Clase 1
- Presentación de la materia [documento explicado en clase]
- Mediciones directas (L. Famá) [aquí] y cifras significativas [aquí]
- Práctica 1 (ver solapa Guías)
Histogramas
- Origin: Guía rápida [aquí]. Tutorial más detallado [aquí]. Cómo pasar de número de ocurrencia a frecuencia [aquí]. Superposición de histogramas [aquí].
- Python: Código [aquí]. Incluye cómo pasar de número de ocurrencia a frecuencia y superposición de histogramas. Gráfico de puntos [aquí]
Otros recursos útiles
- Apunte sobre cifras significativas [aquí]
- Crónometro online: disponible [aquí]. Descargar el archivo SCSV
- Cómo leer los datos del cronómetro online: propuesta 1 [aquí] y propuesta 2 con Python [aquí].
- INFO del Taller de Phyton por y para estudiantes: [aquí] – Federación Interestudiantil de Física de Argentina.
Clase 2
Continuamos con la Práctica 1
- Estimadores estadísticos: en Python [aquí] y en Origin [aquí] Media y desviación estandar variando n (en Python) [aquí]
- Comparación de mediciones (Python) [aquí]
- Ajuste con una función gaussiana: en Python [aquí] y en Origin [aquí]
Otros recursos útiles
- Discusión sobre precisión y exactitud [aquí y aquí]
- Mediciones, errores y algunas nociones básicas sobre estadística [aquí]
Clase 3
- Práctica 2 (ver solapa Guías)
- Clase [aquí]
- Uso del calibre [aquí]
- Repaso sobre derivadas parciales [aquí]
Clase 4
- Práctica 3 (ver solapa Guías)
- Clase sobre digitalización y pautas generales de la práctica [aquí]
- Clase sobre cuadrados mínimos [aquí]
- Apunte para uso del photogate y el motion DAQ [pdf]
- Análisis de la señal del photogate (Python) [aquí]
- Cuadrados mínimos no ponderados (Python) para familiarizarse con ajustes lineales [aquí]
- Cuadrados mínimos ponderados (Python) [aquí]
- Cuadrados mínimos ponderados y cálculo de parámetros de Bondad (Python) [aquí]
- Ejemplo de análisis con evaluación de errores relativos [aquí]
Clase 5
- Práctica 3 (ver solapa Guías)
- Clase [aquí]
- Clase Tracker [aquí]
- Modificar los Colabs de Python de la clase anterior para analizar los datos.
Clase 6
- Práctica 4 (ver solapa Guías)
- Clase [aquí]
- Propuesta para determinar el conjunto de datos donde ocurre el movimiento (Python) [aquí]
- Manual del Sensor de Posición Vernier
- Información sobre el sensor de posición en la página del fabricante (Vernier).
Clase 7
- Práctica 5 (ver solapa Guías)
- Clase [aquí]
- Colab de Pyhton para hallar máximos [aquí]
- Manual del sensor de fuerzas [aquí]
- Ver Material Adicional para mayor información.
Clase 8
- Práctica 6 (ver solapa Guías)
- Clase [aquí]
- Python: Ajuste no lineal movimiento oscilatorio simple [aquí]. Ajuste no lineal movimiento oscilatorio amortiguado [aquí]