Diferencia entre revisiones de «Comando SumaErroresCuadrados»

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<noinclude>{{Manual Page|version=4.0}}</noinclude>{{command|statistics|SumaErroresCuadrados}}
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{{revisar}}<noinclude>{{Manual Page|version=5.0}}</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 las ordenadas -los valores de''y''- de los puntos y las de la función para las abscisas correspondientes -los valores de ''x''- de los puntos listados.
;SumaErroresCuadrados[ <Lista de Puntos>, <Función> ]
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:{{example|1=Desde una lista de puntos:  l := {A, B, C, D, E}, se puede averiguar la diferencia entre las respectivas sumas de errores cuadrados (Gauss), comparando:<br><code>sec_f=[[Comando SumaErroresCuadrados|SumaErroresCuadrados]]'''['''l, f]</code><br> y <code>sec_g=SumaErroresCuadrados[l, g]</code> siendo <code>f(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[l,3]] ]</code>  <code>g(x)=[[Comando AjustePolinómico|AjustePolinómico[l, 2]]]</code>.<br>Este tipo de  comparaciones ayuda a decidir el mejor tipo y grado de ajuste desde esa perspectiva.}}
: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.
 
{{example|1= 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].}}
 

Revisión actual del 00:18 15 ago 2020


SumaErroresCuadrados( <Lista de Puntos>, <Función> )
Calcula la suma de errores cuadrados, (SSE en inglés), entre las ordenadas -los valores dey- de los puntos y las de la función para las abscisas correspondientes -los valores de x- de los puntos listados.
Ejemplo: Desde una lista de puntos: l := {A, B, C, D, E}, se puede averiguar la diferencia entre las respectivas sumas de errores cuadrados (Gauss), comparando:
sec_f=SumaErroresCuadrados[l, f]
y sec_g=SumaErroresCuadrados[l, g] siendo f(x)=AjustePolinómico[l,3 ] y g(x)=AjustePolinómico[l, 2].
Este tipo de comparaciones ayuda a decidir el mejor tipo y grado de ajuste desde esa perspectiva.
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