Il procedimento di linearizzazione consiste nell'usare una funzione delle variabili anziché le variabili stesse.

Documenti analoghi
Scrivere 2.1 cm implica dire che la misura sia compresa nell intervallo mm

INTERPOLAZIONE STATISTICA

I vettori. a b. 180 α B A. Un segmento orientato è un segmento su cui è stato fissato un verso. di percorrenza, da verso oppure da verso.

MATEMATICA FINANZIARIA 5. VALUTAZIONE DI PROGETTI ECONOMICO-FINANZIARI

Università di Napoli Parthenope Facoltà di Ingegneria

Versione 20 dicembre. Integrali curvilinei. 2.1 Curve nel piano e nello spazio

Elaborazione dei Dati Sperimentali

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Istituzioni di Economia Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

Liceo Scientifico Statale A. Volta, Torino Anno scolastico 2014 / 2015

MISURE DELL ACCELERAZIONE DI GRAVITÁ g 1) PENDOLO REVERSIBILE DI KATER

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

x = Il problema del calcolo delle aree Suddivisione dell intervallo [a,b] in sottointervalli che ne costituiscono una partizione

Teoremi su correnti e tensioni

Formule di Integrazione Numerica

Lezione 7. Numeri primi. Teorema Fondamentale dell'aritmetica.

Alcune proprietà dei circuiti lineari

Propagazione degli Errori

ROTAZIONI ( E TEOREMA DI PITAGORA

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Misura masse molecolari

RAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata

, x 2. , x 3. è un equazione nella quale le incognite appaiono solo con esponente 1, ossia del tipo:

Esercitazioni Capitolo 8-9 Impianti di riscaldamento

I vettori. Grandezze scalari: Grandezze vettoriali

Ellisse ed iperbole. Osservazione. Considereremo sempre ellissi della forma + = 1 le quali hanno tutte centro nell origine degli

METODI ITERATIVI PER LA RISOLUZIONE DI SISTEMI LINEARI

Noi investiamo in qualità della vita e Tu?

Capitolo 5. Il Sistema Satellitare GPS

Il problema delle aree. Metodo di esaustione.

Esercitazioni Capitolo 8-9 Impianti di riscaldamento

Campi Elettromagnetici e Circuiti I Teoremi delle reti elettriche

Modellazione e Identificazione Dinamica della Cupola della Basilica di S. Gaudenzio in Novara

La parabola. Fuoco. Direttrice y

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

DETERMINAZIONE GRAFICA DEL BARICENTRO

Università degli Studi Federico II di Napoli Facoltà di Architettura

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente

corrispondenza dal piano in sé, che ad ogni punto P del piano fa corrispondere il punto P' in

VARIABILI ALEATORIE (v.a.) DISCRETE

Geometria Analitica Domande, Risposte & Esercizi

MATEMATICA Classe Prima

Campi Elettromagnetici e Circuiti I Leggi Fondamentali

30 quesiti. 1 Febbraio Scuola... Classe... Alunno... Copyright 2011 Zanichelli Editore SpA, Bologna

Ellisse riferita al centro degli assi

5. Coperture in acciaio: applicazione

SUGLI INSIEMI. 1.Insiemi e operazioni su di essi

FUNZIONI A DUE VARIABILI RICERCA DEI PUNTI DI MASSIMO E MINIMO

Laboratorio di FISICA 2. Misura della resistenza di un conduttore con il ponte di Wheatstone R + R R 3 + R4 E, (2) =, (3) i 2 V B = R 3 = V AC

U.D. N 15 Funzioni e loro rappresentazione grafica

Laboratorio 2B A.A. 2013/2014. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Temi d'esame (Seconda prova) Alcuni testi e relative soluzioni

EQUAZIONI DIFFERENZIALI 2

Il Circuito Elementare

ESAME DI STATO DI LICEO SCIENTIFICO CORSO SPERIMENTALE P.N.I. 2003

Si noti che da questa definizione segue che il punto C è il punto medio del segmento PP'. Figura 1

a > 1 y = 1 x = 1 La funzione esponenziale La funzione y = a x è chiamata funzione esponenziale di x dove a è la base della funzione.

Sistemi lineari: generalità

Maturità scientifica, corso di ordinamento, sessione ordinaria

Integrazione numerica

Unità Didattica N 11 Le equazioni di secondo grado ad una incognita Unità Didattica N 11 Le equazioni di secondo grado ad una incognita

Risoluzione verifica di matematica 3C del 17/12/2013

dr Valerio Curcio Le affinità omologiche Le affinità omologiche

Lezione 16. Costruibilità con riga e compasso.

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

Facoltà di Economia - Università di Sassari Anno Accademico Dispense Corso di Econometria Docente: Luciano Gutierrez.

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student.

Calcolo della concentrazione e della densità del Silicio Monocristallino

Valore del parametro Tipo di Equazione Soluzioni Equazione di I grado x = 4. Equazione Spuria x 1 = 0 x 2 = 5 Equazione Completa con < 0

Campo di applicazione

Ing. Alessandro Pochì

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov

Esempi di Cinematica Diretta/Inversa. Massimo Cavallari. Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini 2007/2008

Funzioni razionali fratte

Vettori. Le grandezze fisiche sono: scalari; vettoriali;

Definizioni fondamentali

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare


Calcolo letterale. 1) Operazioni con i monomi. a) La moltiplicazione. b) La divisione. c) Risolvi le seguenti espressioni con i monomi.

Area del Trapezoide. f(x) A f(a) f(b) f(x)

COME SOPRAVVIVERE ALLA MATEMATICA. 1. La funzione matematica e la sua utilità in economia

VALORI MEDI (continua da Lezione 5)

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 6 a. Analisi delle reti resistive

{ 3 x y=4. { x=2. Sistemi di equazioni

6. Il telerilevamento passivo.

Trigger di Schmitt. e +V t

Lezione 7: Rette e piani nello spazio

COLPO D ARIETE: MANOVRE DI CHIUSURA

Ingegneria Energetica, Nucleare e del Controllo Ambientale

1 COORDINATE CARTESIANE

AUTOVALORI ED AUTOVETTORI. Sia V uno spazio vettoriale di dimensione finita n.

Un carrello del supermercato viene lanciato con velocità iniziale

2 x = 64 (1) L esponente (x) a cui elevare la base (2) per ottenere il numero 64 è detto logaritmo (logaritmo in base 2 di 64), indicato così:

FORMULE DI AGGIUDICAZIONE

5. Funzioni elementari trascendenti

-STRUTTURE DI LEWIS SIMBOLI DI LEWIS

Differenziale. Consideriamo la variazione finita, x della variabile indipendente a cui corrisponde una variazione finita della funzione f x, f x y

Variabile casuale uniforme (o rettangolare)

Trasmissione multilivello in banda base

LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE

Integrali de niti. Il problema del calcolo di aree ci porterà alla de nizione di integrale de nito.

Transcript:

Y Lnerzzzone Il dgrmm d dspersone suggersce che le funzone d nterpolzone de dt non sono lner, m presentno un ndmento che n un cso (dots ner) potree essere d tpo esponenzle, mentre nell ltro cso (dots ross) potree essere d tpo rdce. X

Qundo dt spermentl non evdenzno un correlzone d tpo lnere, m presentno un ndmento d tpo esponenzle, polnomle, etc. è dffcle (se non mpossle) rcvre grfcmente prmetr crtterstc dell curv, che spesso hnno un sgnfcto chmco-fsco en precso e potreero pertnto fornre utlssme nformzon su un certo fenomeno. In quest cs è convenente trsformre l'equzone che rppresent l curv che meglo pprossm dt n quell d un rett effettundo un cmmento d vrl (lnerzzzone) Il procedmento d lnerzzzone consste nell'usre un funzone delle vrl nzché le vrl stesse.

Un clsse mportnte d lnerzzzon è quell legt d ndment esponenzl (o logrtmc) e legg d potenz. Consdermo l funzone Ae Per rcondurc d un form pù «comod», pplchmo un "lnerzzzone" dell funzone pplcndo l funzone logrtmo: B Ponendo ln ln A B Y = ln, C = ln A, X = S grfcno dt mednte le nuove vrl funzonl X,Y che hnno così dpendenz lnere. Y C BX

Esempo B.3 Ae e Y ln.3 ln.3. 639 45 4 35 3 5 5 Y = ln 4 3.5 3.5.5 5.5 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 X

Altr esemp: A n B X n Y 5 3 7 Y 5X 7 7 6 7 6 5 5 4 3 4 3 3 4 5 4 6 8 X= 3

A X Y 5 Y 5X 8 6 Y 8 6 4 4 8 8 6 6 4 4 4 6 8 3 4 X=rdce qudrt

oppure A A X Y 5 Y 5X 8 6 4 Y=^ 3 5 8 5 6 4 4 6 8 5 4 6 8 X

Grfc con scle non lner Scle Logrtmche Un scl logrtmc è un sse sul qule sono rportt segment proporzonl logrtm de numer sull sse prescelto (d es. sse ) s rppresent l punto d scss = nell drezone postv s rppresentno, dstnze ugul fr d loro, punt d scss,, 3,... nell drezone negtv s rppresentno, dstnze ugul fr d loro, puntd scss,, 3,... vlor ntermed tr un potenz d e l successv (d.es., 3,... 9 ) sono poszont vlor de rspettv logrtm decml

3 4 5 6 3 4 5. 3 4

Crt SemLogrtmc scl lnere sull sse delle scsse X e scl logrtmc sull sse delle ordnte Y (o vcevers) TRASFORMAZIOE DI VARIABILI X Y log X log Y lnere sull sse X e logrtmc sull sse Y logrtmc sull sse X e lnere sull sse Y

Crt Logrtmc scl logrtmc sull sse delle scsse X e scl logrtmc sull sse delle ordnte Y TRASFORMAZIOE DI VARIABILI X log Y log

APPLICAZIOI: rppresentre msure postve con ordn d grndezz molto dvers fr loro lnerzzre funzon esponenzl K scle semlogrtmche lnerzzre funzon potenz B scle logrtmche

Crt SemLogrtmc Dt l funzone esponenzle K pssndo logrtm decml e utlzzndo le propretà de logrtm ponendo log log X K log log s h l equzone d un rett K Y log log K log Y log K X log ntercett coeffcente ngolre

Crt Logrtmc Dt l funzone potenz B pssndo logrtm decml e utlzzndo le propretà de logrtm log log B log log B log B log ponendo X log Y log s h l equzone d un rett Y log B X ntercett coeffcente ngolre

8 6 4 Esempo 4 (.5 ) 5 5 3 5 4 65 5 3 6 56 7 78 8 39 9 4 6 8 3 4 5 6 7 8 9

Rett de mnm qudrt Il metodo dell mssm e mnm pendenz per determnre l rett d est-ft è un metodo grfco che funzon stnz ene, m non esste lcun gustfczone teorc dell procedur. Affrontmo l prolem con un metodo pù rgoroso. Consdermo coppe d msure (, ) d due grndezze e fr le qul sppmo che esste un relzone d tpo lnere: Supponmo che l ncertezz su un delle due vrl (d esempo sull ) s trscurle rspetto quell dell ltr () determnmo mglor vlor d e corrspondent dt spermentl

In corrspondenz d ogn esste un vlore teorco dto dll relzone t t t ovvero rppresent l ordnt del punto d scss pprtenente ll rett, mentre è quello msurto spermentlmente n corrspondenz d. t

In genere, cus degl error d msur, t e può essere volte t volte t t L qunttà rppresent lo scrto del vlore spermentle d quello teorco t t Al vrre d e l rett cmerà pendenz o trslerà e gl scrt ssumernno vlor dvers

Osservzone: un grnde vlore d non h d per sè un grnde sgnfcto. Cò che cont è l vlore ssoluto dello scrto rspetto ll errore d cu e ffetto. L mglor rett deve rendere l pù possle pccol vlor ssolut degl scrt (dvs per rspettv error). Pochè rendere pccolo uno scrto può renderne grnd ltr, llor come mglor rett s prende quell che rende mnm l somm de qudrt degl scrt (dvs per rspettv error) (Prncpo d Mssm Verosmglnz)

L mglor rett è quell che rende mnm l qunttà z dove σ è l ncertezz sttstc sull msur. z = z (, ), l vrre d e, ssume uno ed un solo mnmo n corrspondenz de vlor per cu le dervte przl rspetto e s nnullno z z

z z

Che equvle d vere l sstem: Supponendo che le σ sno tutte ugul σ = σ Sstem d equzon n ncognte

S S S S S S S S S S S S S S S Usndo l regol d Crmer S S SS S S S SS SS

I prmetr e sono ffett d ncertezz (perché lo sono le ). Per l propgzone degl error sttstc: ) ( ) (

( ) ell potes che tutte le vrnze sno ugul

Anlogmente s clcol ( )

Rssumendo: ( ) ( )

Queste espresson ndcno che le ncertezze su prmetr dell rett dmnuscono ll umentre d, m nche dell qunttà denomnt rcco dell lev dell estensone delle msure: lo stesso numero d msure sprse su un ntervllo pù grnde determnno prmetr con un mggore precsone. S può noltre dmostrre che l rett de mnm qudrt pss per l punto B( B, B ) le cu coordnte sono rcentr delle msure d ed. B B

Se l non è not l s può stmre trmte l dspersone de punt ntorno ll rett: resdu ( ) È stt così determnt l mglore rett che pprossm un nseme d dt spermentl rendendo mnm l somm de qudrt delle dstnze, msurte nell drezone dell sse, de punt dll rett. L rett così determnt d dce rett d regressone (d su )

Avremmo potuto mnmzzre l somm de qudrt delle dstnze msurte nell drezone dell sse, ovvero l qunttà ' ' L rett così determnt d dce rett d regressone (d su ). In genere le due rette non concdono, m qunto pù l dstruzone de punt è prossm d essere rettlne, tnto pù le due rette d regressone s vvcnno. Infne è possle rendere mnm l somm de qudrt delle dstnze msurte ortogonlmente d punt ll rett. L rett così determnt d dce rett d regressone ortogonle.

Generlzzzone del metodo de mnm qudrt Il metodo può essere pplcto n modo molto pù generle. Consdermo coppe d msure (, ) d due grndezze e e supponmo che l ncertezz su un delle due vrl (d esempo sull ) s trscurle rspetto quell dell ltr () e che le σ sno tutte ugul σ = σ Inoltre l relzone che leg le vrl s espress dll generc funzone f c, c, c, c,..., 3 4 c p c j sono prmetr d cu s voglono determnre vlor n corrspondenz de qul l curv meglo s dtt dt spermentl

Il metodo de mnm qudrt permette d determnre vlor de prmetr c j che rendono mnm l qunttà:,...,c,c f z... c p z c z c z Mednte l rsoluzone del sstem d equzon: