Informe de fisica

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EXPERIENCIA # 2
ANÁLISIS DE DATOS EXPERIMENTALES

1. INTRODUCCION:
Los métodos experimentales implican el investigador cambiando un variable en el medio ambiente y mediando el efecto en otrovariable. Un ejemplo sería dejando dos grupos de niños a jugar videojuegos violentos o no violentos y después observando su nivel subsecuente de agresión durante un periodo de juego libre. Unexperimento válido es controlado y usaasignación aleatoria.

2. OBJETIVOS:  
1. Adquirir destreza en la representación gráfica de datos experimentales.
2. Encontrar la relación matemática entre magnitudesfísicas a partir de datos experimentales.
3. Entender el método de mínimos cuadrados.  

3. MARCO TEORICO:
Mínimos cuadrados es una técnica de análisis numérico encuadrada dentro dela optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares (o ternas, etc), se intenta encontrar la función que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo errorcuadrático.
En su forma más simple, intenta minimizar la suma de cuadrados de las diferencias ordenadas (llamadas residuos) entre los puntos generados por la función y los correspondientes 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 demostrarque LMS 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, unrequisito 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 recogidos estén bien escogidos, para que...
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