Una aproximación a la construcción de ítems para pruebas en matemáticas

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.

En esta primera edición por competencias, se presentan los fundamentos de las matemáticas financieras desde una perspectiva práctica, para que el estudiante aprenda a aplicar sus conocimientos de matemáticas en problemas de la vida real y de las finanzas personales como la depreciación, el interés simple, reparto de utilidades, etcétera. La obra contiene numerosos ejercicios, ejemplos para que el estudiante se vaya adentrando con seguridad y confianza a las matemáticas financieras. Incluye situaciones didácticas, actividades de aprendizaje, listas de cotejo, guías de observación y...

Esta colección de problemas es el complemento ideal a las Lecciones de Algebra moderna de los profesores Dubreil. Los estudiantes que sigan este texto encuentran en este libro de problemas material suficiente para ejercitarse en el paso de los conceptos al campo de las aplicaciones.

El contenido del libro se ciñe a las técnicas más modernas de análisis estadístico de datos enfocadas hacia el novedoso campo de la minería de datos (Data Mining). Se introducen las citadas técnicas desde un punto de vista teórico y se ilustran con ejemplos resueltos con el software SPSS, muy adecuado para estos fines.