Sistemas de Alarme Óptimos para Processos de Contagem

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Sistemas de Alarme Óptimos para Processos de Contagem"

Transcrição

1 Sistemas de Alarme Óptimos para Processos de Contagem Magda Monteiro Isabel Pereira Manuel Scotto UIMA-UA SPE-Covilhã 1

2 Introdução Em muitos fenómenos descritos por processos é fundamental a implementação de um sistema de alarme Pretende-se saber se para algum t o processo X t > L c e emite um alarme sempre que esse cruzamento é predito. Alarme simples baseado na esperança condicional em que o alarme é dado sempre que o preditor ultrapassa um valor previamente fixado longe da optimalidade 2

3 Introdução Lindgren e de Maré estabeleceram os princípios para os sistemas de alarme óptimos e resultados básicos para cruzamentos de nível Antunes et al. sugeriram uma abordagem bayesiana para modelos AR(p) Neste trabalho aplica-se a metodologia clássica e bayesiana na obtenção de sistemas de alarme óptimos para processos de contagem INAR(1) 3

4 Sistemas de alarme óptimos Seja X t um processo de contagem. A sequência {1, 2, t-1, t, t+1, } dividida em três secções {1,,t-q} passado; Dt { X1,..., X } = t q Dados Definições {t-q+1,,t} presente; X 2 = { Xt q+ 1,..., Xt} Exp. presente {t+1, } futuro; X 3 = { } X t + Exp. futura 1,... Catástrofe qualquer evento C t,j gerada por X 3 Exemplo: C = X u < X { + + } t, j t j 1 t j de interesse definido na σ-álgebra Região de Alarme qualquer acontecimento A t,j pertencente a σ X2 predictor de C t,j 4

5 Sistemas de alarme óptimos Definições A região de alarme A t,j tem dimensão α j e probabilidade de detecção γ j se = P( A D ) e γ = P( C A, D ) α j t, j t j t, j t, j A região de alarme A t,j é óptima de dimensão α j se t com PBD ( )= α t PC ( A, D) = sup PC ( BD, ) (1) j t, j t, j t t, j t B σ X2 Um sistema de alarme óptimo de dimensão α j é uma família de regiões de alarme A t,j que satisfaz (1) 5

6 Sistemas de alarme óptimos Lema Sejam p( x2 Dt ) e p( x2 Ct, j, Dt) as probabilidades preditivas de X 2 e X 2 C t,j respectivamente. O sistema de alarme definido por Px ( 2 C,, ) t jd q t At, j= x2 IN : kt, j (2) Px ( 2 D) t onde k : α = P( A D ), é óptimo de dimensão α j t, j j t, j t Antunes, M. et al (23) Características Operacionais 1. P( C A, D ): Prob. de detectar a catástrofe t, j t, j t 2. P( A C, D ): Prob. de alarme correcto t, j t, j t 3. P( A C, D ): Prob. de falso alarme t, j t, j t 4. P( C A, D ) : Prob. de não detectar a catástrofe t, j t, j t 6

7 Sistemas de alarme óptimos para Processos INAR(1) Modelo Seja X t um processo de contagem INAR(1) definido por Xt = αt o Xt 1 + Zt, t = 1,2,... e t Com Z t ~P(λ), Z t e X t-1 independentes, α t =, onde Y t é uma 1 + ωy e t covariável de interesse ωy X α o X = Ui, Ui ~ B(1, α) i= 1 7

8 Sistemas de alarme óptimos para Processos INAR(1) - Abordagem Clássica Distribuição de X n+h condicional a h 1 Mostra-se que Xn+ h = βn+ h, h Xn + βn+ h, j Zn+ h j,onde j= x= x1 x n ~ (,..., ) β k 1 αn m, k 1 = 1, k = nk, m= min(, ), 1 x x n+ h j h i xn i j= n n+ h x (,, ) exp n n+ h λα = λ βn+ h, j i ( βn+ h, h) ( 1 βn+ h, h) P x x C % j= i= λ h 1 β ( x i)! n+ h xn+ h i (3) 8

9 Sistemas de alarme óptimos para Processos INAR(1) - Abordagem Bayesiana Distribuição a priori dos parâmetros: λ Ga(c,d) e ω N(μ,τ --1 ), com c, d, τ >, 1 c 1 1 ( ) 2 h( ωλ, ) λ exp dλ τ ω μ, λ> (4) 1 2πτ 2 Verosimilhança condicional a x ( ) Distribuição a posteriori ( ω, λ ) = ( ω, λ ) (, ω, λ) n min( xt 1, xt) xt i λ λ x 1 1,, t i x (1 ) t i ωλ i αt α = t (5) t= 1 i= ( xt i)! f x x e C % h x h x f x x % % % n min( xt 1, xt) x t i h 2, x c exp d xt 1 x (1 ) t 1 i e λ λ i ωλ λ λ τ ω μ i t t t 1 i ( xt i)! C α α % πτ = = ( ) ( ) ( ) 9

10 Sistemas de alarme óptimos para Processos INAR(1) - Abordagem Bayesiana A distribuição preditiva X n+h dado x, h passos à frente é onde é dada por (3) e h é dada por (6) ~ ( ) (,, ) (, ) P xn+ h x P xn+ h x ω λ h ω λ x dωdλ % % % ( x, ω, λ ) P x n+ h % = Aproximação de Monte Carlo (MCMC com passo Metropolis) Como a distribuição preditiva bayesiana é dada por P xn+ h x = Eθ x P xn+ h θ, x m % % % ˆ 1 P( x x) = P( x x, ω, λ ) ( 7) n+ h n+ h i i % m i= 1 % ( ) ( ) 1

11 Sistemas de alarme óptimos para Processos INAR(1) Dois passos à frente Consideremos a catástrofe { } C = X u < X t,2 t+ 1 t+ 2 D t ={X 1, X 2,, X t-1 }; X 2 ={ X t }; X 3 ={ X t+1, X t+1, } Pelo Lema { } A = x IN : P( C x, D ) k P( C D ) ; onde k : P( C D ) = α t,2 t t,2 t t 2 t,2 t 2 t,2 t 2 Ou ainda { } A = x IN : P( C x, D ) k ; onde k= k P( C D ) t,2 t t,2 t t 2 t,2 t

12 Estudo de simulação Considerámos 2 simulações, de tamanho 199, do processo e Xt = αt o Xt 1 + Zt, t = 1,2,... α t = 1 + e Com Z t ~P(4), X =, ω=.2, Y t ~AR(1) de média 3 e φ=.6 ω Yt ω Yt Para cada simulação, t=2, u= Abordagem Clássica Est. Máx. Verosimilhança Verdadeiros parâmetros Abordagem Bayesiana Amostra de dimensão 1 da dist a posteriori dos parâmetros para diferentes valores de k calculámos as regiões de alarme características operacionais A escolha de k foi feita de modo a que PC ( 2,2 A2,2, D2) PA ( 2,2 C2,2, D2)

13 Características operacionais Exemplo K P(C) P(A) P(C A) P(A C) P A C P ( C A) P A C,4,498,688,59,815,29,681,41,498,688,59,815,29,681,42,498,688,59,815,29,681,43,498,688,59,815,29,681,44,498,515,64,664,35,57,45,498,515,64,664,35,57,46,498,515,64,664,35,57,47,498,515,64,664,35,57,48,498,515,64,664,35,57,49,498,515,64,664,35,57,5,498,515,64,664,35,57,51,498,515,64,664,35,57,52,498,515,64,664,35,57,53,498,348,7,487,39,34,54,498,348,7,487,39,34,55,498,348,7,487,39,34,56,498,347,7,486,39,34,57,498,347,7,486,39,34,58,498,347,7,486,39,34,59,498,347,7,486,39,34,6,498,347,7,486,39,34,61,498,347,7,486,39,34 K P(C) P(A) P(C A) P(A C) P ( C A),62,498,2,75,318,43,26,63,498,2,75,318,43,26,64,498,2,75,318,43,26,65,498,2,75,317,43,25,66,498,2,75,317,43,25,67,498,2,75,317,43,25,68,498,2,75,317,43,25,69,498,2,75,317,43,25,7,498,5,79,183,46,2,71,498,5,79,183,46,2,72,498,5,79,183,46,2,73,498,1,79,182,46,1,74,498,1,79,182,46,1,75,498,1,79,182,46,1,76,498,1,79,182,46,1,77,498,56,82,92,48,54,78,498,54,82,88,48,52,79,498,54,82,88,48,52,8,498,54,82,88,48,52,81,498,54,82,88,48,52,82,498,22,83,37,49,21,83,498,15,83,26,49,15

14 ,,1,8,6,4,2,,1,8,6,4,2,, M.L.Est Bayes Ap. True P.,1,1,8,8,6,6,4,4,2, M.L.Est,, Bayes Ap. True P.,1,1,8,8,6,6,4,4,2, ,,1,8,6,4,2 Valores de k para cada amostra simulada e para cada abordagem,,1,8,6,4,

15 , M.L.Est Bayes Ap.,1 True P.,8,6,4,2, ,1,8,6,4,

16 Regiões de Alarme A 2,2 1 1 Amostras 1-25 Amostras 26-5 Amostras Amostras 76-1 Amostras -5 Amostras Amostras Amostras

17

18 Conclusões Verd. Param. C NC Regiões de alarme BAYES C NC C 51% 9% Est M.V. NC 4% C 28% NC 8% Em 6% das amostras existiu catástrofe Est. M.V.(%) Bayes(%) Verd(%) Alarmes.5.5 Alarmes correctos Catástrofes detectadas

19 Referências Al-Osh, M. A. and Alzaid, A. A. (1987). First-order integer-valued autoregressive (INAR(1)) process. J. Time Series Analysis, Vol. 8, Antunes, M., Amaral-Turkman, M.A. and Turkman, K. F. (23). A Bayesian approach to event prediction intervals. J. Time Series Analysis, Vol. 24, de Maré, J. (198). Optimal prediction of catastrophes with application to Gaussian process. Annals of Probability, Vol. 8, Freeland, K. R. (1998). Statistical Analysis of Discrete Time Series with Applications to the Analysis of Workers Compensation Claims Data. Ph.D. thesis, University of Columbia, Canada. Gomes D.(25). Processos Autoregressivos de coeficientes aleatórios na modelação de dados de contagem. Tese de Doutoramento,Universidade de Évora, Portugal Lindgren, G. (1975). Prediction of catastrophes and high level crossings. Bulletin of International Statistical Institute, Vol. 46, Silva,N. (25). Análise Baysiana de Séries Temporais de Valores Inteiros. Tese de Doutoramento, Universidade de Aveiro, Portugal. Svensson, A., Lindquist, R. and Lindgren, G. (1996). Optimal prediction of catastrophes in autoregressive moving average processes. J. Time Series Analysis, Vol. 17,

Predição bootstrap via amostragem Gibbs do montante a- nual de indemnizações

Predição bootstrap via amostragem Gibbs do montante a- nual de indemnizações Actas do XIV Congresso Anual da SPE 1 Predição bootstrap via amostragem Gibbs do montante a- nual de indemnizações Susana Rosado-Ganhão Faculdade de Arquitectura da UTL, Departamento de Tecnologias da

Leia mais

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Revisão de Probabilidade e Estatística

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Revisão de Probabilidade e Estatística Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Reconhecimento de Padrões Revisão de Probabilidade e Estatística Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D. http://lesoliveira.net Conceitos Básicos Estamos

Leia mais

Estudo de sobrevivência de insetos pragas através da distribuição de Weibull: uma abordagem bayesiana

Estudo de sobrevivência de insetos pragas através da distribuição de Weibull: uma abordagem bayesiana Estudo de sobrevivência de insetos pragas através da distribuição de Weibull: uma abordagem bayesiana Leandro Alves Pereira - FAMAT, UFU Rogerio de Melo Costa Pinto - FAMAT, UFU 2 Resumo: Os insetos-pragas

Leia mais

2 Modelo Clássico de Cramér-Lundberg

2 Modelo Clássico de Cramér-Lundberg 2 Modelo Clássico de Cramér-Lundberg 2.1 Conceitos fundamentais Nesta sessão introduziremos alguns conceitos fundamentais que serão utilizados na descrição do modelo de ruína. A lei de probabilidade que

Leia mais

Terminologias Sinais Largura de Banda de Dados Digitais. Sinais e Espectro

Terminologias Sinais Largura de Banda de Dados Digitais. Sinais e Espectro Sinais e Espectro Edmar José do Nascimento (Tópicos Avançados em Engenharia Elétrica I) http://www.univasf.edu.br/ edmar.nascimento Universidade Federal do Vale do São Francisco Colegiado de Engenharia

Leia mais

Uma aplicação dos modelos de fronteira estocástica utilizando a abordagem Bayesiana

Uma aplicação dos modelos de fronteira estocástica utilizando a abordagem Bayesiana Uma aplicação dos modelos de fronteira estocástica utilizando a abordagem Bayesiana Bruna Cristina Braga 1 2 Juliana Garcia Cespedes 1 1 Introdução Os cursos de pós-graduação do Brasil são avaliados pela

Leia mais

Inferência bayesiana em sistemas de reparo imperfeito

Inferência bayesiana em sistemas de reparo imperfeito Universidade de Brasília IE - Instituto de Exatas Departamento de Estatística Inferência bayesiana em sistemas de reparo imperfeito Gabriel Hideki Vatanabe Brunello Brasília 2014 Gabriel Hideki Vatanabe

Leia mais

Modelagem de Processos Espaço-temporais

Modelagem de Processos Espaço-temporais Universidade Federal do Rio de Janeiro Instituto de Matemática Modelagem de Processos Espaço-temporais Marina Silva Paez (marina@im.ufrj.br) April 30, 2009 Trabalho realizado em colaboração com: Dani Gamerman

Leia mais

Então, O que é Inferência Bayesiana?

Então, O que é Inferência Bayesiana? Aluno: Fernando G. Moro Supervisor: Henrique A. Laureano 2 de novembro de 2015 Teorema de Bayes Thomas Bayes( 1702-1761) Estudou Teologia na Universidade de Edimburgo(Escócia). Único livro publicado The

Leia mais

CRM e Prospecção de Dados

CRM e Prospecção de Dados CRM e Prospecção de Dados Marília Antunes aula de 6 Abril 09 5 Modelos preditivos para classificação 5. Introdução Os modelos descritivos, tal como apresentados atrás, limitam-se à sumarização dos dados

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO NORMAL 1

DISTRIBUIÇÃO NORMAL 1 DISTRIBUIÇÃO NORMAL 1 D ensid ade Introdução Exemplo : Observamos o peso, em kg, de 1500 pessoas adultas selecionadas ao acaso em uma população. O histograma por densidade é o seguinte: 0.04 0.03 0.02

Leia mais

METODOLOGIA BAYESIANA PARA A ACTUALIZAÇÃO DO MÓDULO DE DEFORMABILIDADE NUMA ESTRUTURA SUBTERRÂNEA

METODOLOGIA BAYESIANA PARA A ACTUALIZAÇÃO DO MÓDULO DE DEFORMABILIDADE NUMA ESTRUTURA SUBTERRÂNEA METODOLOGIA BAYESIANA PARA A ACTUALIZAÇÃO DO MÓDULO DE DEFORMABILIDADE NUMA ESTRUTURA SUBTERRÂNEA BAYESIAN METHODOLOGY FOR THE DEFORMABILITY MODULUS UPDATING IN AN UNDERGROUND STRUCUTRE Miranda, Tiago,

Leia mais

CURSO VOCACIONAL Listagem dos Conteúdos

CURSO VOCACIONAL Listagem dos Conteúdos CURSOS VOCACIONAIS Manuel Teixeira Gomes Economia 2 Funcionamento da Atividade Económica Recuperação Mercados e Preços Conceito de mercado Componentes do mercado Tipos de mercado Mercado de concorrência

Leia mais

1 Método de Monte Carlo Simples

1 Método de Monte Carlo Simples Método de Monte Carlo Simples Finalidade: obter uma estimativa para o valor esperado de uma função qualquer g da variável aleatória θ, ou seja, E[g(θ)]. Seja g(θ) uma função qualquer de θ. Suponha que

Leia mais

Introdução à genética quantitativa usando os recursos do R

Introdução à genética quantitativa usando os recursos do R Introdução à genética quantitativa usando os recursos do R Marisa R. Cantarino 1 Julia M. P. Soler (orientadora) 2 1 Introdução Um dos principais desafios da pesquisa genética atualmente é estabelecer

Leia mais

Sistemas de Detecção de Intrusão SDI

Sistemas de Detecção de Intrusão SDI PEP Auditoria e Segurança de Redes de Computadores Sistemas de Detecção de Intrusão SDI Jacson Rodrigues Correia da Silva Sistemas de Detecção de Intrusão Monitor de informações que atravessam o firewall

Leia mais

Critérios para Apoiar a Decisão Sobre o Momento de Parada dos Testes de Software

Critérios para Apoiar a Decisão Sobre o Momento de Parada dos Testes de Software Critérios para Apoiar a Decisão Sobre o Momento de Parada dos Testes de Software Victor Vidigal Ribeiro Guilherme Horta Travassos {vidigal, ght}@cos.ufrj.br Agenda Introdução Resultados da revisão Corpo

Leia mais

Ajuste de Modelo de Previsão Para Dados de Séries Temporais de Abate Suino no Brasil

Ajuste de Modelo de Previsão Para Dados de Séries Temporais de Abate Suino no Brasil Ajuste de Modelo de Previsão Para Dados de Séries Temporais de Abate Suino no Brasil Marcus Vinicius Silva Gurgel do Amaral 1 Taciana Villela Savian 2 Djair Durand Ramalho Frade 3 Simone Silmara Werner

Leia mais

Paradigmas em Estatística

Paradigmas em Estatística Pedro A. Morettin Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo pam@ime.usp.br http://www.ime.usp.br/ pam Sumário As Origens 1 As Origens 2 3 4 5 Paradigma As Origens Modelo, padrão a

Leia mais

Considerações Finais. Capítulo 8. 8.1- Principais conclusões

Considerações Finais. Capítulo 8. 8.1- Principais conclusões Considerações Finais Capítulo 8 Capítulo 8 Considerações Finais 8.1- Principais conclusões Durante esta tese foram analisados diversos aspectos relativos à implementação, análise e optimização de sistema

Leia mais

para os Números de Fibonacci 1

para os Números de Fibonacci 1 TEMA Tend. Mat. Apl. Comput., 5, No. 2 (2004), 205-215. c Uma Publicação da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Fórmula Explícita e Interpretação Combinatória para os Números de

Leia mais

MODIFICAÇÃO DO TESTE DE NORMALIDADE DE SHAPIRO-WILK MULTIVARIADO DO SOFTWARE ESTATÍSTICO R

MODIFICAÇÃO DO TESTE DE NORMALIDADE DE SHAPIRO-WILK MULTIVARIADO DO SOFTWARE ESTATÍSTICO R MODIFICAÇÃO DO TESTE DE NORMALIDADE DE SHAPIRO-WILK MULTIVARIADO DO SOFTWARE ESTATÍSTICO R Roberta Bessa Veloso 1, Daniel Furtado Ferreira 2, Eric Batista Ferreira 3 INTRODUÇÃO A inferência estatística

Leia mais

DIBSet: Um Detector de Intrusão por Anomalias Baseado em Séries Temporais

DIBSet: Um Detector de Intrusão por Anomalias Baseado em Séries Temporais VIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais DIBSet: Um Detector de Intrusão por Anomalias Baseado em Séries Temporais Universidade Federal de Santa Maria Centro de

Leia mais

CRM e Prospecção de Dados

CRM e Prospecção de Dados CRM e Prospecção de Dados Marília Antunes aula de 4 de Maio 09 5 Modelos preditivos para classificação (continuação) 5.6 Modelos naive Bayes - classificador bayesiano simples O método ganha a designação

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FACULDADE DE ESTATÍSTICA

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FACULDADE DE ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FACULDADE DE ESTATÍSTICA Estimação Bayesiana Curso: Bacharelado em Estatística Disciplina: Estatística Aplicada Nome: Denis Ribeiro

Leia mais

Análise Bayesiana do Sistema de Cotas da UFBA

Análise Bayesiana do Sistema de Cotas da UFBA Análise Bayesiana do Sistema de Cotas da UFBA Lilia Carolina C. da Costa Universidade Federal da Bahia Marina Silva Paez Universidade Federal do Rio de Janeiro Antonio Guimarães, Nadya Araujo Guimarães

Leia mais

MODELO DE AVALIAÇÃO EM PROJETOS DE INVESTIMENTO DE CAPITAL

MODELO DE AVALIAÇÃO EM PROJETOS DE INVESTIMENTO DE CAPITAL MODELO DE AVALIAÇÃO EM PROJETOS DE INVESTIMENTO DE CAPITAL Marcelo Maciel Monteiro Universidade Federal Fluminense, Engenharia de Produção Rua Martins Torres 296, Santa Rosa, Niterói, RJ, Cep 24240-700

Leia mais

Sinais Elementares e Operações Básicas

Sinais Elementares e Operações Básicas Exper. 2 Sinais Elementares e Operações Básicas Objetivo Esta prática descreve como utilizar o Matlab para representar e manipular alguns sinais elementares: Estudar os sinais elementares de tempo contínuo

Leia mais

Sinais e Sistemas. Sinais e Sistemas Fundamentos. Renato Dourado Maia. Universidade Estadual de Montes Claros. Engenharia de Sistemas

Sinais e Sistemas. Sinais e Sistemas Fundamentos. Renato Dourado Maia. Universidade Estadual de Montes Claros. Engenharia de Sistemas Sinais e Sistemas Sinais e Sistemas Fundamentos Renato Dourado Maia Universidade Estadual de Montes Claros Engenharia de Sistemas Classificação de Sinais Sinal de Tempo Contínuo: É definido para todo tempo

Leia mais

Estimação bayesiana em modelos lineares generalizados mistos: MCMC versus INLA

Estimação bayesiana em modelos lineares generalizados mistos: MCMC versus INLA Estimação bayesiana em modelos lineares generalizados mistos: MCMC versus INLA Everton Batista da Rocha 1 2 3 Roseli Aparecida Leandro 2 Paulo Justiniano Ribeiro Jr 4 1 Introdução Na experimentação agronômica

Leia mais

Stand by Air On Reset Reset Alarm Off Test Test Reset Stand by Air On Reset Alarm Off 3000 min. 940 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

Leia mais

Predição em Modelos de Tempo de Falha Acelerado com Efeito Aleatório para Avaliação de Riscos de Falha em Poços Petrolíferos

Predição em Modelos de Tempo de Falha Acelerado com Efeito Aleatório para Avaliação de Riscos de Falha em Poços Petrolíferos 1 Predição em Modelos de Tempo de Falha Acelerado com Efeito Aleatório para Avaliação de Riscos de Falha em Poços Petrolíferos João Batista Carvalho Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística,

Leia mais

Método de Monte Carlo e ISO

Método de Monte Carlo e ISO Método de Monte Carlo e ISO GUM para cálculo l de incerteza Prof. Dr. Antonio Piratelli Filho Universidade de Brasilia (UnB) Faculdade de Tecnologia Depto. Engenharia Mecânica 1 Introdução: Erro x incerteza

Leia mais

CONCURSO PETROBRAS DRAFT. Pesquisa Operacional, TI, Probabilidade e Estatística. Questões Resolvidas. Produzido por Exatas Concursos www.exatas.com.

CONCURSO PETROBRAS DRAFT. Pesquisa Operacional, TI, Probabilidade e Estatística. Questões Resolvidas. Produzido por Exatas Concursos www.exatas.com. CONCURSO PETROBRAS ENGENHEIRO(A) DE PRODUÇÃO JÚNIOR ENGENHEIRO(A) JÚNIOR - ÁREA: PRODUÇÃO Pesquisa Operacional, TI, Probabilidade e Estatística Questões Resolvidas QUESTÕES RETIRADAS DE PROVAS DA BANCA

Leia mais

CONTRIBUIÇÃO AO GRÁFICO DE ESTABILIDADE CONSIDERANDO O CONTEXTO GEOMECÂNICO BRASILEIRO

CONTRIBUIÇÃO AO GRÁFICO DE ESTABILIDADE CONSIDERANDO O CONTEXTO GEOMECÂNICO BRASILEIRO CONTRIBUIÇÃO AO GRÁFICO DE ESTABILIDADE CONSIDERANDO O CONTEXTO GEOMECÂNICO BRASILEIRO Autores: Michel Melo Oliveira Cláudio Lúcio Lopes pinto José Ildefonso Gusmão Dutra 07/08/2014 Introdução O Sublevel

Leia mais

ICDS12 International Conference DURABLE STRUCTURES: from construction to rehabilitation LNEC Lisbon Portugal 31 May - 1 June 2012 DURABLE STRUCTURES

ICDS12 International Conference DURABLE STRUCTURES: from construction to rehabilitation LNEC Lisbon Portugal 31 May - 1 June 2012 DURABLE STRUCTURES International Conference : from construction to rehabilitation CONCRETE STRUCTURES DURABILITY DESIGN PROBABILISTIC APPROACH Pedro Tourais Pereira; António Costa International Conference : from construction

Leia mais

Propagação de distribuições pelo método de Monte Carlo

Propagação de distribuições pelo método de Monte Carlo Sumário Propagação de distribuições pelo método de Monte Carlo João Alves e Sousa Avaliação de incertezas pelo GUM Propagação de distribuições O método de Monte Carlo Aplicação a modelos de medição por

Leia mais

Inferências Geográfica: Inferência Bayesiana Processo Analítico Hierárquico Classificação contínua

Inferências Geográfica: Inferência Bayesiana Processo Analítico Hierárquico Classificação contínua Inferências Geográfica: Inferência Bayesiana Processo Analítico Hierárquico Classificação contínua Análise Multi-Critério Classificação continua (Lógica Fuzzy) Técnica AHP (Processo Analítico Hierárquico)

Leia mais

M. Eisencraft 6.5 Processos aleatórios gaussianos 86. t1 +T. x(t)y(t+τ)dt. (6.35) t 1 T. x(t)y(t+τ)dt R xy (τ) = R XY (τ). (6.36)

M. Eisencraft 6.5 Processos aleatórios gaussianos 86. t1 +T. x(t)y(t+τ)dt. (6.35) t 1 T. x(t)y(t+τ)dt R xy (τ) = R XY (τ). (6.36) M. Eisencraft 6.5 Processos aleatórios gaussianos 86 R 0 (t 1 +2T) = 1 2T t1 +T t 1 Assim, tomando t 1 = 0 e assumindo que T é grande, temos x(t)y(t+τ)dt. (6.35) R 0 (2T) = 1 2T x(t)y(t+τ)dt R xy (τ) =

Leia mais

PLANO DE ENSINO. Mestrado em Matemática - Área de Concentração em Estatística

PLANO DE ENSINO. Mestrado em Matemática - Área de Concentração em Estatística 1. IDENTIFICAÇÃO PLANO DE ENSINO Disciplina: Estatística Multivariada Código: PGMAT568 Pré-Requisito: No. de Créditos: 4 Número de Aulas Teóricas: 60 Práticas: Semestre: 1º Ano: 2015 Turma(s): 01 Professor(a):

Leia mais

CDI 20705 Comunicação Digital

CDI 20705 Comunicação Digital CDI Comunicação Digital DeModulação em Banda Base Digital Communications Fundamentals and Applications Bernard Sklar ª edição Prentice Hall Marcio Doniak www.sj.ifsc.edu.br/~mdoniak mdoniak@ifsc.edu.br

Leia mais

INTRODUÇÃO AO MÉTODO DE MONTE CARLO EM SIMULAÇÃO MOLECULAR E FLUÍDOS CONFINADOS

INTRODUÇÃO AO MÉTODO DE MONTE CARLO EM SIMULAÇÃO MOLECULAR E FLUÍDOS CONFINADOS INTRODUÇÃO AO MÉTODO DE MONTE CARLO EM SIMULAÇÃO MOLECULAR E FLUÍDOS CONFINADOS GABRIEL DUARTE BARBOSA ORIENTADOR: FREDERICO W. TAVARES LABORATÓRIO: ATOMS APPLIED THERMODYNAMICS AND MOLECULAR SIMULATION

Leia mais

Filtro de Kalman. Plano Básico Processos Estocásticos

Filtro de Kalman. Plano Básico Processos Estocásticos Universidade Federal do Ceará Centro de Tecnologia Departamento de Engenharia Elétrica Programa de Educação Tutorial - PET Plano Básico Processos Estocásticos Filtro de Kalman Autores: Abnadan de Melo

Leia mais

GRÁFICOS DE CONTROLE PARA O MONITORAMENTO DO VETOR DE MÉDIAS DE PROCESSOS BIVARIADOS AUTOCORRELACIONADOS

GRÁFICOS DE CONTROLE PARA O MONITORAMENTO DO VETOR DE MÉDIAS DE PROCESSOS BIVARIADOS AUTOCORRELACIONADOS XXXI ENCONRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Belo Horizonte, MG, Brasil, 4 a 7 de outubro de 11. GRÁFICOS DE CONROLE PARA O MONIORAMENO DO VEOR DE MÉDIAS DE PROCESSOS BIVARIADOS AUOCORRELACIONADOS Daniel

Leia mais

Sistema de Visão Computacional sobre Processadores com Arquitetura Multi Núcleos

Sistema de Visão Computacional sobre Processadores com Arquitetura Multi Núcleos Roberto Kenji Hiramatsu Sistema de Visão Computacional sobre Processadores com Arquitetura Multi Núcleos Tese apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para obtenção do Título de Doutor

Leia mais

ANAIS ANÁLISE DE PROBLEMAS NO CONTROLE DE ESTOQUE DECORRENTES DE ERROS NOS REGISTROS DE SAÍDA

ANAIS ANÁLISE DE PROBLEMAS NO CONTROLE DE ESTOQUE DECORRENTES DE ERROS NOS REGISTROS DE SAÍDA ANÁLISE DE PROBLEMAS NO CONTROLE DE ESTOQUE DECORRENTES DE ERROS NOS REGISTROS DE SAÍDA FABIO FAVARETTO ( fabio.favaretto@unifei.edu.br ) UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ EVERTON DROHOMERETSKI ( profeverton.d@hotmail.com

Leia mais

Grande parte dos planejadores

Grande parte dos planejadores ARTIGO Fotos: Divulgação Decidindo com o apoio integrado de simulação e otimização Oscar Porto e Marcelo Moretti Fioroni O processo de tomada de decisão Grande parte dos planejadores das empresas ainda

Leia mais

MODELOS PROBABILÍSTICOS MAIS COMUNS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS

MODELOS PROBABILÍSTICOS MAIS COMUNS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS MODELOS PROBABILÍSTICOS MAIS COMUNS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS Definições Variáveis Aleatórias Uma variável aleatória representa um valor numérico possível de um evento incerto. Variáveis aleatórias

Leia mais

Modelos Variáveis de Estado

Modelos Variáveis de Estado Modelos Variáveis de Estado Introdução; Variáveis de Estados de Sistemas Dinâmicos; Equação Diferencial de Estado; Função de Transferência a partir das Equações de Estados; Resposta no Domínio do Tempo

Leia mais

Transmissão de impulsos em banda-base

Transmissão de impulsos em banda-base Transmissão de impulsos em anda-ase 3 Formatação de impulsos para cancelamento da interferência intersimólica 3.1 O critério de Nyquist. O espectro dorado. Impulsos de cosseno elevado Interferência intersimólica

Leia mais

Modelamento e simulação de processos

Modelamento e simulação de processos Modelamento e simulação de processos 4. Método de Monte Carlo Prof. Dr. André Carlos Silva 1. INTRODUÇÃO O Método de Monte Carlo (MMC) é um método estatístico utilizado em simulações estocásticas com diversas

Leia mais

Dinâmicas de Acesso ao Espectro

Dinâmicas de Acesso ao Espectro Redes Cognitivas com Oportunidades Dinâmicas de Acesso ao Espectro Defesa de Tese Marcel William Rocha da Silva Orientador: José Ferreira de Rezende Roteiro Introdução e motivação Rádios cognitivos Oportunidades

Leia mais

Bioestatística Aula 3

Bioestatística Aula 3 Aula 3 Castro Soares de Oliveira Probabilidade Probabilidade é o ramo da matemática que estuda fenômenos aleatórios. Probabilidade é uma medida que quantifica a sua incerteza frente a um possível acontecimento

Leia mais

Um Laboratório Virtual para Modelagem de Séries Financeiras e Gerenciamento de Risco

Um Laboratório Virtual para Modelagem de Séries Financeiras e Gerenciamento de Risco Um Laboratório Virtual para Modelagem de Séries Financeiras e Gerenciamento de Risco Autores: Isadora Rossetti Toledo, Marcos Antônio da Cunha Santos isadorar@hotmail.com, msantos@est.ufmg.br Departamento

Leia mais

UNIVERSIDADE DE LISBOA FACULDADE DE CIÊNCIAS SISTEMA DE ALARME BAYESIANO ÓTIMO PARA DADOS EPIDEMIOLÓGICOS ESPACIAIS

UNIVERSIDADE DE LISBOA FACULDADE DE CIÊNCIAS SISTEMA DE ALARME BAYESIANO ÓTIMO PARA DADOS EPIDEMIOLÓGICOS ESPACIAIS UNIVERSIDADE DE LISBOA FACULDADE DE CIÊNCIAS SISTEMA DE ALARME BAYESIANO ÓTIMO PARA DADOS EPIDEMIOLÓGICOS ESPACIAIS Doutoramento em Estatística e Investigação Operacional especialidade em Bioestatística

Leia mais

Seleção de variáveis para o modelo de fração de cura baseado no tempo de primeira passagem para um processo de Wiener

Seleção de variáveis para o modelo de fração de cura baseado no tempo de primeira passagem para um processo de Wiener Seleção de variáveis para o modelo de fração de cura baseado no tempo de primeira passagem para um processo de Wiener Jhon F.B. Gonzales 1 1 Mário de Castro A. Filho 1 2 Vera Lucia D. Tomazella 11 1 Introdução

Leia mais

2 a Lista de Exercícios

2 a Lista de Exercícios 2 a Lista de Exercícios Curso de Probabilidade e Processos Estocásticos 31/03/2003 1 a Questão: Exerc.8 Cap.1 (BJ). Solução: Um possivel espaço amostral seria Ω {(x n ) x n {2,..., 12} n 1} onde cada x

Leia mais

Os Postulados da Mecânica Quântica

Os Postulados da Mecânica Quântica Márcio H. F. Bettega Departamento de Física Universidade Federal do Paraná bettega@fisica.ufpr.br Postulados Introdução Vamos apresentar nestas notas os postulados da mecânica quântica de acordo com o

Leia mais

Técnicas de Cluster para Analisar Restrição Financeira e Decisão de Investimento: Uma Abordagem Bayesiana

Técnicas de Cluster para Analisar Restrição Financeira e Decisão de Investimento: Uma Abordagem Bayesiana Técnicas de Cluster para Analisar Restrição Financeira e Decisão de Investimento: Uma Abordagem Bayesiana Camila Fernanda Bassetto 1 Aquiles E. G. Kalatzis 2 1 Introdução - Restrição Financeira e Decisão

Leia mais

Vetor de Variáveis Aleatórias

Vetor de Variáveis Aleatórias Vetor de Variáveis Aleatórias Luis Henrique Assumpção Lolis 25 de junho de 2013 Luis Henrique Assumpção Lolis Vetor de Variáveis Aleatórias 1 Conteúdo 1 Vetor de Variáveis Aleatórias 2 Função de Várias

Leia mais

Controle Robusto H. 1. O problema de controle H. 2. Controle ótimo H por LMIs. 3. Patologia no controle H : altos ganhos. 3. Controle Misto H 2 /H

Controle Robusto H. 1. O problema de controle H. 2. Controle ótimo H por LMIs. 3. Patologia no controle H : altos ganhos. 3. Controle Misto H 2 /H Controle Robusto H 1. O problema de controle H 2. Controle ótimo H por LMIs 3. Patologia no controle H : altos ganhos 3. Controle Misto H 2 /H pag.1 Introdução ao Controle Robusto Aula 11 Controle H e

Leia mais

ESTUDO DO EFEITO DAS AÇÕES DE MARKETING SOBRE O FATURAMENTO DE UMA INSTITUIÇÃO DE SAÚDE DO SUL DE MINAS GERAIS UTLIZANDO TÉCNICAS DE SÉRIES TEMPORAIS

ESTUDO DO EFEITO DAS AÇÕES DE MARKETING SOBRE O FATURAMENTO DE UMA INSTITUIÇÃO DE SAÚDE DO SUL DE MINAS GERAIS UTLIZANDO TÉCNICAS DE SÉRIES TEMPORAIS ESTUDO DO EFEITO DAS AÇÕES DE MARKETING SOBRE O FATURAMENTO DE UMA INSTITUIÇÃO DE SAÚDE DO SUL DE MINAS GERAIS UTLIZANDO TÉCNICAS DE SÉRIES TEMPORAIS Maria de Lourdes Lima Bragion 1, Nivaldo Bragion 2,

Leia mais

Capítulo 1 Definição de Sinais e Sistemas

Capítulo 1 Definição de Sinais e Sistemas Capítulo 1 Definição de Sinais e Sistemas 1.1 Introdução 1.2 Representação dos sinais como funções 1.3 Representação dos sistemas como funções 1.4 Definições básicas de funções 1.5 Definição de sinal 1.6

Leia mais

TAXA DE DESCONTO, ANÁLISE DE RISCO, MODELOS DE PREDIÇÃO

TAXA DE DESCONTO, ANÁLISE DE RISCO, MODELOS DE PREDIÇÃO TAXA DE DESCONTO, ANÁLISE DE RISCO, MODELOS DE PREDIÇÃO AGNALDO CALVI BENVENHO, IBAPE, MRICS Eng. Mecânico, Especialista em Engenharia de Avaliações e Perícias TAXA DE DESCONTO NBR 14.653-4: Taxa de desconto:

Leia mais

Sinais e Sistemas - Lista 1. Gabarito

Sinais e Sistemas - Lista 1. Gabarito UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, FACULDADE GAMA Sinais e Sistemas - Lista 1 Gabarito 4 de outubro de 015 1. Considere o sinal x(t) mostrado na figura abaixo. O sinal é zero fora do intervalo < t

Leia mais

CS: : Um Simulador de Protocolos para Computação Móvel

CS: : Um Simulador de Protocolos para Computação Móvel MobiCS CS: : Um Simulador de Protocolos para Computação Móvel Daniel de Angelis Cordeiro Rodrigo Moreira Barbosa {danielc,rodbar}@ime.usp.br 7 de outubro de 2004 Motivação O desenvolvimento de aplicações

Leia mais

Cap.2 Aprendizagem Bayesiana e baseada em protótipos V 3.0, V.Lobo, EN/ISEGI, 2005

Cap.2 Aprendizagem Bayesiana e baseada em protótipos V 3.0, V.Lobo, EN/ISEGI, 2005 V 3.0, V.Lobo, E/ISEGI, 005 Classificação Bayesiana (revisões...) Victor Lobo Contexto Existem um conjunto de dados conhecidos Conjunto de treino Queremos prever o que vai ocorrer noutros casos Exemplo

Leia mais

Gestão de Risco de Portfólios de Ativos e Derivativos de Renda Fixa

Gestão de Risco de Portfólios de Ativos e Derivativos de Renda Fixa Gestão de Risco de Portfólios de Ativos e Derivativos de Renda Fixa Mariela Fernández Jorge C. Kapotas Pedro Paulo Schirmer Primeira Versão Abril de 2004 Resumo Este trabalho apresenta uma abordagem quantitativa

Leia mais

Simulação e controle inteligente de tráfego veicular urbano

Simulação e controle inteligente de tráfego veicular urbano Simulação e controle inteligente de tráfego veicular urbano Instituto de Informática - UFRGS XVII Seminário de Computação (SEMINCO) 04/11/2008 Roteiro Introdução O Simulador ITSUMO Simulação de Caso Real:

Leia mais

Distribuição Exponencial Exponenciada na Presença de Fração de Cura: Modelos de Mistura e Não-Mistura

Distribuição Exponencial Exponenciada na Presença de Fração de Cura: Modelos de Mistura e Não-Mistura Distribuição Exponencial Exponenciada na Presença de Fração de Cura: Modelos de Mistura e Não-Mistura Emílio Augusto Coelho-Barros 1,2 Jorge Alberto Achcar 2 Josmar Mazucheli 3 1 Introdução Em análise

Leia mais

PROJETO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

PROJETO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO Alexandre Moreira Batista Higor Fernando Manginelli PROJETO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO Trabalho apresentado para a disciplina Laboratório de Estatística II do curso de graduação em Estatística da

Leia mais

VIII-Lubi-Brasil-1 REDUÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NAS ESTAÇÕES DE BOMBEAMENTO COM O MODELO HÍBRIDO.

VIII-Lubi-Brasil-1 REDUÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NAS ESTAÇÕES DE BOMBEAMENTO COM O MODELO HÍBRIDO. XXX CONGRESO INTERAMERICANO DE INGENIERÍA SANITARIA Y AMBIENTAL 26 al 30 de noviembre de 2006, Punta del Este Uruguay ASOCIACIÓN INTERAMERICANA DE INGENIERÍA SANITARIA Y AMBIENTAL - AIDIS VIII-Lubi-Brasil-1

Leia mais

Sistemas lineares. Aula 1 - Sinais

Sistemas lineares. Aula 1 - Sinais Sistemas lineares Aula 1 - Sinais Conceitos Sinais e sistemas Definições Descrições Representações matemáticas Classificações Sinais Elementares (básicos) Operações Sinais Definição: Um sinal é a representação

Leia mais

Modelos bayesianos sem MCMC com aplicações na epidemiologia

Modelos bayesianos sem MCMC com aplicações na epidemiologia Modelos bayesianos sem MCMC com aplicações na epidemiologia Leo Bastos, PROCC/Fiocruz lsbastos@fiocruz.br Outline Introdução à inferência bayesiana Estimando uma proporção Ajustando uma regressão Métodos

Leia mais

16.36: Engenharia de Sistemas de Comunicação Aula 14: Códigos cíclicos e detecção de erros

16.36: Engenharia de Sistemas de Comunicação Aula 14: Códigos cíclicos e detecção de erros 16.36: Engenharia de Sistemas de Comunicação Aula 14: Códigos cíclicos e detecção de erros Eytan Modiano Códigos Cíclicos Um código cíclico é um código de bloco linear onde c é uma palavra-chave, e também

Leia mais

Dimensionamento de equipamentos reservas para subestações

Dimensionamento de equipamentos reservas para subestações XVIII Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica SENDI 2008-06 a 10 de outubro Olinda - Pernambuco - Brasil Dimensionamento de equipamentos reservas para subestações Leonardo Labarrere de Souza

Leia mais

REDE BAYESIANA PARA ESTIMAÇÃO DE FALHAS INCIPIENTES EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA UTILIZANDO DETECÇÃO DE DESCARGAS PARCIAIS POR EMISSÃO ACÚSTICA

REDE BAYESIANA PARA ESTIMAÇÃO DE FALHAS INCIPIENTES EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA UTILIZANDO DETECÇÃO DE DESCARGAS PARCIAIS POR EMISSÃO ACÚSTICA REDE BAYESIANA PARA ESTIMAÇÃO DE FALHAS INCIPIENTES EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA UTILIZANDO DETECÇÃO DE DESCARGAS PARCIAIS POR EMISSÃO ACÚSTICA Pedro Henrique da S. PALHARES 1, Leonardo da C. BRITO 1,

Leia mais

Capítulo 12. Esquemas com intervalos amostrais variáveis

Capítulo 12. Esquemas com intervalos amostrais variáveis Capítulo 12 Esquemas com intervalos amostrais variáveis 12.1 Introdução O esquema de controlo de qualidade constitui, sem dúvida, o método gráfico mais divulgado empregue na distinção entre causas aleatórias

Leia mais

UM ESTUDO SOBRE MÉTODOS DE IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS VIBRATÓRIOS LINEARES NOS DOMÍNIOS DO TEMPO E DA FREQUÊNCIA

UM ESTUDO SOBRE MÉTODOS DE IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS VIBRATÓRIOS LINEARES NOS DOMÍNIOS DO TEMPO E DA FREQUÊNCIA VI CONGRESSO NACIONAL DE ENGENHARIA MECÂNICA VI NATIONAL CONGRESS OF MECHANICAL ENGINEERING 18 a 21 de agosto de 2010 Campina Grande Paraíba - Brasil August 18 21, 2010 Campina Grande Paraíba Brazil UM

Leia mais

Aula 1: Introdução à Probabilidade

Aula 1: Introdução à Probabilidade Aula 1: Introdução à Probabilidade Prof. Leandro Chaves Rêgo Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - UFPE Recife, 07 de Março de 2012 Experimento Aleatório Um experimento é qualquer processo

Leia mais

6 Construção de Cenários

6 Construção de Cenários 6 Construção de Cenários Neste capítulo será mostrada a metodologia utilizada para mensuração dos parâmetros estocásticos (ou incertos) e construção dos cenários com respectivas probabilidades de ocorrência.

Leia mais

22/Abr/2015 Aula 15. 17/Abr/2015 Aula 14

22/Abr/2015 Aula 15. 17/Abr/2015 Aula 14 17/Abr/2015 Aula 14 Introdução à Física Quântica Radiação do corpo negro; níveis discretos de energia. Efeito foto-eléctrico: - descrições clássica e quântica - experimental. Efeito de Compton. 22/Abr/2015

Leia mais

Modelo para estimativa de risco operacional e previsão de estoque para equipamentos da Comgás

Modelo para estimativa de risco operacional e previsão de estoque para equipamentos da Comgás Modelo para estimativa de risco operacional e previsão de estoque para equipamentos da Comgás Resumo Marcos Henrique de Carvalho 1 Gabriel Alves da Costa Lima 2 Antonio Elias Junior 3 Sergio Rodrigues

Leia mais

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL Introdução Variável aleatória Discreta: assume um número finito ou infinito numerável de valores Contínua: assume todos os valores

Leia mais

Matemática Discreta para Computação e Informática

Matemática Discreta para Computação e Informática Matemática Discreta para Computação e Informática P. Blauth Menezes blauth@inf.ufrgs.br Departamento de Informática Teórica Instituto de Informática / UFRGS Matemática Discreta para Computação e Informática

Leia mais

Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados da Pesquisa de Avaliação de Impacto do Programa Bolsa Família (Primeira e Segunda Rodadas)

Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados da Pesquisa de Avaliação de Impacto do Programa Bolsa Família (Primeira e Segunda Rodadas) OficinaTécnica CNPqe MDS -Edital CNPq nº 24/2013 T7 - Análise de Dados Secundários das Bases Sociais Disponíveis no MDS Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados da Pesquisa de Avaliação de Impacto do

Leia mais

Aprendizado Bayesiano. Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos

Aprendizado Bayesiano. Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos Aprendizado Bayesiano Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos Conhecimento com Incerteza Exemplo: sistema de diagnóstico odontológico Regra de diagnóstico " p sintoma (p,dor de dente) doença (p,cárie)

Leia mais

Redes Neurais. Mapas Auto-Organizáveis. 1. O Mapa Auto-Organizável (SOM) Prof. Paulo Martins Engel. Formação auto-organizada de mapas sensoriais

Redes Neurais. Mapas Auto-Organizáveis. 1. O Mapa Auto-Organizável (SOM) Prof. Paulo Martins Engel. Formação auto-organizada de mapas sensoriais . O Mapa Auto-Organizável (SOM) Redes Neurais Mapas Auto-Organizáveis Sistema auto-organizável inspirado no córtex cerebral. Nos mapas tonotópicos do córtex, p. ex., neurônios vizinhos respondem a freqüências

Leia mais

Técnicas de Computação Paralela Capítulo III Design de Algoritmos Paralelos

Técnicas de Computação Paralela Capítulo III Design de Algoritmos Paralelos Técnicas de Computação Paralela Capítulo III Design de Algoritmos Paralelos José Rogado jose.rogado@ulusofona.pt Universidade Lusófona Mestrado Eng.ª Informática e Sistemas de Informação 2013/14 Resumo

Leia mais

Gestão de Stocks. Maria Antónia Carravilla. Março 2000. Maria Antónia Carravilla

Gestão de Stocks. Maria Antónia Carravilla. Março 2000. Maria Antónia Carravilla Gestão de Stocks Março 2000 Introdução Objectivos Perceber o que é o stock Saber como classificar stocks Saber fazer uma análise ABC Saber comparar modelos de gestão de stocks Saber utilizar modelos de

Leia mais

SP 01/06/92 NT 145/92. Conceitos Básicos na Operação de Semáforo. Núcleo de Estudos de Tráfego - NET. Objetivo

SP 01/06/92 NT 145/92. Conceitos Básicos na Operação de Semáforo. Núcleo de Estudos de Tráfego - NET. Objetivo SP 01/06/92 NT 145/92 Conceitos Básicos na Operação de Semáforo Núcleo de Estudos de Tráfego - NET Objetivo O objetivo do presente trabalho é relatar alguns conceitos básicos na operação de semáforos apresentados

Leia mais

Occurrence and quantity of precipitation can be modelled simultaneously. Peter K. Dunn Autor Braga Junior e Eduardo Gomes Apresentação

Occurrence and quantity of precipitation can be modelled simultaneously. Peter K. Dunn Autor Braga Junior e Eduardo Gomes Apresentação Occurrence and quantity of precipitation can be modelled simultaneously Peter K. Dunn Autor Apresentação Introdução Introdução Estudos sobre modelagem da precipitação de chuvas são importantes, pois permitem

Leia mais

2. Método de Monte Carlo

2. Método de Monte Carlo 2. Método de Monte Carlo O método de Monte Carlo é uma denominação genérica tendo em comum o uso de variáveis aleatórias para resolver, via simulação numérica, uma variada gama de problemas matemáticos.

Leia mais

Análise de Diagnóstico no Modelo de Regressão Bivariado com Fração de Cura

Análise de Diagnóstico no Modelo de Regressão Bivariado com Fração de Cura Análise de Diagnóstico no Modelo de Regressão Bivariado com Fração de Cura Juliana B. Fachini Universidade de São Paulo Edwin M. M. Ortega Universidade de São Paulo 1 Introdução Dados de sobrevivência

Leia mais

TTT-PLOT E TESTE DE HIPÓTESES BOOTSTRAP PARA O MODELO BI-WEIBULL. Cleber Giugioli Carrasco 1 ; Francisco Louzada-Neto 2 RESUMO

TTT-PLOT E TESTE DE HIPÓTESES BOOTSTRAP PARA O MODELO BI-WEIBULL. Cleber Giugioli Carrasco 1 ; Francisco Louzada-Neto 2 RESUMO TTT-PLOT E TESTE DE HIPÓTESES BOOTSTRAP PARA O MODELO BI-WEIBULL Cleber Giugioli Carrasco ; Francisco Louzada-Neto Curso de Matemática, Unidade Universitária de Ciências Exatas e Tecnológicas, UEG. Departamento

Leia mais

Sinais e Sistemas. Série de Fourier. Renato Dourado Maia. Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros. Fundação Educacional Montes Claros

Sinais e Sistemas. Série de Fourier. Renato Dourado Maia. Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros. Fundação Educacional Montes Claros Sinais e Sistemas Série de Fourier Renato Dourado Maia Faculdade de Ciência e ecnologia de Montes Claros Fundação Educacional Montes Claros Convergência da Um sinal periódico contínuo possui uma representação

Leia mais

Universidade Federal de Uberlândia Julho 2012

Universidade Federal de Uberlândia Julho 2012 Universidade Federal de Uberlândia Julho 2012 O primeiro autor agradece à FAPEMIG. Sumário 1 2 3 4 5 6 7 Sumário 1 2 3 4 5 6 7 Restrição à população homossexual relativamente simples; Engloba de 70 a 80

Leia mais

um experimento dedicado a estudar a composição de partículas primárias de raios cósmicos e interações hadrônicas de altas energias.

um experimento dedicado a estudar a composição de partículas primárias de raios cósmicos e interações hadrônicas de altas energias. Uma análise sobre diferentes parametrizações da atmosfera em simulações de chuveiros atmosféricos extensos de raios cósmicos Stefano Castro TOGNINI; Ricardo Avelino GOMES Instituto de Física Universidade

Leia mais

B.I.S.T. Built-In Self Test

B.I.S.T. Built-In Self Test Instituto Superior de Engenharia do Porto Mestrado de Engenharia Electrotécnica Automação e Sistemas Disciplina de Síntese Alto Nível de Componentes Programáveis B.I.S.T. Built-In Self Test Elaborado por:

Leia mais