1. Práctica 9 Aproximación Mínimo-Cuadrática Ajuste de datos discretos

2. Aproximación Mínimo- Cuadrática. Ajuste de datos discretos vAproximación Polinómica Mínimo-Cuadrática vSistemas sobredeterminados vFactorización QR vMétodo de Gram-Scmidt vModelos lineales

3. Líneas telefónicas / 100 habitantes

4. vNodos: vNodos: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x m, y m ) vRecta de regresión: vError cuadrático Recta de regresión

5. 19881989199019911992199319941995 28 30 32 34 36 38 40 Líneas telefónicas / 100 habitantes

6. vMedia vRecta de regresión vEcuaciones normales Cambio de origen

7. Regresión parabólica

8. v P n (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n x n v Error cuadrático v Índice de determinación Ajuste polinómico Mínimo- Cuadrático

9. Ajuste Mínimo Cuadrático con MATLAB

10. vSistema inicial vError cuadrático vEcuaciones normales Sistemas sobredeterminados

11. v Ecuaciones normales vFactorización QR vEcuaciones normales reducidas Factorización QR

12. Algoritmo de Gram-Schmidt Para k = 1:n r kk = ||a k || q k = a k /r kk Para j = k+1:n r kj = r kj = a j = a j  r kj q k finfin

13. Modelos lineales v Funciones base v Sistema de ecuaciones lineales

14. Transformación de datos

15. F I N