Fisica primer laboratorio uni.
Enviado por Sara • 3 de Abril de 2018 • 5.977 Palabras (24 Páginas) • 370 Visitas
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Medición indirecta: No siempre es posible realizar una medida directa, porque existen variables que no se pueden medir por comparación directa, es por lo tanto con patrones de la misma naturaleza, o porque el valor a medir es muy grande o muy pequeño y depende de obstáculos de otra naturaleza, etc
.
- MEDIA ARITMÉTICA.- También llamado promedio, es en valor característico de un conjunto finito de datos, que se calcula sumando todos los datos y dividiendo este resultado entre el número de ellos.
= (1)[pic 4][pic 5]
- LA INCERTIDUMBRE NORMAL O DESVIACIÓN ESTÁNDAR.- La desviación estándar es un indicador que mide el grado de dispersión de un conjunto de datos correspondientes a un mismo espacio muestral, esta DISPERSIÓN se calcula tomando como referencia la media aritmética del conjunto de datos en mención. Matemáticamente se representa así. [1].
∆ ( )= (2)[pic 6][pic 7]
- FRECUENCIA DE CLASE.-Se define como el número de veces que se repite un resultado en un determinado intervalo.[pic 8]
N[r,s>= (3) [pic 9]
Dónde: - N [r,s> Es el número total de datos.
- PROBABILIDAD DE INTERVALO.- También llamado en estadistica como frecuencia relativa acumulada , esta expresión nos expresa la posibilidad de que el resultado obtenido se encuentre en el intervalo analizado.
π[r,s>= (4)[pic 10]
Dónde: - π[r,s>: probabilidad que NK (dato de muestra) se encuentra entre r y s.
- n[r,s>:frecuencia de clase,N° datos muestrales ubicados entre r y s.
- N:tamaño de la muestra.
- FUNCIÓN GAUSIANA (GAUSIANO).- Denominado también como campana de Gauss, es una representación gráfica de la distribución normal de un grupo de datos. Éstos se reparten en valores bajos, medios y altos, creando un gráfico de forma acampanada y simétrica con respecto a un determinado parámetro. [2].
La campana de Gauss está definida por la función (véase fórmula 5) y gráfica (véase figura 2).
[pic 11]
(5)
[pic 12]
Figura 2. Campana de gauss.
- MÉTODOS DE LOS MINIMOS CUADRADOS.-Técnica que nos permitirá graficar la curva de distribución normal de un conjunto de datos experimentales.
El ajuste por los mínimos cuadrados consiste en hallar la curva F(x) tal que haga que el valor de la suma del cuadrado de las desviaciones sea mínima (véase fig.3). [3][pic 13]
Figura 3. Imagen ilustrativa sobre el método en mención.
1.4. MATERIALES Y SOFTWARE.
- UN TAZON. (véase fig. 4).
- FREJOLES. (véase fig. 5).
- SOFTWARE EXEL. (véase fig. 6).[pic 14][pic 15]
Figura 4. Tazón con frejoles Figura 5. Frejoles [pic 16]
Figura 6. Logo Excel.
1.5. PROCEDIMIETO Y RESULTADOS:
1) Depositar los frejoles en el tazón. (Véase Figura 4).
2) Coger un puñado de frejoles una y otra vez con la finalidad de lograr nuestro puñado normal. (Ni muy apretado ni muy suelto). (Véase Figura 5).
3) Coger un puñado normal de frijoles y cuente el número de granos obtenidos. Repita esta acción, por lo menos 100 veces.
En nuestro grupo designamos al alumno José Francia Zorrilla para que realice este proceso, mientras que el conteo lo realizamos los integrantes restantes (Véase Fig.7).[pic 17]
Figura 7. Puñado normal de frejoles.
5) Recopilar todos los datos obtenidos de cada conteo y organizarlos en una tabla(véase tabla 1).. Y Luego calcular la media aritmética y las desviaciones correspondientes (Utilizando las ecuaciones 1 y 2 resectivammente)
MEDIA ARITMÉTICA (mnp)= 58.26 - DESVIACIÓN ESTÁNDARD (incertidumbre) = 4.631
Tabla 1. Resultados del conteo de los frejoles
N
Nk
Nk-
(Nk-)ˆ2
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
1
58
-0.26
0.0676
√
2
56
-2.26
5.1076
√
3
66
7.74
59.9076
√
4
53
-5.26
27.6676
√
5
58
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