Resumen del Método GráficoLimitacionesE s s u b j e t i v o , d e p e n d e d e l a p e rs o n a q u e g r a f i c a y d e s u c r i t e r i o . P r o p o r c i on a u n i n t e r v a l o s g r a n d e y p e s i m i s t a N o e sr e p r o d u c i b l e , c a d a experimentador p r o p o r c i o n a d i f e r e n t es a p r o x i m a c i o n e s p a r a d a t o s igualesVentajasE s b u e n e s t i m a d o r c u a n d o s e t i e n e po c o s r e s u l t a d o s ( m e n o s d e d i e z ) . N o s p er m i t e d e c i d i r s i v a l e l a p e n ae f e c t u a r u n e x p e r i m e n t om á s p r e c i s o . E n c a s o d e n o c o n t ar c o n u n a c a l c u l ad o r a o c o m p u t a d o r a , é s t e m é t o d o n os p e r m i t e e f e c t u a r u n a es t imaciónvál ida .

Método de los Mínimos CuadradosSubsana limitaciones del método anteriorVentajasadicionalesE s o b j e t i v o , s ó l o d e p e n d e d e l o s resultadosexperimentales. E s r e p r o d u c i b l e , p r o p o r c i o n a la m i s m a e c u a c i ó n n o i m p o r t a q u i é n re a l i c e e l a n á l i s i s . P r o p o r c i o n a u n a e s

t i m a c i ó n p r o b a b i l í s t i c a d e l a e c u a c i ón q u e r e p r e s e n t a a u n o s d a t o s experimentales. P r o p o r c i o n a i nt e r v a l o s p e q u e ñ o s d e e r r o r .RestriccionesSólo sirve para ajustar modeloslineales R e q u i e r e t e n e r , a l m e n o s , d i e z mediciones bajo las mismascircunstancias experimentales. T a l e s r e s u l t a d o s d e b e n e s t a r descritos por una distribuciónde probabilidad conocida. Lamás común es la distribuciónnormal o gaussiana.Se requiere de algún equipo decálculo, de lo contrario, es muyengorroso.

Mínimos cuadrados es una técnica de análisis numérico encuadrada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados: (variable independiente, variable dependiente) y una familia de funciones, se intenta encontrar la función, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático.

Qué es el coeficiente de correlación? hace 2 años Reportar abusos

by Ruben LMiembro desde:

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Básicamente el coeficiente de correlación es una medida que indica que tan asociadas están las variables dependiente e independiente en un modelo de regresión lineal, o de manera similar explica, junto con el coeficiente de de determinación( que es el cuadrado del coeficiente de correlación) que tanto depende realmente Y de X, ahora, si el valor del coeficiente de correlación es cercano a 1 o a -1 indicará que la variable dependiente si esta relacionada de manera directa o inversamente proporcional con la variable independiente y el modelo tiene funcionalidad, pero si el coeficiente esta cercano a cero indicará que las variables son independientes y por lo tanto que el modelo no funciona con esas variables, o que el modelo lineal no es el adecuado para realizar inferencias acerca de una tendencia determinada