solucion.sce

// Solución del laboratorio.
clear;
// Carga de datos.
exec('data.sci', -1);
// Transformar la data recibida usando
// logaritmos de base 10, para simplificar
// la interpretación.
x= log10(ciclos);
y= log10(esf);
// Calcular los términos de la correlación.
// Estos deben incluir: a0, a1 y r2
n= size(x)(2);
Sx= sum(x); Sy= sum(y);
Sxy= sum(x .* y);
Sx2= sum(x^2);
a1= (n * Sxy - Sx * Sy)/(n * Sx2 - Sx^2);
ym= mean(y); xm= mean(x);
a0= ym - a1 * xm;
yEst= a1 * x + a0;
St= sum((y - ym)^2);
Sr= sum((y - yEst)^2);
r2= (St - Sr)/St;
// Graficar los datos iniciales y los estimados
// sobre un mismo gráfico, para comparar fácilmente.
plot(x, y, '.');
plot(x, yEst, '+');
mprintf("Valores obtenidos de la reglesión lineal\n");
mprintf("con transformación log - log\n");
mprintf("a0= %f, a1= %f, r2= %f\n", a0, a1, r2);
esfEst= 10^yEst; // Esfuerzo estimado.