ÓPTICA GEOMÉTRICA Se aplicará en:

Puntos de corte con los ejes
Función lineal Entrar.
Covarianza muestral Sean x1, x2, ..., xn e y1, y2, ..., yn dos muestras aleatorias independientes de observaciones de X e Y respectivamente. La covarianza.
Curso 2006/07 S. Ramírez de la Piscina Millán U.D. Técnicas Experimentales Departamento de Física y Química Aplicadas a la Técnica Aeronáutica Técnicas.
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
REGRESION & CORRELACION
REGRESIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS
Introducción a la Estadística. Modelos de regresión
Regresión Lineal y Regresión Polinomial
Regresión y correlación
Resortes y análisis mediante regresión lineal de datos
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
EJEMPLO COMPLETO Y APLICACIONES Bloque IV * Tema 161.
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal Ricardo Ñanculef Alegría Universidad Técnica Federico Santa María.
Regresión Lineal Simple
Curso de Estadística Básica
Tema 2: Métodos de ajuste
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
Datos Procesado t (s)  t (s) 0,820,06 1,000,07 1,160,08 1,320,07 1,470,09 1,620,08 Representando y frente a t 2 debemos tener una línea recta de pendiente.
Distribuciones bidimensionales. Tablas de contingencia
Tema 1 Preliminares de Cálculo
Ajuste de Curvas Los Métodos Numéricos Métodos mas utilizados
ECUACIONES EXPONENCIALES
PROYECCIONES DE LA DEMANDA
Regresión lineal. Definición del problema Evaluar la capacidad explicativa de un conjunto de características socio demográficas que inciden en los ingresos.
BIOMETRIA II TEMA 2 El Modelo de Regresión.
Modelos no Lineales Biometría II 11-O.
Programación Numérica
1.Introducción 2.Casos simples de reducción del orden 3.Ecuaciones lineales homogéneas con coeficientes constantes 4.Ecuaciones lineales no homogéneas.
Si existe TVI(a), lo denominamos DERIVADA DE f(x) EN EL PUNTO a, y se denota por f ’(a)
Ecuaciones Diferenciales aplicadas Ing. Martha H. Acarapi Ch.
Primero escribimos las ecuaciones en la forma estándar.
Métodos de calibración: regresión y correlación
Titular: Agustín Salvia
Funciones exponenciales y logarítmicas
ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
Estadística Descriptiva
TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER - DFT
LA RECTA DE REGRESIÓN CONTENIDOS:
Optimización, Ajuste de Curvas
Clasificación de funciones
RELACIÓN ENTRE VARIABLES
Regresión lineal simple
Clase 1 loga b = c  ac = b sen 2x = 2 senx cosx x2 + 8 – x = 2x + 1
Derivadas. Tasa de variación media Derivada de una función en un punto
SEMINARIO DE INVESTIGACION Titular: Agustín Salvia
Funciones. Concepto de función Dominio e imagen de una función
INTEGRALES PARTE 2.
Práctica N° 3: Campo Eléctrico República Bolivariana de Venezuela
Tasa de variación media de una función
1.Introducción 2.Casos simples de reducción del orden 3.Ecuaciones lineales homogéneas con coeficientes constantes 4.Ecuaciones lineales no homogéneas.
Correlación Decimos que dos variables, X e Y, están correlacionadas cuando hay una relación cuantitativa entre ellas. X suele ser la variable independiente.
REPASO DE ESTADISTICA Supóngase que aplicamos un cuestionario de nueve preguntas a un grupo de 30 alumnos y que sus resultados fueran los siguientes: 4.
Derivada de una función.
MÉTODO BASADO EN LA ECUACIÓN DE GAUSS DE LAS LENTES DELGADAS
Teoría de errores y presentación de resultados
TEMA : ANALISIS DE REGRESION
EPE MA 148 ESTADÍSTICA INFERENCIAL TEMA:
Interpolación lineal Interpolación cuadrática Interpolación numérica x0x0 x1x1 x f(x 0 ) f(x 1 ) f(x) (f(x) - f(x 0 )) / (x - x 0 ) = (f(x 1 ) - f(x))
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María EconometríaEconometría Capitulo II.
CLASE x + 3 y = 9 x – 4 y = – 1 y = – – x + 3 y = x x r1r1 r1r1 r2r2 r2r2 r2r2 r2r2 r1r1 r1r1   = { A } = { A } A.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
ECONOMETRIA I MODELOS NO LINEALES Hernán Delgadillo Dorado
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. Temas Introducción Análisis de regresión (Ejemplo aplicado) La ecuación de una recta Modelo estadístico y suposiciones Estimación.
M.E. ADA PAULINA MORA GONZALEZ. Esta parte describe las técnicas para ajustar curvas en base a datos para estimaciones intermedias. Una manera de hacerlo.
Ecuación de la grafica: y = 6 – 2x y = 6 – 2x y = 6 – 2(0) y = 6 ( x, y ) ( 0, 6 ) xy
ECUACIONES. 1. ECUACIÓN 2.ECUACIONES DE PRIMER GRADO.
EJEMPLOS DE TRATAMIENTO DE MEDIDAS EXPERIMENTALES
A.- ¿Cuáles de las siguientes ecuaciones son funciones y por qué ? Grafique 1.- y =2x + 7 x y