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los
textos de ayuda

Regresión no lineal por mínimos cuadrados
aplicada a la cinética de Michaelis y Menten

También en móvilversión compacta, adaptada para pantallas pequeñas (teléfonos). Also available in English.

  1. Puntos experimentales:
    Elige un formato e introduce los datos en la caja de texto, usando una línea para cada punto. Para cada uno, escribe primero la variable independiente (concentración de sustrato), seguida de una coma y de la variable dependiente (velocidad de reacción). Si tus datos proceden de otro programa, como una hoja de cálculo, puedes copiarlos de allí y pegarlos aquí en la caja de texto (puede que los datos lleguen delimitados por tabuladores, pero esto se corregirá automáticamente).
    Formato de los datos:
    Si tus datos usan coma para los decimales, marca esta casilla:
    (y como separador deben usar punto y coma o tabulador)
    Ejemplo:
    1, 4.1
    3, 6.3
    5, 11.2
    Ejemplo:
    1, 4.0, 4.2, 3.9
    3, 5.9, 6.1, 6.2
    5, 11.0, 10.8, 11.1
    Ejemplo:
    1, 4.1, 0.2
    3, 6.3, 0.15
    5, 11.2, 0.25
    Teclea (o pega) los datos [S], ѵ :


  2. Acepta estos valores estimados iniciales, o escribe otros (Son valores iniciales que luego se mejorarán con la regresión)
    Consejos: El valor inicial de ѵmáx debe ser superior a ѵ de todos los datos experimentales. El valor de Km debe estar entre medias de la [S] de los primeros datos. Si se alcanzan valores negativos, infinity o NaN significa que el cálculo ha fallado; intenta con otros valores iniciales.

    (p1) ѵmáx =
    (p2) Km =
    El resultado que se muestra es: valor calculado ± error típico, p= nivel de significación
  3. ѵ
    [S]
    Pulsa para copiar la gráfica:
    Pulsa este botón de para realizar una sola iteración, y observa cómo cambian los parámetros en los cuadros de más arriba. Comprueba también a la derecha la gráfica y aquí debajo el error RMS y los resultados detallados.

    Error RMS =
    Error típico ponderado de la estima: promedio de dispersión de los puntos respecto a la curva ajustada, relativo al error estimado para los propios puntos. Los valores >>1 indican que la curva no se está ajustando a los puntos dentro de sus errores intrínsecos.
  4. Si los nuevos valores de los parámetros parecen razonables, pulsa de nuevo el botón de cálculo, y sigue haciéndolo hasta que los parámetros converjan (es decir, sus valores no cambien de modo significativo, el RMS no cambie, los valores de ‘mejora’ mostrados se aproximen a cero).
    Nótese que los resultados mostrados se basan en los valores de los parámetros al acabar la iteración anterior; por lo tanto, debes siempre correr un cálculo o iteración adicional una vez que se haya conseguido la convergencia.
  5. Para conservar los resultados, selecciona todo el contenido del cuadro de resultados y cópialo. Luego pégalo en una hoja de cálculo, procesador de texto o editor de texto.
  6. Si alguno de los parámetros diverge, intenta otros valores razonables para las estimas iniciales y pulsa de nuevo el botón de cálculo.
    Si resulta difícil conseguir la convergencia, puedes probar un factor de ajuste fraccionario aquí: y repetir las iteraciones. Los valores <1 harán que la convergencia sea más lenta, pero más estable.

Resultados:

(*) son medidas de la calidad del ajuste