Regresión Lineal

Antecedentes El análisis de regresión es una técnica de modelado predictivo que investiga la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Es una herramienta importante en modelado y análisis de datos. Tratamos de ajustar una curva o línea a la nube de datos de tal manera que las diferencias entre las distancias de … Sigue leyendo Regresión Lineal

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Linealización de modelos no lineales

Algunas veces la regresión lineal puede ser usada en relaciones que no son inherentemente lineales, después de aplicar una transformación. Regresión exponencial Consideramos el siguiente modelo exponencial: y = aexp(b x). Aplicando el logaritmo natural a ambos lados de la ecuación tenemos la siguiente ecuación equivalente: ln(y) = ln(a) + b * x. Esta ecuación … Sigue leyendo Linealización de modelos no lineales

Comparativo

Método Tipo Requisitos Riesgos Convergencia Ventajas Desventajas Tolerancia al error Tipo de raíces que encuentra Cuántas raíces encuentra Bisección cerrado Se debe saber de antemano un intervalo en donde la función contiene una raíz, además, la función debe ser continua en un intervalo de busqueda [a, b] Ninguno si se cumple con los requisitos previos … Sigue leyendo Comparativo

Interpolación por polinomios de Newton y Lagrange

Antecedentes Newton y Lagrange son métodos de interpolación polinómica, los cuales son útiles para casos donde se requieran pocos puntos para interpolar, puesto que el número de puntos es proporcional al grado del polinomio. Ambos permiten la creación de un polinomio de grado n-1, donde n es el número de datos que se tienen. Ambos … Sigue leyendo Interpolación por polinomios de Newton y Lagrange