(#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 […]

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(#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 […]

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(#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 […]

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(#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, […]

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(#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. […]

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(#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 […]

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(#393). INTERPOLACIÓN (I): POLINOMIO DE LAGRANGE Describimos el polinomio de Lagrange como función de interpolación empleando Maxima

[MONOTEMA] Para los alumnos de marketing es tarea fundamental conocer cómo se pueden hacer predicciones a partir de datos empíricos. Vamos a explicar en una serie de posts diversas formas de hacerlo, comenzando con una de las más conocidas, el polinomio de Lagrange. Lo haremos, como siempre, desde el punto […]

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(#391). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (V): MÉTODO DE LA POSICIÓN FALSA Describimos el método de la posición falsa, como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

[MONOTEMA] Una variante del método de la secante es el método de la posición falsa (Regula Falsi), que básicamente ejecuta el procedimiento de la secante pero cambiando levemente el algoritmo para que entre dos puntos de dos iteraciones sucesivas siempre se encuentra la solución, de forma análoga a como ocurre […]

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(#390). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (IV): MÉTODO DE LA SECANTE Describimos el método de la secante, una variante del método de Newton, como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

[MONOTEMA] Una modificación del método de Newton permite una aproximación a este sin computar la derivada. Se trata del método de la secante, que explicaremos a continuación. Lo haremos, como siempre, desde el punto de vista práctico, y siguiendo a Burden, Faires & Burden (2017). Función de partida Emplearemos la […]

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(#389). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (III): METODO DE NEWTON Describimos el método de Newton como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

[MONOTEMA] Seguimos en la búsqueda de los ceros de una función con aproximaciones numéricas. Tras ver el método de la bisección y el método del punto fijo,  vamos a continuar con el método de Newton, también conocido como Newton-Raphson. Lo haremos, como siempre, desde el punto de vista práctico, y […]

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