(#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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