Introduccion Metodos Computacionales 2015 II (d)
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UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS
FACULTAD DE INGENIERÍACARRERA DE INGENIERÍA CIVIL
AGOSTO – 2015
INTRODUCCIÓN A LOS MÉTODOS
COMPUTACIONALESCI 171
PEDRO F. HUAMANÍ [email protected]
http://www.pedrohuamani.blogspot.com
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CONTENIDO DE LA ASIGNATURA
UNIDAD I
RAÍCES DE ECUACIONES NO LINEALES
UNIDAD II
ELEMENTOS INTRODUCTORIOS DE VISUAL BASIC
UNIDAD III
SISTEMA DE ECUACIONES
LINEALES
UNIDAD IV
INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE
CURVAS
UNIDAD VII
MODELO DE REDES Y MÉTODO DE LA
RUTA CRÍTICA
UNIDAD VI
PROGRAMACIÓN LINEAL Y MÉTODO
SIMPLEX
UNIDAD V
INTEGRACIÓN NUMÉRICA
Introducción a los Métodos Computacionales Pedro F. Huamaní Navarrete
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1. REGRESIÓN LINEAL Y MÚLTIPLE.
1. LINEAL
2. POLINOMIAL
3. MÚLTIPLE
4. LOGARÍTMICA Y EXPONENCIAL
2. INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE CURVAS.
1. MÉTODO DE NEWTON
2. MÉTODO DE LAGRANGE
UNIDAD IV: INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE CURVAS
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También conocido como aproximación por mínimos cuadrados.
Se genera un error: + E
Minimizando la suma de los cuadrados de los
residuos.
1.1.- REGRESIÓN LINEAL
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Para hallar “a” y “b”, se deriva la ecuación con respecto a cada coeficiente, y luego se iguala a 0.
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1.1.- REGRESIÓN LINEAL
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EJEMPLO
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1.1.- REGRESIÓN LINEAL
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Cuando las tendencias de las ecuaciones se representan mejor ajustando una curva a los datos presentados.
La suma de los cuadrados de los residuos es:
Y, la derivada con respecto
a cada coeficiente será:
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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL
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Sistema de ecuaciones con “m+1” incógnitas.
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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL
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EJEMPLO
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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL
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COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
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EJEMPLO
1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL
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Cuando se estudia la posible relación entre varias variables independientes y una variable dependiente.
Un caso particular:
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1.3.- REGRESIÓN MÚLTIPLE
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Ejemplo:
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1.3.- REGRESIÓN MÚLTIPLE
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Inspeccionar los datos en forma visual. Luego, linealizar según sea el caso.
a) Exponencial:
b) Potencias:
c) Rázón de crecimiento:
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1.4.- REG. EXPONENCIAL Y LOGARÍTMICA
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EJEMPLO:
+
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1.4.- REG. EXPONENCIAL Y LOGARÍTMICA