Academia de Matemáticas 2º Bachillerato CCSS

Los alumnos suelen tener especial dificultad con el tema de probabilidad y a veces en programación lineal en los que no saben plantear los problemas. A veces también se atascan en el tema de matrices, determinantes y sistemas porque es la primera vez que lo ven. En la academia detectaremos con unos ejercicios iniciales si tienen dificultades con ejercicios básicos de otros cursos que hayan ido arrastrando y lo solucionaremos lo primero. Después iremos viendo uno a uno los contenidos del curso explicándole cada tipo de ejercicio y a continuación poniéndole unos ejercicios para que practique. Los ejercicios que hace luego serán corregidos por el profesor en la mesa del alumno, si le salieron mal volverá a hacer alguno más y si están bien se le explicará lo siguiente.

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En la academia les prestaremos atención personalizada con un horario adaptado a sus actividades y flexible para que no les entorpezca en las otras asignaturas. Les explicaremos todo el temario haciendo especial hincapié en los temas que tengan más dificultad.

En Academia Nuevo Futuro, academia de Matemáticas 2º Bachillerato CCSS, disponemos del profesorado y experiencia suficientes para abordar todos estos problemas que ofrece la asignatura de matemáticas de 2º de bachillerato CCSS para el que el alumno avance y comprenda la materia de una forma satisfactoria.

Temario matemáticas 2º bachillerato CCSS

  1. ÁLGEBRA
  1. Sistemas de ecuaciones. Método de Gauss
  • Sistemas de ecuaciones lineales.
  • Sistemas compatibles e incompatibles.
  • Sistemas escalonados.
  • Método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones.
  • Discusión de sistemas de ecuaciones.
  1. Matrices
  • Definiciones básicas.
  • Operaciones con matrices. Propiedades.
  • Matriz unidad. Matriz inversa. Matrices cuadradas.
  • Rango de una matriz.
  1. Resolución de sistemas de ecuaciones mediante determinantes
  • Determinantes de órdenes dos y tres. Determinantes de orden cualquiera.
  • Forma matricial de un sistema de ecuaciones.
  • Cómo se determina si un sistema es compatible o incompatible.
  • Regla de Cramer.
  • Sistemas homogéneos.
  • Discusión de sistemas mediante determinantes.
  • Cálculo de la inversa de una matriz.
  1. Programación lineal
  • Estudio de algunos ejemplos de programación lineal.
  • Programación lineal para varias variables.
  1. ANÁLISIS
  1. Límites de funciones. Continuidad
  • Límite de una función cuando x ® +¥. Operaciones. Indeterminaciones.
  • El número e.
  • Límite de una función cuando x ® –¥. Operaciones. Indeterminaciones.
  • Límite de una función en un punto. Operaciones. Indeterminaciones.
  • Continuidad de una función.
  1. Derivadas. Técnicas de derivación
  • Derivada de una función en un punto.
  • Función derivada. Derivadas sucesivas.
  • Derivabilidad de una función.
  • Regla de la cadena.
  • Técnicas de derivación.
  1. Aplicaciones de la derivada
  • Recta tangente a una curva en un punto.
  • Crecimiento de una función.
  • Puntos singulares.
  • Concavidad, convexidad y puntos de inflexión.
  • Optimización de funciones.
  1. Representación de funciones
  • Estudio del dominio de definición, de la continuidad y de la derivabilidad de una función.
  • Estudio de las ramas infinitas.
  • Localización de puntos interesantes.
  1. Iniciación a las integrales
  • Área bajo una curva.
  • Primitiva de una función.
  • Cálculo de primitivas.
  • Regla de Barrow.
  • Cálculo del área bajo una curva.

III. ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD

  1. Cálculo de probabilidades
  • Experimentos aleatorios.
  • Operaciones con sucesos.
  • Frecuencias absoluta y relativa.
  • Ley de los grandes números.
  • Propiedades.
  • Ley de Laplace.
  • Probabilidad condicionada. Sucesos independientes.
  • Pruebas compuestas: experiencias independientes y dependientes.
  • Probabilidad total.
  • Probabilidades “a posteriori”. Fórmula de Bayes.
  1. Las muestras estadísticas
  • Población y muestra.
  • Muestreo aleatorio: simple, sistemático y estratificado.
  1. Inferencia estadística. Estimación de la media
  • Distribución normal.
  • Cálculo de probabilidades en una normal N(0, 1) y en N(µ, s).
  • Intervalos característicos.
  • Teorema central del límite. Consecuencias.
  • Estimación de la media de una población: intervalo de confianza, nivel de confianza.
  • Error admisible y tamaño de una muestra.
  1. Inferencia estadística: estimación de una proporción
  • Distribución binomial.
  • Distribución de proporciones muestrales.
  • Estimación de una proporción o de una probabilidad.
  1. Inferencia estadística: contrastes de hipótesis
  • Hipótesis estadística. Contraste de hipótesis.
  • Contraste de hipótesis para la media y para la proporción.
  • Posibles errores en el contraste de hipótesis.