(#424) TEORÍA DE PROBABILIDAD E INFERENCIA ESTADÍSTICA SEGÚN ARIS SPANOS (I)

[MONOTEMA] Durante los próximos meses vamos a ir comentando algunos de los puntos más destacados de una obra extraordinaria: Probability Theory and Statistical Inference, de Aris Spanos, un libro que debería ser de obligada lectura para todos los estudiantes e investigadores en ciencias. Lo haremos con el máximo de los […]

Leer más

(#398). AJUSTE DE FUNCIONES (II): CAPACIDAD EXPLICATIVA Y PARTICIÓN DE LA FUNCIÓN Comentamos diversas formas de valorar y mejorar el ajuste de una función, programando con Maxima

[MONOTEMA] Continuamos con una introducción sencilla al análisis de datos. Tras comparar los resultados de las splines cúbicas y el método de mínimos cuadrados, debemos ahora plantearnos algunas cuestiones sobre la idoneidad de lo que hemos hecho hasta ahora, y las opciones que aparecen entonces. Lo vamos a hacer de […]

Leer más

(#397). AJUSTE DE FUNCIONES (I): SPLINES VS MÍNIMOS CUADRADOS Describimos el método de mínimos cuadrados ordinarios como alternativa a las splines, programando con Maxima

[MONOTEMA] Tras explicar varios de los más empleados métodos de interpolación para buscar aproximarnos a la función que describe los datos empíricos, hemos visto que las splines cúbicas nos ofrecen mucha flexibiliad. Sin embargo, y aunque pueda parecer paradójico, el hecho de buscar una función de interpolación que pase por […]

Leer más

(#396). INTERPOLACIÓN (IV): MÉTODO DE SPLINE CÚBICO Describimos el método de spline cúbico para aproximar una función, programando con Maxima

[MONOTEMA] Los métodos de interpolación vistos hasta ahora no permitían aproximar a la función por tramos. El método de spline sí que lo puede hacer, y es muy potente para conseguir buenos resultados en cualquier tipo de análisis de datos. Seguiremos a Burden, Faires & Burden (2017), y lo enfocaremos, […]

Leer más

(#395). INTERPOLACIÓN (III): MÉTODO DE DIFERENCIAS DIVIDIDAS Describimos el método de diferencias divididas, como forma alternativa de obtener el polinimio de Lagrange programando con Maxima

[MONOTEMA] El polinomio de Lagrange se puede obtener también por medio de un método sencillo que emplea diferencias divididas de las imágenes con respecto a x. Este método también se conoce como “diferencias divididas de Newton”. Seguiremos  a Burden, Faires & Burden (2017), y lo enfocaremos, como siempre, de manera simplificada. […]

Leer más

(#394). INTERPOLACIÓN (II): MÉTODO DE NEVILLE Describimos el método de Neville, que emplea el polinomio de Lagrange como función de interpolación programando con Maxima

[MONOTEMA] Una manera de simplificar los cálculos globales del método de Lagrange es emplear la propuesta de Neville, que genera los polonimios de interpolación de forma recursiva en varias etapas de cálculo. Datos de partida Usaremos los mismos datos que en el método de Lagrange: x f(x) 1 1 3 […]

Leer más
image_pdfimage_print
1 2 3 6