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respuesta

coeficiente angular utilizando la generación de números aleatorios.

import numpy as np

# 1. Fijamos la semilla para reproducibilidad
np.random.seed(42)

# 2. Generamos datos aleatorios
#    x es la variable independiente
#    y es la variable dependiente simulada
#  por lo tanto tenemos diámetros y pesos simulados
x = np.random.uniform(5, 15, 50)
y = np.random.uniform(80, 250, 50)

# 3. Valor conocido del coeficiente lineal
b = 17

# 4. fórmula de mínimos cuadrados con b fijo
m = np.sum(x * (y - b)) / np.sum(x**2)

# 5. resultado
print("Coeficiente angular calculado:")
print("m =", round(m, 4))

Coeficiente angular calculado:
m = 14.3382

1 respuesta

Hola César, espero que estés bien

Parece que estás trabajando en un ejercicio donde necesitas calcular el coeficiente angular utilizando números aleatorios. Has hecho un buen trabajo al establecer la semilla para asegurar la reproducibilidad de tus resultados y al generar tus datos aleatorios para las variables independientes y dependientes.

El cálculo del coeficiente angular ( m ) que realizaste sigue la fórmula de mínimos cuadrados, considerando que el valor de ( b ) es conocido y fijo. Tu implementación parece correcta y el resultado obtenido, ( m = 14.3382 ), es el esperado dado los datos generados aleatoriamente.

Aquí tienes un pequeño resumen de lo que has hecho:

  1. Fijación de la semilla: Esto garantiza que cada vez que ejecutes tu código, obtendrás los mismos números aleatorios, lo cual es crucial para reproducir los resultados.

  2. Generación de datos aleatorios: Has generado 50 valores aleatorios para ( x ) entre 5 y 15, y para ( y ) entre 80 y 250. Estos representan tus datos simulados.

  3. Cálculo del coeficiente angular: Usaste la fórmula de mínimos cuadrados para calcular ( m ), que es el coeficiente angular de la línea de regresión, manteniendo ( b ) fijo en 17.

Si deseas experimentar más, podrías intentar cambiar los rangos de tus números aleatorios o el valor de ( b ) para ver cómo afectan al coeficiente angular ( m ).

Espero que esto aclare tus dudas y te ayude a continuar con tu aprendizaje. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!