Zusammenfassung der Ressource
Ajustes de curvas
- El ajuste de curvas sirve cuando no tenemos la curva exacta si no una aproximacion de ella
- METODO DE MINIMOS CUADRADOS
- Se propone una cuerva
- calculamos la suma de los errores
- minimizamos la su,a de los cuadrados de los errores
- la funcion depende de varias variables que son las constantes del modelo
- analogamente al calculo de la variable se iguala a cero
- se obtiene un sistema de ecuaciones(ecuaciones normales)
- se resuelve el sistema para obtener las constantes del sistema
- calculamos el valor de s2 para determinar que tan ajustada esta la curva
- calcular el error estandar cuadrado definido
- para cuando la curva propuesta es una recta se hace una regresion lineal
- regresion polinomial
- se construye el primer renglon
- se construye la primera columna
- se llenan los renglones tomando en cuenta que cada uno tiene n+1 columnas
- se escribe el vector de terminos independientes tomando en cuenta que la maxima potencia en x es "n"
- regresion esponencial
- cuando la curva que se propone sea una exponencial
- podemos ver que el sistema de ecuaciones no son lineales por lo cual las ecuaciones no son facil de resolver
- se recomienda hacer un cambio de variable
- regresion potencial
- cuando la curva propuesta sea una potencial
- podemos ver que el sistema de ecuaciones no son lineales
- por esto es dificil resolver el sistema
- se recomienda hacer cambio de variable
- CAMBIOS DE VARIABLE
- como en el caso de la exponencial y potencial se recomienda hacer cambio de variable antes de aplicar el metodo de minimos cuadrados
- si deseamos utilizar el metodo de minimos cuadrados el sistema resultante es no lineal
- Es importante regresar a las variables originales despues de haber hecho la regresion
- ya que nos interesa el ajuste de "y" en funcion de "x"
- puede que se aplica en otros casos