4: Funciones lineales
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- 4.0: Introducción a las funciones lineales
- Imagínese colocar una planta en el suelo un día y encontrar que ha duplicado su altura apenas unos días después. Aunque pueda parecer increíble, esto puede suceder con ciertos tipos de especies de bambú. Estos miembros de la familia de los pastos son las plantas de más rápido crecimiento en el mundo. Se ha observado que una especie de bambú crece casi 1.5 pulgadas cada hora. Una tasa de cambio constante, como el ciclo de crecimiento de esta planta de bambú, es una función lineal.
- 4.1: Funciones lineales
- Los pares ordenados dados por una función lineal representan puntos en una línea. Las funciones lineales se pueden representar en palabras, notación de funciones, forma tabular y forma gráfica. La tasa de cambio de una función lineal también se conoce como pendiente. Una ecuación en la forma pendiente-intercepción de una línea incluye la pendiente y el valor inicial de la función. El valor inicial, o intercepción y, es el valor de salida cuando la entrada de una función lineal es cero.
- 4.2: Modelado con Funciones Lineales
- Podemos usar las mismas estrategias de problema que usaríamos para cualquier tipo de función. Al modelar y resolver un problema, identifique las variables y busque valores clave, incluyendo la pendiente y la intersección en y. Dibuje un diagrama, en su caso. Verifique la razonabilidad de la respuesta. Los modelos lineales se pueden construir identificando o calculando la pendiente y usando la intersección y. La intercepción x se puede encontrar estableciendo y=0, que es establecer la expresión mx+b igual a 0.
- 4.3: Montaje de modelos lineales a datos
- Las gráficas de dispersión muestran la relación entre dos conjuntos de datos. Las gráficas de dispersión pueden representar modelos lineales o no lineales. La línea de mejor ajuste puede ser estimada o calculada, utilizando una calculadora o software estadístico. La interpolación se puede usar para predecir valores dentro del dominio y rango de los datos, mientras que la extrapolación se puede usar para predecir valores fuera del dominio y rango de los datos. El coeficiente de correlación, r, indica el grado de relación lineal entre los datos.