Mínimos cuadrados y curvas. Regresión lineal
laupys2Práctica o problema1 de Mayo de 2020
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Taller de Física II
3° año.
Método de los mínimos cuadrados.
Rectificación de curvas.
Alumna: Gómez, Paula
Profesor: Montanari, Marcelo.
Ejercicio 5:
Se desea conocer la constante [pic 1][pic 2] de un resorte, las mediciones de pesos colgados [pic 3][pic 4] versus estiramientos [pic 5][pic 6] dieron los siguientes valores:
P (N) | 0 | 20 | 30 | 50 | 100 | 150 | 170 |
X (m) | 0 | 0.0051 | 0.0071 | 0.0125 | 0.0256 | 0.031 | 0.0402 |
- Determine los mejores valores de la pendiente y ordenada al origen de la recta que mejor ajuste sus datos. ¿Cuáles son los errores en estos parámetros?
- ¿El valor de la ordenada al origen es significativamente distinto de cero o es consistente con este valor?
- Estime el valor de k y su incertidumbre relativa y absoluta.
Primero realizamos la tabla y luego, podemos calcular la pendiente y la ordenada al origen.
N | [pic 7] | [pic 8] | [pic 9] | [pic 10] |
1 | 0N | 0m | 0Nm | 0N2 |
2 | 20N | 0,0051m | 0,102Nm | 400N2 |
3 | 30N | 0,0071m | 0,213Nm | 900N2 |
4 | 50N | 0,0125m | 0,625Nm | 2500N2 |
5 | 100N | 0,0256m | 2,56Nm | 10000N2 |
6 | 150N | 0,031m | 4,65Nm | 22500N2 |
7 | 170N | 0,0402m | 6,834Nm | 28900N2 |
Σ | 520N | 0,1215m | 14,984Nm | 65200N2 |
Primero calculo la pendiente:
[pic 11]
Luego, obtengo la ordenada al origen:
[pic 12]
Por último, calculamos el error:
[pic 13]
[pic 14] |
0,00000049m |
0,000000000064m |
0,0000001024m |
0,00000036m |
0,00000625m |
0,00001089m |
0,0000020164m |
Σ 0,000020108864m |
[pic 15]
Por lo tanto la recta será:
[pic 16]
b) Al graficar la recta de regresión, vemos que la ordenada al origen tiene sentido con respecto a la ubicación de los puntos.
[pic 17]
c)
[pic 18] | [pic 19] | [pic 20] | [pic 21] | [pic 22] | |
0 | 0 | 0 | 3588,6766 | 1 | |
20 | 0,0051 | 3921,5686 | 332,8920 | 0,0928 | |
30 | 0,0071 | 4225,3521 | 636,6755 | 0,1774 | |
50 | 0,0125 | 4000 | 411,3234 | 0,1146 | |
100 | 0,0256 | 3906,25 | 317,5734 | 0,0885 | |
150 | 0,031 | 4838,7097 | 1250,0331 | 0,3483 | |
170 | 0,0402 | 4228,8557 | 640,1791 | 0,1783 | |
Σ promedio | 74,2857 | 0,0174 | 3588,6766 | 1025,3361 | 0,2857 |
Por lo tanto k= 3588,6766
[pic 23]
[pic 24]
Ejercicio 1:
Los médicos pediatras utilizan tablas de crecimiento promedio de los niños como función de la edad para evaluar si sus pacientes evolucionan de acuerdo a lo esperado. Entidades pediátricas se encargan de confeccionar dichas tablas, distinguiendo entre el crecimiento de niños y niñas. A continuación se muestra una tabla para la altura media de los niños entre el mes de vida y los seis años:
Edad(meses) | Estatura(cm) |
1 | 54 |
2 | 57,09 |
3 | 60,4 |
4 | 62,25 |
5 | 65 |
6 | 66,74 |
7 | 68,01 |
8 | 69,6 |
9 | 71,11 |
10 | 72,3 |
11 | 73,65 |
12 | 75,01 |
15 | 78,2 |
18 | 81,3 |
21 | 84 |
24 | 86,7 |
30 | 91,1 |
36 | 95,2 |
42 | 95,2 |
48 | 102,5 |
54 | 105,7 |
60 | 108,7 |
66 | 111,8 |
72 | 114,1 |
- Encuentre la mejor función que represente la altura de los niños en función del tiempo.
- ¿Qué representan cada uno de los parámetros de la función de ajuste elegida?
- ¿Puede predecir qué altura tendrá un niño promedio a la edad de 10 años? ¿Cómo haría esa predicción? Analice el grado de validez de su predicción.
a)
N | [pic 25] | [pic 26] | [pic 27] | [pic 28] |
1 | 1 | 54 | 54 | 1 |
2 | 2 | 57,09 | 114,18 | 4 |
3 | 3 | 60,4 | 181,2 | 9 |
4 | 4 | 62,25 | 249 | 16 |
5 | 5 | 65 | 325 | 25 |
6 | 6 | 66,74 | 400,44 | 36 |
7 | 7 | 68,01 | 476,07 | 49 |
8 | 8 | 69,6 | 556,8 | 64 |
9 | 9 | 71,11 | 639,99 | 81 |
10 | 10 | 72,3 | 723 | 100 |
11 | 11 | 73,65 | 810,15 | 121 |
12 | 12 | 75,01 | 900,12 | 144 |
13 | 15 | 78,2 | 1173 | 225 |
14 | 18 | 81,3 | 1463,4 | 324 |
15 | 21 | 84 | 1764 | 441 |
16 | 24 | 86,7 | 2080,8 | 576 |
17 | 30 | 91,1 | 2733 | 900 |
18 | 36 | 95,2 | 3427,2 | 1296 |
19 | 42 | 95,2 | 3998,4 | 1764 |
20 | 48 | 102,5 | 4920 | 2304 |
21 | 54 | 105,7 | 5707,8 | 2916 |
22 | 60 | 108,7 | 6522 | 3600 |
23 | 66 | 111,8 | 7378,8 | 4356 |
24 | 72 | 114,1 | 8215,2 | 5184 |
Σ | 564 | 1949,66 | 54813,55 | 24536 |
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