LABORATORIO DE HIDRÁULICA DE SISTEMAS A PRESIÓN

LABORATORIO DE HIDRÁULICA DE SISTEMAS A PRESIÓN

TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE DATOS
(PREINFORME)

[pic 1]

BALLEN ARANDA ANDRÉS FELIPE
GÓMEZ OCAMPO YEFERSON ANTONIO
PENAGOS ZÁRATE LUISA FERNANDA
SANCHEZ MONTILLA WILLIAM ANDRÉS

ING. JORGE ALEJANDRO GÓMEZ MARTÍNEZ

ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERÍA JULIO GARAVITO
PROGRAMA DE INGENIERÍA CIVIL
BOGOTÁ D.C., 1 FEBRERO DE 2021

TABLA DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN1

OBJETIVOS1

MARCO TEÓRICO2-4

PROCEDIMIENTO DE LA PRÁCTICA 5

EQUIPOS E INSTRUMENTOS6

BIBLIOGRAFÍA7

INTRODUCCIÓN

La recolección o toma de datos siempre llevará consigo una generación de errores variados e impredecibles divididos en dos grandes clases (Errores sistemáticos y Aleatorios). En el presente informe se encontrará el respectivo análisis y tratamiento estadístico de los datos recolectados en una serie de prácticas de laboratorio, junto con la determinación del valor característico de los datos y el posible error que se cometió en la toma de los mismos, basados en teorías estadísticas que se mencionan en el presente escrito.

OBJETIVOS

General

Aplicación de la teoría que define el tratamiento estadístico de datos (fundamentalmente la determinación de los errores generados en la toma de estos), a la hora de recopilarlos por medio de mediciones desarrolladas en un ensayo de laboratorio.

Específicos

• Identificar los diferentes factores que influyen en la generación de errores a la hora de recopilar datos.
• Comprensión y aplicación del criterio de Chauvenet en el tratamiento estadístico de datos.

MARCO TEÓRICO

Errores sistemáticos

Es aquel que es constante o se mantiene a lo largo del proceso de toma de medidas, por lo tanto, afecta a todas las medidas tomadas y se presenta de igual manera en los mismos. Algunos de ellos son:

• Errores de calibración de los instrumentos de medida
• Condiciones experimentales no apropiadas
• Técnicas imperfectas
• Fórmulas incorrectas
• Teorías incorrectas

Errores causales o aleatorios

Siempre están presentes en cualquier toma de medida. Es un error inevitable. Algunos de estos errores son:

• Condiciones de trabajo
• Falta de definición

Criterio de Chauvenet

Es un método para calcular si un dato de varios datos experimentales es probable que sea un valor atípico. Para aplicar este método se debe calcular la media y la desviación estándar del conjunto de datos experimentales.

[pic 2]
Tabla 1. Valores de Z0 para determinar el intervalo de
confianza a partir del criterio de Chauvenet.

Según el criterio de Chauvenet, el intervalo de confianza quedará definido para (ver Ecuación 1)

                                  (1)                [pic 3]

Donde         t   es el tiempo promedio de todos los tiempos tomados para el mismo caudal                         (ver Ecuación 2)        
                Zo depende del número de datos tomados en el experimento (ver Tabla 1)
                error cuadrático (ver Ecuación 3)[pic 4]

                            (2)[pic 5]

                            (3)                (3)[pic 6]

El valor medio es el calculado si los datos tomados se encuentran dentro del intervalo de la Ecuación 1.  y se puede calcular directamente el error estándar de fluctuación (ver Ecuación 4) y el error de apreciación (ver Ecuación 5) de los datos

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