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
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
