https://colab.research.google.com/drive/1FIi5YyHUxFeQcOkdMaEjBXsrHLt3dB_Z?usp=sharing
Hola Estudiante, espero que estés bien
Parece que estás trabajando en un proyecto donde necesitas calcular el coeficiente angular y lineal de una recta utilizando la fórmula de mínimos cuadrados. Este método es muy útil para encontrar la mejor línea de ajuste para un conjunto de datos.
Para calcular el coeficiente angular (pendiente) y el coeficiente lineal (intersección) de una recta usando mínimos cuadrados, puedes seguir estos pasos básicos con NumPy:
Importar las bibliotecas necesarias:
import numpy as np
Definir tus datos:
Supongamos que tienes dos listas de datos, x para las naranjas y y para las toronjas:
x = np.array([tus_datos_x])
y = np.array([tus_datos_y])
Calcular los coeficientes usando la fórmula de mínimos cuadrados:
# Número de elementos
n = len(x)
# Cálculo de los coeficientes
m = (n * np.sum(x*y) - np.sum(x) * np.sum(y)) / (n * np.sum(x**2) - np.sum(x)**2)
b = (np.sum(y) - m * np.sum(x)) / n
print(f"Coeficiente angular (pendiente): {m}")
print(f"Coeficiente lineal (intersección): {b}")
Estos pasos te permitirán calcular los coeficientes que necesitas para las rectas de las naranjas y las toronjas. Asegúrate de reemplazar tus_datos_x y tus_datos_y con tus datos reales.
Espero que esta explicación te sea útil y puedas avanzar con tu proyecto. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!