Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)"

Transcrição

1 Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA) Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais

2 Testes sobre variâncias Problema: queremos saber se há diferenças estatisticamente significativas entre os desvios-padrão de duas amostras, ou seja, se elas são ou não homocedásticas Em termos de teste de hipótese isso significa: H 0: 1 HA: 1

3 Teste para variância usando Qui-quadrado (χ) Pode-se testar uma variância nos mesmos moldes de teste de médias, utilizando-se a distribuição χ A medição de χ Obs é determinada por: n S ref Obs 1 obs A região crítica é bicaudal, determinada pelo γ, de acordo com os graus de liberdade (ν) determinados pela amostra. α/ γ α/ a b 3

4 Teste para variância usando F (Fisher-Snedecor) Sejam S 1 e S as variâncias de duas amostras, definimos F como: Para um determinado coeficiente de confiança γ, temos o seguinte intervalo de confiança para a razão entre duas variâncias: S S F 1 s s f s s f IC ; 4

5 Propriedades da distribuição F Família de curvas determinada pelos graus de liberdade no numerador e no denominador (ν 1 e ν ); São representadas graficamente de forma positiva; A área total sob cada curva de uma distribuição F é 1; Para todas as distribuições F, o valor médio de F é aproximadamente 1. 5

6 Exemplo de curvas da distribuição F Fonte: Wikipédia F f 1; 6

7 Região Crítica na curva F para teste de variâncias Dica prática: se o maior valor ficar no numerador, ou seja, F 1, os testes unicaudais serão à direita e para os testes bicaudais basta encontrar o valor crítico à direita. α/ F 1, f 1 1,, / F f : F 1,, / Como as tabelas são limitadas, lembrar que: F,, 1 F 1, 1, 7

8 Exemplo de tabela F: p=,5% 8

9 Exemplo: teste de variância 1.Estabeleça um intervalo de confiança de 95% para S 1 /S considerando duas amostras idênticas e independentes com os seguintes tamanhos: 30, 60 e 10. 9

10 Modelos explicativos estatísticos Modelos estatísticos visam descrever sinteticamente o comportamento de variáveis. Eles podem ser definidos como: Observação = Previsível + Aleatório; ou Observação = Previsível x Aleatório Um modelo estatístico para uma observação pode ser definido basicamente por uma equação do tipo: yi ei Onde: y i : efeito verificado na i-ésima observação θ : efeito fixo, comum a todos e i : erro, devido à fatores não explícitos no modelo, com distribuição e i ~N(0;σ ) 10

11 Questões sobre o modelo explicativo Será que eu consigo entender melhor a realidade ou fazer previsões melhores se eu tiver determinadas informações de antemão? Será que consigo diminuir as incertezas e o erro do meu modelo explicativo? Será que vale a pena tornar o modelo explicativo mais complexo, acrescentando variáveis? 11

12 ANOVA e modelos estatísticos O objetivo dos nossos modelos explicativos estatísticos é diminuir aquilo que não é explicado, ou seja, o erro. Até agora os nossos modelos restringiam-se a apenas uma estimativa: yi ei ou yi p ei onde ei f ( ) Será que podemos diminuir o erro se incluirmos outras variáveis explicativas não tratadas no modelo simples? A ANOVA permite testar e mensurar isso. 1

13 ANOVA (ANalisys Of VAriance) A ANOVA permite fazer uma comparação global de amostras ou subamostras, minimizando a probabilidade de erro amostral, pois, conforme aumenta o número de amostras, o total de comparações entre pares cresce exponencialmente Pressupostos da ANOVA Amostras aleatórias simples Amostras independentes Populações normais As populações são homocedásticas Amostras/ subamostras Total de comparações

14 Fonte: https://xkcd.com/88/ 14

15 ANOVA de 1 fator (unidirecional) Objetivo: avaliar se várias médias de subpopulações são iguais ou se pelo menos uma é diferente. H 0 : μ 1 = μ =... = μ n H A : pelo menos um μ é diferente Para isso, verificamos como se comporta a variação entre as várias subpopulações e a variação dentro dessas subpopulações, medindo o ganho explicativo usando a estatística F (razão F). Essa estatística indica o tamanho da diferença entre as amostras, em função do tamanho da variação dentro de cada amostra. F MQe MQd Onde: MQe = Variância entre amostras MQd = Variância dentro das amostras 15

16 Tabela da ANOVA Para facilitar o manuseio dos dados, eles são organizados em uma tabela: n: número de amostras k: número de subpopulações SQe k k 1n( xx ) SQd 1( 1) i ni si SQt 1 n x i n n x 1 ( 1) Variação Soma dos Quadrados (SQ) Graus de Liberdade Média dos Quadrados (MQ) F Entre populações/ grupos SQ e gl e = k-1 MQe SQe gln MQe MQd Dentro das populações/ grupos SQ d gl d = n-k MQd SQd gld Total SQ t gl t = n-1 16

17 17

18 Apresentação de grupos: dia 19/04 (terça) Definir e explicar sucintamente o funcionamento das seguintes pesquisas do IBGE: PNAD e PNAD contínua. Pesquisa mensal de emprego (atenção às mudanças em 001 e 014!). Explicar também os critérios de cada pesquisa no que se refere ao emprego e população economicamente ativa. Referências úteis: ftp://ftp.ibge.gov.br/trabalho_e_rendimento/pesquisa_mensal_de_emprego/metodologia_da_pesquisa/srmpme_ed.pdf ftp://ftp.ibge.gov.br/trabalho_e_rendimento/pesquisa_nacional_por_amostra_de_domicilios_continua/notas_metodologicas/no tas_metodologicas.pdf 18

19 Exemplo: modelo explicativo e uso da ANOVA Deseja-se avaliar explicações para o tempo de reação das pessoas a um estímulo visual. Para isso mede-se o tempo de reação (y) de 0 pessoas e compila-se variáveis que, com base nas teorias, podem afetar y. Objetivo: achar um modelo explicativo para o tempo de reação que seja simples e abrangente (satisfatório). Indivíduo Tempo de Gênero Idade Acuidade reação (ms) (M/F) (anos) Visual (%) i y w x z 1 96 M F M F F M M F F M M F F F M M F F M M Dados tirados de Bussab, Wilton. Análise de Variância e Regressão. a. Ed. Editora Atual: São Paulo

20 Modelo I: média e desvio-padrão Modelo explicativo básico: (o mais simples K.I.S.S.): o tempo de reação dos indivíduos varia aleatoriamente, podendo ser explicado apenas pela média e a variância. Obtenha média e desvio-padrão do tempo de reação. Calcule a soma dos erros quadráticos [Σ(ȳ-y i ) ]. O que vocês acham? O modelo explica bem o fenômeno? Por que? É possível melhorar? Será que vale a pena deixar o modelo mais complexo para melhorá-lo? 0

21 Modelo II: separando por Gênero (duas populações) Adicionamos uma discriminação nos nossos dados: j = Gênero (M/F; M=1,F=...) y ij i e ij Temos agora duas populações, Masculina e Feminina Calcular média e desvio-padrão para ambas. Calcule a soma dos erros quadráticos de ambas São estatisticamente diferentes? Será que o modelo fica melhor adicionando essa variável? ȳ M = 110,1; σ M = 74,54; SEQ M = 566,9 ȳ F = 104,9; σ F = 6,99; SEQ F = 670,9 1

22 Fazendo a tabela de ANOVA Precisamos calcular: Variância dentro das populações (SQ d ) o Soma da soma de erros quadráticos de cada uma das populações Variância entre as populações (SQ e ) o SQ t = SQ e + SQ d = SQ e = SQ t - SQ d Determinar os graus de liberdade Variação Entre populações/ grupos Dentro das populações/ grupos Soma dos Quadrados (SQ) ,8 =135, Graus de Liberdade SQ e = 1 566, ,9 =137,8 SQ d = n- = 18 Total 1373,0 n-1 = 19 Média dos Quadrados (MQ) SSe g ln SSd gld 135, 68,77 MSe MSd F 1,97

23 Medidas que a ANOVA permite R : coeficiente de explicação = a quantidade de informação que é explicada pelo modelo adotado R SQe SQt p-valor de F: indica a possibilidade de generalização do modelo para a população Igual ao p-valor de um teste de hipótese, ou seja, o nível em que podemos afirmar que o modelo é significativo 3

24 Exemplo Separar as populações por idade Calcular para cada uma Média e desvio-padrão (colocar em um quadro comparativo) Soma dos quadrados dos erros Colocar na tabela de ANOVA O que parece? Esse modelo melhora a nossa previsão? Quanto? 4

25 Modelo III: Múltiplas populações (separação por idade) Resultado Total média 107,5 98,5 103,3 107,8 110,8 117,3 dpad 8,50 5,97 5,1 6,65 5,6 6,85 SQDesvios 1373,0 107,0 78,8 13,8 94,8 140,8 554,0 5

26 ANOVA do Modelo III n: número de amostras k: número de populações Fc (5%;4;15) = 3,06 p-valor (5,54;4;15) = 0,61% R = 0,587 Variação Entre populações/ grupos Dentro das populações/ grupos Soma dos Quadrados (SQ) Graus de Liberdade Quadrados das Médias (SQM) SS e = 819 k-1 = 4 04,75 5,54 SS d = 554,0 n-k = 15 36,93 Total 1373,0 n-1 = 19 7,6 SSe g ln SSd gld MSe MSd F 6

27 Conclusões do Modelo III É estatisticamente significativo (ao nível de menos de 1%) Possui um bom valor explicativo (58,7%) Portanto, o modelo III tem qualidades para ser adotado. Isso significa que a idade é um fator explicativo relevante para o fenômeno observado (tempo de reação). 7

28 Exercícios 1. Em um curso de extensão universitária pesquisaram-se os salários mensais (em unidades de referência) e a área de formação acadêmica dos estudantes, com base em uma amostra aleatória. Após eliminar-se os dados excessivamente destoantes, obteve-se o resultado abaixo. Podemos considerar que os salários de cada área são iguais? n Média Desvio-padrão Sociais 1 30,9 19, Engenharia 15 34, 8, Biológicas 7 38,1,3 8

29 Exercícios. Um analista quer determinar se há diferença na média de vendas mensais de quatro regiões diferentes. É feita uma seleção aleatória de vendedores de cada região e cada um fornece os resultados (em R$ mil) do mês anterior. Com α = 5% podemos concluir que há diferença na média de vendas de pelo menos uma das regiões? Variância total = 68,10 Norte Leste Sul Oeste Média Variância 45, ,67 4,5 9

30 Tabela da ANOVA Para facilitar o manuseio dos dados, eles são organizados em uma tabela: n: número de amostras k: número de subpopulações SQe k k 1n( xx ) SQd 1( 1) i ni si SQt 1 n x i n n x 1 ( 1) Variação Soma dos Quadrados (SQ) Graus de Liberdade Médias dos Quadrados (MQ) F Entre populações/ grupos SQ e gl e = k-1 MQe SQe gln MQe MQd Dentro das populações/ grupos SQ d gl d = n-k MQd SQd gld Total SQ t gl t = n-1 30

31 Tabela F: p=5% 31

Testes de variância e Análise de Variância (ANOVA)

Testes de variância e Análise de Variância (ANOVA) Testes de variância e Análise de Variância (ANOVA) Introdução à Inferência Estatística Introdução à Inferência Estatística TESTE DE VARIÂNCIAS E DISTRIBUIÇÃO F Testes sobre variâncias Problema: queremos

Leia mais

Modelos de Regressão Linear Simples - Erro Puro e Falta de Ajuste

Modelos de Regressão Linear Simples - Erro Puro e Falta de Ajuste Modelos de Regressão Linear Simples - Erro Puro e Falta de Ajuste Erica Castilho Rodrigues 2 de Setembro de 2014 Erro Puro 3 Existem dois motivos pelos quais os pontos observados podem não cair na reta

Leia mais

7. Testes de Hipóteses

7. Testes de Hipóteses 7. Testes de Hipóteses Suponha que você é o encarregado de regular o engarrafamento automatizado de leite numa determinada agroindústria. Sabe-se que as máquinas foram reguladas para engarrafar em média,

Leia mais

Medidas de Dispersão. Introdução Amplitude Variância Desvio Padrão Coeficiente de Variação

Medidas de Dispersão. Introdução Amplitude Variância Desvio Padrão Coeficiente de Variação Medidas de Dispersão Introdução Amplitude Variância Desvio Padrão Coeficiente de Variação Introdução Estudo de medidas que mostram a dispersão dos dados em torno da tendência central Analisaremos as seguintes

Leia mais

ANÁLISE DOS RESÍDUOS. Na análise de regressão linear, assumimos que os erros E 1, E 2,, E n satisfazem os seguintes pressupostos:

ANÁLISE DOS RESÍDUOS. Na análise de regressão linear, assumimos que os erros E 1, E 2,, E n satisfazem os seguintes pressupostos: ANÁLISE DOS RESÍDUOS Na análise de regressão linear, assumimos que os erros E 1, E 2,, E n satisfazem os seguintes pressupostos: seguem uma distribuição normal; têm média zero; têm variância σ 2 constante

Leia mais

MOQ-14 Projeto e Análise de Experimentos

MOQ-14 Projeto e Análise de Experimentos Instituto Tecnológico de Aeronáutica Divisão de Engenharia Mecânica-Aeronáutica MOQ-14 Projeto e Análise de Experimentos Profa. Denise Beatriz Ferrari www.mec.ita.br/ denise denise@ita.br Regressão Linear

Leia mais

Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia

Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia Análise de Variância - ANOVA Cap. 12 - Pagano e Gauvreau (2004) - p.254 Enrico A. Colosimo/UFMG Depto. Estatística - ICEx - UFMG 1 / 39 Introdução Existem

Leia mais

AULA 19 Análise de Variância

AULA 19 Análise de Variância 1 AULA 19 Análise de Variância Ernesto F. L. Amaral 18 de outubro de 2012 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro: LTC. Capítulo

Leia mais

Prova Resolvida Raciocínio Lógico Quantitativo e Estatística (ANAC/2016) Prof. Guilherme Neves

Prova Resolvida Raciocínio Lógico Quantitativo e Estatística (ANAC/2016) Prof. Guilherme Neves Prova Resolvida Raciocínio Lógico Quantitativo e Estatística (ANAC/2016) 31- (ANAC 2016/ESAF) A negação da proposição se choveu, então o voo vai atrasar pode ser logicamente descrita por a) não choveu

Leia mais

CÁLCULO DA INCERTEZA

CÁLCULO DA INCERTEZA CÁLCULO DA INCERTEZA O resultado de uma medição é somente um valor aproximado ou uma estimativa do Mensurando. ele é completo somente quando acompanhado do valor declarado de sua incerteza. A incerteza

Leia mais

INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA UFPE - Universidade Federal de Pernambuco Departamento de Estatística Disciplina: ET-406 Estatística Econômica Professor: Waldemar A. de Santa Cruz Oliveira Júnior INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Podemos

Leia mais

PODER DO TESTE. Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses

PODER DO TESTE. Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses PODER DO TESTE Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses 1 Tipos de erro num teste estatístico Realidade (desconhecida) Decisão do teste aceita H rejeita H H verdadeira decisão correta

Leia mais

PROGRAMA e Metas Curriculares Matemática A. Estatística. António Bivar, Carlos Grosso, Filipe Oliveira, Luísa Loura e Maria Clementina Timóteo

PROGRAMA e Metas Curriculares Matemática A. Estatística. António Bivar, Carlos Grosso, Filipe Oliveira, Luísa Loura e Maria Clementina Timóteo PROGRAMA e Metas Curriculares Matemática A Estatística António Bivar, Carlos Grosso, Filipe Oliveira, Luísa Loura e Maria Clementina Timóteo O tema da Estatística nos Cursos Científico-Humanísticos de

Leia mais

Profa.: Patricia Maria Bortolon, D.Sc. Statistics for Managers Using Microsoft Excel, 5e 2008 Pearson Prentice-Hall, Inc. Chap 9-1

Profa.: Patricia Maria Bortolon, D.Sc. Statistics for Managers Using Microsoft Excel, 5e 2008 Pearson Prentice-Hall, Inc. Chap 9-1 MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS À CONTABILIDADE Profa.: Patricia Maria Bortolon, D.Sc. Statistics for Managers Using Microsoft Excel, 5e 2008 Pearson Prentice-Hall, Inc. Chap 9-1 Fundamentos de Testes

Leia mais

Pressuposições à ANOVA

Pressuposições à ANOVA UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI-PARANÁ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL Estatística II Aula do dia 09.11.010 A análise de variância de um experimento inteiramente ao acaso exige que sejam

Leia mais

Geometria (X 6 ) Português (X 3 ) Álgebra (X 4 )

Geometria (X 6 ) Português (X 3 ) Álgebra (X 4 ) ROTAÇÃO E INTERPRETAÇÃO DAS COMPONENTES PRINCIPAIS Consideremos o seguinte exemplo (exercício 6): 15 alunos de uma determinada escola foram sujeitos a testes de 6 disciplinas e os resultados obtidos encontram-se

Leia mais

AULA 07 Distribuições Discretas de Probabilidade

AULA 07 Distribuições Discretas de Probabilidade 1 AULA 07 Distribuições Discretas de Probabilidade Ernesto F. L. Amaral 31 de agosto de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro:

Leia mais

Estatística II. Aula 7. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Estatística II. Aula 7. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Estatística II Aula 7 Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Análise da Variância Objetivos do Aprendizado Nesta aula você aprenderá: A utilizar a análise de variância de fator único para testar diferenças

Leia mais

Tópicos em Gestão da Informação II

Tópicos em Gestão da Informação II Tópicos em Gestão da Informação II Aula 05 Variabilidade estatística Prof. Dalton Martins dmartins@gmail.com Gestão da Informação Faculdade de Informação e Comunicação Universidade Federal de Goiás Exercício

Leia mais

Estatística. Professora: Eliana Carvalho Estatística e Probabilidade 1

Estatística. Professora: Eliana Carvalho Estatística e Probabilidade 1 Estatística Fonte bibliográfica: FARIAS, Alberto Alves Introdução a Estatística MEYER, Paul L. Probabilidade: Aplicações à Estatística MONTGOMERY, Douglas C; Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros.

Leia mais

Aula 3 Distribuição de Frequências.

Aula 3 Distribuição de Frequências. 1 Estatística e Probabilidade Aula 3 Distribuição de Frequências. Professor Luciano Nóbrega Distribuição de frequência 2 Definições Básicas Dados Brutos são os dados originais que ainda não foram numericamente

Leia mais

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ASSUNTOS POLÍTICOS

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ASSUNTOS POLÍTICOS PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ASSUNTOS POLÍTICOS MARÇO DE 2014 JOB0311 ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS DA PESQUISA OBJETIVO O principal objetivo desse projeto é levantar a intenção de voto do eleitorado acerca

Leia mais

AULAS 24 E 25 Análise de Regressão Múltipla: Inferência

AULAS 24 E 25 Análise de Regressão Múltipla: Inferência 1 AULAS 24 E 25 Análise de Regressão Múltipla: Inferência Ernesto F. L. Amaral 23 e 25 de novembro de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Wooldridge, Jeffrey M. Introdução à econometria: uma

Leia mais

Amostras, amostragem e tamanho da amostra

Amostras, amostragem e tamanho da amostra Amostras, amostragem e tamanho da amostra Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais Amostragem POPULAÇÃO AMOSTRA Estatísticas amostrais Parâmetros populacionais Fonte: Bolfarine;

Leia mais

Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança. Parte 2

Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança. Parte 2 Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança Parte 2 Questões para discutirmos em sala: O que é uma hipótese estatística? O que é um teste de hipótese? Quem são as hipóteses nula e alternativa? Quando devemos

Leia mais

Introdução à Estatística Estatística Descritiva 22

Introdução à Estatística Estatística Descritiva 22 Introdução à Estatística Estatística Descritiva 22 As tabelas de frequências e os gráficos constituem processos de redução de dados, no entanto, é possível resumir de uma forma mais drástica esses dados

Leia mais

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Profa. Dra. Yara de Souza Tadano yaratadano@utfpr.edu.br Aula 8 11/2014 Distribuição Normal Vamos apresentar distribuições de probabilidades para variáveis aleatórias contínuas.

Leia mais

Estatística Analítica

Estatística Analítica Teste de Hipótese Testes Estatísticos 2 Teste de Hipótese Testes Estatísticos 3 1 Teste de Hipótese Testes Estatísticos 4 Principais Testes: Teste Qui-quadrado Teste T de Student Teste ANOVA Teste de Correlação

Leia mais

Valor médio de avaliação bancária acentuou tendência crescente

Valor médio de avaliação bancária acentuou tendência crescente Dez-14 Jan-15 Fev-15 Mar-15 Abr-15 Mai-15 Jun-15 Jul-15 Ago-15 Set-15 Out-15 Nov-15 Dez-15 Inquérito à Avaliação Bancária na Dezembro de 2015 25 de janeiro de 2016 Valor médio de avaliação bancária acentuou

Leia mais

Plano da Apresentação. Medidas de localização central. Medidas de localização central. Média. Média. Exemplo nota média em Metodologias

Plano da Apresentação. Medidas de localização central. Medidas de localização central. Média. Média. Exemplo nota média em Metodologias Metodologia de Diagnóstico e Elaboração de Relatório FASHT Plano da Apresentação Mediana Moda Outras médias: a média geométrica Profª Cesaltina Pires cpires@uevora.pt Metodologias de Diagnóstico Profª

Leia mais

Teste de hipótese em modelos normais lineares: ANOVA

Teste de hipótese em modelos normais lineares: ANOVA Teste de hipótese em modelos normais lineares: ANOVA Prof Caio Azevedo Prof Caio Azevedo Exemplo 1 No primeiro modelo, o interesse primário, de certa forma, é testar se a carga não contribui para explicar

Leia mais

Inferência Estatística

Inferência Estatística Inferência Estatística Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA Núcleo de Estatística e Informática HUUFMA email: alcione.miranda@terra.com.br Inferência Estatística Inferências

Leia mais

LINEARIZAÇÃO DE GRÁFICOS

LINEARIZAÇÃO DE GRÁFICOS LINEARIZAÇÃO DE GRÁFICOS Física Básica Experimental I Departamento de Física / UFPR Processo de Linearização de Gráficos O que é linearização? procedimento para tornar uma curva que não é uma reta em uma

Leia mais

AULA 4 OS DESENHOS DE PESQUISA

AULA 4 OS DESENHOS DE PESQUISA AULA 4 OS DESENHOS DE PESQUISA Roteiro da aula 1. Por que planejar a pesquisa? 2. Principais tipos de desenhos de pesquisa - Quantitativos ou qualitativos - Transversais ou longitudinais - Exploratórios,

Leia mais

Probabilidade. Evento (E) é o acontecimento que deve ser analisado.

Probabilidade. Evento (E) é o acontecimento que deve ser analisado. Probabilidade Definição: Probabilidade é uma razão(divisão) entre a quantidade de eventos e a quantidade de amostras. Amostra ou espaço amostral é o conjunto formado por todos os elementos que estão incluídos

Leia mais

Exercícios de Probabilidade - Lista 1 Calcular e, após, Modelar no NETICA

Exercícios de Probabilidade - Lista 1 Calcular e, após, Modelar no NETICA 1 Exercícios de Probabilidade - Lista 1 Calcular e, após, Modelar no NETICA 1) Os dados da tabela abaixo descrevem o desempenho de alunos de graduação na disciplina de Probabilidade oferecida para alunos

Leia mais

ESTATÍSTICA BÁSICA AULA 05

ESTATÍSTICA BÁSICA AULA 05 ESTATÍSTICA BÁSICA AULA 05 TÁ NA MÉDIA! FILIPE S. MARTINS ESTATÍSTICA - ROTEIRO DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS TABELA PRIMITIVA E ROL DISTRIBUIÇÃO DE FREQUENCIA ELEMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA

Leia mais

Probabilidade. Luiz Carlos Terra

Probabilidade. Luiz Carlos Terra Luiz Carlos Terra Nesta aula, você conhecerá os conceitos básicos de probabilidade que é a base de toda inferência estatística, ou seja, a estimativa de parâmetros populacionais com base em dados amostrais.

Leia mais

Utilizando o nplot. Este programa é gratuito e para fazer download basta acessar:

Utilizando o nplot. Este programa é gratuito e para fazer download basta acessar: Utilizando o nplot O nplot é um programa simples que permite a construção rápida de gráficos e o ajuste de diversas curvas, como as lineares, quadráticas, exponenciais e gaussianas. Além disso, permite

Leia mais

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE BUROCRACIA

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE BUROCRACIA PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE BUROCRACIA DEZEMBRO DE 2008 JOB12-9 OBJETIVO LOCAL ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS DA PESQUISA Levantar junto aos eleitores da área em estudo opiniões relacionadas a burocracia

Leia mais

Distribuição Normal de Probabilidade

Distribuição Normal de Probabilidade Distribuição Normal de Probabilidade 1 Aspectos Gerais 2 A Distribuição Normal Padronizada 3 Determinação de Probabilidades 4 Cálculo de Valores 5 Teorema Central do Limite 1 1 Aspectos Gerais Variável

Leia mais

PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc. PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc. ROTEIRO Esta aula tem por base o Capítulo 2 do livro de Taha (2008): Introdução O modelo de PL de duas variáveis Propriedades

Leia mais

Hipóteses. Hipótese. É uma pressuposição de um determinado problema.

Hipóteses. Hipótese. É uma pressuposição de um determinado problema. Bioestatística Aula 7 Teoria dos Teste de Hitóteses Prof. Tiago A. E. Ferreira 1 Hipóteses Hipótese É uma pressuposição de um determinado problema. Uma vez formulada, a hipótese estará sujeita a uma comprovação

Leia mais

Física IV. Prática 1 Sandro Fonseca de Souza. quarta-feira, 1 de abril de 15

Física IV. Prática 1 Sandro Fonseca de Souza. quarta-feira, 1 de abril de 15 Física IV Prática 1 Sandro Fonseca de Souza 1 1 Normas e Datas Atendimento ao estudante: Terça-Feira de 10:00-11:00 na sala 3006 A (ou na 3050F). Presença é obrigatória as aulas de lab. e os alunos somente

Leia mais

Metodologias de identificação e caracterização de assentamentos precários

Metodologias de identificação e caracterização de assentamentos precários Metodologias de identificação e caracterização de assentamentos precários Eduardo Marques CEM e DCP/USP www.centrodametropole.org.br São várias as alternativas de método desenvolvidas recentemente para

Leia mais

SEEC UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE UERN FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FANAT DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS DECB

SEEC UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE UERN FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FANAT DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS DECB Governo do Estado do Rio Grande do Norte Secretaria de Estado da Educação e da Cultura - SEEC UNVERSDADE DO ESTADO DO RO GRANDE DO NORTE UERN FACULDADE DE CÊNCAS EXATAS E NATURAS FANAT DEPARTAMENTO DE

Leia mais

Exemplo Regressão Binomial Dados Emparelhados

Exemplo Regressão Binomial Dados Emparelhados Exemplo Regressão Binomial Dados Emparelhados Gilberto A. Paula Departamento de Estatística IME-USP, Brasil giapaula@ime.usp.br 2 o Semestre 2013 G. A. Paula (IME-USP) Desenvolvimento de Diabetes 2 o Semestre

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Aula 7 Programação Genética M.e Guylerme Velasco Programação Genética De que modo computadores podem resolver problemas, sem que tenham que ser explicitamente programados para isso?

Leia mais

Modelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo

Modelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo Modelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo Erica Castilho Rodrigues 21 de Junho de 2013 3 Uma outra medida usada para verificar o ajuste do modelo. Essa estatística é dada por X

Leia mais

Probabilidade. Experiências aleatórias

Probabilidade. Experiências aleatórias Probabilidade Experiências aleatórias 1 Experiências aleatórias Acontecimento: Qualquer colecção de resultados de uma experiência. Acontecimento elementar: Um resultado que não pode ser simplificado ou

Leia mais

Pós-Graduação em Computação Distribuída e Ubíqua

Pós-Graduação em Computação Distribuída e Ubíqua Pós-Graduação em Computação Distribuída e Ubíqua INF612 - Aspectos Avançados em Engenharia de Software Engenharia de Software Experimental [Head First Statistics] Capítulos 10, 11, 12 e 13 [Experimentation

Leia mais

4-Teste de Hipóteses. Teste de Hipóteses

4-Teste de Hipóteses. Teste de Hipóteses Teste de Procedimentos Gerais Teste de média Z para 1 amostra Teste de média t para 1 amostra Teste de variância para 2 amostras A Distribuição de Fisher Teste de média t para 2 amostras Teste de média

Leia mais

FURG ICEAC UAB Especialização em Gestão Pública Municipal. Disciplina Indicadores Socioeconômicos na gestão pública.

FURG ICEAC UAB Especialização em Gestão Pública Municipal. Disciplina Indicadores Socioeconômicos na gestão pública. FURG ICEAC UAB Especialização em Gestão Pública Municipal Disciplina Indicadores Socioeconômicos na gestão pública Fonte de dados Prof. Tiarajú A. de Freitas Fonte de dados Os indicadores socioeconômicos

Leia mais

Pesquisa, metodologia e métodos (O qué que eu faço...?)

Pesquisa, metodologia e métodos (O qué que eu faço...?) Pesquisa, metodologia e métodos (O qué que eu faço...?) O que é Pesquisa? O que é Metodologia? David González david.epidemio@gmail.com O que é Método? E dai? Pesquisa 1. Indagação; inquirição; busca; investigação;

Leia mais

Análise Qualitativa no Gerenciamento de Riscos de Projetos

Análise Qualitativa no Gerenciamento de Riscos de Projetos Análise Qualitativa no Gerenciamento de Riscos de Projetos Olá Gerente de Projeto. Nos artigos anteriores descrevemos um breve histórico sobre a história e contextualização dos riscos, tanto na vida real

Leia mais

RESISTÊNCIA DOS MATERIAIS CONTROLE DE QUALIDADE INDUSTRIAL Aula 03 TENSÃO

RESISTÊNCIA DOS MATERIAIS CONTROLE DE QUALIDADE INDUSTRIAL Aula 03 TENSÃO CONTROLE DE QUALIDADE INDUSTRIAL Tensão Tensão é ao resultado da ação de cargas externas sobre uma unidade de área da seção analisada na peça, componente mecânico ou estrutural submetido à solicitações

Leia mais

Funções e gráficos num problema de freagem

Funções e gráficos num problema de freagem Funções e gráficos num problema de freagem Adaptado do artigo de Geraldo Ávila Há situações concretas das quais o professor pode extrair, de maneira espontânea e natural, conceitos importantes e muito

Leia mais

Probabilidade e Estatística 2011/2

Probabilidade e Estatística 2011/2 Probabilidade e Estatística 2011/2 Prof. Fernando Deeke Sasse Exercícios resolvidos sobre distribuições discretas Distribuição Binomial 1. Lotes de 50 peças são examinados. O número médio de peças não-conformes

Leia mais

Introdução à Contabilidade

Introdução à Contabilidade Introdução à Contabilidade Disciplina COF Contabilidade e Finanças Bibliografia: Manual da USP (cap. 1) Danielle Guizzo Archela Noções Preliminares Conceitos Básicos e Gerais da Contabilidade, bem como

Leia mais

Segmento: Pré-vestibular. Coleção: Alfa, Beta e Gama. Disciplina: Matemática. Unidade 1: Série 17. Conjuntos

Segmento: Pré-vestibular. Coleção: Alfa, Beta e Gama. Disciplina: Matemática. Unidade 1: Série 17. Conjuntos Segmento: Pré-vestibular Coleção: Alfa, Beta e Gama Disciplina: Matemática Volume: 1 Unidade 1: Série 17 Resoluções Conjuntos 1. A = {1, } O Conjunto A possui dois elementos: 1 e. O total de subconjuntos

Leia mais

CAPÍTULO 3 POPULAÇÃO E AMOSTRA

CAPÍTULO 3 POPULAÇÃO E AMOSTRA DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS GCN 7901 ANÁLISE ESTATÍSTICA EM GEOCIÊNCIAS PROFESSOR: Dr. ALBERTO FRANKE CONTATO: alberto.franke@ufsc.br F: 3721 8595 CAPÍTULO 3 POPULAÇÃO E AMOSTRA As pesquisas de opinião

Leia mais

Distribuições de Probabilidade. Distribuição Normal

Distribuições de Probabilidade. Distribuição Normal Distribuições de Probabilidade Distribuição Normal 1 Distribuição Normal ou Gaussiana A distribuição Normal ou Gaussiana é muito utilizada em análises estatísticas. É uma distribuição simétrica em torno

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM 1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM 1) Um pesquisador está interessado em saber o tempo médio que

Leia mais

Docentes da Rede Estadual do Paraná I - Perfil do profissional em sala de aula

Docentes da Rede Estadual do Paraná I - Perfil do profissional em sala de aula Docentes da Rede Estadual do Paraná I - Perfil do profissional em sala de aula Com base nos resultados do Censo Escolar da Educação Básica 2013, este informativo apresenta um perfil dos 50.798 profissionais

Leia mais

A segunda hipótese de identificação adotada nesse trabalho surge de uma idéia análoga a descrita acima. Tome dois grupos de famílias com dois filhos.

A segunda hipótese de identificação adotada nesse trabalho surge de uma idéia análoga a descrita acima. Tome dois grupos de famílias com dois filhos. 28 6 Identificação Para resolver o problema de variáveis omitidas descrito no capítulo anterior, é necessário encontrar uma fonte de variação exógena para o valor recebido do Programa Bolsa Escola. É fato

Leia mais

NavegadorContábil. Sim. Não. Sim. Não. Número 13-20 de agosto de 2010. Contabilização de operações de duplicata descontada e vendor

NavegadorContábil. Sim. Não. Sim. Não. Número 13-20 de agosto de 2010. Contabilização de operações de duplicata descontada e vendor NavegadorContábil Número 13-20 de agosto de 2010 Contabilização de operações de duplicata descontada e vendor Introdução Muitas empresas no Brasil, na administração de seu capital de giro, fazem uso de

Leia mais

P R O G R A M A TERCEIRA FASE. DISCIPLINA: Estatística Aplicada à Pesquisa Educacional Código: 3EAPE Carga Horária: 54h/a (crédito 03)

P R O G R A M A TERCEIRA FASE. DISCIPLINA: Estatística Aplicada à Pesquisa Educacional Código: 3EAPE Carga Horária: 54h/a (crédito 03) UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE E DO ESPORTE - CEFID DEPARTAMENTO DE EDUCAÇÃO FÍSICA - DEF CURSO: LICENCIATURA EM EDUCAÇÃO FÍSICA CURRÍCULO: 2008/2 P R O G

Leia mais

Objetivo: Determinar a eficiência de um transformador didático. 1. Procedimento Experimental e Materiais Utilizados

Objetivo: Determinar a eficiência de um transformador didático. 1. Procedimento Experimental e Materiais Utilizados Eficiência de Transformadores Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Curitiba Departamento Acadêmico de Física Física Experimental Eletricidade Prof. Ricardo Canute Kamikawachi Objetivo: Determinar

Leia mais

TESTES PARA O SIMULADO COC

TESTES PARA O SIMULADO COC TESTES PARA O SIMULADO COC 1-) Para obter certo resultado, Rodrigo deverá pensar em um número natural, multiplicá-lo por 2, subtrair 3 do resultado e, finalmente, subtrair o quadrado do número pensado.

Leia mais

Correlação e Regressão linear simples

Correlação e Regressão linear simples Metodologia de Diagnóstico e Elaboração de Relatório FASHT Correlação e Regressão linear simples Prof. Cesaltina Pires cpires@uevora.pt Plano da Apresentação Correlação linear Diagrama de dispersão Covariância

Leia mais

Plano da Apresentação. Correlação e Regressão linear simples. Correlação linear. Associação entre hábitos leitura e escolaridade.

Plano da Apresentação. Correlação e Regressão linear simples. Correlação linear. Associação entre hábitos leitura e escolaridade. Metodologia de Diagnóstico e Elaboração de Relatório FASHT Correlação e Plano da Apresentação Correlação linear Diagrama de dispersão Covariância Coeficiente de correlação de Pearson Teste de correlação

Leia mais

Diagnóstico da Convergência às Normas Internacionais IAS 8 Accounting Policies, Changes in Accounting Estimates and Errors

Diagnóstico da Convergência às Normas Internacionais IAS 8 Accounting Policies, Changes in Accounting Estimates and Errors Diagnóstico da Convergência às Normas Internacionais IAS 8 Accounting Policies, Changes in Accounting Estimates and Errors Situação: PARCIALMENTE DIVERGENTE 1. Introdução deve ser aplicado: O IAS 8 Accounting

Leia mais

ANÁLISE DA APLICAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE CONCESSÃO DO PROAP

ANÁLISE DA APLICAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE CONCESSÃO DO PROAP 1 ANÁLISE DA APLICAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE CONCESSÃO DO PROAP João Batista Carvalho Nunes (UECE/Forpred) Com a divulgação dos novos critérios para a concessão de recursos para custeio via PROAP e PROEX, resolvi

Leia mais

Probabilidade e Estatística

Probabilidade e Estatística Probabilidade e Estatística TESTES DE HIPÓTESES (ou Testes de Significância) Estimação e Teste de Hipóteses Estimação e teste de hipóteses (ou significância) são os aspectos principais da Inferência Estatística

Leia mais

O Teste de % de defeituosos para 2 amostras também depende de outras suposições. Consulte o Apêndice A para obter detalhes.

O Teste de % de defeituosos para 2 amostras também depende de outras suposições. Consulte o Apêndice A para obter detalhes. Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados usados no Assistente no Software Estatístico

Leia mais

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS observação = previsível + aleatória aleatória obedece algum modelo de probabilidade ferramenta: análise de variância identificar fatores, controláveis, que expliquem o fenômeno ou alterem a característica

Leia mais

Resolução da Lista de Exercício 6

Resolução da Lista de Exercício 6 Teoria da Organização e Contratos - TOC / MFEE Professor: Jefferson Bertolai Fundação Getulio Vargas / EPGE Monitor: William Michon Jr 10 de novembro de 01 Exercícios referentes à aula 7 e 8. Resolução

Leia mais

ESCALAS TERMOMÉTRICAS E DILATAÇÃO

ESCALAS TERMOMÉTRICAS E DILATAÇÃO REVISÃO ENEM ESCALAS TERMOMÉTRICAS E DILATAÇÃO Temperatura é a grandeza física escalar que nos permite avaliar o grau de agitação das moléculas de um corpo. Quanto maior for o grau de agitação molecular,

Leia mais

EXPRESSÕES NUMÉRICAS FRACIONÁRIAS

EXPRESSÕES NUMÉRICAS FRACIONÁRIAS EXPRESSÕES NUMÉRICAS FRACIONÁRIAS Introdução: REGRA DE SINAIS PARA ADIÇÃO E SUBTRAÇÃO: Sinais iguais: Adicionamos os algarismos e mantemos o sinal. Sinais diferentes: Subtraímos os algarismos e aplicamos

Leia mais

IV Regressão e correlação IV.4. (cont.) Significância Estatística e Regressão Múltipla

IV Regressão e correlação IV.4. (cont.) Significância Estatística e Regressão Múltipla IV Regressão e correlação IV.4. (cont.) Significância Estatística e Regressão Múltipla Significância Estatística Existe uma estatítica, o t-estatístico,associado a cada estimativa O t-estatístico mede

Leia mais

UFF - Universidade Federal Fluminense Relatório Anual dos Docentes. Exercício: 2014 GET - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA

UFF - Universidade Federal Fluminense Relatório Anual dos Docentes. Exercício: 2014 GET - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA Especial UFF - Universidade Federal Fluminense GET - Descrição Instituição Atividade Acessória LUCIAN GONÇALVES DA COSTA. SELEÇÃO DE MONITORES PARA O DEPARTAMENTO DE UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE ESTATÍSTICA

Leia mais

Aula 6 Propagação de erros

Aula 6 Propagação de erros Aula 6 Propagação de erros Conteúdo da aula: Como estimar incertezas de uma medida indireta Como realizar propagação de erros? Exemplo: medimos A e B e suas incertezas. Com calcular a incerteza de C, se

Leia mais

Módulo de Equações do Segundo Grau. Equações do Segundo Grau: Resultados Básicos. Nono Ano

Módulo de Equações do Segundo Grau. Equações do Segundo Grau: Resultados Básicos. Nono Ano Módulo de Equações do Segundo Grau Equações do Segundo Grau: Resultados Básicos. Nono Ano Equações do o grau: Resultados Básicos. 1 Exercícios Introdutórios Exercício 1. A equação ax + bx + c = 0, com

Leia mais

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ELEIÇÕES 2016

PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ELEIÇÕES 2016 PESQUISA DE OPINIÃO PÚBLICA SOBRE ELEIÇÕES 2016 DEZEMBRO DE 2015 JOB1629 ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS DA PESQUISA OBJETIVO O principal objetivo desse projeto é levantar opiniões sobre as eleições municipais

Leia mais

Populações. Prof. Dr. Francisco Soares Santos Filho

Populações. Prof. Dr. Francisco Soares Santos Filho Populações Prof. Dr. Francisco Soares Santos Filho Conceitos fundamentais Espécie População Indivíduo Por que os estudos de populações são importantes? Permitem descrever a estrutura espacial e o comportamento

Leia mais

Matriz, Sistema Linear e Determinante

Matriz, Sistema Linear e Determinante Matriz, Sistema Linear e Determinante 1.0 Sistema de Equações Lineares Equação linear de n variáveis x 1, x 2,..., x n é uma equação que pode ser expressa na forma a1x1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, onde

Leia mais

UNESP - Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá 1

UNESP - Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá 1 ANÁLISE GRÁFICA UNESP - Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá 0.. Introdução Neste capítulo abordaremos princípios de gráficos lineares e logarítmicos e seu uso em análise de dados. Esta análise possibilitará

Leia mais

Se inicialmente, o tanque estava com 100 litros, pode-se afirmar que ao final do dia o mesmo conterá.

Se inicialmente, o tanque estava com 100 litros, pode-se afirmar que ao final do dia o mesmo conterá. ANÁLISE GRÁFICA QUANDO y. CORRESPONDE A ÁREA DA FIGURA Resposta: Sempre quando o eio y corresponde a uma taa de variação, então a área compreendida entre a curva e o eio do será o produto y. Isto é y =

Leia mais

Introdução ao Projeto de Máquinas Elementos de Máquinas 1. Prof. Alan Dantas

Introdução ao Projeto de Máquinas Elementos de Máquinas 1. Prof. Alan Dantas Introdução ao Projeto de Máquinas Elementos de Máquinas 1 Prof. Alan Dantas Ein Mann der konstruieren will, der schaue erst mal und denke Gustav Niemann Aspectos de projeto Analisar Resultados; Fatores

Leia mais

TEORIA 6: EQUAÇÕES E SISTEMAS DO 2º GRAU MATEMÁTICA BÁSICA

TEORIA 6: EQUAÇÕES E SISTEMAS DO 2º GRAU MATEMÁTICA BÁSICA TEORIA 6: EQUAÇÕES E SISTEMAS DO 2º GRAU MATEMÁTICA BÁSICA Nome: Turma: Data / / Prof: Walnice Brandão Machado Equações de 2º grau Definições Denomina-se equação do 2º grau na incógnita x, toda equação

Leia mais

Conceitos de Gestão de Estoques. Prof. Ruy Alexandre Generoso

Conceitos de Gestão de Estoques. Prof. Ruy Alexandre Generoso Conceitos de Gestão de Estoques Análise Numérica Prof. Ruy Alexandre Generoso Cálculo do Nível N de Serviço Ótimo Nível de Serviço o (NS): Determinado nível n de estoque E. É a probabilidade de que a demanda

Leia mais

Mini-curso. Formação de professores e avaliação: instrumentos para avaliação processual em sala de aula

Mini-curso. Formação de professores e avaliação: instrumentos para avaliação processual em sala de aula Mini-curso Formação de professores e avaliação: instrumentos para avaliação processual em sala de aula Professor responsável Prof. Dr. Daniel Abud Seabra Matos (UFOP) Mariana 2014 2 Prezados/as professores/as,

Leia mais

Douglas Antoniazi Kleberson Hayashi Angelossi

Douglas Antoniazi Kleberson Hayashi Angelossi Fundamentos de compressão e codificação de imagens Douglas Antoniazi Kleberson Hayashi Angelossi 1 Sumário Redundância Codificação Interpixel Psicovisual Critérios de fidelidade Erro total Erro médio quadrático

Leia mais

Arquitecturas de Software Enunciado de Projecto 2007 2008

Arquitecturas de Software Enunciado de Projecto 2007 2008 UNIVERSIDADE TÉCNICA DE LISBOA INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO Arquitecturas de Software Enunciado de Projecto 2007 2008 1 Introdução Na primeira metade da década de 90 começaram a ser desenvolvidas as primeiras

Leia mais

3º Ano do Ensino Médio. Aula nº06

3º Ano do Ensino Médio. Aula nº06 Nome: Ano: º Ano do E.M. Escola: Data: / / 3º Ano do Ensino Médio Aula nº06 Assunto: Noções de Estatística 1. Conceitos básicos Definição: A estatística é a ciência que recolhe, organiza, classifica, apresenta

Leia mais

Deixando de odiar Matemática Parte 5

Deixando de odiar Matemática Parte 5 Deixando de odiar Matemática Parte Adição e Subtração de Frações Multiplicação de frações Divisão de Frações 7 1 Adição e Subtração de Frações Para somar (ou subtrair) duas ou mais frações de mesmo denominador,

Leia mais

WWW.RENOVAVEIS.TECNOPT.COM

WWW.RENOVAVEIS.TECNOPT.COM Energia produzida Para a industria eólica é muito importante a discrição da variação da velocidade do vento. Os projetistas de turbinas necessitam da informação para otimizar o desenho de seus geradores,

Leia mais

Coeficiente de Assimetria e Curtose. Rinaldo Artes. Padronização., tem as seguintes propriedades: Momentos

Coeficiente de Assimetria e Curtose. Rinaldo Artes. Padronização., tem as seguintes propriedades: Momentos Coeficiente de Assimetria e Curtose Rinaldo Artes 2014 Padronização Seja X uma variável aleatória com E(X)=µ e Var(X)=σ 2. Então a variável aleatória Z, definida como =, tem as seguintes propriedades:

Leia mais

Objetivo: Determinar experimentalmente a resistência elétrica de um resistor a partir da curva V x I.

Objetivo: Determinar experimentalmente a resistência elétrica de um resistor a partir da curva V x I. Determinação da resistência elétrica de um resistor Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Curitiba Departamento Acadêmico de Física Física Experimental Eletricidade Prof. Ricardo Canute Kamikawachi

Leia mais

O QUE É TERMOMETRIA E TEMPERATURA??

O QUE É TERMOMETRIA E TEMPERATURA?? TERMOMETRIA O QUE É TERMOMETRIA E TEMPERATURA?? Termometria: Área específica da Termodinâmica que estuda a temperatura e suas diferentes escalas usadas pelo mundo Temperatura: Parâmetro termométrico que

Leia mais