4 Modelos de Fronteira Estocástica

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "4 Modelos de Fronteira Estocástica"

Transcrição

1 4 Modlos d Frotra Estocástca 4.. Cosdraçõs Gras 7 A prodção d qalqr bm o srço é m procsso od m cojto d smos (pts) é trasormado m m cojto d prodtos (otpts). Esta trasormação pod sr ta d drsas maras, todas rprstadas o cojto d possbldads d prodção (CPP), coorm lstrado a gra, para o caso d x dads d m tpo d pt sr sado a prodção d y dads d m tpo d prodto (Vara, 999). Fgra. Cojto d possbldads d prodção rotra d prodção y(x). Na gra qalqr poto (x,y) CPP dca ma mara tcologcamt ál d trasormar ma qatdad x d smo m ma qatdad y d prodto, mas ddo às rstrçõs d atrza tcológca, o CPP é lmtado pla ção rotra d prodção ( y(x) ), ma ção q dca a máxma qatdad d prodto q pod sr obtda a partr d ma qatdad x 7 Est capítlo s baso m stdo to por Pssaha & Soza (3) domado Modlos d Frotra Estocástca a Dção d Mtas Globas d Cotdad das Dstrbdoras d Erga Elétrca.

2 Modlos d Frotra Estocástca 4 d pts. Portato, para ma tcologa dada, a ção rotra d prodção caractrza o mímo cojto d pts cssáros para prodzr qatdads xas d áros tpos d otpts (ortação sgdo a ótca dos pts), o d orma aáloga, a rotra d prodção caractrza a máxma prodção possíl dada ma qatdad xa d pts (ortação sgdo a ótca dos otpts). Assm, todo prodtor localzado a rotra é classcado como tccamt ct 8, qato os dmas prodtors do CPP são cosdrados tccamt cts. Por xmplo, a gra, o prodtor A é tccamt ct, qato os prodtors B C são tccamt cts. Obsr q m prodtor stado o poto A é ct, pos com a msma qatdad d smo cosmda m A pod-s obtr ma prodção gal a do prodtor B, spror a prodzda m A. D orma aáloga, o íl d prodção m A pod sr obtdo com ma qatdad d smo gal a do prodtor C, mor q a sada m A. Spodo q são cohcdos os prços, w R, d m tor d pts x R, m prodtor racoal procra prodzr m cojto d otpts y R m com o mor csto d prodção possíl. Nst caso, o padrão cotra o qal a prormac do prodtor é aalada dsloca-s da rotra d prodção para a rotra d csto a cêca passa a tr das compots : técca alocata 9 (Kmbhakar & Loll, ; Vara, 999). A ção rotra d csto é ma rprstação altrata da tcologa d prodção dca o mímo csto cssáro para prodzr m cojto d otpts, dados o íl d prodção, os prços dos pts a tcologa xstt. O csto d m prodtor ct é maor q o mímo ddo pla rotra d csto, tão, os prodtors cts stão localzados acma da rotra d 8 Sgdo a dção Parto-Koopmas m procsso d prodção é tccamt ct s m crmto a qatdad d qalqr prodto, rqr m crmto a qatdad d plo mos m smo o a rdção d plo mos a qatdad d otro prodto. D orma aáloga, m procsso d prodção é tccamt ct s a rdção a qatdad d qalqr smo rqr o crmto a qatdad d otro smo, para matr o msmo íl d prodção, o a rdção a qatdad d algm prodto. Obsr q os potos B C a gra satsazm a dção d Parto-Koopmas para a cêca técca. 9 Um prodtor tccamt ct ão aprsta cssaramt a cêca coômca, pos pod tlzar m cojto d pts q ão sja o d mor csto. Para sr coomcamt ct, o prodtor d sr tccamt ct também tlzar os smos d mor csto, sto é, tr cêca alocata.

3 Modlos d Frotra Estocástca 43 csto, qato os prodtors cts stão a rotra, coorm mostra a gra 3. Fgra 3. Frotra d csto A rotra d prodção a rotra d csto coam como ma rrêca, o mlhor, m bchmarkg cotra o qal podm sr comparados os dsmphos d drts prodtors o DMU's (Dcso Makg Uts) q atam o msmo sgmto da dústra. Uma smpls comparação com a ção rotra prmt dscrmar os prodtors m das catgoras: cts o cts. Os dsos m rlação à ção rotra rltm alhas a otmzação do procsso d prodção. Isto sgr q o gra d cêca rlata d m prodtor pod sr aalado por mo da dstâca rtcal tr l a ção rotra, coorm a métrca radal proposta por Dbr (Kmbhakar & Loll, ). Esta métrca é m úmro o tralo [,] o prodtor é cosdrado ct s a métrca assm m alor táro, caso cotráro l é cosdrado ct. Sgdo sta métrca radal, a cêca técca d m prodtor q prodz m tor d otpts y, a partr d m tor d pts x é a razão TE y/(x), od (x) y é a máxma prodção possíl, spccada pla ção rotra d prodção. D orma aáloga, admtdo q os prços dos pts (tor w) sjam cohcdos, o csto d prodção é Ew T x a cêca coômca do prodtor é a razão CE c(y,w)/e, od c(y,w) E é o mímo csto d prodção ddo pla ção rotra d csto.

4 Modlos d Frotra Estocástca 44 Na prátca ão s cohc plamt o CPP, portato, a rotra d prodção o csto é dscohcda a cêca d cada prodtor ão pod sr msrada drtamt. D ato, a maora das zs, os pocos dados dspoís lmtam-s às obsraçõs acrca das qatdads prços d pts otpts d ma amostra tpo cross-scto com I prodtors q atam o msmo sgmto da dústra. Uma das abordags sadas para stmar o gra d cêca d cada m dos prodtors cosst m stmar a ção rotra por mo d modlos coométrcos, tradcoalmt classcados m modlos d rotra dtrmístca modlos d rotra stocástca (Kmbhakar & Loll, ). A sgr são aprstados algs modlos coométrcos sados a stmação das çõs rotra d prodção rotra d csto. 4.. Estmado a Frotra d Prodção A sgr são aprstadas das xtsõs do modlo d rgrssão lar sadas a stmação da rotra d prodção: mímos qadrados corrgdos rotra stocástca, ambas obsram a prmssa mcrocoômca q a ção rotra ão é ma lha d tdêca ctral, mas ma ção lop q rprsta a máxma prodção possíl. No método dos mímos qadrados corrgdos, a qação da rotra é m modlo d rgrssão lar stmado por mímo qadrados ordáros, od o trcpto é corrgdo para atdr a prmssa mcrocoômca. Por sa z, o modlo d rotra stocástca, a rotra é m modlo d rgrssão com rro assmétrco, cjos cocts são stmados por máxma rossmlhaça Mímos Qadrados Corrgdos Cosdr q cada prodtor, m ma amostra tpo cross-scto com I prodtors tlz tpos d smos rprstados plo tor d qatdads d smos x R,,I, a prodção d ma qatdad y d m úco tpo d prodto. Como sto a sção 4., a mdda d cêca técca com ortação otpt para o -ésmo prodtor (TE ) é dada por :

5 Modlos d Frotra Estocástca 45 TE y ( x ) (4.) Arrajado os trmos da galdad 4., tm-s q : y ( x, β ) TE (4.) od (x,β) é a rotra dtrmístca d prodção q d a maor qatdad possíl d otpt prodzda com o tor d pts x, β é o tor d parâmtros da ção d prodção a sr stmada TE. Aplcado ma trasormação logarítmca m 4., tm-s a sgt qação : Ly L β ( x, ) LTE Ly L ( x β ), (4.3) od - L TE é ma mdda da cêca técca, pos -TE. Etão, a cêca técca do -ésmo prodtor é dada por : TE Admtdo q a ção d prodção sja lar os logartmos das (4.4) arás pts, por xmplo, ma ção Cobb-Doglas dotado por ε -, m trmo alatóro, tm-s o sgt modlo d rgrssão lar : Ly β... Lmbrado q o gra d cêca técca é xprsso plo dso da β Lx β Lx ε (4.5) prodção obsrada m rlação à prodção dal, dda pla ção d prodção, é ácl prcbr q a abordagm coométrca st dso é ddo por ε. No modlo d rgrssão lar m 4.5, o trmo alatóro tm méda ão la (E(ε )< ) admt-s q st rro tha arâca costat, ão tm atocorrlação sral é dpdt d todas as arás xplcatas. Para trasormar o modlo 4.5 m m modlo d rgrssão lar clássco, az-s a sgt trasormação : Ly [ β E( ε )] βlx... β Lx ε E( ε ) Fazdo β β E( ε ) ε ε E( ε ) rgrssão lar : (4.6) Ly, obtém-s o sgt modlo d β βlx... β Lx ε (4.7) Y β X β β Fção Cobb-Doglas : X

6 Modlos d Frotra Estocástca 46 No modlo d rgrssão trasormado 4.7, o oo trmo alatóro ε tm dstrbção ormal, pos é xprsso pla drça tr ma arál alatóra a sa méda. Assm, com xcção do trcpto β, os cocts d rgrssão podm sr stmados d orma cosstt por mo dos mímos qadrados ordáros (OLS - Ordary Last Sqars). Para garatr q a rotra d prodção stmada ola todos os prodtors pass plo prodtor mas ct, o trcpto stmado por OLS é ajstado até q todos os rsídos, xcto m, sjam gatos, coorm mostra a gra 4. Est procdmto é cohcdo como mímos qadrados corrgdos o COLS ( Corrctd OLS ). Fgra 4. Frotras d prodção stmadas por OLS COLS Os rsídos corrgdos a stmata corrgda do trcpto são dadas por : β ε (4.8) COLS β max COLS ε ε maxε (4.9) Falmt, a stmata da cêca do -ésmo prodtor é dada por : COLS ε (4.) TE A stmação da rotra plo método COLS é aclmt mplmtada, trtato, como apas o trcpto é corrgdo, a rotra d prodção stmada é paralla à lha d tdêca ctral stmada plo OLS, ma hpóts poco plasíl mto rstrta (Kmbhakar & Loll, ). Para scapar dsta rstrção, d-s tlzar m modlo d rotra stocástca.

7 Modlos d Frotra Estocástca Modlo d Frotra Estocástca Nos modlos d rotra dtrmístca qalqr dso m rlação à rotra d prodção é atrbído à cêca técca do prodtor. Tas modlos goram o ato d q a prodção pod sr atada por choqs alatóros ora do cotrol do prodtor, por xmplo, grs codçõs ambtas sob a prodção. Um aaço st stdo são os modlos d rotra stocástca trodzdos, smltaamt, m 977, por Agr, Loll & Schmdt (ALS) Ms & a d Brock (MB) (Kmbhakar & Loll, ), cja prcpal rtd stá o ato dls rcohcrm q os dsos m rlação à rotra d prodção podm tr orgm a cêca técca dos prodtors o são casados por choqs alatóros ora do cotrol dos prodtors. Tas modlos são spccados como : od ( ) y ( x, β ) TE (4.) x, β é a rotra d prodção stocástca é ma arál alatóra rrstrta m sal. A rotra stocástca é composta d das parts : a rotra dtrmístca (, β ), comm a todos os prodtors, m trmo, cja aldad é captrar x o to d choqs alatóros q ata spccamt o -ésmo prodtor. Pla qação 4.4, tm-s q scrta como: TE ( ) x, logo a qação 4. pod sr y, β (4.) A partr d 4. tm-s q a mdda d cêca técca do -ésmo prodtor é dda pla razão tr a prodção obsrada a máxma prodção possíl, spccada pla rotra stocástca d prodção, m m ambt caractrzado por, o sja: TE x Admtdo q (, β ) ( x, β ) y (4.3) sja lar os logartmos, tm-s o sgt modlo, após a aplcação d ma trasormação logarítmca m 4. o 4. : od Ly β βlx... β Lx LTE (4.4) Ly β βlx... β Lx (4.5) LTE.

8 Modlos d Frotra Estocástca 48 Na qação 4.5, o dso tr o íl d prodção y a part dtrmístca da rotra d prodção é dado pla combação d das compots:, m rro q assm apas alors ão gatos q captra o to da cêca técca, m rro smétrco q captra qalqr choq alatóro ora do cotrol do prodtor. A hpóts d smtra da dstrbção d é sportada plo ato d q codçõs ambtas dsaorás aorás são galmt proás (Kmbhakar & Loll, ). Fazdo ε tm-s : Ly β β Lx... β Lx ε (4.6) Admtdo q sja..d. com dstrbção smétrca, salmt ma dstrbção ormal, q sja dpdt d, tão, dsd q smpr assm m alor posto, a dstrbção do rro composto ε é assmétrca. Portato, modlos d rgrssão com rro smtrcamt dstrbído com méda zro ão são aproprados para stmar a ção rotra stocástca. A stmação do modlo 4.6 por OLS prodz stmatas cosstts dos cocts d rgrssão, com xcção do trcpto, dsd q E(ε ) -E( ) <. Embora os rsltados obtdos por OLS ão prmtam stmar a cêca técca d cada prodtor, a aáls dos rsídos ordos dsta stmação proê ma orma smpls d tstar a prsça d cêca técca. S, tão o rro é smétrco (ε ) os dados ão sportam a hpóts d cêca técca. Etrtato, s >, tão, ε, é gatamt assmétrco a hpóts d cêca técca é acta. Isprados sta déa Schmdt L propsram a sgt statístca d tst (Kmbhakar & Loll, ): b m ( m ) 3/ 3 (4.7) od m m 3 são rspctamt os momtos d sgda trcra ordm dos rsídos da stmação por mímos qadrados. Dsd q tm dstrbção smétrca, m 3 é o momto d trcra ordm d. Etão m 3 < dca q os rsídos são gatamt assmétrcos sgr a prsça d cêca técca. Por otro lado, qado m 3 >, os

9 Modlos d Frotra Estocástca 49 rsídos são postamt assmétrcos, o q ão az stdo st caso, portato, dca problmas d spccação do modlo. Como a dstrbção d b ão é pblcada, Coll propôs a sgt statístca d tst, asstotcamt dstrbda como ma N(,) (Kmbhakar & Loll, ): m 3 6m 3 / (4.8) Para stmar a cêca técca d cada prodtor é cssáro xtrar da stmata d ε as stmatas d. Isto rqr algma sposção sobr as dstrbçõs das das compots d rro. Estas sposçõs prmtm a tlzação do método d máxma rossmlhaça a stmação dos parâmtros do modlo d rgrssão também são mportats o procdmto d stmação da cêca técca dos prodtors, basado a dstrbção codcoal d dado ε. Na ormlação básca dos modlos d rotra stocástca, o trmo alatóro sg ma dstrbção Normal, qato, tm dstrbção Hal- Normal, sto é: (H) d N(, ) ~ (H) d N (, ) ~ (H3) é dpdt d (Hal-Normal ão gata) () ( ) π π (H4) são dpdts d x A partr da hpóts H3 tm-s q a dstrbção cojta d é o prodto das dsdads margas m H H : ( ) π, (4.9) Lmbrado q ε -, obtém-s aclmt a dstrbção cojta d ε : ( ) ( ε ), ε π (4.)

10 Modlos d Frotra Estocástca 5 Itgrado a ção dsdad 4. m rlação a, obtém-s a dstrbção margal d ε, dada por : ( ) (,ε )d ε od λ, π ε ελ ε ελ Φ a dstrbção acmlada d ma N(,). φ Φ (4.) φ Φ são rspctamt a dsdad Coorm mostra a gra 5, a dstrbção d ε é gatamt assmétrca, sdo q a méda a arâca são dadas por : E( ε ) E( ) π (4.) π V ( ε ) π (4.3) Fgra 5. Fção dsdad do rro composto o modlo Normal/Hal-Normal Lmbrado q ε Ly β β j Lx j sado a ção dsdad j 4., o logartmo da ção d rossmlhaça dado ma amostra com I prodtors é scrto como: ε λ l L costat I l l Φ ε (4.4) As stmatas d máxma rossmlhaça, são os alors d, β j para j, q maxmzam a qação 4.4. Estas stmatas são asstotcamt cosstts.

11 Modlos d Frotra Estocástca 5 Em 977, Batss Cora (Kmbhakar & Loll, ) paramtrzaram o logartmo da rossmlhaça m trmos d ( ) [,] γ /. Esta oa paramtrzação aprsta atags a maxmzação da ção d rossmlhaça. Além dsso, la aclta a trprtação do modlo, pos qado γ, a cêca é xstt, pos doma a arâca do rro composto os dsos m rlação à rotra dm-s camt a rídos alatóros, por otro lado, qado γ, doma a arâca do rro composto o dso m rlação à rotra d-s tramt a cêca. Portato, pod-s tlzar o tst da razão da rossmlhaça (LR tst) (Gr, ) para tstar a hpóts la H : γ. Porém, como γ pod car os lmts do tralo [,], a dstrbção da razão d rossmlhaça é ma mstra d q-qadrados,..,aproxmadamt ma χ. Para stmar a cêca técca d cada prodtor é prcso tr ma stmata d, a compot do rro q captra o to da cêca técca. Esta stmata pod sr obtda a partr dos rsídos εˆ, pos ε.usado as çõs dsdad m 4. 4., Jodrow t al (apd Kmbhakar & Loll, ) stmaram como sdo a méda o a moda da sgt dstrbção codcoada : ( ε ) (, ε ) ( ε ) ( µ µ ) µ Φ π ε od µ ε ~ N ( µ, ) Etão, a stmata potal d é dda pla méda d ( ε ) ˆ E ( ε ) o pla moda d ( ε ) Lmbrado q φ µ Φ técca do -ésmo prodtor : ( µ ) ( ) µ ˆ M ( ε ) ε, s ε ˆ, caso cotráro (4.5) : ( ε ) λ ε λ ( ε λ ) φ (4.6) Φ (4.7) LTE, tm-s almt a stmata da cêca TE ˆ (4.8)

12 Modlos d Frotra Estocástca 5 Em 988, Batts Coll (Kmbhakar & Loll, ) propsram a sgt altrata para stmar a cêca técca d cada prodtor: E TE E Φ ( ) ( µ ) ε µ Φ ( µ ) (4.9) As stmatas da cêca técca m são drts, pos ( ) ( ) E ε ε, m ambos os casos cosstts. Explorado o ato d q a dstrbção ε ~ N ( µ, ), Horrac Schmdt (Kmbhakar & Loll, ) draram os lmts da dstrbção d ε a srm tlzados a costrção d m tralo (L,U ) com (-α)% d coaça para od ε : L µ z L µ z U U α µ ( ) Φ Z (4.3) P > z L (4.3) α µ ( ) Φ Z > P z U (4.3) Como Z~N(,) tm-s q: Φ α µ Φ z L (4.33) Φ α µ Φ z U (4.34) A scolha da dstrbção Hal-Normal tm sdo alo d crítcas, por sta razão otras dstrbçõs tm sdo sgrdas para o rro, por xmplo, Ms & a d Brock também Agr, Loll & Schmdt (Kmbhakar & Loll, ) aprstaram a rossmlhaça algs rsltados assocados com a dstrbção xpocal para. Postrormt, m 98, Stso (Kmbhakar & Loll, ) sgr ma dstrbção Normal trcada o lgar da Hal-Normal, mas rctmt, m 99, Gr sgr a dstrbção Gama (Kmbhakar & Loll, ). Apsar d tatas ormlaçõs altratas, o modlo Normal/Hal-Normal tm domado as aplcaçõs aprstadas a ltratra técca. Na rdad a scolha da dstrbção d tm mpacto bastat

13 Modlos d Frotra Estocástca 53 rdzdo sobr as mddas d cêca dos prodtors, portato, é atral adotar modlos mas smpls como o Normal/Hal-Normal (Kmbhakar & Loll, ). No caso do modlo da Normal trcada, proposto por Stso, tm-s as sgts hpótss para as compots do rro composto: (H) d N(, ) ~ (H) d N ( µ, ) ~ (H3) é dpdt d (Normal trcada) ( ) () π Φ π ( µ / ) ( µ ) (H4) são dpdts d x A Normal trcada tm dos parâmtros (µ ) é ma gralzação da dstrbção Hal-Normal. A jstcata m dsa do so da Normal trcada é q la ão mpõ a rstrção d moda la, como az a Hal-Normal. A mposção dsta rstrção sbstma os dcadors d cêca. Na ção dsdad (), µ é a moda da dstrbção Normal, trcada m m alor gato. Obsr q s µ, () tora-s a ção dsdad d ma Hal-Normal. A partr da dsdad cojta d lmbrado q ε, é ácl obtr a dsdad cojta d ε, dada por : ( ) ( µ / ) ( µ ) ( ε ) ε π Φ (4.35), Itgrado a dsdad cojta 4.35 m rlação a, obtém-s a ção dsdad margal d ε, dada por : ( ε ) ε µ µ ελ µ φ Φ Φ λ (4.36) od, da msma orma q o caso Hal-Normal, λ. A partr d 4.36 tm-s a sgt xprssão para o logartmo da ção d rossmlhaça, dada ma amostra com I prodtors : µ µ ε l L costat Φ λ ε µ I l I l l Φ (4.37) λ

14 Modlos d Frotra Estocástca 54 od λ λ. As stmatas d máxma rossmlhaça, são os alors d, µ β j para j, q maxmzam a qação D orma smlhat ao caso com dstrbção Hal-Normal, a cêca técca do -ésmo prodtor é stmada por TE ˆ, od é dado pla méda o a moda da dstrbção codcoal d ε ~ N o ( ˆ µ, ) : ( ˆ µ ) ( ) ˆ µ ˆ µ φ ˆ E( ε ) (4.38) Φ ˆ M ( ε ) ˆ, caso cotráro µ ε od ˆ µ. µˆ, s µˆ (4.39) 4.3. Estmado a Frotra d Cstos A smpls troca do sal do rro a qação 4. cort m modlo d rotra stocástca d prodção m modlo d rotra stocástca d csto (Kmbhakar & Loll, ), dado por : E ( ) y w, C, β,,i (4.4) od, w (w,..,w ) é o tor d prços dos pts, β é o tor d parâmtros da tcologa d prodção, y é o tor d otpts prodzdos, x é o tor d pts, T E w x é o csto total corrdo plo -ésmo prodtor, C( y, w, β ) é a rotra stocástca d csto. Da msma orma q a rotra d prodção, é rrstrta m sal captra choqs alatóros ora do cotrol do prodtor, ma arál ão gata q rlt o gra d cêca do prodtor. Etrtato, drtmt do modlo d rotra stocástca d prodção, a rotra d csto o rro captra o to da cêca coômca,.., rlt as parclas alocata técca da cêca. A rotra stocástca d csto também tm das parts: ma part dtrmístca, comm a todos os prodtors, ma part spcíca d cada

15 Modlos d Frotra Estocástca 55 prodtor, dda por q captra tos d choqs alatóros m cada prodtor. A mdda d cêca coômca do -ésmo prodtor é a razão tr o mímo csto possíl C ( y w, β ),, spccado pla ção rotra stocástca d csto, E,o csto do -ésmo prodtor: CE C ( y, w, β ) E (4.4) A partr das qaçõs é ácl prcbr q a cêca coômca também é dada por: CE (4.4) Nst trabalho são aprstados modlos d rotra com qação úca, basados o csto total, a qatdad d otpts os prços dos pts. Tas modlos ão prmtm dcompor a mdda d cêca coômca as compots alocata técca (Kmbhakar & Loll, ). S a cêca alocata é assmda, o rro é rlacoado com a cêca técca os modlos aprstados stmam mddas d cêca técca, sgdo ma ortação pt. Porém s sta sposção ão é ta, a trprtação d ão é clara, pos l rprsta ma mstra d cêca técca alocata. Por sta razão a mdda d cêca obtda a partr d ma rotra d csto é domada cêca coômca. A dcomposção da mdda d cêca só é possíl por mo d modlos d qaçõs smltâas q são mas sostcados csstam d dados acrca do csto total, qatdads d otpts, prços qatdads dos pts d cada prodtor. Tas modlos stão ora do scopo dst trabalho mas dtalhs podm sr cotrados as rrêca (Kmbhakar & Loll, ). Assmdo q a parcla dtrmístca da rotra stocástca d csto, C ( y w, β ),, tha apas m otpt, pod-s adotar ma orma coal Cobb- Doglas q após a trasormação logarítmca rslta a sgt qação: LE β... β β y Ly β Lw Lw (4.43) od LCE.

16 Modlos d Frotra Estocástca 56 Ats d stmar o modlo 4.43 d-s mpor a homogdad os cocts dos logartmos dos prços: β... β β k β j j j k (4.44) O modlo rsltat é : E L β β y Ly β j wk j wk j k w (4.45) Ao cotráro do modlo d rotra stocástca d prodção, o modlo d rotra stocástca d csto, o rro composto (ε ) é postamt assmétrco. Etrtato, apsar d algmas mdaças d sal, a stmação dos modlos d rotra stocástca d csto é ta da msma orma q a stmação da rotra stocástca d prodção a técca proposta por Jodrow t al pod sr sada para stmar a cêca coômca. A sgr é aprstada a stmação por máxma rossmlhaça do modlo 4.45 assmdo q d N(, ), d N (, ) ~ ~ q sjam dpdts tr s ão corrlacoados com as arás xplcatas do modlo. D orma aáloga à qação 4., a ção dsdad do rro composto, a rotra stocástca d csto, é dada por: od ( ) (,ε )d ε λ, π ε ελ ε ελ Φ dstrbção acmlada d ma N(,). dadas por: φ Φ (4.46) φ Φ são rspctamt a dsdad a A dstrbção d ε é postamt assmétrca com méda arâca E ( ε ) E( ) (4.47) π V π π ( ε ) (4.48)

17 Modlos d Frotra Estocástca 57 Lmbrado q E w j ε L β β y Ly β j L sado a wk j wk j k ção dsdad 4.46, o logartmo da ção d rossmlhaça dado ma amostra com I prodtors é scrto como: ε λ l L costat I l l Φ ε (4.49) Noamt, as stmatas d máxma rossmlhaça, são os alors d,, β j para j, q maxmzam a qação Estas stmatas são asstotcamt cosstts. Para stmar a cêca técca d cada prodtor é prcso tr ma stmata d, a compot do rro q captra o to da cêca técca. Esta stmata pod sr obtda a partr dos rsídos εˆ, pos ε.usado as çõs dsdad m 4. 4., Jodrow t al (Tar, ) stmaram como sdo a méda o a moda da sgt dstrbção codcoada: ( ε ) (, ε ) ( ε ) ( µ µ ) µ Φ π ε ~ N (, ) µ (4.5) ε od µ Etão, a stmata potal d pod sr a méda d ( ε ) φ ( ) ( µ ) φ ε λ ˆ E ε µ o a moda d ( ε ) por: Φ ( µ ) M ( ε ) ε, s ε ˆ ˆ, caso cotráro : ( ) ε λ ( ε λ ) (4.5) Φ (4.5) Falmt a stmata da cêca coômca do -ésmo prodtor é dada CE ˆ (4.53) Da msma orma q a rotra stocástca d prodção, a mdda d cêca coômca proposta por Batts Coll (Kmbhakar & Loll, ), obtda a partr da rotra stocástca d csto é dada por:

18 Modlos d Frotra Estocástca 58 CE E ( ε ) ( µ ) ( µ ) Φ µ Φ (4.54) A grad rtd da ção Cobb-Doglas é a sa smplcdad. Etrtato, sta orma coal aprsta algs cots, como por xmplo, o ato d ão acomodar múltplos prodtos sm olar as proprdads d coxdad do spaço dos prodtos ão prmtr a modlagm d strtras d prodção mas complxas, rsltado m stmatas tdcosas da cêca d csto. Uma altrata a ção Cobb-Doglas é a ção Traslog, cja prcpal rtd stá a possbldad d acomodar múltplos otpts sm cssaramt olar as proprdads d coxdad. A sgr tm-s a qação do modlo d rotra stocástca d csto a orma coal Traslog: LE β m m m j j h j h α Ly m γ j α jh jh Lw j Ly h j j Ly Ly β Lw j h j j j h β Lw jh j Lw h (4.55) Plo torma d Yog dm sr adcoadas as rstrçõs α jh α hj β jh β hj sobr os cocts d rgrssão do modlo 4.55 também dm sr mpostas as rstrçõs d homogdad os prços dos pts: j j j (4.56) β j (4.57) β jh (4.58) γ jh Apsar d prmtr maor lxbldad, o modlo Traslog pod aprstar problmas d mltcolardad (Gr, ) s mtas arás xplcatas são clídas o modlo Drças tr os Modlos d Frotra d Prodção Frotra d Csto Como obsrado, a stmação da rotra stocástca d prodção d csto aprsta potos smlhats, ambas são stmadas por mo da

19 Modlos d Frotra Estocástca 59 maxmzação da rossmlhaça os dos casos a cêca pod sr stmada por ( ε ) E o ( ) E ε. Etrtato, dm sr dstacadas as sgts drças tr las: As mddas d cêca dradas da rotra d prodção mdm o gra d cêca técca d cada prodtor, por otro lado, a mdda d cêca obtda a partr d ma rotra d csto é ma mdda d cêca coômca q pod sr dcomposta as compots alocata técca. Na stmação da rotra d prodção adota-s ma ortação otpt, qato a rotra d csto adota-s ma ortação pt. A stmação da rotra d prodção cssta da ormação sobr as qatdads dos pts sados dos otpts prodzdos. Por otro lado, a rotra d csto d-s dspor d ormaçõs acrca do csto d prodção, dos prços dos pts, das qatdads dos otpts prodzdos das qatdads dos pts sados. Nos dos casos o rro composto (ε ) ão é smétrco ão tm méda la. No tato, a rotra d prodção o rro é gatamt assmétrco o caso da rotra d csto o rro é postamt assmétrco.

sendo classificado como modelo de primeira ordem com (p) variáveis independentes.

sendo classificado como modelo de primeira ordem com (p) variáveis independentes. RGRSSAO MULTIPLA - comlmtação Itrodução O modlo lar d rgrssão múltla é da forma: sdo classfcado como modlo d rmra ordm com () varávs ddts. od: é a varávl d studo (ddt, xlcada, rsosta ou dóga); é o cofct

Leia mais

[Poole 003 a 028 ; 090 a 101 ; 189 a 209]

[Poole 003 a 028 ; 090 a 101 ; 189 a 209] Módlo 5 Not bm a ltra dsts apotamtos ão dspsa d modo algm a ltra atta da bblografa prcpal da cadra Chama-s à atção para a mportâca do trabalho pssoal a ralar plo alo rsoldo os problmas aprstados a bblografa

Leia mais

IND 1115 Inferência Estatística Semestre turma B Teste 2 10/06/2005 GABARITO

IND 1115 Inferência Estatística Semestre turma B Teste 2 10/06/2005 GABARITO IND 5 Ifrêca statístca Smstr 5. turma B Tst /6/5 GABARITO PROBLMA ( potos m caa qustão abao, qu s a afrmatva é vrara ou falsa (marqu um a altratva corrta. Não é cssáro justfcar a sua rsposta. Vraro Falso

Leia mais

( )( ) ( ) 2 2 ( ) ( ) 2. Questões tipo exame. Pág θ =. θ =, logo. Portanto, 1.1. ( ) 2. = θ 4.º Q, ou. = θ, tem-se.

( )( ) ( ) 2 2 ( ) ( ) 2. Questões tipo exame. Pág θ =. θ =, logo. Portanto, 1.1. ( ) 2. = θ 4.º Q, ou. = θ, tem-se. + 8...... Sdo Arg( ) θ, tm-s sja, taθ θ.º quadrat, tão Portato,. Pág. 8 taθ θ.º Q, ou θ. + + b ( + ) + b( + ) + c b c + + + + c + + + b b c b+ b+ c ( b ) b+ c+ b+ c b c + b b c b Portato, b c.. + S Arg(

Leia mais

Capítulo 8. (d) 1) 0,5 2) 1,0 3) 0,5 4) 0 5) 2/3 6) 1/2. Problema 02. (a) (b)

Capítulo 8. (d) 1) 0,5 2) 1,0 3) 0,5 4) 0 5) 2/3 6) 1/2. Problema 02. (a) (b) Capítulo Problma. Ω{C C C C C5 C R R R R R5 R} Od: Ccara Rcoroa 5 P 5 5 P 7 7 7 7 7 7 c Sm pos P j P P j j d 5 5 5 / / Problma. P 5 P 5 9 5 7 9 c Não pos P P P 9 d P / P / 5 P 5 P 5 Problma. Prchdo os

Leia mais

TÓPICOS. Vectores livres. Vectores em R 2 e R 3. Vectores em R n. Vectores iguais. Soma de vectores. Notação matricial.

TÓPICOS. Vectores livres. Vectores em R 2 e R 3. Vectores em R n. Vectores iguais. Soma de vectores. Notação matricial. Not bm: a litra dsts apotamtos ão dispsa d modo algm a litra atta da bibliografia pricipal da cadira TÓPICOS Vctors lirs. AULA 09 Chama-s a atção para a importâcia do trabalho pssoal a ralizar plo alo

Leia mais

TÓPICOS. Teoria dos residuos. Classificação de singularidades. Teorema dos resíduos.

TÓPICOS. Teoria dos residuos. Classificação de singularidades. Teorema dos resíduos. Not bm a ltura dsts apotamtos ão dspsa d modo algum a ltura atta da bblograa prcpal da cadra hama-s à atção para a mportâca do trabalho pssoal a ralar plo aluo rsolvdo os problmas aprstados a bblograa

Leia mais

NOTA: ESCREVA AS RESPOSTAS COMO FRAÇÕES OU COM 4 CASAS DECIMAIS NOTA 2: O FORMULÁRIO ESTÁ NO FINAL DA PROVA

NOTA: ESCREVA AS RESPOSTAS COMO FRAÇÕES OU COM 4 CASAS DECIMAIS NOTA 2: O FORMULÁRIO ESTÁ NO FINAL DA PROVA IND 5 Ifrêca statístca Smstr 7. Tst 3//7 Nom: NOTA: SCRVA AS RSPOSTAS COMO FRAÇÕS OU COM 4 CASAS DCIMAIS NOTA : O FORMULÁRIO STÁ NO FINAL DA PROVA Problma (5 potos A quatdad d rfrgrat uma garrafa PT d

Leia mais

TÓPICOS. Vectores livres. Vectores em Rn. Produto interno. Norma. Resulta da definição de produto interno entre vectores que:

TÓPICOS. Vectores livres. Vectores em Rn. Produto interno. Norma. Resulta da definição de produto interno entre vectores que: Not bm: a litra dsts apotamtos ão dispsa d modo algm a litra atta da bibliografia pricipal da cadira TÓPICOS Vctors lirs AULA 8 Chama-s a atção para a importâcia do trabalho pssoal a ralizar plo alo rsoldo

Leia mais

3. Termodinâmica dos Gases. Modelos:

3. Termodinâmica dos Gases. Modelos: 3. rmodâmca dos Gass Modlos: Srm como rrêcas ara as quas os sstmas ras s aroxmam m codçõs lmts. Os modlos qu os trssam são os sguts: - gás rto - mstura d gass rta - solução dal Os modlos odm sr ddos d

Leia mais

( ) Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [abril 2018] V x =, 3. CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica) π x 0, 2 0, 2

( ) Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [abril 2018] V x =, 3. CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica) π x 0, 2 0, 2 Novo Espaço Matmática A 11.º ao Proposta d Tst [abril 018] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs

Leia mais

NÚMEROS COMPLEXOS. Podemos definir o conjunto dos números complexos como sendo o conjunto dos números escritos na forma:

NÚMEROS COMPLEXOS. Podemos definir o conjunto dos números complexos como sendo o conjunto dos números escritos na forma: NÚMEROS COMPLEXOS DEFINIÇÃO No cojuto dos úmros ras R, tmos qu a a a é smpr um úmro ão gatvo para todo a Ou sja, ão é possívl xtrar a ra quadrada d um úmro gatvo m R Portato, podmos dfr um cojuto d úmros

Leia mais

Exercícios de Cálculo Numérico - Erros

Exercícios de Cálculo Numérico - Erros Ercícios d Cálculo Numérico - Erros. Cosidr um computador d bits com pot máimo ( a rprstação m aritmética lutuat a bas. (a Dtrmi o mor úmro positivo rprstávl sta máquia a bas. (b Dtrmi o maior úmro positivo

Leia mais

( ) Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [abril 2018] V x =, 3. CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica) π x 0, 2 0, 2

( ) Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [abril 2018] V x =, 3. CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica) π x 0, 2 0, 2 Proposta d Tst [abril 08] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado

Leia mais

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [março 2019]

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [março 2019] Nom: Ao / Trma: Nº: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado A prova icli m formlário As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado da prova CADERNO (É prmitido

Leia mais

GABARITO DA SEGUNDA PROVA DE PTC-2433 TEORIA DAS COMUNICAÇÕES II - 19/10/2015

GABARITO DA SEGUNDA PROVA DE PTC-2433 TEORIA DAS COMUNICAÇÕES II - 19/10/2015 GABARITO DA EGUDA PROVA DE PTC-4 TEORIA DA COMUICAÇÕE II - 9// a. Qustão (, oto Dtrm a míma rlação (/ d um caal tlfôco (bada d Hz ara rmtr a trasmssão cofávl d. bts/s. Comt su rsultado. D C Blog ( + vm

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [maio 2019]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [maio 2019] Novo Espaço Matmática A º ao Nom: Ao / Trma: Nº: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado A prova icli m formlário As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado

Leia mais

ANOVA Modelos de Efeitos Aleatórios

ANOVA Modelos de Efeitos Aleatórios O Modlos d Eftos latóros Modlos d Eftos latóros Ex. Tmpratura Corporal (ºC d mas Rpl 3 4 5 6 3 5 8 3 8 8 7 3 3 5 4 4 9 8 4 9 7 3 3 Obtvo do Exprmto: Estmar a tmpratura corporal dos amas d crta spéc m codçõs

Leia mais

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva Teste de MATEMÁTICA A 12º Ano

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva Teste de MATEMÁTICA A 12º Ano Escola Básica Scdária Dr. Âglo Agsto da Silva Tst d MATEMÁTICA A º Ao Dração: 9 mitos Maio/ Nom Nº T: ª PARTE Para cada ma das sgits qstõs d scolha múltipla, slccio a rsposta corrcta d tr as altrativas

Leia mais

Problemas. Regressão Linear Múltipla. Ajuda a encontrar relações Ceteris Paribus entre variáveis; Melhora o ajuste ao dados; Maior flexibilidade.

Problemas. Regressão Linear Múltipla. Ajuda a encontrar relações Ceteris Paribus entre variáveis; Melhora o ajuste ao dados; Maior flexibilidade. Prof. Lorí Val, Dr. val@at.ufrgs.br http://www.at.ufrgs.br/~val/ Rgrssão Lar Múltpla O odlo d rgrssão lar últpla Itrodução Dfção trologa Itrprtação Estação Itrprtação rvstada Qualdad do aust Proprdads

Leia mais

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.)

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.) Nom: Ao / Trma: Nº: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado A prova icli m formlário As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado da prova CADERNO 1 (É prmitido

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [janeiro 2019]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [janeiro 2019] Novo Espaço Matmática A 11.º ao Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs dos its cotram-s o fial

Leia mais

Anexo III Temperatura equivalente de ruído, Figura de ruído e Fator de mérito para estações de recepção (G/T)

Anexo III Temperatura equivalente de ruído, Figura de ruído e Fator de mérito para estações de recepção (G/T) Axo III mpratura quivalt d ruído, igura d ruído ator d mérito para staçõs d rcpção (/) III.. mpratura Equivalt d Ruído A tmpratura quivalt d ruído d um compot pod sr dfiida como sdo o valor d tmpratura

Leia mais

( ) ( ) Novo Espaço Matemática A 12.º ano Proposta de Teste [abril 2018] CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica)

( ) ( ) Novo Espaço Matemática A 12.º ano Proposta de Teste [abril 2018] CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica) Novo Espaço Matmática º ao Proposta d Tst [abril 08] Nom: o / Trma: Nº: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado prova icli m formlário s cotaçõs dos its cotram-s

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [novembro 2018]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [novembro 2018] Novo Espaço Matmática A.º ao Proposta d tst d avaliação [ovmbro 08] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário.

Leia mais

Modelos com Variáveis Dependentes Qualitativas. Prob(Y = 1) = F(β X) probabilidade de um indivíduo com determinadas características X trabalhar

Modelos com Variáveis Dependentes Qualitativas. Prob(Y = 1) = F(β X) probabilidade de um indivíduo com determinadas características X trabalhar Modlos co Varávs Dpdts Qualtatvas Cosdr, por xplo, odlar a partcpação a força d trabalho. Atrbura-s valor zro a ão partcpação p u a partcpação p o rcado d trabalho. Fators tas coo: dad, ducação, stado

Leia mais

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [novembro 2018]

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [novembro 2018] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado da prova. CADERNO 1 (É

Leia mais

Raciocínio-Lógico (Receita Federal 2009 Prova 1 - Gabarito 1):

Raciocínio-Lógico (Receita Federal 2009 Prova 1 - Gabarito 1): Racocío-Lógco (Rcta Fdral 009 Prova 1 - Gabarto 1): 1 Cosdr a sgut proposção: S chov ou va, tão o chão fca molhado. Sdo assm, pod-s afrmar qu: a) S o chão stá molhado, tão chovu ou vou b) S o chão stá

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [janeiro ]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [janeiro ] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: / / Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs dos its cotram-s o fial do ciado da prova. CADERNO (É

Leia mais

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva Escola Básica Scdária Dr. Âglo Agsto da Silva Tst d MATEMÁTICA A 1º Ao Dração: 9 mitos Março/ 9 Nom Nº T: Classificação O Prof. (Lís Abr) 1ª PARTE Para cada ma das sgits qstõs d scolha múltipla, slccio

Leia mais

PMR Mecânica Computacional para Mecatrônica. Elemento Isoparamétrico de 4 nós

PMR Mecânica Computacional para Mecatrônica. Elemento Isoparamétrico de 4 nós PMR3 - Mcâca opacoal para Mcarôca Elo Isoparaérco d ós osdros cal a fção rpoladora para lo raglar osrado a fgra: 3 sdo a arál d sado os cofcs as arás dpds. osdrado os alors dssa fção os ós do râglo os:

Leia mais

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva

Escola Básica e Secundária Dr. Ângelo Augusto da Silva Escola Básica Scdária Dr. Âglo Agsto da Silva Tst d MATEMÁTICA A º Ao Dração: 9 mitos Fvriro/ Nom Nº T: Classificação O Prof. (Lís Abr) ª PARTE Para cada ma das sgits qstõs d scolha múltipla, slccio a

Leia mais

Módulo 04. Vectores em R 2 e R 3. [Poole 003 a 028]

Módulo 04. Vectores em R 2 e R 3. [Poole 003 a 028] Módlo 4 [Pool a 8] Vctors m R R Vctors lirs. Sgmnto orintado. Origm xtrmidad. Vctors igais. Vctor simétrico. Soma d ctors. Propridads. Vctor nlo. Prodto d m scalar por m ctor. Propridads. Norma. Vctor

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [outubro 2018]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de teste de avaliação [outubro 2018] Novo Espaço Matmática A.º ao Proposta d tst d avaliação [otbro 08] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário.

Leia mais

sen( x h) sen( x) sen xcos h sen hcos x sen x

sen( x h) sen( x) sen xcos h sen hcos x sen x MAT00 Cálculo Difrcial Itgral I RESUMO DA AULA TEÓRICA Livro do Stwart: Sçõs 3., 3.4 3.8. DEMONSTRAÇÕES Nssa aula srão aprstadas dmostraçõs, ou sboços d dmostraçõs, d algus rsultados importats do cálculo

Leia mais

Hipóteses do Modelo de Regressão Linear Clássico

Hipóteses do Modelo de Regressão Linear Clássico Uversdade Federal da Baha Facldade de Cêcas coômcas Departameto de cooma CO 66 Itrodção à coometra Hpóteses do Modelo de Regressão Lear Clássco Gerváso F. Satos Propredades dos estmadores de MQO As estmatvas

Leia mais

3 Solução Analítica Exata para Viga Infinita no Caso Linear

3 Solução Analítica Exata para Viga Infinita no Caso Linear 37 3 Solução Alítc Ext pr Vg It o Cso Lr st cpítulo são borddos os procdmtos pr rsolução d qução (.4, pr o cso spcíco d um vg prsmátc d comprmto to. st sstm os dslocmtos rotçõs tdm pr o zro à mdd qu s

Leia mais

Equações Diferenciais Lineares

Equações Diferenciais Lineares Equaçõs Diriais Liars Rordmos a orma gral d uma quação dirial liar d ordm a d d d d a a a, I d d m qu as uçõs a i são idpdts da variávl. S, a quação diz-s liar homogéa. Caso otrário, diz-s liar omplta.

Leia mais

MEDIDAS DE EFICIÊNCIA USANDO FRONTEIRAS ESTOCÁSTICAS COM MÚLTIPLOS OUTPUTS E INPUTS

MEDIDAS DE EFICIÊNCIA USANDO FRONTEIRAS ESTOCÁSTICAS COM MÚLTIPLOS OUTPUTS E INPUTS MEDIDAS DE EFICIÊNCIA USANDO FRONTEIRAS ESTOCÁSTICAS COM MÚLTIPLOS OUTPUTS E INPUTS Ne Carlos dos Satos Rocha IM/UFRJ rocha@lcc.br Alba Rega Morett DEMAT/UFRRJ morett@frrj.br Josmar Mazchel UEM - jmazchel@em.br

Leia mais

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [outubro 2018]

Novo Espaço Matemática A, 12.º ano Proposta de teste de avaliação [outubro 2018] Novo Espaço Matmática A,.º ao Proposta d tst d avaliação [otbro 08] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: - - Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário.

Leia mais

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [março ]

Novo Espaço Matemática A 11.º ano Proposta de Teste [março ] Novo Espaço Matmática A.º ao Proposta d Tst [março - 08] Nom: Ao / Trma: N.º: Data: / / Não é prmitido o so d corrtor. Dvs riscar aqilo q prtds q ão sja classificado. A prova icli m formlário. As cotaçõs

Leia mais

XXXI Olimpíada Brasileira de Matemática GABARITO Primeira Fase

XXXI Olimpíada Brasileira de Matemática GABARITO Primeira Fase XXXI Olimpíada Brasilira d Matmática GABARITO Primira Fas Soluçõs Nívl Uivrsitário Primira Fas PROBLEMA ( x) a) A drivada da fução f é f ( x) =, qu s aula apas para x =, sdo gativa para x < positiva para

Leia mais

7 Teoria da Detecção e da Estimação em Problemas de Telecomunicações

7 Teoria da Detecção e da Estimação em Problemas de Telecomunicações 7 ora da Dtcção da stmação m Problmas d lcomucaçõs Nst capítulo rmos troduzr os coctos udamtas da ora da Dtcção da stmação bm como as téccas báscas d procssamto d sal qu dcorrm da sua aplcação m problmas

Leia mais

APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA

APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA (V ) ÁREA DEPARTAMENTAL DE ENGENHARIA CIVIL Ídic 5 o plao o spaço 5 Itrodção 5 Gralidads sobr

Leia mais

(1) Raízes n-ésimas. r cos. nϕ = θ + 2kπ; k = 0, 1, 2, 3, 4,... ρ n cos nϕ = r cos θ ρ n = r ρ= (r) 1/n. Portanto:

(1) Raízes n-ésimas. r cos. nϕ = θ + 2kπ; k = 0, 1, 2, 3, 4,... ρ n cos nϕ = r cos θ ρ n = r ρ= (r) 1/n. Portanto: Raís -ésmas A ra -ésma d um úmro complxo s é o complxo s Vamos vr qu os complxos possum raís dfrts!!! Em coordadas polars: s r cos θ s θ ρ cos ϕ s ϕ Aplcado Movr trmos: r cos θ s θ ρ cos ϕ s ϕ Portato:

Leia mais

Pág Circunferência: ( ) ( ) 5.4. Circunferência: ( ) ( ) A reta r passa nos pontos de coordenadas (0, 1) e (2, 2).

Pág Circunferência: ( ) ( ) 5.4. Circunferência: ( ) ( ) A reta r passa nos pontos de coordenadas (0, 1) e (2, 2). Númros complxos Atvdad d dagnóstco AB + + + AB ( ) ( ) ( ) + + + 9+ A, ; B, ; P x, y Pág AP BP x+ y x + y + x + x + + y x + x x + + y + x + yx y x A bsstr dos quadrants ímpars é a mdatr d [AB] B(, ) ;

Leia mais

Capítulo 9 Problema 01 Problema 03 Problema 04

Capítulo 9 Problema 01 Problema 03 Problema 04 Bssab&Morett Caítlo Problema mod, orqe + mod, orqe + Problema a, m m, ( ) mod mod, ( ) mod mod, ( ) mod mod,...,,,,..., Portato, o eríodo esse caso é h. Problema a, m, m ( ) mod mod, ( ) mod mod, ( ) mod

Leia mais

O Modelo Logístico Aplicado a Estudos Epidemiológicos

O Modelo Logístico Aplicado a Estudos Epidemiológicos O Modlo Logístco Aplcado a studos pdmológcos Aluíso J D Barros uclyds Custódo d Lma Flho 99 / 994. Dfçõs báscas.. O studo prospctvo O studo prospctvo também chamado d studo d coorts ou follow-up é um dsho

Leia mais

CÁLCULO I 2º Semestre 2011/2012. Duração: 2 horas e 15 minutos

CÁLCULO I 2º Semestre 2011/2012. Duração: 2 horas e 15 minutos NOVA SCHOOL OF BSINESS AND ECONOMICS CÁLCLO I º Smstr / CORRECÇÃO DO EXAME ª ÉPOCA Maio Duração: horas miutos Não é prmitido o uso d aluladoras. Não pod dsagraar as olhas do uiado. Rspoda d orma justiiada

Leia mais

CAPÍTULO 9 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CAPÍTULO 9 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CAPÍTULO 9 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Exst um cojuto d métodos statístcos qu vsam studar a assocação tr duas ou mas varávs alatóras. Dtr tas métodos, a tora da rgrssão corrlação ocupa um lugar d dstaqu por

Leia mais

MATEMÁTICA. QUESTÃO 1 De quantas maneiras n bolas idênticas podem ser distribuídas em três cestos de cores verde, amarelo e azul?

MATEMÁTICA. QUESTÃO 1 De quantas maneiras n bolas idênticas podem ser distribuídas em três cestos de cores verde, amarelo e azul? (9) - www.litcampias.com.br O ELITE RESOLVE IME 8 TESTES MATEMÁTICA MATEMÁTICA QUESTÃO D quatas mairas bolas idêticas podm sr distribuídas m três cstos d cors vrd, amarlo azul? a) b) d) ( )! ) Rsolução

Leia mais

Indice de Gini. Como existem N (N 1 ) / 2 pares distintos, o Gini corresponde a :

Indice de Gini. Como existem N (N 1 ) / 2 pares distintos, o Gini corresponde a : Idc d G Itrprtação Gométrca. Corrspod à razão tr a ára tr a curva a rta d prfta gualdad a ára total sob a rta d prfta gualdad (vara d 0 a. Emplo d Fução Bm Estar Socal Basada o G: A fução Bm Estar Socal

Leia mais

ESTRATÉGIA ROBUSTA DE CONTRATAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA DISTRIBUIDORAS

ESTRATÉGIA ROBUSTA DE CONTRATAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA DISTRIBUIDORAS as do XX Cogrsso Braslro d utomátca Blo Horzot, MG, a d Stmbro d ESTRTÉGI ROBUST DE CONTRTÇÃO DE ENERGI ELÉTRIC PR DISTRIBUIDORS PETÚNI B. LOPES, LUCIN MRTINEZ, HUMBERTO X. RÚJO Programa d Pós Graduação

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA

UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA CURSO BIETÁPICO EM ENGENHARIA CIVIL º ciclo Rgim Diro/Noctro Disciplia d COMPLEMENTOS DE MATEMÁTICA Ao lctio d 7/8 - º Smstr Cosidr a ção ( ) 4 o poto

Leia mais

CAPÍTULO 12. Exercícios a) z sen xy, x 3t e y t 2. 1.º Processo: z sen (3t 3 ) e daí dz dt. 2.º Processo: z x. dz dt. dx dt z. dy dt. .

CAPÍTULO 12. Exercícios a) z sen xy, x 3t e y t 2. 1.º Processo: z sen (3t 3 ) e daí dz dt. 2.º Processo: z x. dz dt. dx dt z. dy dt. . CAPTULO Ercícios a) sn, 3t t º Procsso: sn 3t 3 ) daí d 9t cos 3t 3 ) º Procsso: d d d Tmos d cos ; 3; cos ; d t daí d 3 cos cos ) t, o sja, d 3t cos 3t 3 6t cos 3t 3, portanto, d 9t cos 3t 3 b) 3, sn

Leia mais

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Cotabilomtria Prof.: Patricia Maria Bortolo, D. Sc. Dimsioado Amostras Itrvalos d Cofiaça m Auditoria Fot: LEVINE, D. M.; STEPHAN, D. F.; KREHBIEL, T. C.; BERENSON, M. L.; Estatística Toria Aplicaçõs,

Leia mais

Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa EXAME DE CÁLCULO I. Ano Lectivo º Semestre

Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa EXAME DE CÁLCULO I. Ano Lectivo º Semestre aculdad d Ecoomia Uivrsidad Nova d Lisboa EXAME DE CÁLCULO I Ao Lctivo 009-0 - º Smstr Eam ial d ª Época m d Jairo d 00 Duração: horas 0 miutos É proibido usar máquias d calcular ou tlmóvis Não tha o su

Leia mais

Análise de regressão

Análise de regressão Análs d rgrssão Slvana Lags Rbro Garca FDV Hlo Garca Lt UFV Um dos usos da análs d rgrssão é vrfcar s, como, uma ou mas varávs ndpndnts nfluncam o comportamnto d outra varávl dpndnt Y. As varávs ndpndnts

Leia mais

Variáveis aleatórias Conceito de variável aleatória

Variáveis aleatórias Conceito de variável aleatória Variávis alatórias Muitos primtos alatórios produzm rsultados ão-uméricos. Ats d aalisá-los, é covit trasformar sus rsultados m úmros, o qu é fito através da variávl alatória, qu é uma rgra d associação

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARA DADOS DE CONTAGEM. O modelo log-linear de Poisson

MODELOS DE REGRESSÃO PARA DADOS DE CONTAGEM. O modelo log-linear de Poisson MODELOS DE REGRESSÃO PARA DADOS DE CONTAGEM O modlo log-lnar d Posson Intrss m modlar a dstrbução d uma varávl rfrnt a algum tpo d contagm m função d covarávs. A stratéga mas comum para modlagm nssas stuaçõs

Leia mais

( ) π π. Corolário (derivada da função inversa): Seja f uma função diferenciável e injectiva definida num intervalo I IR.

( ) π π. Corolário (derivada da função inversa): Seja f uma função diferenciável e injectiva definida num intervalo I IR. Capítlo V: Drivação 9 Corolário (drivada da nção invrsa): Sja ma nção dirnciávl injctiva dinida nm intrvalo I IR Sja I tal q '( ), ntão ( é drivávl m y ) ' ( ) ( y ) '( ) Ercício: Dtrmin a drivada d ()

Leia mais

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II Exercíco Cosdere a dstrbução expoecal com fução de desdade de probabldade dada por f (y; λ) = λe λy, em que y, λ > 0 e E(Y) = /λ Supor que o parâmetro λ pode ser expresso proporcoalmete aos valores de

Leia mais

Atividades relacionadas à ManjarBrancoG

Atividades relacionadas à ManjarBrancoG Atdades relacoadas à MajarBracoG Neste cojto de atdades está oblzado o estdo da ção ajar braco, sto é, a ção qe o doío é o teralo echado [0,] e asse alores o cojto dos úeros reas. Essa ção é deda coo o

Leia mais

ESTIMATIVA: é o valor numérico obtido para o estimador numa certa amostra.

ESTIMATIVA: é o valor numérico obtido para o estimador numa certa amostra. I- STIMAÇÃO D PARÂMTROS 9 INTRODUÇÃO: Sj,,, um mostr ltór com fução (dsdd d proldd cohcd, sj d θ um vtor dos prâmtros dst vrávl ltór Assm θ {θ, θ,, θ k } os k prâmtros qu chmmos d spço d prâmtros dotdo

Leia mais

Identifique todas as folhas Folhas não identificadas NÃO SERÃO COTADAS. Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa EXAME DE CÁLCULO I

Identifique todas as folhas Folhas não identificadas NÃO SERÃO COTADAS. Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa EXAME DE CÁLCULO I Idtifiqu todas as folhas Folhas ão idtificadas NÃO SERÃO COTADAS Faculdad d Ecoomia Uivrsidad Nova d Lisboa EXAME DE CÁLCULO I Ao Lctivo 8-9 - º Smstr Exam Fial d ª Época m 5 d Maio 9 Duração: horas miutos

Leia mais

Ondas Electromagnéticas

Ondas Electromagnéticas Facldad d ghaa Odas lcomagécas Op - MI 78 Pogama d Ópca lcomagsmo Facldad d ghaa áls coal vsão alas lcosáca Magosáca 8 alas Odas lcomagécas 6 alas Ópca Goméca 3 alas Fbas Ópcas 3 alas Lass 3 alas Op 78

Leia mais

Sumário e Objectivos. Mecânica dos Sólidos não Linear 1ªAula. Lúcia Dinis Setembro

Sumário e Objectivos. Mecânica dos Sólidos não Linear 1ªAula. Lúcia Dinis Setembro Smáro Obctos Smáro: Vctors, nsors. Opraçõs Com Vctors nsors d ª Ordm. nsors d ordm spror à ª. Mdança d Bas. Valors Vctors Própros. Campos Escalars, Vctoras nsoras. Obctos da Ala: Famlarzação com as notaçõs

Leia mais

Econometria: Regressão por Variáveis Instrumentais (VI)

Econometria: Regressão por Variáveis Instrumentais (VI) Economtra: Rgrssão por Varávs Instrmntas VI Slds do crso d conomtra d Marco Cavalcant da Pontfíca Unvrsdad Católca do Ro d Janro PUC-Ro Smáro Motvação para o so d VI Prncpas casas do vés do stmador d MQO

Leia mais

Capítulo 5 Transformadas de Fourier

Capítulo 5 Transformadas de Fourier Capítulo 5 Trasformadas d Fourir 5. Aális da composição d sistmas através da rsposta m frquêcia 5.2 Trasformadas d Fourir propridads Capítulo 5 Trasformadas d Fourir 5. Aális da composição d sistmas através

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 2/4

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 2/4 FICHA d AVALIAÇÃO d MATEMÁTICA A.º Ano Vrsão / Nom: N.º Trma: Aprsnt o s raciocínio d orma clara, indicando todos os cálclos q tivr d tar todas as jstiicaçõs ncssárias. Qando, para m rsltado, não é pdida

Leia mais

v 4 v 6 v 5 b) Como são os corte de arestas de uma árvore?

v 4 v 6 v 5 b) Como são os corte de arestas de uma árvore? 12 - Conjuntos d Cort o studarmos árors gradoras, nós stáamos intrssados m um tipo spcial d subgrafo d um grafo conxo: um subgrafo qu mantiss todos os értics do grafo intrligados. Nst tópico, nós stamos

Leia mais

EEN300-MÉTODOS MATEMÁTICOS EM ENGENHARIA NAVAL. Série No. 2

EEN300-MÉTODOS MATEMÁTICOS EM ENGENHARIA NAVAL. Série No. 2 N3-MÉODOS MAMÁICOS M NGNHARIA NAVAL Sér No.. Faça ma aáls d sabldad lar d vo Nma o sqma crado plíco mosrado abao lzado para rsolvr a qação da oda m ma dmsão drm o rvalo do úmro d CFL para a sabldad ds

Leia mais

A B LM. A onde Y Y ; P. P P, no PONTO. T o que provocará um C 0. T 0 desloca curva IS para a direita IS IS

A B LM. A onde Y Y ; P. P P, no PONTO. T o que provocará um C 0. T 0 desloca curva IS para a direita IS IS Gabarto Blachard Capítulo 7 2) Choqu d gasto médo prazo MODELO AD AS (OA-DA) Rdução do Imposto d Rda (T): C c c T 0 0 c 0 - cosumo autôomo c - propsão margal a cosumr T 0 dsloca curva IS para a drta Dado

Leia mais

y z CC2: na saída do reator: z = 1: 0. Pe dz Os valores característicos do problema são as raízes de: Da Pe 0 Pe Pe

y z CC2: na saída do reator: z = 1: 0. Pe dz Os valores característicos do problema são as raízes de: Da Pe 0 Pe Pe COQ-86 Méodos Nuércos para Ssas Dsrbuídos Explos Ilusravos d EDO co Problas d Valors o Cooro -) Modlo sacoáro do raor co dsprsão soérco Coo o obvo ds sudo d caso é lusrar o ovo procdo avalar o su dspo

Leia mais

TÓPICOS. Valores singulares. Interpretação geométrica.

TÓPICOS. Valores singulares. Interpretação geométrica. Not bm: a ltra dsts apontamntos não dspnsa d modo algm a ltra atnta da bblografa prncpal da cadra Chama-s a atnção para a mportânca do trabalho pssoal a ralzar plo alno rsolvndo os problmas aprsntados

Leia mais

Simulação Analítica Transiente da Dispersão de Poluente Na Atmosfera pela Técnica GILTT Dupla

Simulação Analítica Transiente da Dispersão de Poluente Na Atmosfera pela Técnica GILTT Dupla Slação Aalítca Trast da Dsprsão d Polt a Atosfra pla Técca GILTT Dpla Maraa Cassol, Sérgo Worta, Marco Tllo Ma Barrto d Vlha Dpartato d Matátca Pra Aplcada,UFRGS Avda Bto Goçalvs, 95 9159-9, Porto Algr,

Leia mais

C5 C O termo geral do desenvolvimento de A( x ) é. Assim, vem: Número de casos possíveis: 6 C

C5 C O termo geral do desenvolvimento de A( x ) é. Assim, vem: Número de casos possíveis: 6 C Tst d avalação Pág Estm duas stuaçõs, a sabr: A Crsta ão va, ortato, o Atóo também ão va Os quatro blhts srão dstrbuídos los rstats quatro jovs, assm, o úmro d gruos é gual a um A Crsta va; os rstats três

Leia mais

Estimação dos Estados da Cadeia de Markov de um MMPP(2)

Estimação dos Estados da Cadeia de Markov de um MMPP(2) Estmação dos Estados da Cada d Markov d um MMPP() Cláuda Nus Atóo Pachco Dpartamto d Matmátca Ctro d Matmátca Aplcada Isttuto Supror écco Rsumo: Um MMPP (Markov Modulatd Posso Procss) é um procsso d Posso

Leia mais

ISSN Dezembro, Métodos estatísticos na seleção genômica ampla

ISSN Dezembro, Métodos estatísticos na seleção genômica ampla ISSN 1980-3958 Dzmbro, 011 19 Métodos statístcos a slção gômca ampla ISSN 1980-3958 Dzmbro, 011 Emprsa Braslra d Psqusa Agropcuára Embrapa Florstas Mstéro da Agrcultura, Pcuára Abastcmto Documtos 19 Métodos

Leia mais

3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 0 Varávl alatóra Ω é o spaço amostral d um prmnto alatóro. Uma varávl alatóra,, é uma função qu atrbu um númro ral a cada rsultado m Ω. Emplo. Rtra-s, ao acaso, um tm produzdo d

Leia mais

TÓPICOS. Sinais contínuos e sinais discretos. Função impulso unitário discreto.

TÓPICOS. Sinais contínuos e sinais discretos. Função impulso unitário discreto. Not bm: a litura dsts apotamtos ão dispsa d modo algum a litura atta da bibliografia pricipal da cadira hama-s a atção para a importâcia do trabalho pssoal a ralizar plo aluo rsolvdo os problmas aprstados

Leia mais

Não serão feitos esclarecimentos individuais sobre questões durante a prova. Não se esqueça que tudo é para justificar.

Não serão feitos esclarecimentos individuais sobre questões durante a prova. Não se esqueça que tudo é para justificar. Eam m 7 d Jairo d 007 Cálculo ATENÇÃO: FOLHAS DE EXAE NÃO IDENTIFICADAS NÃO SERÃO COTADAS Cálculo / Eam fial ª Época 7 Jairo d 007 Duração: horas 0 miutos Rsolva os grupos do am m folhas sparadas O uso

Leia mais

/ :;7 1 6 < =>6? < 7 A 7 B 5 = CED? = DE:F= 6 < 5 G? DIHJ? KLD M 7FD? :>? A 6? D P

/ :;7 1 6 < =>6? < 7 A 7 B 5 = CED? = DE:F= 6 < 5 G? DIHJ? KLD M 7FD? :>? A 6? D P 26 a Aula 20065 AMIV 26 Exponncial d matrizs smlhants Proposição 26 S A SJS ntão Dmonstração Tmos A SJS A % SJS SJS SJ % S ond A, S J são matrizs n n ", (com dt S 0), # S $ S, dond ; A & SJ % S SJS SJ

Leia mais

CUSTOS OPERACIONAIS EFICIENTES DAS DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA: COMPARANDO MODELOS DEA E SFA

CUSTOS OPERACIONAIS EFICIENTES DAS DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA: COMPARANDO MODELOS DEA E SFA CUSTOS OPERACIOAIS EFICIETES DAS DISTRIBUIDORAS DE EERGIA ELÉTRICA: COMPARADO MODELOS DEA E SFA Marcs Vncs Perera de Soza PUC-RJ Pontfíca Unersdade Católca do Ro de Janero Departamento de Engenhara Elétrca

Leia mais

Leonardo da Vinci ( ), artista, engenheiro e cientista italiano

Leonardo da Vinci ( ), artista, engenheiro e cientista italiano ormas dos rabalhos Vrtuas Itrodução Loardo da Vc (45-59), artsta, ghro ctsta talao Aplcou oçõs do prcípo dos dslocamtos vrtuas para aalsar o qulíbro d sstmas d polas alavacas PEF-40 Prof. João Cyro Adré

Leia mais

5. Funções teste. L 2 ( )= {u :? ; Borel mensurável com u 2 dx < 8 }

5. Funções teste. L 2 ( )= {u :? ; Borel mensurável com u 2 dx < 8 } 5. Fções teste Até agora estvemos tratado tesvamete com a tegração. Uma cosa qe temos vsto é qe, cosderado espaços das, podemos pesar as fções como fcoas. Vamos rever brevemete esta déa. osdere a bola

Leia mais

FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL COMPLEXA

FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL COMPLEXA FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL COMPLEXA Ettor A. d Barros 1. INTRODUÇÃO Sja s um númro complxo qualqur prtncnt a um conjunto S d númros complxos. Dizmos qu s é uma variávl complxa. S, para cada valor d s, o valor

Leia mais

Métodos Numéricos para a Solução de Problemas de Valor de Contorno

Métodos Numéricos para a Solução de Problemas de Valor de Contorno Métoo Nmérco ara a Soção robma Vaor Cotoro Eqaçõ rca orára Emo. Dão-ração m ma artíca cataítca oroa: R Fgra. artíca cataítca érca. Baaço maa: tao tacoáro otérmco C Dr r r r r < r < R C r r mtra CR C o

Leia mais

Eletrônica III (ELO III) Prof. Victor Sonnenberg PROGRAMA

Eletrônica III (ELO III) Prof. Victor Sonnenberg PROGRAMA ltrônca (LO ) Prof. ctor Sonnnbrg PROGRAMA 0. Aprsntação do programa da dscplna: Amplfcador Dfrncal. 0. Amplfcador Dfrncal xrcícos. Sdra 5 o d.- Cap. 7 - pag. 48 a 448. 03. Rsposta m Frqüênca d amplfcadors

Leia mais

Modelos de regressão linear simples: Capítulo 9 - Introdução à regressão linear simples. + β Modelos de regressão. Y = β 0.

Modelos de regressão linear simples: Capítulo 9 - Introdução à regressão linear simples. + β Modelos de regressão. Y = β 0. Aa Pirs, IST, Dzmbro d 000 Aa Pirs, IST, Dzmbro d 000 Capítulo 9 - Itrodução à rgrssão liar simpls 9. Modlos d rgrssão Modlos d rgrssão liar simpls: ou E( Y ) β 0 Y β 0 + ε São modlos utilizados para comprdr

Leia mais

TÉCNICAS DE INTEGRAÇÃO. 1.1 Integrais por Substituição Mudança de Variáveis

TÉCNICAS DE INTEGRAÇÃO. 1.1 Integrais por Substituição Mudança de Variáveis UFP VIRTUL Liccitr m Mtmátic Distâci Discipli: álclo Difrcil Irl II Prof Jorg ost Drt Filho Ttor: Moisés Vi F d Olivir TÉNIS DE INTEGRÇÃO Técics d Irção Iris por Sbstitição Mdç d Vriávis Sjm f g fçõs tis

Leia mais

TÓPICOS. 4. Método de primitivação por partes.

TÓPICOS. 4. Método de primitivação por partes. No bm, a lira dss apoamos ão dispsa d modo alm a lira aa da bibliorafia pricipal da cadira. Nomadam, o rfr ao Módlo 0, Apoamos d Aális Mamáica, Mamáica - E. Mal Mssias páias: 0 a 9 hama-s à ação para a

Leia mais

Avaliação da qualidade do ajuste

Avaliação da qualidade do ajuste Avalação da qualdade do ajuste 1 Alguma termologa: Modelo ulo: é o modelo mas smples que pode ser defdo, cotedo um úco parâmetro ( µ) comum a todos os dados; Modelo saturado: é o modelo mas complexo a

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Analítica. 10ª aula

Álgebra Linear e Geometria Analítica. 10ª aula Álgbra Linar Gomtria Analítica 0ª ala Vctors no plano Vctors no spaço Vctors m R n ( +, + ) (, ) (, ) (k,k ) k (, ) Prodto intrno (, ); (, ). + Prodto intrno norma (, ); (, ). + +. Prodto intrno m

Leia mais

2. Método estático que considera a contribuição do solo

2. Método estático que considera a contribuição do solo Grupo d staas étodos d dmsoamto: 1. étodo státo qu gora prsça d solo A rpartção d forças é dtrmada a partr do qulíbro státo O momto aplado é absorvdo por forças axas quvalts. étodo státo qu osdra a otrbução

Leia mais

Estatística Clássica

Estatística Clássica Estatística Clássica As rgias das difrts partículas do sistma (um istat particular s distribum d acordo com uma fução distribuição d probabilidad distribuição d Boltzma qu dpd da tmpratura T. Um xmplo

Leia mais