Regresion Lineal y No Lineal En Contexto. » książka
Regresion Lineal y No Lineal En Contexto.
ISBN-13: 9783659004582 / Hiszpański / Miękka / 2012 / 76 str.
En este trabajo mostraremos el diseno de unas actividades, que incorporan el uso de la calculadora TI-Nspire CX CAS (tecnologia de Texas Instruments de ultima generacion) aprovechando su caracteristica de ver y manipular las multiples representaciones de conceptos. Particularmente se trabajara con datos reales, que se obtienen a traves de contextos que hemos detectado resultan de interes para los alumnos de bachillerato y superior. Por ejemplo trabajamos con el uso del celular, factores climaticos, simulacion de fenomenos fisicos. Los conceptos matematicos fundamentales que abordamos son regresion lineal, regresion no lineal y coeficiente de correlacion, pendiente, ordenada al origen. La calculadora TI Nspire CX CAS nos permite realizar los calculos de regresion con solo dar un clic al comando del modelo que decidamos, lo cual nos permite indagar mas sobre aspectos conceptuales, por ejemplo si los datos que se estan analizando tiene un comportamiento lineal o no, que tan confiable es el modelo asociado."
En este trabajo mostraremos el diseño de unas actividades, que incorporan el uso de la calculadora TI-Nspire CX CAS (tecnología de Texas Instruments de última generación) aprovechando su característica de ver y manipular las múltiples representaciones de conceptos. Particularmente se trabajara con datos reales, que se obtienen a través de contextos que hemos detectado resultan de interés para los alumnos de bachillerato y superior. Por ejemplo trabajamos con el uso del celular, factores climáticos, simulación de fenómenos físicos. Los conceptos matemáticos fundamentales que abordamos son regresión lineal, regresión no lineal y coeficiente de correlación, pendiente, ordenada al origen. La calculadora TI Nspire CX CAS nos permite realizar los cálculos de regresión con sólo dar un clic al comando del modelo que decidamos, lo cual nos permite indagar más sobre aspectos conceptuales, por ejemplo si los datos que se están analizando tiene un comportamiento lineal o no, que tan confiable es el modelo asociado.
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