Ajustes de curvas

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AJUSTES DE CURVAS POR MINIMOS CUADRADOS

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P2a revision (part 1)
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Historia de la Música
Alicia Maqueira Atienza
Introduction to Microeconomics and The Economy
BryanTurner
Penson
Roslyn Penson
Core 1.2 Evaluative Processes
T Andrews
Teoria de Errores.
Tonatiuh JB
Derivación Numerica
Mairim Juliette
EL ERROR
Rosa Montalvo
Teoría de errores_1
Juan Jose Islas
Critical quotes- Jane Eyre
Libby Caffrey
Ajustes de curvas
1 El ajuste de curvas sirve cuando no tenemos la curva exacta si no una aproximacion de ella
1.1 METODO DE MINIMOS CUADRADOS
1.1.1 Se propone una cuerva
1.1.1.1 calculamos la suma de los errores
1.1.1.1.1 minimizamos la su,a de los cuadrados de los errores
1.1.1.1.1.1 la funcion depende de varias variables que son las constantes del modelo
1.1.1.1.1.1.1 analogamente al calculo de la variable se iguala a cero
1.1.1.1.1.1.1.1 se obtiene un sistema de ecuaciones(ecuaciones normales)
1.1.1.1.1.1.1.1.1 se resuelve el sistema para obtener las constantes del sistema
1.1.1.1.1.1.1.1.1.1 calculamos el valor de s2 para determinar que tan ajustada esta la curva
1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1 calcular el error estandar cuadrado definido
1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1 para cuando la curva propuesta es una recta se hace una regresion lineal
1.2 regresion polinomial
1.2.1 se construye el primer renglon
1.2.1.1 se construye la primera columna
1.2.1.1.1 se llenan los renglones tomando en cuenta que cada uno tiene n+1 columnas
1.2.1.1.1.1 se escribe el vector de terminos independientes tomando en cuenta que la maxima potencia en x es "n"
1.3 regresion esponencial
1.3.1 cuando la curva que se propone sea una exponencial
1.3.1.1 podemos ver que el sistema de ecuaciones no son lineales por lo cual las ecuaciones no son facil de resolver
1.3.1.1.1 se recomienda hacer un cambio de variable
1.3.1.1.1.1
1.3.2
1.4 regresion potencial
1.4.1 cuando la curva propuesta sea una potencial
1.4.1.1 podemos ver que el sistema de ecuaciones no son lineales
1.4.1.1.1 por esto es dificil resolver el sistema
1.4.1.1.1.1 se recomienda hacer cambio de variable
1.4.1.1.1.1.1 CAMBIOS DE VARIABLE
1.4.1.1.1.1.1.1 como en el caso de la exponencial y potencial se recomienda hacer cambio de variable antes de aplicar el metodo de minimos cuadrados
1.4.1.1.1.1.1.1.1 si deseamos utilizar el metodo de minimos cuadrados el sistema resultante es no lineal
1.4.2 Es importante regresar a las variables originales despues de haber hecho la regresion
1.4.2.1 ya que nos interesa el ajuste de "y" en funcion de "x"
1.4.2.1.1 puede que se aplica en otros casos