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Método de los Mínimos Cuadrados - Coggle Diagram
Método de los Mínimos Cuadrados
Ajuste E Interpolación
Ajuste
Supone que los
datos ingresados
Están afectados en
cierto grado de errores debido al modelo
Interpolación
Se caracteriza por
suponer que los datos son exactos
Por lo cual
en la construcción de la función de interpolación
se exige que
la misma satisfaga todos y cada uno de los valores que constituyen los datos
El iniciador
de estos procedimientos fue
Gauss
quien desarrollo el
Metodo de los Minimos Cuadrados
Es
Una técnica de Análisis Numérico
en la que dados
un conjunto de pares
se intenta encontrar
la función que mejor se aproxime a los datos
Ventajas
Es
Reproducible
Proporciona la misma ecuación
Proporciona una
estimación probabilística
de la
ecuacion
que
representa a unos datos experimentales
Es
Objetivo
depende de los resultados experimentales
Proporciona
Intervalos pequeños de error
Restricciones
Solo sirve para
ajustar modelos lineales
Requiere tener, al menos
diez mediciones
bajo las
mismas circunstancias experimentales
Tales resultados deben
estar descritos por una distribución
de
probabilidad conocida
la más común es
La distribución normal o Gaussiana
Se requiere de algún
Equipo de cálculo
de lo contrario
es muy engorroso.