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566 APROXIMACIÓN DE FOURIER
Información adicional. Lo anterior ha sido una breve introducción a la aproximación
de Fourier y a la TRF. Se puede encontrar información adicional sobre la primera en
Van Valkenburg (1974), Chirlian (1969), y Hayt y Kemmerly (1986). Las referencias
sobre la TRF se encuentran en Davis y Rabinowitz (1975); Cooley, Lewis y Welch (1977),
y Brigham (1974). Buenas introducciones a ambos temas se encuentran en Ramírez
(1985), Oppenheim y Schafer (1975), Gabel y Roberts (1987).
19.8 AJUSTE DE CURVAS CON BIBLIOTECAS Y PAQUETES
DE SOFTWARE
Las bibliotecas y los paquetes de software tienen grandes posibilidades para el ajuste de
curvas. En esta sección daremos una muestra de las más usuales.
19.8.1 Excel
En el presente contexto, la aplicación más útil de Excel es en el análisis de regresión y,
en menor extensión, en la interpolación polinomial. Además de algunas funciones inter-
construidas (véase la tabla 19.l), existen dos formas principales en las que se puede
emplear esta posibilidad: el comando Trendline y el Data Analysis Toolpack (paquete
de herramientas para el análisis de datos).
El comando Trendline (menú Insert). Este comando permite agregar varios modelos
de tendencia a una gráfica. Tales modelos comprenden ajustes lineales, polinomiales,
logarítmicos, exponenciales, de potencia y de promedio móviles. El siguiente ejemplo
ilustra cómo utilizar el comando Trendline.
TABLA 19.1 Funciones de Excel interconstruidas relacionadas con el ajuste de datos
por regresión.
Función Descripción
FORECAST Da un valor junto con una tendencia lineal
GROWTH Da valores junto con una tendencia exponencial
INTERCEPT Da la intersección de la recta de regresión lineal
LINEST Da los parámetros de una tendencia lineal
LOGEST Da los parámetros de una tendencia exponencial
SLOPE Da la pendiente de la recta de regresión lineal
TREND Da valores junto con una tendencia lineal
EJEMPLO 19.3 Uso del comando Trendline de Excel
Planteamiento del problema. Usted habrá notado que varios de los ajustes que tiene
Trendline fueron analizados ya en el capítulo 17 (por ejemplo, lineal, polinomial, expo-
nencial y de potencia). Una posibilidad adicional es el modelo logarítmico
y = a + a log x
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