Diferencia entre revisiones de «Comando SumaErroresCuadrados»

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<noinclude>{{Manual Page|version=4.2}}</noinclude>{{command|statistics|SumaErroresCuadrados}};SumaErroresCuadrados[ <Lista de Puntos>, <Función> ]:Calcula la suma de errores cuadrados, SSE en inglés, entre los valores de ''y'' de la lista de puntos y  los de la función de los valores de ''x'' en la lista.
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<noinclude>{{Manual Page|version=4.2}}</noinclude>{{command|statistics|SumaErroresCuadrados}};SumaErroresCuadrados[ <Lista de Puntos>, <Función> ]:Calcula la [[:w:es:Mínimos cuadrados|suma de errores cuadrados]], ([[w:Least squares|SSE]] en inglés), entre los valores de ''y'' de la lista de puntos y  los de la función de los valores de ''x'' en la lista.
{{example|1= Desde una lista de puntos:  L= {A, B, C, D, E}  y el cálculo de <code>f(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[L, 1]]]</code>  y  <code>g(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[L, 2]]]</code>, por ejemplo, es posible decidir cuál de las dos funciones aporta el mejor ajuste, al menos en el sentido de la menor suma de errores cuadrados (Gauss),  comparando:  
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:{{example|1=Desde una lista de puntos:  L= {A, B, C, D, E}  y el cálculo de <code>f(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[L, 1]]]</code>  y  <code>g(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[L, 2]]]</code>, por ejemplo, es posible decidir cuál de las dos funciones aporta el mejor ajuste, al menos en el sentido de la menor suma de errores cuadrados (Gauss),  comparando:<br><code>sec_f=SumaErroresCuadrados[L, f]</code><br>y <code>sec_g=SumaErroresCuadrados[L, g]</code>.}}
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y  
 
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Revisión del 17:45 31 may 2013


SumaErroresCuadrados[ <Lista de Puntos>, <Función> ]
Calcula la suma de errores cuadrados, (SSE en inglés), entre los valores de y de la lista de puntos y los de la función de los valores de x en la lista.
Ejemplo: Desde una lista de puntos: L= {A, B, C, D, E} y el cálculo de f(x)=AjustePolinómico[L, 1] y g(x)=AjustePolinómico[L, 2], por ejemplo, es posible decidir cuál de las dos funciones aporta el mejor ajuste, al menos en el sentido de la menor suma de errores cuadrados (Gauss), comparando:
sec_f=SumaErroresCuadrados[L, f]
y sec_g=SumaErroresCuadrados[L, g].
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