Dinamica

INTRODUCCION

En el siguiente trabajo se presenta un problema típico en el área de ingeniería que puede ser solucionado através de ciertos métodos, y en esta ocasión lo realizaremos con la funciónlogarítmica.

Nos enfocamos al uso de funciones alisadoras que nos permitan formular basada en datos que se acerque a modelos matemáticos ya establecidos.

En este caso manejaremos la funciónlogarítmica con la finalidad de este proceso es la de contar con una nueva función basada en datos otorgados por el problema, esta función nos permitirá conocer los valores de las variables dependientesque podamos requerir en un futuro

REGRESION NO LINEAL

En estadística, la regresión no lineal es un problema de inferencia para un modelo tipo:
Y = f (x,ϴ) + £

Basado en datosmultidimensionales x,y donde f es alguna función no lineal respecto a algunos parámetros desconocidos ϴ. Como mínimo, se pretende obtener los valores de los parámetros asociados con la mejor curva de ajuste(habitualmente, con el método de mínimos cuadrados. Con el fin de determinar si el modelos es adecuado, puede ser necesario utilizar conceptos de inferencia estadística tales como intervalos de confianzapara los parámetros así como pruebas de bondad de ajuste.

El objetivo de la regresión no lineal se puede clarificar al considerar el caso de la regresión polinomial, la cual es mejor no tratar comoun caso de regresión no lineal.
Cuando la función f toma la forma:

F(x) = ax² + bx + c

CORRELACION
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de unarelación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valoreshomónimos de la otra: si tenemos dos variables ( A y B ) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por si...