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Introducción A lolargo de la carrera de ingeniero quimico, frecuentemente se presentan ocasiones en las que se deben ajustar curvas a un conjunto de datos representados por puntos .las técnicas desarrolladas para este fin pueden dividirse en dos categorías generalmente interpolación y regresión . se considera en esta practica la primera de las dos categorías. Matlab puede realizar ajuste lineal de curvas como lo hacen otro software como excel Partiendo deuna pareja de datos ´´X-Y´´ que se creen dependientes uno del otro ,matlab ajusta una línea recta a partir de ese conjunto de datos solo con la función polyfit (también utilizable para ajustes de curvas ) También es posible el calculo de estimadores para saber que tan bueno es nuestro ajuste Los comandos utilizados en esta guía son : Polyfit Polyval Plot Interp1 Ejercio #1 Dada la siguiente función f(x)= a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + a 3 x 3 + a 4 x 4 Punto 0 1 2 3 4 5 X 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Y 5.000 5.785 6.763 7.971 9.451 11.25 Encontrar los valores de a 0 a 1 a 2 a 3 a 4 >> x=[1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5]

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IntroduccinA lolargo de la carrera de ingeniero quimico, frecuentemente se presentan ocasiones en las que se deben ajustar curvas a un conjunto de datos representados por puntos .las tcnicas desarrolladas para este fin pueden dividirse en dos categoras generalmente interpolacin y regresin . se considera en esta practica la primera de las dos categoras. Matlab puede realizar ajuste lineal de curvas como lo hacen otro software como excel Partiendo deuna pareja de datos X-Y que se creen dependientes uno del otro ,matlab ajusta una lnea recta a partir de ese conjunto de datos solo con la funcin polyfit (tambin utilizable para ajustes de curvas ) Tambin es posible el calculo de estimadores para saber que tan bueno es nuestro ajuste Los comandos utilizados en esta gua son : Polyfit Polyval Plot Interp1

Ejercio #1Dada la siguiente funcin f(x)= + x + + + Punto012345

X1.01.11.21.31.41.5

Y5.0005.7856.7637.9719.45111.25

Encontrar los valores de

>> x=[1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5]x = 1.0000 1.1000 1.2000 1.3000 1.4000 1.5000>> Y=[5 5.785 6.763 7.971 9.451 11.25]Y = 5.0000 5.7850 6.7630 7.9710 9.4510 11.2500>> polyfit(x,Y,4)ans = 2.0833 -3.4167 5.7792 -2.6458 3.2000>> 38699-60149-36808-21840-05491