Laboratorio de RF

 UNIVERSIDAD FERMIN TORO
VICE RECTORADO ACADÉMICO
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE TELECOMUNICACIONES Y COMPUTACIÓN
NÚCLEO PORTUGUESA










Cifra significativa, evaluación estadística de datos y mediciones. Términos utilizados en las mediciones: sensibilidad, resolución, error.Docente: Ing. Euripides Diaz.
INTEGRANTES:
Br. Maria Mazzola CI: 23.579.087
Br. Maria Guerrero CI: 24.684.473
Br. Jose Manuel Delgado CI: 25.026.977

Araure, Mayo 2014
Introducción.
Generalmente al momento de tomar medidas eléctricas y de otras áreas, resultan una serie de parámetros o aspectos que se deben conocer para el buen manejo y buena lectura de las medidaspara posteriormente realizar cálculos o cualquier evaluación que se vaya a ejecutar con dichas medidas.
Es de gran importancia conocer la terminología que se maneja en lo que a medidas se refiere, no basta con solo tomar las medidas sino que también se deben tomar características importantes que en efecto van a generar una buena interpretación de resultados ya que muchas veces resultan erroresde medida ya sea por el instrumento o por algún otro factor. Existen varios métodos de estudio de estos errores así como existen métodos para reducirlos y así obtener una medida lo más exacta posible.

















Cifra Significativa.
El número de cifras significativas es importante a la hora de cuantificar magnitud y precisión de las mediciones de una cantidad. Esimportante remarcar que, cuando se manejan valores medidos con distintas cifras significativas, suele cometerse el error de escribir el resultado del error absoluto con cifras que carecen de sentido.
Otra definición seria: Es aquella que aporta información no ambigua ni superflua acerca de una determinada medida experimental, son cifras significativas de un numero vienen determinadas por su error. Soncifras que ocupan una posición igual o superior al orden o posición de error.
Cuando se emplea un número en un cálculo, debe haber seguridad de que pueda usarse con confianza. El concepto de cifras significativas tiene dos implicaciones importantes en el estudio de los métodos numéricos.
1.- Los métodos numéricos obtienen resultados aproximados. Por lo tanto, se debe desarrollar criterios paraespecificar que tan precisos son los resultados obtenidos.
2.- Aunque ciertos números representan número específicos, no se pueden expresar exactamente con un número finito de cifras.
Evaluación estadística de datos y mediciones.
El análisis estadístico de datos de mediciones es una práctica común ya que permite obtener una determinación analítica de la incertidumbre del resultado final esto es,una vez hallados y acotados los errores sistemáticos puede obtenerse un valor que caracterice a los errores restantes (aleatorios o fortuitos). Cabe aclarar que el tratamiento estadístico de datos no puede eliminar tendencias fijas contenidas en las mediciones, como por ejemplo, la que puede derivar de un error sistemático.
Para realizar el análisis y aplicar los métodos estadísticos mencionados,es necesario contar con un gran número de mediciones, o sea contar con una población de datos, y además los errores sistemáticos deben ser pequeños en comparación con los errores residuales (o aleatorios).
Un ejemplo sobre esto lo podemos observar en la siguiente tabla que contiene resultado de 50 mediciones de voltaje.


Graficamente se puede observar:

Luego con estos datos puedenhallarse los siguientes índices:
Media aritmética: También llamada promedio.

Desviación de la media: Es el alejamiento de una lectura dada de la media aritmética.


Cada una de las desviaciones puede ser positiva o negativa. Nótese que la

Desviación promedio: Es una indicación de la precisión de los instrumentos.

Desviación estándar: Es la raíz media cuadrática...