Diferencia entre revisiones de «Comando SumaErroresCuadrados»
De GeoGebra Manual
Línea 1: | Línea 1: | ||
− | <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. | + | <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: | + | :{{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>.}} |
− | |||
− | y | ||
− |
Revisión del 17:45 31 may 2013
SumaErroresCuadrados
Categorías de Comandos (todos)
- 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]
yg(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]
ysec_g=SumaErroresCuadrados[L, g]
.