Formula Porcentaje De Error
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diferencia significa dos cosas. ¡Nos podemos confundir! En la página Porcentaje de diferencia vemos el significado más normal que es porcentaje de error experimental cuando comparamos un valor antiguo y un valor nuevo. |valor porcentaje de error negativo nuevo - valor antiguo| × 100% |valor antiguo| (Los símbolos "|" quieren decir valor absoluto, así
Calcular Porcentaje De Error En Excel
que los negativos se vuelven positivos) Ejemplo: hubo 200 clientes ayer, y hoy hay 240: |240 - 200| × 100% = (40/200) × 100% = 20%
Porcentaje De Error Valor Teorico Y Experimental
|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" porcentaje de error relativo 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
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Porcentaje De Error Aceptable
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son ineludibles y dependen básicamente del procedimiento elegido y la tecnología disponible para realizar la medición. Índice 1 Errores absolutos https://es.wikipedia.org/wiki/Error_experimental 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 porcentaje de 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 porcentaje de error 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 ( &