LEY DE OHM

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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA DE SISTEMAS CURSO: FISICA APLICADA PRESENTADO POR: JUAN CARLOS TUERO CABANA CICLO III 2015

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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA DE SISTEMASCURSO:FISICA APLICADA

PRESENTADO POR:

JUAN CARLOS TUERO CABANA

CICLO III

2015

LEY DE OHM

La ley de Ohm dice que la intensidad de la corriente que circula entre dos puntos de un circuito elctrico es proporcional a la tensin elctrica entre dichos puntos. Esta constante es la conductancia elctrica, que es la inversa de la resistencia elctrica.

La intensidad de corriente que circula por un circuito dado es directamente proporcional a la tensin aplicada e inversamente proporcional a la resistencia del mismo. La ecuacin matemtica que describe esta relacin es:

Donde, I es la corriente que pasa a travs del objeto en amperios, V es la diferencia de potencial de las terminales del objeto en voltios, G es la conductancia en siemens y R es la resistencia en ohmios (). Especficamente, la ley de Ohm dice que R en esta relacin es constante, independientemente de la corriente.

Mediante el siguiente experimento, vamos a tratar de demostrar grficamente dicha relacion, para elo vamos a considerar el comportamiento de la tres variable comprometidas y que figuran en el siguiente cuadro (vamos a mantener constante el valor de la resistencia en 100 ohmios).

Intensidad de corriente(miliamperios)360406590751797100412571855

Voltaje(Voltios)3641.65975.179.7100.4125.7185.5

Resistencia(Ohmios)100100100100100100100100

GRAFICA DE LA LTIMA LECTURA REGISTRADO EN LA TABLA

LA REGRESIN LINEALEn estadstica la regresin lineal o ajuste lineal es un mtodo matemtico que modela la relacin entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un trmino aleatorio . Este modelo puede ser expresado como:

La regresin se puede usar en muchos procesos en los cuales se tengan que tomar decisiones o hacer inferencias acerca de algn fenmeno que no conozcamos an su resultado, en el cual se tenga informacin de una variable independiente y el comportamiento de otra variable que depende de la primera.