[Proyecto] comparto mi ejercicio de naranjas y toronjas

calcular el coeficiente angular y lineal para la recta de las naranjas y para la recta de las toronjas. Utiliza la fórmula de mínimos cuadrados para encontrar cada uno.

PARA NARANJAS

# calcular el coeficiente angular y lineal para la recta de las naranjas y para la recta de las toronjas. Utiliza la fórmula de mínimos cuadrados para encontrar cada uno.
# PARA NARANJAS
Y_cit = Peso_Naranja
X_cit = Diametro_Naranja
n_cit = np.size(X_cit)

a_cit = (n_cit*np.sum(X_cit*Y_cit) - np.sum(X_cit)*np.sum(Y_cit))/(n_cit*np.sum(X_cit**2)-np.sum(X_cit)**2)
b_cit = np.mean(Y_cit) - a_cit*np.mean(X_cit)

a_cit
np.float64(14.7997452319846)

b_cit
np.float64(27.38560381218413)

Y_cit=a_cit*X_cit+b_cit

np.linalg.norm(Diametro_Naranja - Y_cit)
np.float64(10279.562771217894)


import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(Diametro_Naranja, Peso_Naranja, label='MuestreoNaranjas')
plt.plot(X_cit,Y_cit,label='NumpyRLNaranjas')
plt.plot(4,a_cit*4+b_cit,'*r')
plt.plot(10,a_cit*10+b_cit,'*r')
plt.xlabel('Diametro (cm)')
plt.ylabel('Peso (g)')
plt.title('Peso vs Diametro de naranjas')
plt.legend()
plt.show()

Grafica para naranjas

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calcular el coeficiente angular y lineal para la recta de las naranjas y para la recta de las toronjas. Utiliza la fórmula de mínimos cuadrados para encontrar cada uno.

PARA torronjas

Y_cit = Peso_Toronja
X_cit = Diametro_Toronja
n_cit = np.size(X_cit)

a_cit = (n_cit*np.sum(X_cit*Y_cit) - np.sum(X_cit)*np.sum(Y_cit))/(n_cit*np.sum(X_cit**2)-np.sum(X_cit)**2)
b_cit = np.mean(Y_cit) - a_cit*np.mean(X_cit)

a_cit
np.float64(15.70884459360376)

b_cit
np.float64(17.007102876817726)

Y_cit=a_cit*X_cit+b_cit


np.linalg.norm(Diametro_Toronja - Y_cit)
np.float64(13200.667540940945)


import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(Diametro_Toronja, Peso_Toronja, label='MuestreoToronjas')
plt.plot(X_cit,Y_cit,label='NumpyRLToronjas')
plt.plot(10,a_cit*10+b_cit,'*r')
plt.plot(14,a_cit*14+b_cit,'*r')
plt.xlabel('Diametro (cm)')
plt.ylabel('Peso (g)')
plt.title('Peso vs Diametro de toronjas')
plt.legend()
plt.show()

Grafica para toronjas
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Hola Leonard, espero que estés bien

Parece que has hecho un gran trabajo aplicando la fórmula de mínimos cuadrados para calcular los coeficientes de las rectas de ajuste tanto para las naranjas como para las toronjas. Aquí tienes algunos puntos que podrías considerar para verificar y mejorar tu análisis:

Verificación de Cálculos: Asegúrate de que los cálculos de los coeficientes a_cit y b_cit sean correctos. La fórmula que usaste parece adecuada, pero verifica que los datos de entrada (Peso_Naranja, Diametro_Naranja, etc.) sean correctos y estén bien definidos.
Interpretación de Resultados: Los valores de a_cit y b_cit representan la pendiente y la intersección de la recta respectivamente. Un valor de pendiente positivo indica que a medida que el diámetro aumenta, el peso también lo hace, lo cual tiene sentido en este contexto.
Norma L2: El cálculo de la norma (np.linalg.norm) parece estar comparando el diámetro con el peso ajustado, lo cual no es directamente comparable. Asegúrate de que estás calculando la diferencia entre los valores reales y los ajustados de la misma variable (peso en este caso).
Visualización: Las gráficas que has creado son útiles para visualizar el ajuste de la recta. Observa si la línea de ajuste sigue de cerca los puntos de datos. Si hay grandes discrepancias, podría ser necesario revisar los datos o el modelo.
Pruebas Adicionales: Podrías considerar calcular el coeficiente de determinación (R²) para evaluar qué tan bien el modelo se ajusta a los datos.

Espero que estos consejos te sean útiles y te ayuden a mejorar tu análisis. ¡Bons estudios!