Métodos analíticos de regressão linear com erros em ambas varíaveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Malatrasi, Jorge Luis Georges [UNESP]
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/203709
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2020-01-20/000919598.pdf
Resumo: Currently, in many scientific works, we realize that the statistical analysis are often left aside, or just superficially treated. This work has the aim of showing the importance of the due statistical treatment, with regard to the straight line fitting, using known statistical methods, like least squares method, goodness of fit and others. In particular, we show the importance of considering data uncertainties in both variables in several situations. From this, by analyzing data from papers available in the literature, we applied the methods studied in the present work, compared the results obtained in those papers, showing the difference in the final result, where we have obtained more statistically correct results. As general results, we have found that in case of straight line fitting with fixed uncertainties in both variables, the best fit parameters depend on the uncertainties ratio. We also have found that the best fit depend more of the ratio of uncertainties in the case that the data are poorly correlated
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