% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;‘ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;—% đ?&#x;?đ?&#x;Žđ?&#x;?đ?&#x;’ − đ?&#x;?đ?&#x;’, entonces su intervalo de predicciĂłn del Porcentaje de DeserciĂłn Estudiantil đ???đ??ƒđ??† − đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ es: octave:5> [Y,D] = polyconf(p,14,S,0.05) Y = 60.862 D = 29.398
Considerando la DefiniciĂłn de polyconf, implica que: đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ??˜ Âą đ??ƒ → đ?’šđ?&#x;?đ?&#x;’ = đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;–đ?&#x;”đ?&#x;? Âą đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;—đ?&#x;– → đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;–đ?&#x;”đ?&#x;? − đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;—đ?&#x;– ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;”đ?&#x;Ž. đ?&#x;–đ?&#x;”đ?&#x;? + đ?&#x;?đ?&#x;—. đ?&#x;‘đ?&#x;—đ?&#x;– →∴ đ?&#x;‘đ?&#x;?. đ?&#x;’đ?&#x;”% ≤ đ??˛đ?&#x;?đ?&#x;’ ≤ đ?&#x;—đ?&#x;Ž. đ?&#x;?đ?&#x;”%
Elaborado por el alumno sustentante: C. Pedro Daniel Lara Maldonado Dirigido por la asesora de la entidad: Mat. Beatriz Carrasco Torres Evaluada por la sinodal de la asignatura: Dra. Marlen HernĂĄndez Ortiz Evaluada por el experto o por la experta del seminario: ---------------------------------------