Caso práctico
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Imaginemos que los datos obtenidos están recogidos en esta tabla (son datos imaginados, sin base experimental)
Temperatura en ºC Resistencia en Ω 20 5,27 25 5,22 40 5,53 60 5,65 75 6,3 80 5,86 110 6,6 150 6,53 175 7,21 220 7,74 240 7,87 250 7,66 300 8,23 310 8,65 340 8,96
Para averiguar el coeficiente de incremento de resistencia, bastará usar la fórmula correspondiente
Rt = R0*(1+a∆t)
y al quitar paréntesis en ella se nos transformará en
Rt = R0+R0*a∆t
Si llamamos X a la temperatura en º C e Y a la resistencia correspondiente, podremos ajustar los datos a una recta de regresión, en la que la pendiente equivaldrá al producto R0*a y la ordenada en el origen a la medida R0
Copiamos los datos en el modelo regresion.ods, con lo que obtenemos los siguientes valores:
Pendiente = 0,01121 Ordenada en el origen = 5,09578 Coeficiente de correlación = 0,989
La regresión, según el coeficiente de correlación (y su cuadrado el coeficiente R2 = 0,977) es altamente significativa, por lo que podemos afirmar que las resistencias aumentan según una relación lineal con las temperaturas. Se ve claramente en el gráfico

Para concretar más, interpretamos los datos:
El valor 5,09578 es una estimación de la resistencia a cero grados (no hemos usado incrementos, sino valores totales, luego la escala comienza en cero)
Para hallar el coeficiente deberemos dividir la pendiente entre ese valor 5,09578:
a = 0,00220
Este valor, al ser los datos inventados, no ha de coincidir con el de ningún material conductor conocido.