Laboratorio 1 - Verano 2023

Datos para Ejercicio Recuperatorio

Ana Amador — Thu, 16 Mar 2023 12:08:58 +0000

Datos Ejercicio 3 [separador decimales : coma]

Datos Ejercicio 3 [separador decimales: punto]

Presentación de cuadrados minimos

Mauro Silberberg — Fri, 10 Mar 2023 13:12:00 +0000

Hola,

Les dejo la charla que vimos la última clase

Cuadrados minimos (HTML con animaciones):

Cuadrados mínimos (PDF sin animaciones)

Datos para Ejercicios de Parcial

Ana Amador — Thu, 02 Mar 2023 11:38:31 +0000

Datos Ejercicio 1 [separador decimales : coma]

Datos Ejercicio 1 [separador decimales: punto]

Datos Ejercicio 3 [separador decimales : coma]

Datos Ejercicio 3 [separador decimales: punto]

Actualización de Cronograma

Ana Amador — Mon, 27 Feb 2023 23:39:33 +0000

Hola a todes!

Las últimas clases de la materia han sido modificadas. Pueden encontrar los detalles en [cronograma actualizado]

Sensor de posición y linealización

Facundo Fainstein — Thu, 16 Feb 2023 13:27:05 +0000

Hola,

la clase de hoy (jueves 16/2) la pueden encontrar en este link.

Saludos!

Ajuste por cuadrados minimos en Python

Mauro Silberberg — Tue, 14 Feb 2023 12:05:00 +0000

En esta pagina [1], esta explicado como hacer un ajuste por cuadrados minimos. En la seccion “Ajuste por cuadrados minimos”, despues de “Motivacion”, se explica el caso para una funcion que depende de un unico parametro (por ej, f(x) = Ax). En “Multiples parametros”, esta el caso para funciones que dependen de dos parametros (por ej, f(x) = Ax + B). En “Errores diferentes en y”, esta explicado como hacer el ajuste ponderado.

[1] https://maurosilber.github.io/python-tutorial/estadistica/cuadrados_minimos.html

Adquisicion de datos y digitalizacion

Mauro Silberberg — Thu, 09 Feb 2023 12:43:05 +0000

Hola,

Les dejo las diapositivas que vimos hoy en clase.

Repaso de incertezas

Digitalizacion

Y un Colab para analizarlo en Python: https://colab.research.google.com/drive/1vhmO-svYxJQNMILWKNhbwcEITTG-BIDH

Error del promedio

Mauro Silberberg — Tue, 07 Feb 2023 12:40:49 +0000

Hola,

Les dejo un Colab para ver lo del error del promedio:

https://colab.research.google.com/drive/19OVWHM03D4T_J3IpfqNara1udJaliHie

En la compu, podemos “medir” mayor cantidad de datos, y se puede ver más facil.

Guía de TP 2 y reapertura de inscripciones

Ana Amador — Mon, 06 Feb 2023 14:17:15 +0000

Hola a todes!

Ya está disponible la Guía de Trabajos Prácticos 2 en la página de la materia. Deben tenerla leída para la clase.

Además, desde el día de hoy y hasta el 13 de febrero de 2023 estarán reabiertas las inscripciones. Es el momento para des-inscribirse si no van a cursar la materia o inscribirse si no estaban inscriptos/as aún.

Clase 1

Mauro Silberberg — Tue, 31 Jan 2023 14:38:55 +0000

Les dejo un link a un notebook de Google Colab, para les que quieran analizar los datos con Python.

https://colab.research.google.com/drive/1bZTgBALMpE9zXPsfkK2CnQr9qzow38q7

Y, en esta otra pagina, hay un tutorial de Python, para los que quieran aprender o repasar: https://maurosilber.github.io/python-tutorial/

En cada sección de esa pagina, aparece un icono de un cohete arriba a la derecha, donde pueden tocar para que se les abra en Google Colab.

Para los que empiecen absolutamente de cero, en Google Colab hay dos tipos de “celdas”: de código y de texto. Pueden correr las celdas de código tocando el botón de play (tambien con ctrl+enter y/o shift+enter).