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def analizar_convergencia_tlc(distribuciones, n_max=1000, n_simulaciones=10000):
    """
    Analizar la velocidad de convergencia al TLC para diferentes distribuciones
    """
    resultados = {}
    
    for nombre, (dist_func, params) in distribuciones.items():
        print(f"\nAnalizando: {nombre}")
        
        # Parámetros teóricos

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import seaborn as sns

def verificar_tlc(distribucion, params, tamano_muestra=10000, n_simulaciones=10000):
    """
    Verificación empírica del Teorema del Límite Central
    
    Parámetros:

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regions = [
    'Africa Eastern and Southern',
    'Africa Western and Central',
    'Arab World',
    'Central Europe and the Baltics',
    'East Asia & Pacific',
    'East Asia & Pacific (excluding high income)',
    'East Asia & Pacific (IDA & IBRD countries)',
    'Euro area',
    'Europe & Central Asia',

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import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Optional, List, Union

def visualize_palette_colors_enhanced(
    palette_name: str = 'YlGnBu',
    palette_category: str = 'sequential',  # 'sequential', 'qualitative', 'diverging', 'cyclical'
    show_values: bool = True,

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def visualize_color_palette_simple(colors_plotly, title="Paleta de Colores"):
    """
    Visualización simple y elegante de una paleta de colores
    """
    # Convertir a formato Matplotlib
    colors_mpl = []
    for color_str in colors_plotly:

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import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

# Definir función de visualización
def visualize_palette_colors(palette_name='YlGnBu', show_values=True):
    """
    Visualiza todos los colores de una paleta secuencial
    
    Parameters:

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Sintaxis general de un chunk

```{r nombre-opcional, opcion1=valor1, opcion2=valor2, ...}
# código R
```

---

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from __future__ import annotations
from typing import List, Optional, Union
from math import nan
import json

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Clase Estudiante – Gestión Académica

Contexto: Sistema de gestión escolar para registrar y consultar información de estudiantes.

Caso de uso: Registrar nombre, edad y calificaciones de un estudiante; calcular su promedio.

---

class Estudiante:
    """Representa a un estudiante con nombre, edad y calificaciones."""

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def bisection(f,a,b,N):
    '''Aproximacion de la solucion para f(x)=0 en el intervalo [a,b] 
        por el metodo de Biseccion
        https://en.wikipedia.org/wiki/Bisection_method
    Parametros de entrada 
    ----------
    f : function
        La función para la cual estamos tratando de aproximar una solución f(x)=0.
    a,b : numeros reales 
        El intervalo [a,b] es donde se busca la solucion. La funcion retorna