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Teoría de errores - Incertezas de medición

Pág. 8 y 14.
-Cifras significativas.
El número de cifras significativas es igual al número de dígitos contenidos en el resultado de la medición queestán a la izquierda del primer dígito afectado por el error, incluyendo este dígito. El primer dígito, o sea el que está más a la izquierda, es el más significativo y el último (más a la derecha) elmenos significativo, ya que es en el que tenemos “menos seguridad”; Si el valor de L proviene de un promedio y el error es del orden del milímetro, se debe redondear el dígito donde primero cae elerror.
Es usual expresar las incertidumbres con una sola cifra significativa, y solo en casos excepcionales y cuando existe fundamento para ello, se pueden usar más.
También es usual considerar que laincertidumbre en un resultado de medición afecta a la última cifra si es que no se la indica explícitamente.
-Histogramas y distribución estadística.
Consideremos una población de personas de unaciudad y que queremos analizar cómo se distribuyen las estaturas de la población. Para llevar adelante este estudio podemos medir la altura de todos los individuos de la población, o bien tomar unamuestra representativa de la misma, a partir de la cual inferiríamos las características de la población. Esta clase de estudio es un típico problema de estadística.
Cuando se desea comparar unhistograma no normalizado con una curva normal, es necesario calcular el número total de datos Nt, el valor medio de los mismos, x y la desviación estándar de los datos, ox. Supondremos que el rango declases está equiespaciado por una separación delta(x)(= xi-xi-1).
Los parámetros más usuales con los que puede caracterizarse la localización de una distribución asociada a un conjunto de N datos son:La media, la mediana, la moda.
Para estimar la mediana tenemos que observar la lista de datos ordenados de menor a mayor, y ubicar el valor central de la lista. Si el número de datos es impar,...