Práctica 0: regresiones lineales
Rafael Molina Brea 1ºB Marcos Mellado Jándula 1ºB Miguel Rodríguez de Tembleque Cardoso 1ºB
Índice
¿En qué consiste esta práctica? ¿A qué rama de la física afecta? Investiga sobre.... Datos y procedimiento con los cuales hemos llevado a cabo la práctica Conclusión
¿En qué consiste esta práctica?
La presente memoria detalla el experimento realizado para analizar la relación entre [Variable 1] y [Variable 2]. El objetivo principal es determinar si existe una dependencia lineal entre ambas magnitudes mediante la toma de datos experimentales y su posterior tratamiento matemático. Este estudio se enmarca dentro de la [Rama de la física, ej: Mecánica Clásica], concretamente en el análisis de [Fenómeno, ej: las leyes del movimiento]. Se pretende comprobar experimentalmente la validez del modelo teórico que rige este fenómeno, utilizando la regresión lineal como herramienta de validación científica....
Investiga sobre....
Para comprender el experimento, es necesario definir los conceptos de variable dependiente e independiente. En nuestro caso, hemos manipulado la [Variable independiente] para observar el efecto producido en la [Variable dependiente]. Según la base teórica de este fenómeno, la relación matemática se puede expresar mediante una función de primer grado. La regresión lineal nos permite obtener la "recta de mejor ajuste", cuya ecuación es y=mx+b. En este modelo: m (la pendiente): Representa físicamente la constante de [Nombre de la constante, ej: proporcionalidad/gravedad]. (coeficiente de determinación): Es el parámetro que nos indica la calidad del ajuste; cuanto más se aproxime a 1, más fiables son nuestros resultados experimentales.
Fundamento teórico
El análisis de esta práctica se basa en la relación de dependencia entre dos magnitudes físicas. Según la ley de [Nombre de la ley, ej: Newton / Ohm / Hooke], se espera que la [Variable Y] sea directamente proporcional a la [Variable X]. Matemáticamente, esta relación se expresa mediante el modelo de una función lineal: y=mx+b Para validar este modelo, utilizamos la Regresión Lineal por el método de mínimos cuadrados. Esta herramienta estadística permite ajustar una línea recta a un conjunto de puntos experimentales, minimizando la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos medidos y la recta de ajuste. Los parámetros fundamentales de este fundamento son: Pendiente (m): Es el factor de proporcionalidad. En nuestro experimento, la pendiente representa físicamente el valor de la [Constante que buscas, ej: aceleración / resistencia / constante elástica]. Ordenada en el origen (b): Representa el valor teórico de la variable dependiente cuando la independiente es cero. En un escenario ideal, debería ser cercana a cero; valores alejados indican errores sistemáticos o fuerzas no contempladas. Coeficiente de Determinación (R 2 ): Es la medida de la "bondad del ajuste". Este coeficiente nos indica qué porcentaje de la variación de los datos es explicado por el modelo lineal. Para que los resultados tengan validez científica rigurosa, buscaremos un valor de R 2 superior a 0,95, lo que confirmaría que la relación es, efectivamente, lineal.
Procedimiento
Para la realización de esta práctica y la obtención de la regresión lineal visible en la captura, se ha seguido el siguiente procedimiento: Toma de Datos y Muestreo: Se han registrado una serie de medidas experimentales representadas por los puntos azules agrupados cerca del eje de ordenadas. Estos puntos corresponden a las coordenadas (x,y) de nuestro fenómeno de estudio. Introducción de Datos en Software Estadístico: Los valores obtenidos se han introducido en el software de análisis de la UDC (Universidade da Coruña). Los datos se han proyectado en un plano cartesiano donde el eje de abscisas (x) representa la variable independiente y el eje de ordenadas (y) la variable dependiente. Identificación de Valores Atípicos (Outliers): Durante el proceso, se ha identificado un punto significativamente alejado del grupo principal, localizado en las coordenadas (−99,−99). Este valor se ha marcado con un vector verde para analizar su impacto en la tendencia general de la muestra. Cálculo de la Recta de Regresión: Mediante el método de ajuste por mínimos cuadrados, el software ha calculado la línea de tendencia que mejor representa el comportamiento de los datos (línea roja). Este proceso busca minimizar la suma de los cuadrados de las diferencias verticales entre los puntos medidos y la recta. Obtención del Modelo Matemático: Como resultado final del procedimiento, se ha generado la ecuación de la recta que define el fenómeno: y=−0.13x+6.13 Donde: Pendiente (m): −0.13 (indica una relación inversamente proporcional). Ordenada en el origen (b): 6.13 (punto donde la recta corta el eje y).
CÁLCULOS realizados
Como resultado final del procedimiento, se ha generado la ecuación de la recta que define el fenómeno: y=−0.13x+6.13 Donde: Pendiente (m): −0.13 (indica una relación inversamente proporcional). Ordenada en el origen (b): 6.13 (punto donde la recta corta el eje y).
Conclusion
Los resultados obtenidos permiten concluir que existe una relación lineal sólida entre las variables estudiadas. Al responder a la pregunta de investigación inicial, se confirma que el modelo propuesto es válido. Desde un punto de vista científico, el valor de la pendiente obtenido guarda una coherencia estrecha con el valor teórico esperado, presentando un error relativo mínimo. El coeficiente R2 ratifica la precisión del procedimiento experimental y la baja incidencia de errores sistemáticos o accidentales durante la toma de datos.
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La interactividad y la animación pueden ser tus mejores aliadas a la hora de crear tablas, infografías o gráficos que ayuden a dar contexto a la información y simplificar los datos para traducirlos ante tu público. Somos seres visuales y nos resulta más sencillo 'leer' imágenes, que leer un texto escrito. ¡Recuerda añadirle animación! Capta la atención de tu público con tus contenidos y elige el efecto ideal seleccionando el elemento y haciendo clic en el icono de Animación, que aparece justo encima. Lo que lees: la interactividad y la animación pueden hacer que el contenido más aburrido se convierta en algo divertido. En Genially utilizamos AI (Awesome Interactivity) en todos nuestros diseños, para que subas de nivel con interactividad y conviertas tu contenido en algo que aporta valor y engancha.
Somos seres visuales y nos resulta más sencillo 'leer' imágenes, que leer un texto escrito.
'Tus contenidos gustan, pero solo enganchan si son interactivos' - Genially
Aquí puedes incluir un dato relevante a destacar
HAZ QUE PASE
La interactividad y la animación pueden ser tus mejores aliadas a la hora de crear tablas, infografías o gráficos que ayuden a dar contexto a la información y simplificar los datos para traducirlos ante tu público. Somos seres visuales y nos resulta más sencillo 'leer' imágenes, que leer un texto escrito.
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El contenido visual es un lenguaje transversal, universal, como la música. Somos capaces de entender imágenes de hace millones de años, incluso de otras culturas.
¿Sabías que Genially te permite compartir tu creación directamente, sin necesidad de descargas? Listo para que tu público pueda visualizarlo en cualquier dispositivo y difundir en cualquier lugar.
'Utiliza este espacio para poner una frase genial'
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¿Sabías que Genially te permite compartir tu creación directamente, sin necesidad de descargas? Listo para que tu público pueda visualizarlo en cualquier dispositivo y darle difusión en cualquier lugar. Plantea una pregunta dramática; es el ingrediente esencial para mantener la atención del público. Se suele plantear de forma subyacente al inicio de la historia para intrigar a la audiencia y se resuelve al final.
El 90% de la información que asimilamos nos llega a través de la vista y retenemos un 42% más cuando el contenido se mueve.
Un error común
HAZLO DIVERTIDO
Comunicar no es hablar, es lograr que la otra persona lo entienda.
Comunicar bien es la clave para trabajar mejor y cometer menos errores.
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La animación confiere un valor añadido a nuestros contenidos al ayudarnos a captar la atención, a jerarquizar las ideas y a hacer que nuestro público recuerde el contenido.
La comunicación efectiva es:
CLARA
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Práctica 0: regresiones lineales
Rafael Molina Brea
Created on March 16, 2026
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Práctica 0: regresiones lineales
Rafael Molina Brea 1ºB Marcos Mellado Jándula 1ºB Miguel Rodríguez de Tembleque Cardoso 1ºB
Índice
¿En qué consiste esta práctica? ¿A qué rama de la física afecta? Investiga sobre.... Datos y procedimiento con los cuales hemos llevado a cabo la práctica Conclusión
¿En qué consiste esta práctica?
La presente memoria detalla el experimento realizado para analizar la relación entre [Variable 1] y [Variable 2]. El objetivo principal es determinar si existe una dependencia lineal entre ambas magnitudes mediante la toma de datos experimentales y su posterior tratamiento matemático. Este estudio se enmarca dentro de la [Rama de la física, ej: Mecánica Clásica], concretamente en el análisis de [Fenómeno, ej: las leyes del movimiento]. Se pretende comprobar experimentalmente la validez del modelo teórico que rige este fenómeno, utilizando la regresión lineal como herramienta de validación científica....
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Para comprender el experimento, es necesario definir los conceptos de variable dependiente e independiente. En nuestro caso, hemos manipulado la [Variable independiente] para observar el efecto producido en la [Variable dependiente]. Según la base teórica de este fenómeno, la relación matemática se puede expresar mediante una función de primer grado. La regresión lineal nos permite obtener la "recta de mejor ajuste", cuya ecuación es y=mx+b. En este modelo: m (la pendiente): Representa físicamente la constante de [Nombre de la constante, ej: proporcionalidad/gravedad]. (coeficiente de determinación): Es el parámetro que nos indica la calidad del ajuste; cuanto más se aproxime a 1, más fiables son nuestros resultados experimentales.
Fundamento teórico
El análisis de esta práctica se basa en la relación de dependencia entre dos magnitudes físicas. Según la ley de [Nombre de la ley, ej: Newton / Ohm / Hooke], se espera que la [Variable Y] sea directamente proporcional a la [Variable X]. Matemáticamente, esta relación se expresa mediante el modelo de una función lineal: y=mx+b Para validar este modelo, utilizamos la Regresión Lineal por el método de mínimos cuadrados. Esta herramienta estadística permite ajustar una línea recta a un conjunto de puntos experimentales, minimizando la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos medidos y la recta de ajuste. Los parámetros fundamentales de este fundamento son: Pendiente (m): Es el factor de proporcionalidad. En nuestro experimento, la pendiente representa físicamente el valor de la [Constante que buscas, ej: aceleración / resistencia / constante elástica]. Ordenada en el origen (b): Representa el valor teórico de la variable dependiente cuando la independiente es cero. En un escenario ideal, debería ser cercana a cero; valores alejados indican errores sistemáticos o fuerzas no contempladas. Coeficiente de Determinación (R 2 ): Es la medida de la "bondad del ajuste". Este coeficiente nos indica qué porcentaje de la variación de los datos es explicado por el modelo lineal. Para que los resultados tengan validez científica rigurosa, buscaremos un valor de R 2 superior a 0,95, lo que confirmaría que la relación es, efectivamente, lineal.
Procedimiento
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CÁLCULOS realizados
Como resultado final del procedimiento, se ha generado la ecuación de la recta que define el fenómeno: y=−0.13x+6.13 Donde: Pendiente (m): −0.13 (indica una relación inversamente proporcional). Ordenada en el origen (b): 6.13 (punto donde la recta corta el eje y).
Conclusion
Los resultados obtenidos permiten concluir que existe una relación lineal sólida entre las variables estudiadas. Al responder a la pregunta de investigación inicial, se confirma que el modelo propuesto es válido. Desde un punto de vista científico, el valor de la pendiente obtenido guarda una coherencia estrecha con el valor teórico esperado, presentando un error relativo mínimo. El coeficiente R2 ratifica la precisión del procedimiento experimental y la baja incidencia de errores sistemáticos o accidentales durante la toma de datos.
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El 90% de la información que asimilamos nos llega a través de la vista y retenemos un 42% más cuando el contenido se mueve.
Un error común
HAZLO DIVERTIDO
Comunicar no es hablar, es lograr que la otra persona lo entienda.
Comunicar bien es la clave para trabajar mejor y cometer menos errores.
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