Técnicas de Regresión e Interpolación Aplicadas a la Metrología (Congreso Nacional de Ciencia y Tecnología – APANAC, 2026)
Este trabajo muestra alternativas a las curvas de calibración que generalmente se expresan como regresiones [1], [2]. Esto es porque al calibrar un equipo de medición, sus resultados son expresados a través de una tabla en dónde se describen los errores y las incertidumbres [3]. Sin embargo, muchas veces las condiciones de uso del equipamiento, distan un poco de las condiciones de calibración, esto quiere decir que es muy común que se midan puntos que no fueron calibrados. Allí es dónde cobran relevancia las regresiones, que permiten interpolar en puntos no calibrados, dentro del intervalo de calibración [3]. Sin embargo, las regresiones no siempre pasan por los puntos que fueron calibrados, lo que causa en este caso que la exportación de errores a través de la curva regresada, no coincida con los errores medidos. Los métodos de interpolación [4] son muy pocos utilizados en metrología, pero son una alternativa potencial para exportar los errores a puntos no medidos, sin sacrificar los errores de los puntos medidos. Esto es porque las curvas obtenidas a través de los métodos de interpolación pasan por todos los puntos medidos. Se presentan tres métodos de interpolación: el método de Lagrange, el método de Newton y los Splines [4]. Se propone comparar estos métodos con las curvas de regresión a través de un caso de calibraciones de bancadas de par torsional [5]. Aquí se definen los criterios técnicos que sugieren cuál método de interpolación es mejor y en que caso conviene decidir entre un caso de interpolación y uno de regresión.