REGRESION LINEAL ,CORRELACION Y SUS APLICACIONES

Páginas: 3 (576 palabras) Publicado: 4 de junio de 2014
REGRESION LINEAL Y CORRELACION
Es una técnica estadística para modelar e investigar la relación entre dos o más variables. Este método es aplicable en muchas situaciones en las que se estudia larelación entre dos o más variables o predecir un comportamiento, algunas incluso sin relación con la tecnología. En caso de que no se pueda aplicar un modelo de regresión a un estudio, se dice que nohay correlación entre las variables estudiadas.

APLICACIÓN
El modelo de regresión lineal es aplicado en un gran número de campos, desde el ámbito científico hasta el ámbito social, pasando poraplicaciones industriales ya que en multitud de situaciones se encuentran comportamientos lineales. Estos son algunos ejemplos aplicados a diversos campos:

Química
La concentración de un elemento esuno de los parámetros de mayor importancia en los procesos químicos aplicados en la industria. Esta cuantificación se puede obtener mediante un espectrofotómetro, dispositivo que requiere se calibrado.Para ello se elabora una recta de calibración que se obtiene a partir de la correlación entre la absorbancia de un patrón y la concentración de la sustancia a controlar.1


Mecánica
En esta ramase utiliza la Regresión Lineal entre otros para ajustar la recta de Paris , una ecuación que sirve para estudiar elementos sometidos a fatiga en función del número de ciclos a los que se somete unmaterial. La bondad del ajuste se comprueba representando el conjunto de valores discretos a-Nm obtenidos experimentalmente, frente a la curva correspondiente a la recta de Paris definida por los valores“C” y “m”. mentiras akiii


Electricidad
En electricidad se puede obtener el valor de una resistencia en un circuito y su error mediante un ajuste de regresión lineal de pares de datosexperimentales de voltaje e intensidad obtenidos mediante un voltímetro y un amperímetro.

Sensores
Calibración de un sensor de temperatura (termopar) en función de la caída de tensión y la temperatura. Se...
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