Definicion Del Error Porcentual
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y truncamiento.Unidad 22.1 Métodos de intervalos: Gráficos, Bisección y falsa posición.2.2 Metodo del Punto Fijo2.2 Metodo De Newton RaphsonProblema Al obtener un âreaCodigo Matlab para el Metodo Newton-Rapshon & SecanteUnidad 33.1 Método de eliminación Gaussiana.3.2 Eliminacion Gauss-Jordan3.3 Método de Jacobi3.4 El Método definicion de error porcentual en fisica de Gauss-Seidel3.5 EL METODO DE NEWTON MODIFICADO3.6Derivadas ParcialesCodigo de Matlab para Jacobi y Gauss error relativo porcentual definicion SeidelUnidad 44.1 Metodo Del Trapecio4.2 METODO DE SIMPSON4.3 Método de Simpson 1 /34.4 SIMPSON 3/8Unidad 55.1 Polinomio de interpolación de
Composicion Porcentual Definicion
Newton.5.2 Polinomio de interpolación de Lagrange.Trazadores Cubicos EjercicioUnidad 66.1 Metodo de Euler6.2 Metodo de Runge-Kutt6.3 Sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias 1.2 Tipos de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y
Frecuencia Porcentual Definicion
truncamiento. Tipos de Errores Inherentes a los Métodos Numéricos Error El error se define como la diferencia entre el valor real Vr y una aproximación a este valor Va : e = Vr - Va Error relativo El error relativo se define como el cociente del error entre el valor real Vr (sà): Error porcentual El error porcentual es simplemente el error relativo expresado en por ciento variacion porcentual definicion (%). También es usual emplear el valor absoluto en los parámetros anteriores, en cuyo caso se denominan respectivamente error absoluto, error relativo absoluto y error porcentual absoluto.  Errores inherentes Los errores inherentes son aquellos que tienen los datos de entrada de un problema, y son debidos principalmente a que se obtienen experimentalmente, debiéndose tanto al instrumento de medición, como a las condiciones de realización del experimento. Por ejemplo, sà el experimento es a temperatura constante y no se logra esto mas que en forma aproximada. También pueden deberse a que se obtengan de cálculos previos. Por ejemplo el valor calculado es el de un número irracional como ó .  Errores de truncamiento Los errores de truncamiento se originan por el hecho de aproximar la solución analÃtica de un problema, por medio de un método numérico. Por ejemplo al evaluar la función exponencial por medio de la serie de Taylor, se tiene que calcular el valor de la siguiente serie infinita: Ante la imposibilidad de tomar todos los términos de la serie, se requiere truncar después de cierto número de términos. Esto nos introduce ciertamente un error, que es el error de truncamiento. Este es independiente de la manera de realizar
Imprimir Comentar Ver trabajos relacionados TeorÃa de Errores Enviado por Rualth Gustavo Bravo Anaya Objetivos Fundamentación
Error Porcentual Wikipedia
teórica Materiales e instrumentos Procedimiento Datos experimentales Resultados Cuestionario Observaciones error porcentual formula y conclusiones Bibliografía PRIMER INFORME TEORÍA DE ERRORES Objetivos El objetivo de la Teoría de error porcentual metodos numericos Errores es identificar las diversas fuentes que generan error en la medición, determinar el verdadero valor de las magnitudes físicas medidas de forma directa https://sites.google.com/site/driverssystem/1-2-tipos-de-errores-error-absoluto-error-relativo-error-porcentual-errores-de-redondeo-y-truncamiento (medir la altura de un cilindro con el calibrador Vernier) e indirecta (medir el volumen de un cilindro, midiendo su altura y diámetro con el calibrador Vernier). Además es muy importante en esta práctica que el alumno se familiarice y posea un adecuado manejo de los equipos de medición http://www.monografias.com/trabajos84/teoria-errores/teoria-errores.shtml de laboratorio. Fundamentación teórica 2.1. Introducción Las magnitudes físicas son determinadas experimentalmente por medidas o combinación de medidas. Estas medidas obtenidas por algún equipo de laboratorio generan una incertidumbre debido a muchos factores. Debido a esta inseguridad es que se desarrolla la Teoría de Errores. 2.2. Error de medida Es la diferencia entre el valor obtenido, al utilizar un equipo, y el valor verdadero de la magnitud medida. 2.3. Valor verdadero 2.4. Valor Medio o Valor promedio Como su nombre indica es un promedio aritmético, o media aritmética, de un conjunto de medidas realizadas a una determinada magnitud física. 2.5. Desviación estándar o Error cuántico medio 2.6 Error sistemático Es el error que posee todo instrumento, debido a que tiene una lectura mínima. 2.7. Error estadístico Este error es el que se genera al realizar dos o más mediciones de una magnitud física. El Error
Absoluto Medio (MAPE) en un Pronóstico de Demanda Por GEO Tutoriales el 26/01/2015 en Proyección de Demanda 0 El Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE o Mean Absolute Percentage Error) es un indicador del desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el tamaño http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud del error porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es útil cuando no se conoce el volumen de demanda del producto dado que es una medida relativa. Por ejemplo, afirmar que el "error porcentual promedio es de un 4%" es más fácil de comprender que cuando error porcentual se dice "el error absoluto medio por perÃodo es de 1.000 unidades" (que serÃa la información que podrÃamos obtener del MAD y que en abstracto no provee información si esta magnitud de error es aceptable o no).La fórmula para el cálculo del MAPE o Error Porcentual Absoluto Medio es: La siguiente imagen representa una serie de tiempo de 12 meses donde At representa la demanda real de un producto cualquiera y Ft el definicion del error pronóstico utilizando una Regresión Lineal. La ecuación de la regresión ajustada es y=5,6993*x+217,12 donde la variable y representa la demanda y la variable x el perÃodo (mes).El detalle de los resultados se presenta a continuación donde en la columna D se muestran los datos reales y en la columna E los pronósticos. Por ejemplo para el mes de Enero (mes 1) el pronóstico se obtiene como F1=5,6993*1+217,12=223 (aproximado arbitrariamente al entero más cercano). Luego obtenemos el error porcentual absoluto para cada mes del perÃodo de evaluación (celdas amarillas de la tabla anterior). Notar que en el ejemplo dicho cálculo corresponderÃa para el mes de Enero en la fórmula F3/D3 donde el numerador (F3) es el error absoluto del perÃodo y el denominador (D3) la demanda real del mes. Finalmente se repite el procedimiento para cada uno de los meses lo cual se facilita al hacer uso de una planilla Excel.En conclusión el Error Porcentual Absoluto Medio es de un 14,56%. De forma complementaria se puede calcular el MAD y la Señal de Rastreo (TS) de modo de tener un mayor número de indicadores para interpretar de forma adecuada el desempeño del pronóstico.Es conveniente graficar tanto el comportamiento del MAD como la Señal de Rastreo (TS) para facilitar la interpretación de los resultados. A continuaciÃ