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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

  1. 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?
  2. ¿El valor de la ordenada al origen es significativamente distinto de cero o es consistente con este valor?
  3. 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

  1. Encuentre la mejor función que represente la altura de los niños en función del tiempo.
  2. ¿Qué representan cada uno de los parámetros de la función de ajuste elegida?
  3. ¿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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