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por regresión, se basa en dos hechos experimentales
observados de forma sistemática:
Mejor comportamiento de la media geométrica
para predecir valores fuera del rango de
ajuste mínimo cuadrático.
La pendiente, obtenida por ajuste de los datos,
está muy influenciada por la variabilidad de
los datos, más cuanto menor es el rango de
los mismos. Por ejemplo, en la figura 12 se
muestran los datos de las medidas, la pendiente
obtenida del ajuste de los mismos (línea
recta negra continua), y la media geométrica
(línea recta negra discontinua).
En ella se observa la fuerte diferencia entre la
recta de ajuste obtenida y la recta de la media
geométrica. Sin embargo, al añadir datos de
menor actividad, se observa como la media
geométrica había predicho mucho mejor la situación
de los datos que la recta de ajuste (Figura
13).
Cuando existe correlación, no existen diferencias
significativas entre la variabilidad mostrada
por el Factor de Escala y la mostrada por el
modelo de regresión.
4. Metodologías desarrolladas por ENRESA
Siempre se ha de elegir el modelo más simple
(un solo parámetro), frente al modelo más
complejo (regresión con dos parámetros), hasta
que los datos no demuestren lo contrario.
Por lo que se escoge el modelo de un solo parámetro
(media geométrica).
Cuando han existido diferencias estadísticamente
significativas entra ambas variabilidades, se
ha observado la ausencia de correlación.
En todos los gráficos de Factores de Escala se
observa, en conjunto, que la diferencia entre
los valores individuales y la recta de la media
geométrica, y la recta de ajuste obtenida por
regresión, no es estadísticamente significativa.
4.2.5. Metodología de cálculo del factor
de escala
Un resumen de la metodología adoptada en España
para el cálculo del Factor de Escala de una determinada
corriente de residuos de una central nuclear,
se muestra a continuación:
1. Buscar el isótopo llave que mejor correlacione
con el de difícil medida cuya media geométrica
se va a calcular.
Figura 12
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