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Incertidumbre de la pendiente de una Regresión Lineal: Cuando nosotros estamos experimentando, debemos recordar que estamos dando una aproximación a una variable que estamos calculando. Por el fácil manejo de las regresiones lineales, muchas veces ajustamos nuestros modelos de una forma lineal, usualmente dejando la pendiente como la variable que tenemos que calcular (o que la pendiente sea el producto de otras cantidades que tenemos, y la que queremos calcular). En el programa Mathematica nosotros podemos encontrar de una manera sencilla el error de la pendiente. A continuación se muestran una lista de parejas de datos de tiempo y distancia, suponemos que la velocidad a la que se movian es constante. Encontraremos dicha velocidad, y su respectiva incertidumbre absoluta. V = D t D = V * t De esta manera podemos encontrar la velocidad y su incertudumbre con un ajuste lineal. OBSERVACIÓN: Para poder encontrar la incertidumbre, es necesario hacer la regresión con el comando LinearModelFit

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Page 1: Incertidumbre de la pendiente de una Regresión Lineal · PDF fileNo hay un comando para encontrar directamente la incertidumbre absoluta en Mathematica, sin embargo, si existe uno

Incertidumbre de la pendiente de

una Regresión Lineal:Cuando nosotros estamos experimentando, debemos recordar

que estamos dando una aproximación a una variable que

estamos calculando.

Por el fácil manejo de las regresiones lineales, muchas veces

ajustamos nuestros modelos de una forma lineal, usualmente

dejando la pendiente como la variable que tenemos que

calcular (o que la pendiente sea el producto de otras

cantidades que tenemos, y la que queremos calcular).

En el programa Mathematica nosotros podemos encontrar de

una manera sencilla el error de la pendiente.

A continuación se muestran una lista de parejas de datos de

tiempo y distancia, suponemos que la velocidad a la que se

movian es constante. Encontraremos dicha velocidad, y su

respectiva incertidumbre absoluta.

V =D

t

D = V * t

De esta manera podemos encontrar la velocidad y su

incertudumbre con un ajuste lineal.

OBSERVACIÓN: Para poder encontrar la incertidumbre, es

necesario hacer la regresión con el comando LinearModelFit

Definiendo los datos:

Page 2: Incertidumbre de la pendiente de una Regresión Lineal · PDF fileNo hay un comando para encontrar directamente la incertidumbre absoluta en Mathematica, sin embargo, si existe uno

Definiendo los datos:

datos = 880, 0<, 82, 8.8<, 84, 15.7<, 86, 26.1<,

88, 32.0<, 810, 38.8<, 812, 44.7<, 814, 51.8<, 816, 60.3<<;

Hacemos la regresión lineal:

A = LinearModelFit@datos, x, xD

FittedModelB 1.51778 + 3.67417 x F

El resultado nos dice que la velocidad (o el valor mas cercano a

la velocidad real, a partir de los datos tomados) es de 3.67m/s.

Pero, observemos la gráfica de la regresión.

b = ListPlot@datosD; B = [email protected] x + 1.52, 8x, 0, 17<D;

Show@b, B, AxesLabel → 8"t", "D"<D

5 10 15

t

10

20

30

40

50

60

D

Nosotros sabemos que esto es una aproximación, el valor de la velocidad encontrado no es

exacto, por lo cual procedemos a encontrar su incertidumbre.

Encontrando la Incertidumbre Absoluta:

No hay un comando para encontrar directamente la

incertidumbre absoluta en Mathematica, sin embargo, si existe

uno que nos da la incertidumbre relativa, y con esto podemos

encontrar la absoluta.

2 AjustesLineales_MAngelSerrano.nb

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No hay un comando para encontrar directamente la

incertidumbre absoluta en Mathematica, sin embargo, si existe

uno que nos da la incertidumbre relativa, y con esto podemos

encontrar la absoluta.

I.Relativa =Dm

<m>

Dm = I.Relativa* < m >

IR = A@"CoefficientOfVariation"D0.043487

∆v = IR ∗ 3.67

0.159597

Esto significa que el valor de la velocidad experimental (usando

las aproximaciones necesarias) es el siguiente:

v=3.7±0.2

AjustesLineales_MAngelSerrano.nb 3