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SigmaPlot Ajuste de curvas y regresión
SigmaPlot Ajuste de curvas y regresión
El ajuste de curvas consiste en encontrar una curva que se ajuste a una serie de puntos de datos y, posiblemente, a otras restricciones.
Científicos e ingenieros la utilizan sobre todo para visualizar y trazar la curva que mejor describe la forma y el comportamiento de sus datos.
- Los procedimientos de regresión encuentran una asociación entre variables independientes y dependientes que, cuando se representa gráficamente, produce una línea recta, un plano o una curva.
- Las variables independientes son las variables conocidas o predictoras. Estos suelen ser los valores del eje X. Las variables dependientes también se denominan variables de respuesta y suelen ser los valores del eje Y.
- La regresión encuentra la ecuación que mejor describe o se ajusta a los datos reales, utilizando los valores de una o más variables independientes para predecir el valor de una variable dependiente. La ecuación resultante puede trazarse sobre los datos originales para obtener una curva que se ajuste a los datos.
Ajuste dinámico de curvas
El ajuste no lineal de curvas es un proceso iterativo que puede converger para encontrar la mejor solución posible. Comienza con una suposición de los parámetros, comprueba si la ecuación se ajusta bien y sigue haciendo suposiciones mejores hasta que las diferencias entre las sumas de cuadrados residuales dejan de disminuir significativamente. Para problemas complicados de ajuste de curvas, utilice el Asistente de Ajuste Dinámico de SigmaPlot para encontrar la mejor solución.
- El asistente de ajuste dinámico automatiza la búsqueda de los valores iniciales de los parámetros que conducen a la convergencia con la mejor solución posible.
- Al igual que el Asistente de regresión, el Asistente de ajuste dinámico es una guía paso a paso a través de los procedimientos de ajuste de curvas, pero con un panel adicional en el que se establecen las opciones de búsqueda (en la figura siguiente).
Tenga en cuenta que el Asistente de ajuste dinámico es especialmente útil para los problemas más difíciles de ajuste de curvas con tres o más parámetros y posiblemente una gran cantidad de variabilidad en los puntos de datos. Para regresiones lineales o problemas menos difíciles, como simples ajustes exponenciales de dos parámetros, el Asistente de ajuste dinámico es excesivo y debería utilizar el Asistente de regresión.
Utilice el Asistente de ajuste dinámico para:
- Eliminar el ruido de medición
- Rellenar los puntos de datos que faltan, por ejemplo, cuando faltan una o más mediciones o no se han registrado correctamente.
- Interpolar, que consiste en estimar datos entre puntos de datos, por ejemplo, si el tiempo entre mediciones no es lo suficientemente pequeño.
- Extrapolar, que es estimar datos más allá de los puntos de datos, como buscar valores de datos antes o después de una medición.
- Diferenciar datos digitales, como encontrar la derivada de los puntos de datos modelando los datos discretos con un polinomio y diferenciando la ecuación polinómica resultante.
- Integrar datos digitales, como hallar el área bajo una curva cuando sólo se dispone de los puntos discretos de la curva.
- Obtener la trayectoria de un objeto a partir de medidas discretas de su velocidad, que es la primera derivada, o de su aceleración, que es la segunda derivada.
Enlaces a más información técnica y ejemplos sobre la facilidad de ajuste de curvas con SigmaPlot