{"id":11917,"date":"2023-07-26T08:21:47","date_gmt":"2023-07-26T08:21:47","guid":{"rendered":"https:\/\/grafiti.com\/usos-del-producto-tablecurve2d\/"},"modified":"2024-01-13T07:12:23","modified_gmt":"2024-01-13T07:12:23","slug":"usos-del-producto-tablecurve2d","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/grafiti.com\/es\/usos-del-producto-tablecurve2d\/","title":{"rendered":"Usos del producto TableCurve2D"},"content":{"rendered":"\t\t
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INPIXON<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Usos del producto<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A continuaci\u00f3n se muestran ejemplos de TableCurve utilizados en diversos campos y m\u00e9todos\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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An\u00e1lisis de la ventilaci\u00f3n pulmonar regional\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un ejemplo es el an\u00e1lisis de la ventilaci\u00f3n pulmonar regional de un bolo de 133Xe en la v\u00eda a\u00e9rea utilizando una c\u00e1mara de centelleo. Dado que el bolo de xen\u00f3n inicialmente se lava en el pulm\u00f3n y posteriormente se lava hacia fuera, esperar\u00edamos que una de las funciones cin\u00e9ticas intermedias de TableCurve se ajustara a los datos. Consulte la documentaci\u00f3n sobre ecuaciones no lineales de TableCurve PDF para obtener una descripci\u00f3n de las funciones intermedias.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Representan la medici\u00f3n desde la mitad de tres compartimentos. En nuestro caso, el compartimento central es el pulm\u00f3n, mientras que los sistemas de v\u00edas respiratorias y de recirculaci\u00f3n a trav\u00e9s de los \u00f3rganos son el primer y el tercer compartimento, respectivamente. En la figura 1 se muestran seis de las diez regiones medidas. Queremos ajustar los diez conjuntos de datos como un lote y colocar los resultados en un archivo Word.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Configurar la automatizaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Se trata de un procedimiento en dos pasos:\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tseleccionar opciones para ajustar el primer conjunto de datos<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tutilice estas opciones de Automatizaci\u00f3n para ajustar todos los conjuntos de datos<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Ajustar el primer conjunto de datos\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Ajuste el primer conjunto de datos exactamente de la misma manera que utiliza normalmente TableCurve, excepto que en este caso vamos a restringir el ajuste a las ecuaciones cin\u00e9ticas. Abra TableCurve e importe el archivo regional 133Xe washout.xls que ha descargado.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    El cuadro de di\u00e1logo Seleccionar columnas, Figura 2, muestra los datos de las columnas A K de la hoja de c\u00e1lculo de Excel. Estos datos est\u00e1n en formato X Many Y con los datos X en la columna A y los diez conjuntos de datos Y en las columnas B - K.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Selecciona las columnas A y B como datos X e Y. En el men\u00fa Proceso, seleccione Editar conjunto de ecuaciones personalizado. Para cada pesta\u00f1a seleccione Borrar para deseleccionar las ecuaciones excepto para la pesta\u00f1a Cin\u00e9tica - seleccione todas las ecuaciones Cin\u00e9ticas. El cuadro de di\u00e1logo de la pesta\u00f1a Cin\u00e9tica se muestra en la Figura 3.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Haz clic en el bot\u00f3n Ajustar que se muestra en la Figura 3 para ajustar estas ecuaciones a los datos de las columnas A y B de la hoja de c\u00e1lculo de Excel. Haga clic en Inicio de gr\u00e1fico para ver la ventana Revisar ajuste de curva y las ecuaciones. La lista de ecuaciones muestra que la ecuaci\u00f3n mejor clasificada (por R2 o por estad\u00edstico F) es \"Intermed11 c < d(a,b,c,d)\", que es lo que esper\u00e1bamos. Para este conjunto de datos, es probable que las ecuaciones Equil111 no difieran significativamente de las ecuaciones Intermed11.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Utilice la automatizaci\u00f3n para adaptarse a todos los conjuntos de datos\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Ahora utilizaremos Automation para ajustar los diez conjuntos de datos con la ecuaci\u00f3n seleccionada como la mejor durante el ajuste del primer conjunto de datos (Intermed11 c < d(a,b,c,d)) y colocaremos los resultados en un documento Word. El icono Automatizaci\u00f3n se encuentra en la parte inferior de la colecci\u00f3n de iconos de la ventana Revisar ajuste de curvas. Haga clic en \u00e9l para obtener el cuadro de di\u00e1logo Automatizaci\u00f3n.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Nuestra fuente de datos es un archivo Excel y nuestros datos se encuentran en la primera hoja de c\u00e1lculo en formato Single X (XY en cols AB, AC, AD,...). Estas son las opciones seleccionadas en el cuadro de grupo Fuente de datos de la Figura 5.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Seleccione las opciones del cuadro de grupo Salida de la Figura 5 para colocar los resultados del ajuste de curvas de diez conjuntos de datos en el documento de Word '133Xe washout output.doc'.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Haga clic en Aceptar para ajustar la curva de los diez conjuntos de datos con la ecuaci\u00f3n Intermed11 c < d(a,b,c,d).\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Resultados del ajuste automatizado\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Los gr\u00e1ficos para el ajuste a cada conjunto de datos y los resultados num\u00e9ricos del ajuste se colocan en el documento Word. Los resultados del segundo conjunto de datos son representativos y se muestran en la figura 6.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Rango 1 Ecn. 8129 Intermed11 c < d ( a,b,c,d)\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\n\n\n
    \n r2 Coef Det<\/strong>\n<\/td>\n\n DF Adj r2<\/strong>\n<\/td>\n\n Ajuste Std Err<\/strong>\n<\/td>\n\n Valor F<\/strong>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    0.9860725867<\/td>\n0.9854922778<\/td>\n0.0283784161<\/td>\n2289.2272163<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n\n\n\n\n\n\n
    Parm<\/strong><\/td>\nValor<\/strong><\/td>\nError est\u00e1ndar<\/strong><\/td>\nValor t<\/strong><\/td>\n95%<\/strong><\/td>\nL\u00edmites de confianza<\/strong><\/td>\nP>|t|<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
    a.<\/td>\n0.012485740<\/td>\n0.009232193<\/td>\n1.352413322<\/td>\n-0.00583761<\/td>\n0.030809087<\/td>\n0.17939<\/td>\n<\/tr>\n
    b.<\/td>\n2.635130203<\/td>\n0.450727827<\/td>\n5.846389021<\/td>\n1.740560240<\/td>\n3.529700167<\/td>\n0.00000<\/td>\n<\/tr>\n
    c.<\/td>\n0.058002827<\/td>\n0.007593421<\/td>\n7.638563579<\/td>\n0.042931989<\/td>\n0.073073665<\/td>\n0.00000<\/td>\n<\/tr>\n
    d.<\/td>\n0.106282625<\/td>\n0.014492888<\/td>\n7.333433025<\/td>\n0.077518254<\/td>\n0.135046997<\/td>\n0.00000<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \n\t\t\t\t\t

    Se obtiene un ajuste excelente con una relaci\u00f3n F > 2000. De inter\u00e9s fisiol\u00f3gico, la constante de aclaramiento (par\u00e1metro c) es de 0,058 seg-1. Para todos los conjuntos de datos, esta tasa de aclaramiento oscila entre 0,028 y 0,065 seg-1 con constantes de tiempo correspondientes de 35 (regi\u00f3n pulmonar apical) a 15 segundos (regi\u00f3n pulmonar basal).\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Tratamiento de los resultados de TableCurve\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    El archivo Word es un excelente formato de informe, pero si desea seguir procesando los resultados de TableCurve Automation, utilice la opci\u00f3n de salida Excel.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Las opciones mostradas en la Figura 7 colocar\u00e1n los resultados de ajuste de los diez conjuntos de datos en diez hojas de c\u00e1lculo en el archivo Excel \"133Xe washout output.xls\". A continuaci\u00f3n, puede escribir una sencilla macro VBA en Excel para procesar estos resultados. Por ejemplo, podr\u00eda crear una tabla de resultados de la constante de aclaramiento pulmonar (par\u00e1metro c) para los diez conjuntos de datos en funci\u00f3n de la distancia del \u00e1pice pulmonar a la base.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    [\/toggle] [toggle border=\"\u20192\u2032\" title=\"Medida\" of Oil Droplet Size and Distribution\u2019]\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    TableCurve 2D y SigmaScan Pro se utilizaron para caracterizar la distribuci\u00f3n del tama\u00f1o de las gotas de aceite. SigmaScan midi\u00f3 el radio de las gotas de aceite y TableCurve\u00ae encontr\u00f3 la funci\u00f3n Weibull para caracterizar mejor su distribuci\u00f3n de tama\u00f1os. Las gotas de aceite, suspendidas en una columna de fluido, se fotografiaron con una c\u00e1mara CCD convencional y una tarjeta de captura de im\u00e1genes compatible con PC. <\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    La imagen mostrada en la figura 1 es: una imagen de gotas de aceite suspendidas en una columna de fluido.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Figura 2: Imagen tras la mejora del contraste. La imagen se calibr\u00f3 utilizando una calibraci\u00f3n de dos puntos desde la opci\u00f3n Calibrar, distancia y \u00e1rea del men\u00fa Imagen. El contraste se mejor\u00f3 utilizando el procedimiento Estirar histograma (men\u00fa Imagen, Intensidad) para que los operadores pudieran visualizar mejor las gotas de aceite (el punto final de la l\u00ednea Inicio antiguo se arrastr\u00f3 con el rat\u00f3n hasta la intensidad 192, lo que estira el rango de gris claro (192) a blanco (255) sobre todo el rango 0 - 255). \n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    La imagen mejorada se muestra en la figura 2.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Figura 3: Selecci\u00f3n de las gotas de aceite mediante umbralizaci\u00f3n de intensidad. Intensidad Umbralando la imagen en el rango de intensidad 0 - 140 utilizando la opci\u00f3n Imagen, Umbral se seleccionaron las gotas de aceite m\u00e1s oscuras.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\t\t

    Las gotas de aceite seleccionadas se muestran en el plano rojo superpuesto de la figura 3.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Figura 4: Utilizaci\u00f3n del procedimiento de los orificios de llenado para eliminar las zonas abiertas en las gotas de aceite. Debido a los reflejos de la superficie, el umbral de intensidad no seleccionar\u00e1 todos los p\u00edxeles en algunas de las gotas de aceite. La funci\u00f3n Rellenar agujeros del cuadro de di\u00e1logo Imagen, filtros de superposici\u00f3n se utiliz\u00f3 para poder realizar mediciones precisas del \u00e1rea de las gotas. \n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Esto llena los agujeros de las gotitas, como se muestra en la figura 4.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Medidas y resultados\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    A continuaci\u00f3n, se contaron los objetos en el plano rojo superpuesto y se midieron los par\u00e1metros per\u00edmetro, \u00e1rea, di\u00e1metro del hur\u00f3n, factor de forma, compacidad y n\u00famero de p\u00edxeles mediante la opci\u00f3n Medir objetos del men\u00fa Medidas. Estas mediciones se seleccionaron de la lista de la pesta\u00f1a Mediciones del cuadro de di\u00e1logo Configuraci\u00f3n de mediciones.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Se escribi\u00f3 una macro para calcular el radio circular de cada gota utilizando la ecuaci\u00f3n R = (A\/pi)^0,5 y los resultados se colocaron en la hoja de c\u00e1lculo. Tambi\u00e9n se calcul\u00f3 un histograma del radio de las gotas de 0 a 10 micras. Se gener\u00f3 un informe en archivo ASCII y se formate\u00f3 en Excel.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    Per\u00edmetro<\/td>\nZona<\/td>\nDi\u00e1metro del feto<\/td>\nFactor de forma<\/td>\nCompacto<\/td>\n# P\u00edxeles<\/td>\nRadio<\/td>\nTama\u00f1os<\/td>\nN\u00famero de gotas<\/td>\n<\/tr>\n
    9.57<\/td>\n6.99<\/td>\n2.98<\/td>\n0.96<\/td>\n13.11<\/td>\n16<\/td>\n1.49<\/td>\n0<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
    1.87<\/td>\n0.44<\/td>\n0.75<\/td>\n1.57<\/td>\n8<\/td>\n1<\/td>\n0.37<\/td>\n1<\/td>\n51<\/td>\n<\/tr>\n
    9.96<\/td>\n6.11<\/td>\n2.79<\/td>\n0.77<\/td>\n16.22<\/td>\n14<\/td>\n1.39<\/td>\n2<\/td>\n37<\/td>\n<\/tr>\n
    66.91<\/td>\n63.31<\/td>\n14.44<\/td>\n0.46<\/td>\n27.41<\/td>\n374<\/td>\n7.21<\/td>\n3<\/td>\n30<\/td>\n<\/tr>\n
    15.57<\/td>\n17.03<\/td>\n4.66<\/td>\n0.88<\/td>\n14.23<\/td>\n39<\/td>\n2.33<\/td>\n4<\/td>\n13<\/td>\n<\/tr>\n
    31.91<\/td>\n34.5<\/td>\n6.63<\/td>\n0.43<\/td>\n29.51<\/td>\n79<\/td>\n3.31<\/td>\n5<\/td>\n6<\/td>\n<\/tr>\n
    25.53<\/td>\n19.65<\/td>\n5<\/td>\n0.38<\/td>\n33.16<\/td>\n45<\/td>\n2.5<\/td>\n6<\/td>\n2<\/td>\n<\/tr>\n
    3.19<\/td>\n0.87<\/td>\n1.05<\/td>\n1.08<\/td>\n11.66<\/td>\n2<\/td>\n0.53<\/td>\n7<\/td>\n3<\/td>\n<\/tr>\n
    1.87<\/td>\n0.44<\/td>\n0.75<\/td>\n1.57<\/td>\n8<\/td>\n1<\/td>\n0.37<\/td>\n8<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
    14.63<\/td>\n15.28<\/td>\n4.41<\/td>\n0.9<\/td>\n14.01<\/td>\n35<\/td>\n2.21<\/td>\n9<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
    1.87<\/td>\n0.44<\/td>\n0.75<\/td>\n1.57<\/td>\n8<\/td>\n1<\/td>\n0.37<\/td>\n10<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
    14.08<\/td>\n10.04<\/td>\n3.58<\/td>\n0.64<\/td>\n19.75<\/td>\n23<\/td>\n1.79<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n
    14.86<\/td>\n11.35<\/td>\n3.8<\/td>\n0.65<\/td>\n19.45<\/td>\n26<\/td>\n1.9<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n
    19.53<\/td>\n19.21<\/td>\n4.95<\/td>\n0.63<\/td>\n19.85<\/td>\n44<\/td>\n2.47<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n
    14.08<\/td>\n10.92<\/td>\n3.73<\/td>\n0.69<\/td>\n18.17<\/td>\n25<\/td>\n1.86<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Los datos del histograma de las dos \u00faltimas columnas se copiaron en TableCurve 2D. Todas las funciones de pico se seleccionaron en el cuadro de di\u00e1logo Ecuaci\u00f3n personalizada y se comprob\u00f3 que la distribuci\u00f3n de Weibull era la que mejor se ajustaba a los datos. El gr\u00e1fico TableCurve\u00ae de estos resultados se muestra en la figura 5:<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    [\/toggle] [toggle border=\"\u20192\u2032\" title=\"EE.UU.\" Young America Optimized With TableCurve 2D\u00ae\u2019]\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    PACT95, la coalici\u00f3n que dise\u00f1\u00f3 el yate estadounidense m\u00e1s r\u00e1pido de la regata de la Copa Am\u00e9rica de 1995, Young America, eligi\u00f3 TableCurve 2D para ayudar a optimizar su dise\u00f1o porque es el \u00fanico software que, en cuesti\u00f3n de segundos, busca entre miles de ecuaciones para describir datos emp\u00edricos dif\u00edciles de modelar.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Tomando muestras de datos de numerosas fuentes, incluidas pruebas en t\u00faneles de viento, pruebas en tanques y datos de muchos otros tipos de experimentos, TableCurve\u00ae fue capaz de convertir grandes cantidades de datos emp\u00edricos en ajustes de curvas simplificados. A continuaci\u00f3n, estos algoritmos se introdujeron en un Programa de Predicci\u00f3n de Velocidad (VPP) que equilibra las ecuaciones de movimiento mientras busca el barco m\u00e1s r\u00e1pido.\n[\/toggle] [toggle border=\"\u20192\u2032\" title=\"Expl\u00edcito\" Function Approximation\u2019] No se puede obtener una expresi\u00f3n de forma cerrada para F para la ecuaci\u00f3n de Baker y Lonsdale. Sin embargo, como la expresi\u00f3n de F no contiene el par\u00e1metro k, puede \"invertirse\" num\u00e9ricamente. La inversi\u00f3n num\u00e9rica se realiz\u00f3 con TableCurve 2D\u00ae.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    No se puede obtener una expresi\u00f3n de forma cerrada para F para la ecuaci\u00f3n de Baker y Lonsdale (primera ecuaci\u00f3n de la Tabla). Sin embargo, como la expresi\u00f3n de F no contiene el par\u00e1metro k, puede \"invertirse\" num\u00e9ricamente. La inversi\u00f3n num\u00e9rica se realiz\u00f3 con TableCurve 2D\u00ae utilizando el siguiente procedimiento. En primer lugar, se evalu\u00f3 la expresi\u00f3n para F en el lado izquierdo de la ecuaci\u00f3n para 1000 valores de F equidistantes de 0 a 100.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Las columnas que contienen la expresi\u00f3n para F (que es igual a kt) y F se invirtieron para que F sea ahora la variable Y y kt la variable X. A continuaci\u00f3n, se ajustaron todas las ecuaciones de TableCurve a este conjunto de datos X,Y y se clasificaron las ecuaciones mediante el estad\u00edstico F. La ecuaci\u00f3n de mejor ajuste encontrada (Fstat = 2,7\u00d71014) fue el siguiente polinomio racional en potencias fraccionarias de x.\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    donde los coeficientes son<\/p>\n

    a = 2,5788672e-6<\/p>\n

    b = -3.4434044<\/p>\n

    c = 244.94883<\/p>\n

    d = 3.9105658<\/p>\n

    e = -976.78997<\/p>\n

    f1= -1.5002823<\/p>\n

    g = 1407.9333<\/p>\n

    h = 0.039306878<\/p>\n

    i = -862.63205<\/p>\n

    j = 0.0091845726<\/p>\n

    k1=187.88278<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    En esta ecuaci\u00f3n F es una funci\u00f3n expl\u00edcita de x (=kt) por lo que se utiliza en el ajustador de curvas no lineal para estimar el par\u00e1metro k. Un an\u00e1lisis de los residuos revel\u00f3 que la diferencia absoluta m\u00e1xima entre la F real y la F aproximada era de 0,0003 (en F= 99,9). La diferencia porcentual absoluta m\u00e1xima fue s\u00f3lo del 0,002% (en F = 0,1).\n\n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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