lunes, 26 de septiembre de 2011

Regresión Lineal

Regresión Lineal

Es un método de análisis de los datos de la realidad económica que sirve para poner en evidencia las relaciones que existen entre diversas variables.

Existen diversos tipos de regresión lineal, entre ellos:

-Regresión lineal simple
Solo se maneja una variable independiente, por lo que sólo cuenta con dos parámetros.

 Son de la forma:


-Regresión lineal múltiple

La regresion lineal nos permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así también se puede comprender la relación de dos o más variables y nos permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple.

Se expresa de la forma:



Aquí les dejo una presentación en prezi.com sobre los 3 temas publicados anteriormente
http://prezi.com/daqtxdxwhg3a/present/?auth_key=p392yey&follow=jualy_anette15@hotmail.com

Seguido de 10 links sobre los mismos


Movimiento Rectilíneo Uniformemente Acelerado

MRUA

El movimiento rectilíneo uniformemente acelerado (MRUA), también conocido como movimiento rectilíneo uniformemente variado (MRUV), es aquel en el que un movil se desplaza sobre una trayectoria recta estando sometido a una aceleración constante.
Un ejemplo de este tipo de movimiento es el de caída libre vertical, en el cual la aceleración interviniente, y considerada constante, es la que corresponde a la gravedad.
También puede definirse el movimiento como el que realiza una partícula que partiendo del reposo es acelerada por una fuerza constante.
El movimiento rectilíneo uniformemente acelerado (MRUA) es un caso particular del movimiento uniformemente acelerado (MUA).
Características del MRUA
- No hay cambio de dirección
- Hay velocidad inicial y velocidad final
- Posee aceleración constante
- Existe la desaceleración
Formulas utilizadas

Aceleración
 a(t) = a = \frac{F}{m} = \frac{d^2x}{dt^2}


Velocidad


Posición


Desplazamiento y Rapidez





Movimiento Rectilíneo Uniforme


MRU

De acuerdo a la 1ª Ley de Newton toda partícula permanece en reposo o en movimiento rectilíneo uniforme cuando no hay una fuerza neta que actúe sobre el cuerpo.
 
Esta es una situación ideal, ya que siempre existen fuerzas que tienden a alterar el movimiento de las partículas. El movimiento es inherente que va relacionado y podemos decir que forma parte de la materia misma.
 
Ya que en realidad no podemos afirmar que algún objeto se encuentre en reposo total.
 
El MRU se caracteriza por:
a)Movimiento que se realiza en una sóla direccion en el eje horizontal.

b)Velocidad constante; implica magnitud y dirección inalterables.

c)Las magnitud de la velocidad recibe el nombre de rapidez. Este movimiento no presenta aceleración (aceleración=0).

Relación Matemática del MRU:
El concepto de velocidad es el cambio de posición (desplazamiento) con respecto al tiempo.
Fórmula:
v= d/t  ;  d=v*t   ;  t=d/v
 
v=velocidad         d=distancia o desplazamiento    t=tiempo
 
Representación Gráfica del Movimiento
Al representar gráficamente la velocidad en función del tiempo se obtiene una recta paralela al eje de abscisas (tiempo). Además, el área bajo la recta producida representa la distancia recorrida.
La representación gráfica de la distancia recorrida en función del tiempo da lugar a una recta cuya pendiente se corresponde con la velocidad.
 

domingo, 11 de septiembre de 2011

Incertidumbre y Error

Incertidumbre en las Medidas

Una medición es el resultado de una operación humana de observación mediante la cual se compara una magnitud con un patrón de referencia. 

Por ejemplo:
Al medir el diámetro de una  varilla, se compara el diámetro de la varilla con una regla graduada y se lee en la escala.
Por otro lado, al medir la velocidad de un corredor, se compara  el tiempo que tarda en recorrer una determinada distancia con el intervalo de tiempo registrado por un cronómetro, y después se calcula el cociente de la distancia recorrida entre el valor leído en el cronómetro.  

Cuando alguien mide algo, debe tener cuidado para no producir una perturbación en el sistema que está bajo observación.

Toda medición es una aproximación al valor real y por lo tanto siempre tendrá asociada una incertidumbre.

El origen de los errores se puedes clasificar en :
- Error humano: Descuido al hacer las medidas, forma inadecuada de hacerlas, etc.
- Limitaciones de los aparatos: Pueden ser debidas a estar estropeados, mal calibrados o tener poca precisión.
- Influencias ajenas al experimento: Interferencias, variaciones de temperatura, etc.

Fuentes de Incertidumbre

Todas las mediciones tienen asociada una incertidumbre que puede deberse a los
siguientes factores:  
• la naturaleza de la magnitud que se mide,  
• el instrumento de medición,  
• el observador, 
• las condiciones externas.  
Cada uno de estos factores constituye por separado una fuente de incertidumbre 
y contribuye en mayor o menor grado a la incertidumbre total de la medida.

En principio, es posible clasificar las fuentes de incertidumbres en dos tipos fundamentales de error, que son:
Errores accidentales o aleatorios que aparecen cuando mediciones 
repetidas de la misma variable dan valores diferentes, con igual probabilidad 
de estar por arriba o por  debajo del valor real. Cuando la dispersión de las
medidas  es pequeña se dice que la medida es precisa. 
Errores sistemáticos que son una desviación constante de todas las medidas
ya sea siempre hacia arriba o siempre hacia abajo del valor real y son 
producidos, por ejemplo, por la falta de calibración del instrumento de 
medición.  


Conclusión

  • La incertidumbre es una estimación cuantitativa del error que está presente en todos los datos; todas las medidas contienen alguna incertidumbre generada a través del error sistemático y o del error común. 
  • Reconocer la incertidumbre de los datos es un componente importante en la presentación de los resultados de la investigación científica. 
  • La incertidumbre es malentendida comúnmente como que significa que los científicos no están seguros de sus resultados, pero el término especifica el grado por el cual los científicos sí están seguros de sus datos. 
  • La cuidadosa metodología puede reducir la incertidumbre al correr el error sistemático y minimizar el error aleatorio. Sin embargo, la incertidumbre nunca puede ser reducida a cero.