Gráficas a partir de datos – escalas, línea de mejor ajuste, interpolación y extrapolación

Qué muestra

Una gráfica convierte una tabla de medidas en un patrón visible. Las cuatro series siguen leyes reales (ley de Hooke hasta el límite elástico, enfriamiento exponencial, ley de Ohm y crecimiento constante de una planta), con error aleatorio y una lectura equivocada. Una buena escala reparte los puntos por casi toda la cuadrícula. La línea de mejor ajuste muestra la tendencia y compensa el error aleatorio, pero antes hay que excluir los resultados anómalos. Su pendiente y su ordenada en el origen tienen significado físico. Leer entre puntos medidos es interpolar; leer fuera de ellos es extrapolar, y supone que el patrón continúa.

Cómo usarla

Elige una serie de datos y una escala para cada eje; en 1. Marcar puntos toca la cuadrícula para cada fila de la tabla. En 2. Mejor ajuste arrastra los puntos naranjas, toca el punto anómalo para excluirlo y compara tu línea con Ajuste automático; para el agua que se enfría cambia Tipo: recta a curva. En 3. Leer gráfica arrastra el cursor más allá de los datos y pulsa Comprobar con experimento.

Parámetros que puedes cambiar

• Serie de datos Muelle: alargamiento vs. carga, Agua que se enfría: temperatura vs. tiempo, Resistencia: intensidad vs. voltaje, Plántula: altura vs. días
• Error aleatorio de medida 0–10 %
• Incluir un resultado anómalo (lectura equivocada)
• Tipo de ajuste inicial Según la serie de datos, Recta, Curva
• Puntos ya marcados (desmarca para que el alumnado los marque)

Preguntas para explorar

1. ¿Por qué hay que excluir un resultado anómalo antes de trazar la línea de mejor ajuste?
2. ¿Qué te dice la pendiente de la gráfica alargamiento–carga sobre el muelle?
3. ¿Por qué un valor obtenido por extrapolación es menos fiable que uno obtenido por interpolación?