Formula Para El Calculo Del Error Porcentual
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Portada » Categorías » Carreras y educación » Asignaturas » Matemáticas ArtículoEditarDiscusión Cómo calcular el porcentaje de error Calcular el porcentaje de error te permite comparar que tan exacto es un valor estimado. El porcentaje de error te da la diferencia entre el como calcular el error porcentual ejemplos valor aproximado y el verdadero como porcentaje del valor exacto y te puede ayudar
Como Calcular El Error Experimental
a determinar que tan cerca está tu estimado del valor real. Si quieres saber cómo calcular el porcentaje de error, todo porcentaje de error formula lo que necesitas saber es el valor aproximado y el real para descubrirlo. A continuación la explicación de cómo hacerlo. Pasos 1 Observa la fórmula para calcular el porcentaje de error. La fórmula para calcular error porcentual formula wikipedia el porcentaje de error es simple: [(|Valor exacto-Valor aproximado|)/Valor exacto] x 100% El valor aproximado es el valor estimado, y el valor exacto es el valor real. Una vez que has calculado el valor absoluto entre la diferencia del valor aproximado y el exacto, todo lo que tienes que hacer es dividirlo por el valor exacto y multiplicar el resultado por 100%. 2 Resta el número real a tu número.
Calcular El Error Relativo
Esto quiere decir que debes restarle el valor real al valor estimado. En este caso, el valor real es 10 y el estimado es 9. Ejemplo: 10 - 9 = 1 3 Divide el resultado entre el número real. Simplemente divide -1, que fue el resultado de la resta 9 menos 10, entre 10, que es el valor real. Pon tu resultado en forma decimal. Ejemplo:-1/10 = -.1 4 Determina el valor absoluto del resultado. El valor absoluto de un número es el valor positivo del número en cuestión, sin importar si es positivo o negativo. El valor absoluto de un número positivo es el mismo número y el valor absoluto de un número negativo es simplemente ese valor sin el signo negativo, por lo que el número negativo pasa a ser positivo. Ejemplo: |-.1| = .1 5 Multiplica el resultado por 100. Simplemente multiplica el resultado, 0.1, por 100. Esto convertirá tu respuesta a forma de porcentaje. Sólo tienes que añadir el símbolo de porcentaje a tu respuesta y habrás terminado. Ejemplo: .1 x 100 = 10% Consejos Algunos maestros prefieren que el porcentaje de error sea redondeado a cierto número de decimales; mucha gente pensará que es correcto redondear el error de porcentaje a 3 dígitos si
diferencia significa dos cosas. ¡Nos podemos confundir! En la página Porcentaje de diferencia vemos el significado más normal que es error porcentual wikipedia cuando comparamos un valor antiguo y un valor nuevo. |valor error porcentual definicion nuevo - valor antiguo| × 100% |valor antiguo| (Los símbolos "|" quieren decir valor absoluto, así
Porcentaje De Error Experimental
que los negativos se vuelven positivos) Ejemplo: hubo 200 clientes ayer, y hoy hay 240: |240 - 200| × 100% = (40/200) × 100% = 20% http://es.wikihow.com/calcular-el-porcentaje-de-error |200| Un aumento del 20%. Pero si no está claro que uno de los dos valores sea el "antiguo" (por ejemplo si queremos comparar la altura de dos personas), tendríamos que dividir entre la media de los dos valores: |valor1 - valor2| × 100% (valor1 + valor2)/2 Ejemplo: "Su zapato" tiene 200 clientes, y "Zapato barato" http://www.disfrutalasmatematicas.com/datos/percentaje-diferencia-error.html tiene 240 clientes: |240 - 200| × 100% = (40/220) × 100% = 18.18...% (240+200)/2 El porcentaje de diferencia entre las dos tiendas es más o menos el 18%. Lo interesante de esta fórmula es que no importa cuál es el "valor1" o el "valor2" Pon los valores al revés: |200 - 240| × 100% = (40/220) × 100% = 18.18...% (200+240)/2 Da la misma respuesta, porque estamos tomando el valor absoluto de |200-240| = 40 Porcentaje de error La primera fórmula se llama también "porcentaje de error", sobre todo cuando sabemos que uno de los valores es exacto: |valor aproximado - valor exacto| × 100% |valor exacto| Ejemplo: yo pensaba que vendrían 70 personas al concierto, ¡pero vinieron 80! |70 - 80| × 100% = (10/80) × 100% = 12.5% |80| Me equivoqué en un 12.5%. Buscar :: Índice de Temas :: Sobre Nosotros :: Contáctanos :: Cita esta Página :: Privacidad Copyright © 2011 Disfruta Las Matemáticas.com
de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y truncamiento.1.3 Convergencia.UNIDAD 22.1 Métodos de intervalos: Gráficos, Bisección y falsa posición.2.2 Métodos abiertos: Iteración punto fijo, Método de Newton Raphson y Método de la secante. Métodos https://sites.google.com/site/metalnumericos/home/unidad-1/1-2-tipos-de-errores-error-absoluto-error-relativo-error-porcentual-errores-de-redondeo-y-truncamiento para raíces múltiples.2.3 Aplicaciones a la ingeniería mecánica.UNIDAD 33.1 METODO https://es.wikipedia.org/wiki/Error_experimental DE ELIMINACION GAUSSIANA3.2 Método de Gauss-Jordan.3.3 ESTRATEGIAS DE PIVOTEO3.4 Método de descomposición LU.3.5 Método de Gauss-Seidel3.6 Método de Krylov3.7 Obtención de Eigenvalores y Eigenvectores.3.8 Método de diferencias finitas.3.9 Método de mínimos cuadrados.UNIDAD 44.1 Interpolación: Lineal y cuadrática.4.2 Polinomios de interpolación: Diferencias divididas de error porcentual Newton y de Lagrange.4.3 Regresión por mínimos cuadrados: Lineal y Cuadrática.4.4 Aplicaciones.4.4 Aplicaciones.UNIDAD 55.1 Derivación numérica.5.2 Integración numérica: Método del trapecio, Métodos de Simpson 1/3 y 3/85.3 Integración con intervalos desiguales.5.4 Aplicaciones.UNIDAD 66.1 Fundamentos de ecuaciones diferenciales.6.2 Métodos de un paso: Método de Euler, Método de Euler mejorado y Método de Runge-Kutta6.3 Métodos de calcular el error pasos múltiples6.4 Aplicaciones a la ingeniería.Mapa del sitioActividad reciente del sitio ..................INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TUXTLA GUTIÉRREZ................. > UNIDAD 1 > 1.2 Tipos de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y truncamiento. Tipos de ErroresLos errores numéricos se generan con el uso de aproximaciones para representar las operaciones y cantidades matemáticas. Estos incluyen de truncamiento que resultan de representar aproximadamente un procedimiento matemático exacto, y los errores de redondeo, que resultan de presentar aproximadamente números exactos. Para los tipos de errores, la relación entre el resultado exacto o verdadero y el aproximado está dado por: E = P* - PBien sea una medida directa (la que da el aparato) o indirecta (utilizando una fórmula) existe un tratamiento de los errores de medida. Podemos distinguir dos tipos de errores que se utilizan en los cálculos:Error absoluto. Es la diferencia entre el valor de la medida y el valor tomado como exacto. Puede ser positivo o negativ
son ineludibles y dependen básicamente del procedimiento elegido y la tecnología disponible para realizar la medición. Índice 1 Errores absolutos y relativos 2 Tratamiento matemático del error 3 Error y tamaño de la muestra 4 Véase también Errores absolutos y relativos[editar] Existen dos maneras de cuantificar el error de la medida: Mediante el llamado error absoluto, que corresponde a la diferencia entre el valor medido fm y el valor real fr. Mediante el llamado error relativo, que corresponde al cociente entre el error absoluto y el valor real fr. Matemáticamente tenemos las siguientes expresiones: e a b s = f m − f r e r e l = f m − f r f r {\displaystyle e_{abs}=f_{m}-f_{r}\qquad e_{rel}={\frac {f_{m}-f_{r}}{f_{r}}}} Es importante notar que en las anteriores expresiones el valor real fr es una cantidad desconocida, por lo que el valor exacto del error absoluto y relativo es igualmente desconocido. Afortunadamente, normalmente es posible establecer un límite superior para el error absoluto y el relativo, lo cual soluciona a efectos prácticos conocer la magnitud exacta del error cometido. Tratamiento matemático del error[editar] La teoría del tratamiento matemático de error, trata a estos como una variable aleatoria ϵ {\displaystyle \epsilon \,} . Así tanto el error absoluto como el valor medido son variables aleatorias relacionadas con el valor real mediante la ecuación: ϵ = f r − f m {\displaystyle \epsilon =f_{r}-f_{m}\,} Frecuentemente se establece un modelo en el que la variable aleatoria que modeliza el error sigue una distribución normal o gaussiana y por tanto las magnitudes medidas pueden someterse a un análisis de regresión lineal. Un procedimiento de medir es adecuado si el valor esperado del error es cero: ⟨ ϵ ⟩ = ∫ R ϵ f p ( ϵ ) d ϵ = 0 {\displaystyle \langle \epsilon \rangle =\int _{\mathbb {R} }\epsilon f_{p}(\epsilon )\ d\epsilon =0} Un procedimiento de medida no-adecuado comete errores sistemáticos de sesgo. Dados dos procedimientos de medida no-sesgados la precisión de los mismos viene dada por la desviación tipo. Dados dos métodos de