metodo de minimos cuadrados mejorado
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Metodo de Minimos Cuadrados MejoradoTRANSCRIPT
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x y xy x2 n1 0.27 0.27 1 13 <--- Ojo simepre cambiar el numero de datos2 0.46 0.92 4 nxy xy3 0.64 1.92 9 1744.21 1411.414 0.8 3.2 16 nx2 x25 0.93 4.65 25 10647 82816 1.09 6.54 367 1.24 8.68 498 1.36 10.88 649 1.5 13.5 81
10 1.63 16.3 100 yx2 xxy11 1.75 19.25 121 12702.69 12209.4712 1.86 22.32 14413 1.98 25.74 169
0 00 00 0 m b0 0 0.14065934 0.208461540 00 0
91 15.51 134.17 819 <-- sumatoria total de los datos
yi-mxi-b n-2-0.07912088 11-0.02978022 (∑(yi-mxi-b)potencia2)/n-20.00956044 0.14222033
0.0289011 ((∑(yi-mxi-b)potencia2)/n-2)potencia 1/20.01824176 0.37712111 <<--resultado final de M0.037582420.046923080.02626374
0.02560440.01494505
-0.00571429 <---- Ojo borra los datos q sean igual a -0,20846154-0.03637363-0.05703297-0.20846154-0.20846154-0.20846154-0.20846154-0.20846154-0.20846154
1.25076923 <---∑(yi-mxi-b)1.56442367 <---∑(yi-mxi-b)potencia2
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<--- Ojo simepre cambiar el numero de datos
332.8
2366 <--resultado de n∑x2-(∑x)2
493.22 <--resultado de ∑y∑x2-∑x∑xy
∑x2/n∑x2-(∑x)2n/n∑x2-(∑x)2 0.346153850.00549451 (∑x2/n∑x2-(∑x)2)potencia1/2
(n/n∑x2-(∑x)2)potencia1/2 0.58834841 <--resultado final de error ( b)0.07412493 <--resultado final de Error (m)
<--resultado de n∑xy-∑x∑y
0 2 4 6 8 10 12 140
0.5
1
1.5
2
2.5
f(x) = 0.140659340659341 x + 0.208461538461538
eje x
eje
y