Un gráfico de línea, también conocido como gráfico de línea, gráfico de línea o gráfico de curva, muestra los datos como una secuencia de marcadores vinculados por segmentos de línea recta. Es una tabla simple que se usa en una variedad de áreas. Los puntos de medición están ordenados y conectados por segmentos de línea recta, similar a una gráfica de dispersión.

Debido a que un gráfico de línea se usa con frecuencia para ilustrar un patrón en los datos a través de los intervalos “una serie temporal: la línea generalmente se dibuja cronológicamente. Son conocidos como gráficos de ejecución en estas situaciones.

Francis Hauksbee, Nicolaus Samuel Cruquius, Johann Heinrich Lambert y William Playfair generalmente se atribuyen con algunas de las primeras listas de línea conocidas.

Los datos obtenidos de los estudios se representan con frecuencia utilizando gráficos en las ciencias experimentales. Por ejemplo, si se recopilaron los datos sobre A de diferentes períodos de tiempo, los datos podrían mostrarse utilizando un datos “esto:

Las tablas son un método fantástico para mostrar figuras precisas, pero no siempre son la mejor manera de comprender los patrones que reflejan esos valores. Debido a estas características, la pantalla de la tabla a veces se confunde erróneamente con los datos, mientras que en realidad es solo otra representación de los datos.

Producir un gráfico o gráfico de la velocidad de velocidad frente a tiempo puede comprender el proceso representado por los datos en la tabla. El gráfico de la derecha ilustra tal visualización.

Una matemática que representa la tendencia de mejor ajuste de los datos dispersos con frecuencia se superpone en los gráficos. Esta capa se llama una capa de mejor ajuste, y el gráfico que la contiene se llama gráfico de línea.

Es sencillo crear una capa de “mejor ajuste” conectando puntos de datos cercanos con un conjunto de segmentos de línea; Sin embargo, tal “mejor ajuste” rara vez es una representación precisa de la tendencia de los datos de dispersión subyacentes.

Las discontinuidades en la pendiente del mejor ajuste son extremadamente improbables que coincidan perfectamente con las ubicaciones de los resultados de la medición.

A pesar del hecho de que el error experimental en los datos es extremadamente improbable que sea insignificante, la curva cae perfectamente en cada uno de los puntos de datos.

La capa de mejor ajuste puede resaltar las tendencias en los datos en cualquier escenario. También se pueden realizar mediciones visuales del gradiente o área bajo la curva, lo que lleva a más inferencias o hallazgos de la tabla de datos.

Una capa de mejor ajuste real debe representar una función matemática continua cuyos parámetros se generan utilizando una técnica de minimización de error apropiada que pesa correctamente el error en los valores de datos. Las características de ajuste de la curva se encuentran comúnmente en aplicaciones gráficas y hojas de cálculo. Las ecuaciones lineales simples para curvas cuadráticas, polinomiales, exponenciales y periódicas más complicadas son ejemplos de curvas de mejor ajuste.
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