Informe de Fisica laboratorio 1




FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS
LABORATORIO DE FISICA 1
EXPERIMENTO(S) N° 1, 2, 3
MEDICION
INTEGRANTES:


EXPERIMENTO N°1
1. MEDICION Y ERROR EXPERIMENTAL (INCERTIDUMBRE)
OBJETIVOS
Determinar la curva de distribución normal en un proceso de medición, correspondiente al número de frijoles que caben en un puñado normal.
Determinar la incertidumbre en este procesode medición.
FUNDAMENTO TEORICO
Desviación Estándar
La desviación estándar o desviación típica (denotada con el símbolo σ o s, dependiendo de la procedencia del conjunto de datos) es una medida de dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable.
Para conocer con detalle un conjuntode datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.

Mínimos Cuadrados
Mínimoscuadrados es una técnica de análisis numérico enmarcada 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 continua, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático.
En su forma mássimple, intenta minimizar la suma de cuadrados de las diferencias en las ordenadas (llamadas residuos) entre los puntos generados por la función elegida y los correspondientes valores en los datos. Específicamente, se llama mínimos cuadrados promedio (LMS) cuando el número de datos medidos es 1 y se usa el método de descenso por gradiente para minimizar el residuo cuadrado. Se puede demostrar queLMS minimiza el residuo cuadrado esperado, con el mínimo de operaciones (por iteración), pero requiere un gran número de iteraciones para converger.
Desde un punto de vista estadístico, un requisito implícito para que funcione el método de mínimos cuadrados es que los errores de cada medida estén distribuidos de forma aleatoria. El teorema de Gauss-Márkov prueba que los estimadores mínimoscuadráticos carecen de sesgo y que el muestreo de datos no tiene que ajustarse, por ejemplo, a una distribución normal. También es importante que los datos a procesar estén bien escogidos, para que permitan visibilidad en las variables que han de ser resueltas (para dar más peso a un dato en particular, véase mínimos cuadrados ponderados).
La técnica de mínimos cuadrados se usa comúnmente en el ajuste decurvas. Muchos otros problemas de optimización pueden expresarse también en forma de mínimos cuadrados, minimizando la energía o maximizando la entropía.

MATERIALES
Un tazon de frijoles
Dos hojas de papel milimetrado
Un tazon mediano de plástico
PROCEDIMIENTO
Deposite los frijoles en el tazon. Coja un puñado de frijoles del recipiente una y otra vez hasta lograr su puñado normal (unpuñado ni muy apretado ni muy suelto).
Después coja un puñado normal y cuente el numero de granos obtenido. Apunte el resultado y repita la operación, por lo menos 100 veces.
DATOS EXPERIMENTALES
En el siguiente cuadre se muestra el número de frejoles por puñado

ANALISIS DE DATOS



NUMERO DE REPETICIONES= 100
VALOR MEDIO O PROMEDIO= 35.89
INCERTIDUMBRE NORMAL= 2.60107
RECTA AB= 5.4CUESTIONARIO
1.-En vez de medir puñados, ¿podría medirse el número de frejoles que caben en un vaso, en una cuchara, etc.?
Si, lo que pasaría es que al ser un objeto de medición fija (no como el puño que puede variar de acuerdo a la fuerza que se pueda ejercer en el momento), los errores serian minimos.
2.-Según usted. ¿A que se debe la diferencia entre su puñado normal y el de sus...