Porcentaje De Error Formula Quimica
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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 porcentaje de error experimental error te da la diferencia entre el valor aproximado y el verdadero como porcentaje de error negativo porcentaje del valor exacto y te puede ayudar a determinar que tan cerca está tu estimado del valor real. calcular porcentaje de error en excel Si quieres saber cómo calcular el porcentaje de error, todo lo que necesitas saber es el valor aproximado y el real para descubrirlo. A continuación la explicación de cómo hacerlo. Pasos porcentaje de error valor teorico y experimental 1 Observa la fórmula para calcular el porcentaje de error. La fórmula para calcular 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
Porcentaje De Error Relativo
es dividirlo por el valor exacto y multiplicar el resultado por 100%. 2 Resta el número real a tu número. 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 t
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Porcentaje De Error Ejemplos
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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 https://es.wikipedia.org/wiki/Error_experimental 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 porcentaje de 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 porcentaje de error 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 medición igualmente costosos en principio es preferible el que tiene una desviación tipo del error menor, siendo la desviación tipo: δ ϵ = ⟨ ϵ 2 ⟩ − ⟨ ϵ ⟩ 2 , ⟨ ϵ 2 ⟩ = ∫ R ϵ 2 f p ( ϵ ) d ϵ {\displayst
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