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Aprende Aplicación: Análisis de Datos de Planta Nuclear | Aprendizaje a Través de Aplicaciones
Fundamentos de Matlab
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Contenido del Curso

Fundamentos de Matlab

Fundamentos de Matlab

1. Sintaxis Básica y Programación con un Editor de Texto
2. Fundamentos de Codificación
3. Aprendizaje a Través de Aplicaciones
4. Visualizaciones
5. Recursión y Multiplicación de Matrices

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Aplicación: Análisis de Datos de Planta Nuclear

Aplica lo que has aprendido para analizar datos de potencia y generación de aguas residuales provenientes de tres plantas nucleares, y adquiere una serie de detalles importantes en el proceso.

De manera alternativa, cuando se trabaja con un conjunto de observaciones xi {x1, x 2, x 3, ..., xn} de una variable aleatoria con una distribución supuesta (pero desconocida), se puede estimar la desviación estándar con la fórmula.

Esta es la fórmula codificada en el video (ten en cuenta que mean(xi) se calculó en la línea anterior al cálculo de la desviación estándar: por lo tanto, se hace referencia a este valor en lugar de recalcularlo para mayor eficiencia). Un estimador mejor y no sesgado dividiría por n - 1 en lugar de n. Este detalle se omite aquí por simplicidad, sin embargo, podría corregirse fácilmente en el código multiplicando el resultado por:

Tarea

  1. Comprender los objetivos
    Comenzar viendo el video para captar los objetivos del programa. Utilizar el video como fuente de inspiración y orientación para tu enfoque;

  2. Identificar la ubicación del archivo Excel
    Localizar el archivo que contiene los datos con los que trabajarás;

  3. Importar los datos de Excel
    Utilizar las bibliotecas o métodos apropiados para leer los datos del archivo Excel;

  4. Analizar y dividir los datos

    • Dividir los datos según la ubicación de la planta;

    • Calcular estadísticas descriptivas (mínimo, máximo, media y desviación estándar) para cada ubicación, enfocándose tanto en los datos de energía como de aguas residuales a lo largo de todo el año;

  5. Exportar los resultados
    Guardar los resultados, incluidas las estadísticas calculadas, en un archivo Excel para su uso posterior;

  6. Iterar y mejorar

    • Intentar diseñar el programa de manera modular y estructurada;

    • Si surgen problemas, apoyarse más en las pistas o el código mostrado en el video;

    • Como último recurso, replicar el código del video lo más fielmente posible;

  7. Control de calidad
    Validar la salida del programa comparándola con los resultados mostrados en el video para asegurar precisión y fiabilidad.

Sin embargo, una advertencia: es mejor practicar programando tus propias versiones ahora que tienes una red de seguridad, ya que comenzaremos a mostrar menos código explícito a partir del próximo capítulo.

El video también resalta varios puntos de control convenientes donde puedes verificar tu programación a medida que avanzas, ya sea:

  • Desilenciando variables (eliminando el punto y coma);

  • Haciendo que tu función muestre temporalmente la variable en cuestión.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 1

Pregunte a AI

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5. Recursión y Multiplicación de Matrices

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Aplica lo que has aprendido para analizar datos de potencia y generación de aguas residuales provenientes de tres plantas nucleares, y adquiere una serie de detalles importantes en el proceso.

De manera alternativa, cuando se trabaja con un conjunto de observaciones xi {x1, x 2, x 3, ..., xn} de una variable aleatoria con una distribución supuesta (pero desconocida), se puede estimar la desviación estándar con la fórmula.

Esta es la fórmula codificada en el video (ten en cuenta que mean(xi) se calculó en la línea anterior al cálculo de la desviación estándar: por lo tanto, se hace referencia a este valor en lugar de recalcularlo para mayor eficiencia). Un estimador mejor y no sesgado dividiría por n - 1 en lugar de n. Este detalle se omite aquí por simplicidad, sin embargo, podría corregirse fácilmente en el código multiplicando el resultado por:

Tarea

  1. Comprender los objetivos
    Comenzar viendo el video para captar los objetivos del programa. Utilizar el video como fuente de inspiración y orientación para tu enfoque;

  2. Identificar la ubicación del archivo Excel
    Localizar el archivo que contiene los datos con los que trabajarás;

  3. Importar los datos de Excel
    Utilizar las bibliotecas o métodos apropiados para leer los datos del archivo Excel;

  4. Analizar y dividir los datos

    • Dividir los datos según la ubicación de la planta;

    • Calcular estadísticas descriptivas (mínimo, máximo, media y desviación estándar) para cada ubicación, enfocándose tanto en los datos de energía como de aguas residuales a lo largo de todo el año;

  5. Exportar los resultados
    Guardar los resultados, incluidas las estadísticas calculadas, en un archivo Excel para su uso posterior;

  6. Iterar y mejorar

    • Intentar diseñar el programa de manera modular y estructurada;

    • Si surgen problemas, apoyarse más en las pistas o el código mostrado en el video;

    • Como último recurso, replicar el código del video lo más fielmente posible;

  7. Control de calidad
    Validar la salida del programa comparándola con los resultados mostrados en el video para asegurar precisión y fiabilidad.

Sin embargo, una advertencia: es mejor practicar programando tus propias versiones ahora que tienes una red de seguridad, ya que comenzaremos a mostrar menos código explícito a partir del próximo capítulo.

El video también resalta varios puntos de control convenientes donde puedes verificar tu programación a medida que avanzas, ya sea:

  • Desilenciando variables (eliminando el punto y coma);

  • Haciendo que tu función muestre temporalmente la variable en cuestión.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

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Sección 3. Capítulo 1
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