tablas de datos y analisis de datos, Apuntes de Física

¡Descarga tablas de datos y analisis de datos y más Apuntes en PDF de Física solo en Docsity! TABLAS DE DATOS EXPERIMENTALES Tablas de datos para el procedimiento experimental 1 1 2.900 2 2.901 3 10 2.901 0.003 2.9008 | 0.0004 4 2.902 5 2.900 Tabla 1: Mediciones de longitud para el péndulo simple 1 |34.23 3.423 2 |34.25 3.425 3 [34.37 0.3 3.437 3.437 0.006 4 |34.56 3.456 5 [34.44 3.444 Tabla 2: Mediciones del periodo para el péndulo simple Tablas de datos para el procedimiento experimental 2 1.451 24.64 2.464 |6.071 | 57.28 1.362 23.47 2.347 |5.508 | 53.77 1.272 22.98 2.298 |5.281 | 50.22 1.230 22.51 2.251 |5.067 | 48.56 1.180 22.13 2.213 | 4.897 | 46.58 1.139 21.87 2.187 | 4.783 | 44.97 Tabla 3: Medición del periodo a diferentes longitudes para el péndulo 1. 2. ANALISIS DE DATOS Investigue como se calcula el coeficiente de correlación lineal r del ajuste, obtenga dicho valor y explique la importancia del mismo. El coeficiente de correlación es un indicador que mide la tendencia de 2 variables cuantitativas a tener una relación de linealidad o proporcionalidad entre ellas; generalmente estas variables son 2 características de una misma población. El coeficiente de correlación lineal de Pearson se denota con la letra r y toma valores desde -1 hasta +1; en donde +1 significa una alineación perfecta en donde la variable dependiente crece junto con la independiente en una misma proporción. -1 significa una alineación perfecta en donde la variable dependiente decrece cuando la independiente crece en una misma proporción, en caso de que r=0 significa que no existe correlación lineal entre las variables. El coeficiente de correlación lineal se encuentra incorporado en Calculadoras científicas, Hojas de cálculo y Programas estadísticos; sin embargo, es necesario conocer la fórmula que lo define: Cov n Y lx (y, -91]/n y a > 0,0. x0y x0y Su utilidad consiste en corroborar la existencia de una fuerte relación lineal, la cual será de apoyo para establecer el modelo de regresión lineal y así predecir el comportamiento de la variable objetivo a partir de la variable dependiente y así obtener información de utilidad. Cálculo de error relativo y Porcentual: e Error Relativo para 9;: Ej=¿¿ 1 9.77682 m _ 9.694344731 m E,=0. lp,=7 2 2 Ss Ss 9.77682 m 2 Ss *100% 0084 El resultado obtenido es exacto ya que el error relativo es menor al 1%. * Incertidumbre Relativa Porcentual para 9, $9; git 1)*100%:;