INTRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CANTOR

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "INTRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CANTOR"

Transcrição

1 Departameto de Matemátca ITRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CATOR Aluo: Adraa Cruz Marts Oretador: Sérgo Berardo Volcha Itrodução A bologa molecular tem tdo eorme mpacto em dversos ramos da bologa e medca Em partcular, abru ovos horzotes para o estudo da evolução e da flogea De fato, um dos prcípos fudametas da teora da evolução de Darw é o de que todos os orgasmos atuas descedem de um acestral comum Portato, a descoberta da exstêca de grade varedade (polmorfsmos) à ível molecular (proteías e ácdos uclécos) etre dvíduos, tato da mesma espéce quato de espéces dferetes, levatou a possbldade de se estudar o paretesco evolucoáro dos orgasmos através da comparação de caracteres moleculares, estededo dessa forma as téccas de estudo tradcoalmete usadas em paleotologa (morfologa, fsologa, comportameto, etc) Do poto de vsta molecular, as varações etre dvíduos estão lgadas a alterações a estrutura do DA, tpcamete (mas ão somete) por mutações, tas como substtuções de ucleotídeos em sítos dvduas da molécula Surge etão aturalmete a hpótese de que quato maor o acúmulo de dfereças etre trechos homólogos do DA de dvíduos de duas espéces, meor sera o paretesco etre tas espéces Isto sgfca que a partr da observação destas seqüêcas em orgasmos atuas sera possível estmar o mometo em que houve a separação do acestral comum Esta déa tem revolucoado a área da sstemátca/taxooma, revelado relações suspetadas etre orgasmos e permtdo a costrução de árvores flogeétcas ( árvores da vda ) mas cofáves, precsas e completas [] Porém, este método de recostrução ão é algo smples de ser realzado e costtu um dos maores desafos do estudo da chamada flogeétca molecular Há város fatores que complcam a aálse, partcularmete o fato de a taxa de mutação ão ser geralmete costate; e ada que em algus caso ela seja, deve-se cosderar a ocorrêca de mutações slecosas e repetdas, que ão são dretamete observáves Date desta dfculdade, foram desevolvdas dversas ferrametas estatístcas assm como modelos probablístcos que permtem determar, sob certas codções e com certa margem de erro, a dstâca evolucoára Esta é uma vasta área de pesqusa atual, extremamete atva e multdscplar, evolvedo bologa, geétca, boformátca, estatístca, teora da probabldade, otmzação, etc este projeto, estudamos um dos modelos mas smples de evolução molecular: o modelo de Jues-Cator Apesar de coter certas hpóteses um tato quato rrealstas (tas como a depedêca etre os sítos do DA e que as substtuções de ucleotídeos ocorrem com mesma probabldade) este modelo admte uma aálse matemátca relatvamete dreta e ada é muto utlzado como uma prmera aproxmação [6] Os objetvos prcpas deste projeto foram o de eteder os prcípos báscos da evolução molecular e a aplcação de algumas téccas matemátcas em seu estudo, partcularmete oções de teora da probabldade ossa prmera tarefa fo a de os famlarzar com os prcpas cocetos bológcos relacoados à evolução molecular Em seguda estudamos cocetos de teora da probabldade ecessáros para compreeder o modelo de Jues-Cator, o qual os cocetramos Por outro lado, ão fo possível abordar o estudo de costrução de árvores flogeétcas propramete dto, pos exgra a abordagem de téccas estatístcas sofstcadas que estão além do escopo do projeto

2 Departameto de Matemátca 2 A Teora eutra da evolução molecular e o modelo de Wrght-Fsher A formulação cal da teora da seleção atural de Charles Darw fo baseada exclusvamete em observações fetas o ível feotípco, sto é, de característcas macroscópcas (morfológcas, fsológcas e comportametas) dos orgasmos Descohecase a orgem das varações assm como os mecasmos da heredtaredade Equato ão hava um cohecmeto efetvo referete à exstêca e a atureza dos gees e ao seu papel a evolução, acredtava-se que exstam essecalmete dos tpos de modfcações resposáves pela evolução das espéces modfcações vatajosas ou prejudcas e somete um tpo de mecasmo resposável pela determação do desto destas modfcações (fxação ou ão) a seleção atural Posterormete, com os avaços da geétca e da bologa molecular descobru-se que as varações surgem devdo à certas alterações estruturas o materal geétco (o DA), tpcamete as mutações Com a descoberta, os aos 96, de uma suspetada varação etre dvíduos ao ível molecular, surgu a hpótese de que mutas destas varações ão sofreram ação da seleção atural, sto é seram eutras O coceto de mutação eutra se aplca a todas as mutações que ão são ecessaramete resposáves pelo aparecmeto de característcas adaptatvas (ão possuem mpacto sgfcatvo a habldade dos orgasmos sobrevverem ou se reproduzrem) e que, portato, ão possuem sua fxação (uma população) determada pela seleção atural Um exemplo deste tpo de mutação são as alterações slecosas, que acarretam a substtução de certos amoácdos de uma proteía (estrutura prmára), mas ão afetam a coformação (estruturas secudára e tercára) e, portato, a fução da proteía correspodete Em 968, o geetcsta japoês Motoo Kmura propôs que, à ível molecular, mutações eutras seram mas freqüetes que os demas tpos de mutação e que sua fxação ocorrera por efetos puramete estatístcos ou aleatóros, a chamada derva gêca Com sso, troduzu-se outro mecasmo de evolução: a fxação de mutações eutras por derva gêca Esta ova déa evolucoára sugera que as mutações resposáves pelo surgmeto de característcas adaptatvas vatajosas possuram pouca cotrbução para a varabldade geétca das populações por serem extremamete raras e se fxarem muto rapdamete (pela seleção atural) Além dsso, Kmura excluu, em sua teora eutra, as mutações prejudcas de suas cosderações já que estas ão cotrburam em para a varabldade geétca em para a evolução molecular, uma vez que são rapdamete elmadas por meo da chamada seleção egatva É mportate ressaltar que esta chamada teora eutra da evolução, ada que teha causado muta cotrovérsa, ão ega a exstêca da seleção atural em sua mportâca para a evolução o etato, ao cotráro de Darw, que ão dspuha dos cohecmetos de bologa molecular, a teora eutra lda essecalmete com varações à ível molecular Com o auxílo de modelos matemátcos aproprados e da oção de relógo molecular (que dscutremos posterormete), a teora eutra de Kmura costtu uma das prcpas ferrametas para a compreesão da evolução molecular Um modelo probablístco relatvamete smples de derva eutra é dscutdo em seguda 2 O modelo de Wrght-Fsher O modelo de derva gêca fo troduzdo pela prmera vez a década de 92 por Sewall Wrght e Roald Fsher o cotexto da geétca de populações e em tempo dscreto O modelo em tempo cotíuo fo retomado por Kmura a década de 96, utlzado téccas da teora de processos estocástcos (dfusões), o cotexto da teora eutra da evolução molecular O modelo de Wrght-Fsher lustra o processo evolucoáro de mudaça a freqüêca dos alelos em uma população que ocorre de forma teramete aleatóra devdo aos efetos de amostragem em uma população fta

3 Departameto de Matemátca a versão mas smples, o modelo descreve a evolução de um lócus com apeas dos alelos (eg A e B) em uma população com úmero fxo de dvíduos haplódes em gerações ão-superpostas (,, 2, ), sujeta a cruzameto aleatóro a ausêca de qualquer tpo de mutação A segur, descrevemos a obteção de algus resultados deste modelo e suas propredades Prmeramete, cosderamos X como a varável aleatóra que represeta o úmero de alelos do tpo A a geração A população a geração + é gerada a partr da geração pela amostragem bomal (ver Apêdce ) de alelos de um cojuto de gees ( gee pool ) o qual a fração cal de alelos A é suposta ser π ( π, o caso dplóde) 2 Logo, dado que X e cosderado a amostragem bomal dos alelos, a probabldade (codcoal) de que X + j é dada por: j j pj Ρ( Χ + j Χ ) π ( π ),, j j A seqüêca de varáves aleatóras { Χ } é um exemplo de um processo estocástco em tempo dscreto chamado Cadea de Marov Homogêea com matrz de trasção p j e espaço de estados S {,,,} Um processo Marovao satsfaz a detdade: Ρ( Χ + + Χ, Χ,, Χ ) Ρ( Χ + + Χ ), ou seja, a probabldade codcoal de que o sstema esteja em um dado estado após passos, dados todos os passos aterores, é a mesma que a probabldade codcoal cohecedo-se apeas o estado o passo medatamete ateror (propredade de memóra curta ) Já a homogeedade temporal do processo sgfca que: ( Χ j Χ ) Ρ Χ j Χ ( ) Ρ + Lstamos a segur algumas propredades báscas do modelo Ε ) [ Χ Χ ] Χ Ε [ Χ Χ ] π, pos a partr da esperaça da dstrbução bomal, temos que j A partr dsto, podemos coclur também que Ε[ Χ Χ ] Χ Ε[ Χ ] processo é costate em méda jp j, sto é, o 2) Os estados e são absorvetes : uma vez atgdos, ão se alteram pos represetam, respectvamete, a ausêca do alelo A a população e a preseça exclusva do alelo A a população Isto é, este caso, p j, para ( j ),,,, e p p ote que como o úmero de estados é fto, evetualmete um dos estados absorvetes é ecessaramete atgdo, em tempo fto, e, ocorre fxação de um dos alelos (ver fgura )

4 Departameto de Matemátca Fgura : O gráfco lustra a varação a freqüêca de dos alelos ao logo das gerações Verfcamos que, em tempo fto, evetualmete ocorre a fxação de um dos alelos e o desaparecmeto do outro alelo a população ) Seja a a probabldade de fxação do alelo A, dado que Χ, etão: a π Portato, se um state cal, surge um ovo alelo (e que pode ser terpretado como o surgmeto de uma mutação aquele state) ele se fxa com probabldade / Esta propredade é extremamete mportate e vale a pea verfcá-la com mas detalhe Demostração: Seja A o eveto de fxação e a Ρ( A Χ ) Como { Χ j} Ω j Vamos codcoar a varável Χ :, ode represeta a uão dsjuta dos evetos { Χ j}, j j,, e Ω é o espaço amostral, temos: Α Α I Ω Α I { Χ j} a Ρ( Α Χ ) ( Α I { Χ } ) Ρ( Χ ) j Ρ j Ρ ( Α, Χ j Χ ) Mas temos: a Ρ, j j j j Ρ Ρ ( A Χ j Χ ) Ρ( A Χ j, Χ ) Ρ( Χ j Χ ) * ( A Χ j) pj (Cosderado a propredade de Marov) ( A Χ j) pj (Cosderado a homogeedade) * Aqu, usamos que para quasquer evetos A, B e C: Ρ( A I B C) Ρ( A B I C) Ρ( B C)

5 Departameto de Matemátca a j p j Isto é, j a a j j p Lembrado que j e a, a jp j j r v,,,, temos que o vetor ( ) Τ é solução da equação: r r r r r ρ v v c ρ v ρ( c v) c v, para qualquer costate real c, ode ρ [ pj ] é a matrz de trasção Logo r a ( a, a,, a ) Τ c( ) Τ,,,, sto é, a c Logo, a c a π, CQD 22 O relógo molecular Em uma população de dvíduos dplódes Com o auxílo do modelo de derva gêca de Wrght-Fsher, pode-se obter a taxa de fxação,, de um ovo alelo esta população: O úmero médo de mutações por geração é determado pelo produto etre úmero de gametas produzdo por geração, 2, e a taxa de ocorrêca de uma mutação por geração, u Cosderado que a fração de mutações que se fxam, de acordo com o modelo de Wrght- Fsher, é /2, obtemos: ( 2 u) u, 2 sto é, u Este é um dos resultados mas mportates da teora eutra da evolução De acordo com este modelo a taxa a qual as mutações eutras ocorrem é gual à taxa de fxação de um ovo alelo Ora, um alelo pode ser pesado como um trecho de DA, dgamos de m ucleotídeos Supodo que a taxa de fxação e a taxa de mutação por síto sejam, respectvamete, u s e s, dêtcas para todos os sítos, e que os sítos são depedetes, segue do resultado acma que: u m us m s us s Ou seja, sob a teora eutra e o cotexto do modelo de Wrght-Fsher, a taxa de mutação de ucleotídeos por síto é gual à sua taxa de fxação por síto Esta é a base da oção do relógo molecular O termo relógo molecular fo troduzdo em 965, por Emle Zuceradl e Lus C Paulg, para lustrar esta acumulação de substtuções de moômeros de macromoléculas de mportâca bológca (o caso orgalmete por eles estudado era o de substtuções de amoácdos em proteías), supostamete a uma taxa costate, o que permtra estmar o paretesco etre orgasmos pela comparação de dfereças observáves de seqüêcas homólogas (ver fgura 2) este setdo, pode-se dzer que as moléculas são capazes de determar seu tempo evolucoáro através do acúmulo de substtuções (dvergêca), fucoado assm como um verdadero documeto hstórco da evolução É mportate

6 Departameto de Matemátca observarmos, etretato, que a hpótese da ocorrêca de substtuções a uma taxa costate é uma aproxmação, e que a verdade esta taxa pode flutuar muto de gee para gee, de espéce para espéce, etc; o que complca substacalmete a aálse Fgura 2: Calculado um relógo molecular humao O úmero observado de dfereças é determado para um par de gees homólogos de humao e oragotago, aqu, este úmero é chamado de x O úmero de substtuções por lhagem é x/2 e o úmero por mlhões de aos é x/26 este caso, a partr do tempo de dvergêca etre os dos orgasmos (tempo de separação de um acestral comum) fo possível determar o úmero de dfereças acumuladas x Poderíamos também realzar o cálculo verso, obtedo o tempo de separação a partr da observação de x Em todo caso, é precso um modelo matemátco que faça a correção etre as dfereças observadas e as substtuções que realmete ocorreram desde a separação etre as espéces O modelo de Jues-Cator faz exatamete sso O modelo de Jues-Cator A dstrbução de probabldade de Posso Os prcpas evetos resposáves pela dvergêca etre seqüêcas do DA são as mutações e fxações De acordo com a teora eutra da evolução molecular, a taxa de fxação das mutações é gual à taxa com a qual as mutações eutras surgem, portato, podemos aalsar estes dos evetos de forma cojuta o caso mas smples, mutações correspodem à troca de um ucleotídeo por outro (ou substtução) em um síto específco de uma molécula de DA Apesar de seu caráter aleatóro dvdual, mutações têm efetos prevsíves, o setdo de que podem ser estmados através de médas estatístcas obtdas a partr da aplcação de modelos probablístcos adequados o modelo de Jues-Cator supõe-se que o acúmulo de substtuções de ucleotídeos durate a evolução molecular é um processo que pode ser descrto pela dstrbução de λ probabldade de Posso de parâmetro λ cuja fórmula é expressa por Ρ(, λ) e,!,,2,, λ > que, por sua vez, pode ser obtda a partr da dstrbução bomal de probabldade Exstem váras formas de obter este resultado e descrevemos uma delas a segur [] A dstrbução bomal p p q Β ( ;, ) pode ser escrta como: ( )( 2) ( + ) p q! Podemos multplcar e dvdr por e obter:

7 Departameto de Matemátca 2 ( )( ) ( ) p ( p) ( )! Fazedo com que de tal forma que p λ permaeça costate, cada termo do ( ) produto ( )[ ] tederá a, e ( p) se reduzrá a λ Também: p λ λ e () e λ Portato, o lmte como com p λ (e como p ), temos: λ e p q λ λ e Ρ( ; λ) e!! Este resultado forece a dstrbução de Posso com parâmetro λ como lmte da dstrbução bomal, para o caso de grade e p pequeo, que é o caso de mutações de ucleotídeos Observamos que a méda da dstrbução de Posso é exatamete λ (ver Apêdce 2) Aplcada à evolução molecular, a dstrbução de Posso forece a probabldade de que,,2,, substtuções ocorram em um segmeto de DA de um determado tamaho em um tervalo de tempo defdo O úmero médo esperado de substtuções observadas em um tervalo fxo de tempo é dado por 2tµ, ode µ é a taxa de substtução (úmero médo de substtuções por síto de seqüêca, por udade de tempo) e t é o tempo decorrdo desde o mometo da dvergêca etre as duas seqüêcas de DA comparadas Como cada uma das duas seqüêcas acumulou substtuções depedetemete durate um tervalo de tempo t, jutas elas tveram um tempo correspodete a t + t 2t para dvergr (ver fgura 2) Portato, a fórmula de Posso para a evolução molecular pode ser expressa por: ( 2tµ ) 2tµ Ρ ( ;2tµ ) e! Aqu, Ρ( ;2tµ ) é a probabldade de que um úmero,,2,, de substtuções ocorra em um síto do DA em um tervalo de tempo t quado a taxa de substtução é µ 2 A fórmula de Jues-Cator A aplcação da fórmula de dstrbução de probabldade de Posso o estudo da evolução molecular é, o etato, lmtada, pos, freqüetemete, ão sabemos em a taxa de substtução µ em o tempo t de dvergêca etre as duas seqüêcas Para solucoar este problema, foram desevolvdos métodos de obteção do úmero médo 2tµ de substtuções depedetemete das varáves t e µ Teorcamete, poderíamos obter o úmero médo de substtuções através da observação do úmero de posções que dferem etre as duas seqüêcas homólogas alhadas o etato, esta proporção de dfereças, x / L (úmero médo de substtuções dferetes observadas, x, dvddo pelo úmero total de ucleotídeos o trecho comparado, L) ão leva em cosderação os evetos que ão são observados como, por exemplo, as substtuções múltplas e recorretes Portato, para obter o úmero médo de substtuções, precsamos cosderar os evetos escoddos e, assm, coverter/corrgr a proporção de dfereças observada em uma dstâca evolucoára efetva (úmero total de substtuções realmete ocorrdas por síto desde a separação das espéces)

8 Departameto de Matemátca Fgura : O dagrama lustra a ocorrêca de uma substtução de ucleotídeo em um síto da molécula de DA Para realzar esta coversão, precsaríamos cosderar todas as mudaças que um ucleotídeo específco e os ucleotídeos de um determado síto podem sofrer Em seguda, deveríamos calcular a probabldade de mudaças dvduas, assumdo o processo de substtução como sedo um processo de Posso, e estmar o úmero de mudaças que ão são reveladas a comparação das duas seqüêcas Este procedmeto aparetemete complcado pode ser codesado por uma fórmula matemátca, a fórmula de Jues-Cator O prmero e mas smples modelo desevolvdo com o objetvo de obter esta dstâca evolucoára etre seqüêcas de DA fo descrto em 969 por Thomas H Jues e Charles R Cator Este modelo é baseado a suposção de que as trasções (troca etre bases de mesmo tpo: puras ou prmdas) ocorrem com a mesma probabldade que as demas substtuções -trasversões- (ver fgura 4) e a obteção de sua fórmula geral é descrta a segur [4]

9 Departameto de Matemátca Fgura 4: Exstem dos tpos de mutações de substtuções do DA Trasções são trocas que ocorrem etre puras ( A G ) ou etre prmdas ( C T ) Já as trasversões correspodem às trocas etre puras e prmdas Apesar de haver o dobro de trasversões possíves, trasções são mas freqüetes que trasções Prmeramete, cosderemos um síto de ucleotídeo específco com uma determada probabldade de sofrer,,2,, substtuções durate um tervalo de tempo fxo De acordo com a dstrbução de probabldade de Posso, a probabldade de ocorrerem λ substtuções é Ρ( e Como a méda da dstrbução de Posso é λ, segue que λ é o! úmero médo de substtuções que levou às dfereças observadas ( fxadas ) etre duas seqüecas homólogas o tervalo de tempo dado Assumdo que, o íco deste tervalo de tempo, o síto estvesse sedo ocupado por um determado ucleotídeo, por exemplo, A, podemos desgar por I( a probabldade de que, após substtuções, o fal do tervalo, o síto seja ocupado ovamete por um ucleotídeo A De forma smlar, podemos desgar por D( a probabldade de que, após substtuções, o síto seja ocupado por um ucleotídeo dferete: G, C ou T Desta maera, cocluímos que I( + D( e, portato, D( I( Agora, podemos aalsar o que ocorre quado a próxma (+) substtução ocorre As probabldades correspodetes seram etão I(+) e D(+) Se, após substtuções o síto estvesse sedo ocupado por um A, etão, após + substtuções, o ucleotídeo este síto ão pode ser um A Se, após substtuções o síto estvesse sedo ocupado por um C, etão, após uma substtução adcoal, a probabldade de substtução por um A é, e o mesmo é verdade para o síto ocupado por um G ou um T, após substtuções A partr dsto, cocluímos que, se após substtuções, depedetemete de o síto estar sedo ocupado por um C, T ou G, a probabldade de que ele volte a ser ocupado por um A é Como a probabldade de um ucleotídeo A ser substtuído por C, T ou G, após substtuções é D( e como, se ocorreu esta substtução, exste uma probabldade de : de que o síto volte a ser ocupado por um ucleotídeo A após uma ova substtução, etão:

10 Departameto de Matemátca I ( + ) D( Se, agora, substturmos D( por I(, obtemos: I( + ) [ I( ] Podemos otar que, se, orgalmete, o síto estava sedo ocupado por um A e se ehuma substtução ocorreu (), o síto permaece com o ucleotídeo A Portato, defmos I() Para I(), obtemos: I ( + ) [ I() ] [ ] Para obter I(2), escrevemos I( + ) / ( ) ou I(2) / Repetdo este processo, podemos obter I( e, coseqüetemete, D( para todos os teros ão-egatvos Quado tora-se muto grade, a dfereça etre I ( e I ( + ) fca desprezível e, sob estas crcustacas, podemos substtur ambas as expressões por um símbolo comum b e reescrever a equação I ( + ) / [ I ( ] como b ( b), ou seja, b / b, sto é, b + b e ( 4b ) Após as smplfcações adequadas, obtemos falmete: b / 4 Escrevemos I' ( I( b (tal que I ( I'( + b ) ei' ( + ) I( + ) b Subtrado b de ambos os lados da equação I( + ) [ I( ], podemos escrever: I( + ) b [ I( ] b I( b [ I'( + b] b (aqu, substtuímos I ( por I '( + b ) 4 I'( b b I'( b 4 I '( (pos b / 4 ) 4 I '( I'( E, como I' ( + ) I( + ) b, temos que: I' ( + ) I'( Podemos, etão, escrever: I'() I() b, 4 4 I' () I'(), 4 I' (2) I'() I '() 2 I'() Logo, I' ( I'() Adcoamos b a ambos os lados da últma equação e escrevemos:

11 Departameto de Matemátca I' ( + b I '() + b Como I '( + b I(, obtemos: I( I '() + b E, como b / 4 e I '() / 4, obtemos: I( Falmete, uma vez que D( I(, podemos escrever: D( Até este mometo, cosderamos substtuções dvduas uma por uma e obtvemos a probabldade de dfereças em sítos dvduas Agora, ao vés de aalsar valores dvduas da varável aleatóra,, 2, e especfcar a probabldade de cada uma dvdualmete, devemos cosderar a seqüêca tera e as dfereças de todos os sítos jutos Cosderamos que pode assumr qualquer valor tero ão-egatvo com uma certa probabldade Para sso, precsamos aalsar o somatóro do produto etre a probabldade de dfereças para os valores dvduas da varável e a proporção de dfereças observadas etre as seqüêcas Chamado o somatóro de D, podemos escrever: Probabldade de dfereças para valores dvduas } D Ρ( 4 Ρ( 4 Proporção de dfereças após substtuções (movemos o somatóro para detro dos parêteses) λ 4! λ e (substtuímos P( pela fórmula geral da dstrbução de Posso) λ e e 4 Logo: (pela defção de 4 λ D e 4 x e ode λ x ) Desevolvedo este resultado, podemos obter:

12 Departameto de Matemátca 4 4 λ D e 4 4 e λ D Aplcado o logartmo atural em ambos os lados, obtemos: 4 4 λ l D 4 λ l D 4 Esta é a fórmula de Jues-Cator para estmar λ, o úmero médo de substtuções por x síto Com sso, podemos achar 2tµ e sto os permte ferr µ e/ou t, já que D ; úmero L médo de dfereças observado por síto (ver fgura ) obtdo da observação das dfereças etre as seqüêcas Date do crescmeto do estudo da evolução molecular, já foram desevolvdos outros modelos probablístcos mas complexos que levam em cosderação, por exemplo, a varação a composção de ucleotídeos, a dfereça a probabldade de ocorrêca de trasversões e trasções (sabe-se que trasções são mas freqüetes que trasversões), assm como outros fatores que podem fluecar a freqüêca e a atureza das substtuções de ucleotídeos Dessa forma, tas modelos são capazes de forecer uma correção mas precsa para as substtuções ão observadas 4 Apêdce Ao laçarmos uma moeda, por exemplo, temos dos resultados possíves, caras K e coroas C, e estes são os elemetos do espaço amostral Ω Quado a moeda é laçada duas vezes, o espaço amostral aproprado Ω cotém 4 elemetos, KK, KC, CK, CC este caso, podemos defr uma varável aleatóra X como sedo o úmero de caras Cosderado uma moeda hoesta, cada um dos evetos, KK, KC, CK, CC, ocorre com uma mesma probabldade (/4) De uma maera mas geral, quado caras são obtdas com uma probabldade q e coroas são obtdas com probabldade p (p+q), e se os resultados dos laçametos são depedetes, temos: 2 2 Ρ( Χ ) ( p) ( q) Ρ( Χ Ρ( Χ ) 2q( p) 2q( q) 2) ( q) De uma forma geral, se laçarmos a moeda vezes, etão potos do espaço amostral Ω correspodem à exatamete caras (logo, - coroas) e a fução de dstrbução de probabldade este caso é portato: p p q Β (,, ) Esta fórmula, chamada dstrbução bomal, forece a probabldade de sucessos em tetatvas depedetes de um expermeto que tem probabldade p de sucesso (e q p de fracasso ) em cada tetatva Aqu, é o coefcete bomal que pode ser reescrto a forma: 2

13 Departameto de Matemátca!!( )! Podemos aplcar a dstrbução bomal de probabldade para qualquer experêca que teha dos resultados possíves, sucesso e fracasso (ou caras e coroas, alcaçou e falhou, etc) cosderado uma seqüêca depedete de evetos em que cada resultado tem a mesma probabldade de ocorrêca (esta seqüêca é chamada uma seqüêca de provas de Beroull) Utlzada como hpótese para a amostragem de gees a costrução de uma ova geração, por exemplo, a dstrbução bomal de probabldade forece a probabldade de que um gee específco (eg A) seja escolhdo para formar o cojuto de gees da geração segute, +, a partr de um cojuto de gees com dos alelos (eg A e B), a geração (ver fgura 5) Cosderado a amostragem bomal este caso, estamos supodo que os dos alelos possuem a mesma probabldade de serem escolhdos para formar a geração segute e que estes evetos são depedetes Podemos observar que os evetos têm dos resultados possíves: escolher o alelo ou ão escolher o alelo Fgura 5: Formação de um ovo cojuto de gees ( gee pool ) através da amostragem de alelos de uma geração para a outra 5 Apêdce 2 o estudo da probabldade, a esperaça, valor médo ou expectâca de uma varável aleatóra mede, grosso modo, como seus valores estão localzados Mas geralmete, para uma varável aleatóra X que admta somete valores dscretos, com pesos p(x), o seu -ésmo mometo é defdo por: Ε( Χ ) x p( x), sedo a esperaça correspodedo ao caso o caso uma varável aleatóra com dstrbução de Posso de parâmetro λ, temos: λ Ε[ Χ] Ρ( Χ e! Como o termo e ão depede de, podemos retrá-lo do somatóro e obter: λ Ε[ Χ] e! Como o termo da dstrbução de Posso é gual a zero, temos: λ λ λ Ε[ Χ] e e ( )! ( )! Se chamarmos m, temos: m λ λ Ε[ Χ] e λ e λ e λ m x m!

14 Departameto de Matemátca Cocluímos, portato, que a méda da dstrbução de probabldade de Posso de parâmetro λ é exatamete λ 6 Bblografa LECOITRE, G & LE GUYADER, H The tree of lfe Harvard Uversty Press, Cambrgde, Massachustts (26) 2 BROW, T A Geomes 2ed Oxford: Wley-Lss, p GRIMMETT, G R & STIRZAKER, D R Probablty ad Radom Processes 2ed Oxford: Oxford Uversty Press, 992 6p 4 KLEI, J & TAKAHATA, Where do we come from? The molecular evdece for Huma Descet ed Berl: Sprger, 2 462p 5 TAVARÉ, S & ZEITOUI, O Lectures o Probablty Theory ad Statstcs ew Yor: Sprger Verlag, 24 4p 6 PATCHER, L & STURMFELS, B The mathematcs of phylogeomcs Sam Revew, Vol 49, º, 27 pp -

IV Simpósio Nacional / Jornadas de Iniciação Científica IMPA, Rio de Janeiro INTRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CANTOR

IV Simpósio Nacional / Jornadas de Iniciação Científica IMPA, Rio de Janeiro INTRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CANTOR IV Smpóso acoal / Joradas de Icação Cetífca IMPA, Ro de Jaero ITRODUÇÃO À EVOLUÇÃO MOLECULAR: O MODELO DE JUKES-CATOR Aluo: Adraa Cruz Marts (adraamarts@aluopuc-robr) Oretador: Sérgo Berardo Volcha (volcha@matpuc-robr)

Leia mais

Difusão entre Dois Compartimentos

Difusão entre Dois Compartimentos 59087 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 4 Dfusão etre Dos Compartmetos A le de Fck para membraas (equação 4 da aula passada) mplca que a permeabldade de uma membraa a um soluto é dada pela razão

Leia mais

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento. Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.r http://www.pucrs.r/famat/val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relacoadas e surge etão a ecessdade de determar a atureza deste relacoameto. A aálse de regressão

Leia mais

MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12

MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação

Leia mais

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, edca Veterára, uscoterapa, Odotologa, Pscologa EDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I 7 7. EDIDAS DE

Leia mais

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09 Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade

Leia mais

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual Estatístca: Aplcação ao Sesorameto Remoto SER 04 - ANO 08 Estmação Potual Camlo Daleles Reó camlo@dp.pe.br http://www.dp.pe.br/~camlo/estatstca/ Iferêca Estatístca Cosdere o expermeto: retram-se 3 bolas

Leia mais

Cap. 5. Testes de Hipóteses

Cap. 5. Testes de Hipóteses Cap. 5. Testes de Hpóteses Neste capítulo será estudado o segudo problema da ferêca estatístca: o teste de hpóteses. Um teste de hpóteses cosste em verfcar, a partr das observações de uma amostra, se uma

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO:

MEDIDAS DE DISPERSÃO: MEDID DE DIPERÃO: fução dessas meddas é avalar o quato estão dspersos os valores observados uma dstrbução de freqüêca ou de probabldades, ou seja, o grau de afastameto ou de cocetração etre os valores.

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental. É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.r http://www.mat.ufrgs.r/~val/ expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves

Leia mais

Introdução à Teoria dos Números Notas 1 Os Princípios da Boa Ordem e de Indução Finita Prof Carlos Alberto S Soares

Introdução à Teoria dos Números Notas 1 Os Princípios da Boa Ordem e de Indução Finita Prof Carlos Alberto S Soares Itrodução à Teora dos Números 018 - Notas 1 Os Prcípos da Boa Ordem e de Idução Fta Prof Carlos Alberto S Soares 1 Prelmares Neste curso, prortaramete, estaremos trabalhado com úmeros teros mas, quado

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

Distribuições de Probabilidades

Distribuições de Probabilidades Estatístca - aulasestdstrnormal.doc 0/05/06 Dstrbuções de Probabldades Estudamos aterormete as dstrbuções de freqüêcas de amostras. Estudaremos, agora, as dstrbuções de probabldades de populações. A dstrbução

Leia mais

Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD

Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução

Leia mais

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi Capítulo 4 Métodos teratvos 41 O Método de Jacob O Método de Jacob é um procedmeto teratvo para a resolução de sstemas leares Tem a vatagem de ser mas smples de se mplemetar o computador do que o Método

Leia mais

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese Macroecoometra 008. Aula 3 Revsão de estatístca e teste de hpótese 3.5. Estmação No estudo das probabldades, o objetvo é calcular a probabldade de evetos préespecfcados. De agora em date o objetvo muda.

Leia mais

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - stemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. - Vetor

Leia mais

Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a

Leia mais

Regressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança

Regressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança Regressão Smples Parte III: Coefcete de determação, regressão a orgem e método de máxma verossmlhaça Coefcete de determação Proporção da varabldade explcada pelo regressor. R Varação explcada Varação total

Leia mais

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø. Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.

Leia mais

Econometria: 3 - Regressão Múltipla

Econometria: 3 - Regressão Múltipla Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão

Leia mais

Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas.

Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas. Estatístca 47 Estatístca 48 Teora Elemetar da Probabldade SPECTOS PERTINENTES À CRCTERIZÇÃO DE UM EXPERIÊNCI LETÓRI MODELOS MTEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBBILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) LETÓRIO - Quado

Leia mais

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1 MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO A Estatístca é uma técca que egloba os métodos cetícos para a coleta, orgazação, apresetação, tratameto e aálse de dados. O objetvo da Estatístca é azer com que dados dspersos

Leia mais

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que Estatístca - Desvo Padrão e Varâca Preparado pelo Prof. Atoo Sales,00 Supoha que tehamos acompahado as otas de quatro aluos, com méda 6,0. Aluo A: 4,0; 6,0; 8,0; méda 6,0 Aluo B:,0; 8,0; 8,0; méda 6,0

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA 7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora

Leia mais

CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados

CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados 3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas

Leia mais

Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.

Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1. Iterpolação Iterpolação é um método que permte costrur um ovo cojuto de dados a partr de um cojuto dscreto de dados potuas cohecdos. Em egehara e cêcas, dspõese habtualmete de dados potuas, obtdos a partr

Leia mais

Confiabilidade Estrutural

Confiabilidade Estrutural Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz

Leia mais

Prof. Janete Pereira Amador 1

Prof. Janete Pereira Amador 1 Prof. Jaete Perera Amador 1 1 Itrodução Mutas stuações cotdaas podem ser usadas como expermeto que dão resultados correspodetes a algum valor, e tas stuações podem ser descrtas por uma varável aleatóra.

Leia mais

Modelo de Regressão Simples

Modelo de Regressão Simples Modelo de Regressão Smples Hstora Hstóra Termo regressão fo troduzdo por Fracs Galto (8-9). Estudo sobre altura de pas e flhos. Karl Pearso coletou mas de ml regstros e verfcou a le de regressão uversal

Leia mais

Construção e Análise de Gráficos

Construção e Análise de Gráficos Costrução e Aálse de Gráfcos Por que fazer gráfcos? Facldade de vsualzação de cojutos de dados Faclta a terpretação de dados Exemplos: Egehara Físca Ecooma Bologa Estatístca Y(udade y) 5 15 1 5 Tabela

Leia mais

Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística

Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,

Leia mais

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves

Leia mais

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO Quado se cosderam oservações de ou mas varáves surge um poto ovo: O estudo das relações porvetura estetes etre as varáves. A aálse de regressão e correlação compreedem

Leia mais

Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI. Teoria de Probabilidade

Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI. Teoria de Probabilidade Celso Albo FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhaguee, Av. de Moçambque, km, Tel: +258 240078, Fax: +258 240082, Maputo Cursos de Lcecatura em Eso de Matemátca

Leia mais

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076. ], T 2 = conhecido como T 2 de Hotelling

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076. ], T 2 = conhecido como T 2 de Hotelling 4 INFERÊNCIA SOBRE O VETOR DE MÉDIAS 4. TESTE PARA UM VETOR DE MÉDIAS µ Lembrado o caso uvarado: H : µ = µ H : µ µ Nível de sgfcâca: α Estatístca do teste: X µ t = s/ ~ t Decsão: se t > t - (α/) rejeta-se

Leia mais

ESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA

ESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA MÓDULO OS RAMOS DA ESTATÍSTICA Ídce. Os Ramos da Estatístca...3.. Dados Estatístcos...3.. Formas Icas de Tratameto dos Dados....3. Notação por Ídces...5.. Notação Sgma ()...5 Estatístca Módulo

Leia mais

6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS

6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS 7 6 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS A medção dreta é aquela cuja dcação resulta aturalmete da aplcação do sstema de medção sobre o mesurado Há apeas uma gradeza de etrada evolvda

Leia mais

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA REGRESSÃO LINEAR CUIABÁ, MT 6/ INTRODUÇÃO Relação dos valores da varável depedete (varável resposta) aos valores de regressoras ou exógeas). SIMPLES MÚLTIPLA (varáves depedetes,... =,,, K=,,, k em que:

Leia mais

ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS

ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;

Leia mais

Tabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f

Tabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f Lsta de exercícos Gabarto e chave de respostas Estatístca Prof.: Nelse 1) Calcule 1, e para o segute cojuto de valores. A,1,8,0,11,,7,8,6,,9, 1 O úmero que correspode a 5% do rol é o valor. O úmero que

Leia mais

HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS. Análise estatística aplicada à hidrologia

HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS. Análise estatística aplicada à hidrologia Aálse estatístca aplcada à hdrologa. Séres hdrológcas oções complemetares HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS Aálse estatístca aplcada à hdrologa O Egehero HIDRÁULICO Echerá? Que população pode abastecer e

Leia mais

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo. Equlíbro e o Potecal de Nerst 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 11 Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte

Leia mais

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões Cetro de massa, mometo lear de sstemas de partículas e colsões Prof. Luís C. Pera stemas de partículas No estudo que temos vdo a fazer tratámos os objectos, como, por exemplo, blocos de madera, automóves,

Leia mais

Revisão de Estatística X = X n

Revisão de Estatística X = X n Revsão de Estatístca MÉDIA É medda de tedêca cetral mas comumete usada ara descrever resumdamete uma dstrbução de freqüêca. MÉDIA ARIMÉTICA SIMPLES São utlzados os valores do cojuto com esos guas. + +...

Leia mais

Nas Instituições de Ensino Superior(IES), há uma relação direta entre a qualidade do ensino e a taxa de inadimplência. A taxa de inadimplência das

Nas Instituições de Ensino Superior(IES), há uma relação direta entre a qualidade do ensino e a taxa de inadimplência. A taxa de inadimplência das CORRELAÇÃO Nas Isttuções de Eso Superor(IES), há uma relação dreta etre a qualdade do eso e a taxa de admplêca. A taxa de admplêca das IES que obtveram cocetos A e B o Provão é,%, as que obtveram C é 6%

Leia mais

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery)

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery) Cotrole Estatístco de Qualdade Capítulo 6 (motgomery) Gráfcos de Cotrole para Atrbutos Itrodução Mutas característcas da qualdade ão podem ser represetadas umercamete. Nestes casos, classfcamos cada tem

Leia mais

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola Cetro de Cêcas Agráras e Ambetas da UFBA Departameto de Egehara Agrícola Dscpla: AGR Boestatístca Professor: Celso Luz Borges de Olvera Assuto: Estatístca TEMA: Somatóro RESUMO E NOTAS DA AULA Nº 0 Seja

Leia mais

1. Conceitos básicos de estatística descritiva 1.3. Noção de extracção aleatória e de probabilidade

1. Conceitos básicos de estatística descritiva 1.3. Noção de extracção aleatória e de probabilidade Sumáro (3ª aula). Cocetos báscos de estatístca descrtva.3. Noção de etracção aleatóra e de probabldade.4 Meddas de tedêca cetral.4. Méda artmétca smples.4. Méda artmétca poderada.4.3 Méda artmétca calculada

Leia mais

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas Sumáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Sstemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. -

Leia mais

7 Análise de covariância (ANCOVA)

7 Análise de covariância (ANCOVA) Plejameto de Expermetos II - Adlso dos Ajos 74 7 Aálse de covarâca (ANCOVA) 7.1 Itrodução Em algus expermetos, pode ser muto dfícl e até mpossível obter udades expermetas semelhtes. Por exemplo, pode-se

Leia mais

d s F = m dt Trabalho Trabalho

d s F = m dt Trabalho Trabalho UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DISCIPLINA: CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I Trabalho 1. Itrodução

Leia mais

II. Propriedades Termodinâmicas de Soluções

II. Propriedades Termodinâmicas de Soluções II. Propredades Termodâmcas de Soluções 1 I. Propredades Termodâmcas de Fludos OBJETIVOS Eteder a dfereça etre propredade molar parcal e propredade de uma espéce pura Saber utlzar a equação de Gbbs-Duhem

Leia mais

Regressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição

Regressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição egressao Smples Parte II: Aova, Estmação Itervalar e Predção Aálse de Varâca Nem todos os valores das amostras estão cotdos a reta de regressão, e quato mas afastados estverem por, a reta represetará a

Leia mais

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão Estatístca Descrtva Meddas estatístcas: Localzação, Dspersão Meddas estatístcas Localzação Dspersão Meddas estatístcas - localzação Méda artmétca Dados ão agrupados x x Dados dscretos agrupados x f r x

Leia mais

Como CD = DC CD + DC = 0

Como CD = DC CD + DC = 0 (9-0 www.eltecampas.com.br O ELITE RESOLVE IME 008 MATEMÁTICA - DISCURSIVAS MATEMÁTICA QUESTÃO Determe o cojuto-solução da equação se +cos = -se.cos se + cos = se cos ( se cos ( se se.cos cos + + = = (

Leia mais

Estudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R

Estudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R Estudo do tervalo de cofaça da regressão versa utlzado o software R Llae Lopes Cordero João Domgos Scalo. Itrodução Na maora das aplcações evolvedo regressão, determa-se o valor de Y correspodete a um

Leia mais

a) 1,8 e 4,6. b) 2,0 e 2,2. c) 1,8 e 5,2. d) 2,0 e 4,6. e) 2,0 e 1,9.

a) 1,8 e 4,6. b) 2,0 e 2,2. c) 1,8 e 5,2. d) 2,0 e 4,6. e) 2,0 e 1,9. Questão : As otas de dez aluos, um exame, estão dadas a segur:, 5, 8, 3, 6, 5, 8, 7, 6, 0 O desvo médo e a varâca dessas otas podem ser expressos, respectvamete, por: a),8 e 4,6 b),0 e, c),8 e 5, d),0

Leia mais

TESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL

TESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL TESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL As hpóteses a serem testadas serão: H 0 : p p 0 H : p p 0 p > p 0 p < p 0 Estatístca do Teste: pˆ p0 z c p ( p ) 0 0 EXEMPLOS. Uma máqua está regulada

Leia mais

16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição:

16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição: 6// IV. Juros: taxa efetva, equvalete e proporcoal Matemátca Facera Aplcada ao Mercado Facero e de Captas Professor Roaldo Távora IV. Taxa efetva Defção: É a taxa de juros em que a udade referecal de seu

Leia mais

Projeto e Análise de Algoritmos Recorrências. Prof. Humberto Brandão

Projeto e Análise de Algoritmos Recorrências. Prof. Humberto Brandão Projeto e Aálse de Algortmos Recorrêcas Prof. Humberto Bradão humberto@dcc.ufmg.br Uversdade Federal de Alfeas Laboratóro de Pesqusa e Desevolvmeto LP&D Isttuto de Cêcas Exatas ICEx versão da aula: 0.

Leia mais

A análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si.

A análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si. Prof. Lorí Va, Dr. http://www. ufrgs.br/~va/ va@mat.ufrgs.br aáse de varâca de uma cassfcação (Oe-Way NOV) verfca se as médas de amostras depedetes (tratametos) dferem etre s. Um segudo tpo de aáse de

Leia mais

Inferência Estatística e Aplicações I. Edson Zangiacomi Martinez Departamento de Medicina Social FMRP/USP

Inferência Estatística e Aplicações I. Edson Zangiacomi Martinez Departamento de Medicina Social FMRP/USP Iferêca Estatístca e Aplcações I Edso Zagacom Martez Departameto de Medca Socal FMRP/USP edso@fmrp.usp.br Rotero Parte I Escola frequetsta Defções: parâmetros, estmatvas Dstrbuções de probabldade Estmação

Leia mais

CEDEPLAR - UFMG Nivelamento em Estatística 2013 Prof a Sueli Moro. Variáveis aleatórias

CEDEPLAR - UFMG Nivelamento em Estatística 2013 Prof a Sueli Moro. Variáveis aleatórias CEDEPLAR - UFMG Nvelameto em Estatístca 3 Prof a Suel Moro Varáves aleatóras Varável aleatóra resultado ou produto de um epermeto aleatóro com um resultado úco. Varável resultado = Espaço amostral cojuto

Leia mais

2. MODELO DETALHADO: Relações de Recorrência. Exemplo: Algoritmo Recursivo para Cálculo do Fatorial Substituição Repetida

2. MODELO DETALHADO: Relações de Recorrência. Exemplo: Algoritmo Recursivo para Cálculo do Fatorial Substituição Repetida . MODELO DETALHADO: Relações de Recorrêca Exemplo: Algortmo Recursvo para Cálculo do Fatoral Substtução Repetda T T ( ) ( ) t 1, T ( + t, > T ( ) T ( + t T ( ) ( T( ) + t + t ) + t T ( ) T ( ) T ( ) +

Leia mais

Dados Experimentais. Isto é chamado de experimento controlado. Uma das vantagens

Dados Experimentais. Isto é chamado de experimento controlado. Uma das vantagens Dados xpermetas Para medr a produção de certa varedade de mlho, faremos um expermeto o qual a varedade de mlho semete é platada em váras parcelas homogêeas com o mesmo fertlzate, pestcda etc. Depos mede-se

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

Aula 9. Aula de hoje. Aula passada. Self-normalized Importance Sampling Gerando amostras complicadas Variância amostral Simulação

Aula 9. Aula de hoje. Aula passada. Self-normalized Importance Sampling Gerando amostras complicadas Variância amostral Simulação Aula 9 Aula passada Método da rejeção (rejecto samplg) Exemplos Importace Samplg Exemplos Geeralzação Aula de hoje Self-ormalzed Importace Samplg Gerado amostras complcadas Varâca amostral Smulação Importace

Leia mais

ESTATÍSTICA Aula 7. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano

ESTATÍSTICA Aula 7. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano ESTATÍSTICA Aula 7 Prof. Dr. Marco Atoo Leoel Caetao Dstrbuções de Probabldade DISCRETAS CONTÍNUAS (Números teros) Bomal Posso Geométrca Hper-Geométrca Pascal (Números reas) Normal t-studet F-Sedecor Gama

Leia mais

REGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi

REGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi REGESD Prolc Matemátca e Realdade- Profª Suz Samá Pto e Profº Alessadro da Slva Saad Meddas de Posção ou Tedêca Cetral As meddas de posção ou meddas de tedêca cetral dcam um valor que melhor represeta

Leia mais

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados Capítulo : Ajuste de curvas pelo método dos mímos quadrados. agrama de dspersão No capítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas por uma taela de valores. Frequetemete o etato

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO

MEDIDAS DE DISPERSÃO 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, Medca Veterára, Muscoterapa, Odotologa, Pscologa MEDIDAS DE DISPERSÃO 9 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO

Leia mais

Estatística. 2 - Estatística Descritiva

Estatística. 2 - Estatística Descritiva Estatístca - Estatístca Descrtva UNESP FEG DPD Prof. Edgard - 0 0- ESTATÍSTICA DESCRITIVA Possblta descrever as Varáves: DESCRIÇÃO GRÁFICA MEDIDAS DE POSIÇÃO MEDIDAS DE DISPERSÃO MEDIDAS DE ASSIMETRIA

Leia mais

Capítulo V - Interpolação Polinomial

Capítulo V - Interpolação Polinomial Métodos Numércos C Balsa & A Satos Capítulo V - Iterpolação Polomal Iterpolação Cosdere o segute couto de dados: x : x0 x x y : y y y 0 m m Estes podem resultar de uma sequêca de meddas expermetas, ode

Leia mais

Estudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples.

Estudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples. Estudo das relações etre peso e altura de estudates de estatístca através da aálse de regressão smples. Waessa Luaa de Brto COSTA 1, Adraa de Souza COSTA 1. Tago Almeda de OLIVEIRA 1 1 Departameto de Estatístca,

Leia mais

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas Faculdade de cooma Uversdade Nova de Lsboa STTÍSTIC xame Fal ª Época de Juho de 00 às horas Duração : horas teção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetfque todas as folhas.. Todas as respostas

Leia mais

1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística.

1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística. CAPÍTULO 7 VARIÁVEL ALEATÓRIA A probabldade teve íco com os jogos de azar (século XVII) com Cavalero de Nere, Fermat e Pascal, porém, coube a Beroull (73) laçar as bases da probabldade e a segur Laplace

Leia mais

Apêndice 1-Tratamento de dados

Apêndice 1-Tratamento de dados Apêdce 1-Tratameto de dados A faldade deste apêdce é formar algus procedmetos que serão adotados ao logo do curso o que dz respeto ao tratameto de dados epermetas. erão abordados suctamete a propagação

Leia mais

5 Critérios para Análise dos Resultados

5 Critérios para Análise dos Resultados 5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução

Leia mais

( ) ( IV ) n ( ) Escolha a alternativa correta: A. III, II, I, IV. B. II, III, I, IV. C. IV, III, I, II. D. IV, II, I, III. E. Nenhuma das anteriores.

( ) ( IV ) n ( ) Escolha a alternativa correta: A. III, II, I, IV. B. II, III, I, IV. C. IV, III, I, II. D. IV, II, I, III. E. Nenhuma das anteriores. Prova de Estatístca Epermetal Istruções geras. Esta prova é composta de 0 questões de múltpla escolha a respeto dos cocetos báscos de estatístca epermetal, baseada os lvros BANZATTO, A.D. e KRONKA, S.N.

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO

RACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO RACIOCÍIO LÓGICO - Zé Carlos RACIOCÍIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA RESUMO TEÓRICO I. Cocetos Icas. O desvo médo (DM), é a méda artmétca dos desvos de cada dado da amostra em toro do valor médo, sto é x

Leia mais

O delineamento amostral determina os processos de seleção e de inferência do valor da amostra para o valor populacional.

O delineamento amostral determina os processos de seleção e de inferência do valor da amostra para o valor populacional. Curso Aperfeçoameto em Avalação de Programas Socas ª Turma Dscpla: Téccas quattatvas de levatameto de dados: prcpas téccas de amostragem Docete: Claudete Ruas Brasíla, ovembro/005 Pesqusa por amostragem

Leia mais

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo. 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 6 Equlíbro e o Potecal de Nerst Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte

Leia mais

50 Logo, Número de erros de impressão

50 Logo, Número de erros de impressão Capítulo 3 Problema. (a) Sedo o úmero médo de erros por pága, tem-se: 5 + + 3 + 3 + 4 33,66 5 5 Represetado o úmero medao de erros por md, tem-se, pela ordeação dos valores observados, que os valores de

Leia mais

Exercícios - Sequências de Números Reais (Solução) Prof Carlos Alberto S Soares

Exercícios - Sequências de Números Reais (Solução) Prof Carlos Alberto S Soares Exercícos - Sequêcas de Números Reas (Solução Prof Carlos Alberto S Soares 1 Dscuta a covergêca da sequẽca se(2. Calcule, se exstr, lm se(2. Solução 1 Observe que se( 2 é lmtada e 1/ 0, portato lm se(2

Leia mais

( k) Tema 02 Risco e Retorno 1. Conceitos Básicos

( k) Tema 02 Risco e Retorno 1. Conceitos Básicos FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes EAC05 04_0 Profa. Joaíla Ca. Rsco e Retoro. Cocetos Báscos Rotero BE-cap.6 Tema 0 Rsco e Retoro. Cocetos Báscos I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo Idvdual

Leia mais

MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS I - INTRODUÇÃO O processo de medda costtu uma parte essecal a metodologa cetífca e também é fudametal para o desevolvmeto e aplcação da própra cêca. No decorrer do seu curso

Leia mais

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos Apostla de Itrodução Aos Métodos Numércos PARTE III o Semestre - Pro a. Salete Souza de Olvera Buo Ídce INTERPOAÇÃO POINOMIA...3 INTRODUÇÃO...3 FORMA DE AGRANGE... 4 Iterpolação para potos (+) - ajuste

Leia mais

IND 1115 Inferência Estatística Aula 9

IND 1115 Inferência Estatística Aula 9 Coteúdo IND 5 Iferêca Estatístca Aula 9 Outubro 2004 Môca Barros Dfereça etre Probabldade e Estatístca Amostra Aleatóra Objetvos da Estatístca Dstrbução Amostral Estmação Potual Estmação Bayesaa Clássca

Leia mais

Momento Linear duma partícula

Momento Linear duma partícula umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Mometo lear de uma partícula e de um sstema de partículas. - Le fudametal da dâmca para um sstema de partículas. - Impulso

Leia mais

x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População

x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://.ufrgs.br/~val/ Orgazação; Resumo; Apresetação. Cojuto de dados: Amostra ou População Um cojuto de dados é resumdo de acordo com

Leia mais

Regressão e Correlação

Regressão e Correlação Regressão e Correlação Júlo Osóro Regressão & Correlação: geeraldades Em mutas stuações de pesqusa cetífca, dspomos de uma amostra aleatóra de pares de dados (x, ), resultates da medda cocomtate de duas

Leia mais

AULA Produto interno em espaços vectoriais reais ou complexos Produto Interno. Norma. Distância.

AULA Produto interno em espaços vectoriais reais ou complexos Produto Interno. Norma. Distância. Note bem: a letura destes apotametos ão dspesa de modo algum a letura ateta da bblografa prcpal da cadera Chama-se a ateção para a mportâca do trabalho pessoal a realzar pelo aluo resoledo os problemas

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística

Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Val, Dr. http://www.pucrs.br/famat/val/ val@pucrs.br Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Obetvos A Aálse de

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec

Probabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Justfque coveetemete todas as respostas 2 o semestre 2017/2018 14/06/2018 11:00 2 o Teste B 10 valores 1. Os dvíduos

Leia mais

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL 3 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Como vto em amotragem o prmero bmetre, etem fatore que fazem com que a obervação de toda uma população em uma pequa eja mpratcável, muta veze em vrtude

Leia mais

ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA

ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA Eucldes Braga MALHEIROS *. INTRODUÇÃO.a) Somatóras e Produtóros Sejam,, 3,...,, valores umércos. A soma desses valores (somatóra) pode ser represetada por: = = = =. e o

Leia mais

Atividades Práticas Supervisionadas (APS)

Atividades Práticas Supervisionadas (APS) Uversdade Tecológca Federal do Paraá Prof: Lauro Cesar Galvão Campus Curtba Departameto Acadêmco de Matemátca Cálculo Numérco Etrega: juto com a a parcal DATA DE ENTREGA: da da a PROVA (em sala de aula

Leia mais

Probabilidade II Aula 10

Probabilidade II Aula 10 Probabldade II Aula 0 Mao de 009 Môca Barros, D.Sc. Coteúdo Esperaça Matemá (Valores esperados) Mometos e Mometos Cetras Valores esperados de uma fução de Covarâca e Correlação Matrz de covarâca, matrz

Leia mais