Informe

Planteamiento de la hipótesis:
Aplicar el concepto de curva de mejor ajuste y el método de regresión lineal por mínimos cuadrados para la interpretación de fenómenos físicos.
Introducir alestudiante al análisis de curvas de ajuste.
Presentar métodos cuantitativos que justifiquen un ajuste lineal de datos.
Aprender a hacer los ajustes en Excel.

Marco Teórico:
Siempre que se lleva a caboun experimento, lo que se desea de él en última instancia es poder obtener conclusiones que sean aplicables en el futuro, en condiciones que sean aplicables en el futuro, en condiciones similares. Esdecir: deseamos del experimento, de manera que podamos “predecir” que resultados se obtendrían si se realiza el experimento de nuevo en condiciones semejantes a la primera vez.
La forma como seorganicen los datos es vital para la validez de las “predicciones”. Es también importante tener claro cuáles son los supuestos que permiten hacer ciertas aseveraciones: no todos los modelos son validos entodo momento. Existen 2 predicciones que podemos esperar hacer: interpolaciones y extrapolaciones.
Las interpolaciones son aquellas que llevamos a cabo con datos que se encuentran en el rango deexperimentación que hemos tenido. La extrapolación asume que el comportamiento de los datos del modelo es válido para datos que no están incluso dentro del rango de valores experimentales.
* Relaciónentre variables:

* LINEAL: y=mx+b
* CUADRATICA: y=ax2+bx+c
* POTENCIAL: y=axb
* LOGARITMICA: y=Inx+b
*EXPONENCIAL: y=aebx

Ajuste Lineal:

Si se decide realizar un ajuste lineal de los datos que se tienen, se debe luego decidir que método se utilizara para escoger la mejor recta de ajuste.Convencionalmente lo que se usa es utilizar una recta que minimice las diferencias cuadráticas entre el valor de la variable dependiente y el pronosticado para ella. Si se sigue este método (como parte de...