A) La suma de las potencias de todos los términos del polinomio. B) El número de términos del polinomio. C) El coeficiente del término de mayor potencia. D) La potencia más alta de la variable en el polinomio.
A) Ignorar los datos atípicos para mejorar la precisión. B) Estimación de valores entre puntos de datos conocidos. C) Encontrar los valores exactos de los puntos de datos. D) Manipulación de datos para ajustarlos a un patrón específico.
A) Utilizar la mediana en lugar de la media. B) Maximización de los valores atípicos en los datos. C) Minimizar la suma de las diferencias al cuadrado entre los puntos de datos y la función de aproximación. D) Ajuste exacto de los puntos de datos.
A) Son funciones trigonométricas utilizadas para suavizar datos. B) Son funciones racionales utilizadas para el análisis de errores. C) Son funciones polinómicas a trozos utilizadas para la interpolación. D) Son funciones exponenciales utilizadas para la aproximación por mínimos cuadrados.
A) La suma de todos los errores calculados en la aproximación. B) La ausencia de errores en la aproximación. C) La diferencia entre la función real y su aproximación. D) El número de puntos de datos en la aproximación.
A) Teorema de Rolle B) Teorema del valor intermedio de Bolzano C) Teorema del valor medio de Cauchy D) Teorema de aproximación de Weierstrass
A) Se limitan únicamente a aproximaciones lineales. B) Requieren menos puntos de datos para obtener resultados precisos. C) Son menos intensivas desde el punto de vista computacional que las técnicas univariantes. D) Pueden manejar funciones de múltiples variables e interacciones.
A) La interpolación es menos precisa que la aproximación. B) La aproximación proporciona valores exactos, mientras que la interpolación proporciona estimaciones. C) La interpolación pasa por todos los puntos de datos, mientras que la aproximación no. D) La interpolación se utiliza para datos discretos y la aproximación para datos continuos.
A) N veces. B) N/2 veces. C) 2N veces. D) N + 2 veces.
A) Evita el sobreajuste y mejora la generalización de la aproximación. B) Aplica más peso a los valores atípicos de los datos. C) Introduce más ruido en los datos para mejorar la precisión. D) Aumenta la complejidad del modelo de aproximación.
A) Hacer que el grado del polinomio sea lo más alto posible. B) Minimizar el error máximo en un intervalo determinado. C) Maximizar la velocidad de cálculo de las operaciones. D) Asegurar que el polinomio tenga coeficientes enteros. |