Pre Informe Numero 1

 PRE-INFORME LABORATORIO 1
Nombres: Christian David Garavito chaparro 1802877 José Luis Cogua 1201710
Título: Teoría de errores.
Objetivo general:
Aplicar los métodos de tratamiento de errores como parte fundamental del análisis dedatos experimentales.
Objetivos específicos:
Conocer los diferentes tipos de errores que se pueden presentar durante una práctica de laboratorio y las fuentes que los generan.
Conocer y aplicar los fundamentos de tratamiento de errores en una variable.
Conocer y aplicar los fundamentos de propagación de errores.

Marco teórico:
La clasificación de los errores es el de aproximación o errornumérico, que  es una medida del ajuste o cálculo de una magnitud, con respecto al valor real o teórico que dicha magnitud que tiene. Un aspecto importante de los errores de aproximación es su estabilidad numérica. Dicha estabilidad se refiere a como dentro de un algoritmo de análisis numérico el error de aproximación es propagado dentro del propio algoritmo.
Para entender los errores es necesario clarasalgún fundamento estadístico como lo es:
Magnitud: Es una característica o cualidad medible, dada por unidades de un sistema de medida basadas en un patrón.

Medida: La medida es el valor numérico que se obtiene al calcular la magnitud de algo, comparándolo otro de la misma direccionalidad que se toma como patrón.

Exactitud: Es cercanía con la cual se acerca el valor aproximado al valor real.Precisión: Es la medida de la diferencia entre mediciones sucesivas.

Incertidumbre: Se le denomina incertidumbre al nivel de exactitud o confianza en una medida.

Medida aritmética: es cuando se toman los datos que se tienen, se suman entre ellos y luego de esto se divide en el número de datos que avía.

Desviación: Es la media aritmética de desviaciones respecto a la media.

Di = |x – x|Error cuadrático medio: Es una forma de evaluar la diferencia entre un estimador y el valor real de la cantidad que se quiere calcular. El mide el promedio del cuadrado del “error”, siendo el error el valor en el que el estimador difiere de la cantidad a ser estimada.

Error estándar: De una distribución muestral se le conoce como error estándar del estadístico. La diferencia entre la desviaciónestándar y el error estándar es que la desviación estándar, trabaja con datos originales y el error estándar con datos obtenidos de la distribución muestral.

Pasos del histograma:
Paso 1: Determinar el rango de los datos. Rango es igual al dato mayor menos el dato menor.

Paso 2: Obtener los números de clases. Existen varios criterios para determinar el número de clases (o barras). Sin embargoninguno de ellos es exacto. Algunos autores recomiendan de cinco a quince clases, dependiendo de cómo estén los datos y cuántos sean. Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe ser aproximadamente a la raíz cuadrada del número de datos.
Por ejemplo, la raíz cuadrada de 20 (número de artículos) es mayor que cuatro, por lo que se seleccionan cinco clases.

Pasó 3: Establecer lalongitud de clase. Es igual al rango dividido por el número de clases.

Pasó 4: Construir los intervalos de clases. Los intervalos resultan de dividir el rango de los datos en relación al resultado del PASO 2 en intervalos iguales.

Pasó 5: Graficar el histograma. En caso de que las clases sean todas de la misma amplitud, se hace un gráfico de barras, las bases de las barras son los intervalos declases y altura son la frecuencia de las clases. Si se unen los puntos medios de la base superior de los rectángulos se obtiene el polígono de frecuencias.

Las cifras significativas (o dígitos significativos) representan el uso de una escala de incertidumbre en determinadas aproximaciones.
Como se usan las cifras significativas: Cualquier dígito diferente de cero es significativo,...