6. Medidas de assimetria e curtose

6. Medidas de assimetria e curtose

6. Meddas de assetra e curtose 0 6.. Meddas de assetra Ua varável aleatóra cotíua X te dstrbução sétrca (syetrc) e relação a u valor 0 se f( 0 a) f( 0 + a), para todo a. Dstrbuções sétrcas: f() 0.00 0.05

1. Dispersão. 2. Assimetria e Curtose. 3. Concentração e desigualdade

Aula Prática 2 2012 1. Dispersão 2. Assimetria e Curtose 3. Concentração e desigualdade 1. Dispersão Gráfico de caias (bo plot, caia-de-bigodes, bo-and-whisker plot) Valor adjacente inferior: menor valor

Propriedades: Notação: X ~ U(α, β). PRINCIPAIS MODELOS CONTÍNUOS

0 CONTÍNUOS PRINCIPAIS MODELOS Notação: ~ U(α β). Propriedades: Eemplo A dureza de uma peça de aço pode ser pesada como sedo uma variável aleatória uiforme o itervalo (5070) uidades. Qual a probabilidade

MEDIDAS DESCRITIVAS DE POSIÇÃO, TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE

MEDIDAS DESCRITIVAS DE POSIÇÃO, TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE 1 Estatística descritiva (Eploratória) PRIMEIRO PASSO: Tabelas (distribuição de frequêcia) e Gráficos. SEGUNDO PASSO: Cálculo de medidas

Matemática FUVEST ETAPA QUESTÃO 1. b) Como f(x) = = 0 + x = 1 e. Dados m e n inteiros, considere a função f definida por m

Mateática FUVEST QUESTÃO 1 Dados e iteiros, cosidere a fução f defiida por fx (), x para x. a) No caso e que, ostre que a igualdade f( ) se verifica. b) No caso e que, ache as iterseções do gráfico de

Avaliação de Desempenho de Sistemas Discretos

Distribuições Comus Avaliação de Desempeho de Sistemas Discretos Probabilidade e Estatística 2 Uiforme Normal Poisso Hipergeométrica Biomial Studet's Geométrica Logormal Expoecial Beta Gamma Qui-Quadrado

Verificação e Validação

Verificação e Validação Verificação correto do poto de vista de ateático Verificação do código: verificar se o código respode corretaete a orde de precisão dos odelos ipleetados Verificação dos cálculos:

Grandes Conjuntos de Dados

Prof. Lorí Viali, Dr. viali@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/viali/ Grades Cojutos de Dados Orgaização; Resumo; Apresetação. Amostra ou População Defeitos em uma liha de produção Lascado Meor Deseho

População x Amostra. statística descritiva X inferência estatística. Revisão de Estatística e Probabilidade

Revisão de Estatística e Probabilidade Magos Martiello Uiversidade Federal do Espírito Sato - UFES Departameto de Iformática DI Laboratório de Pesquisas em Redes Multimidia LPRM statística descritiva X

MATEMÁTICA APLICADA RESOLUÇÃO E RESPOSTA

GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS - SP 4/6/7 A Deostre que, se escolheros três úeros iteiros positivos quaisquer, sepre eistirão dois deles cuja difereça é u úero últiplo de. B Cosidere u triâgulo

Lista de Exercícios #4 Assunto: Variáveis Aleatórias Contínuas

. ANPEC 8 - Questão Seja x uma variável aleatória com fução desidade de probabilidade dada por: f(x) = x, para x f(x) =, caso cotrário. Podemos afirmar que: () E[x]=; () A mediaa de x é ; () A variâcia

2- Resolução de Sistemas Não-lineares.

MÉTODOS NUMÉRICOS PARA EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS - Resolução de Sisteas Não-lieares..- Método de Newto..- Método da Iteração. 3.3- Método do Gradiete. - Sisteas Não Lieares de Equações Cosidere u

ESTIMAÇÃO INTERVALAR. O intervalo aleatório [T 1,T 2 ] é chamado um intervalo de 100(1 α)% de confiança para

SUMÁRIO Estiação Itervalar. Quatidade ivotal................................... Método da Quatidade ivotal....................... 3.. Itervalos para opulações Norais - ua aostra............ 4..3 Itervalos

ASSIMETRIA E CURTOSE

ASSIMETRIA E CURTOSE Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br Universidade Estadual de Londrina 11 de maio de 2016 Assimetria Numa distribuição estatística, a assimetria é o quanto sua curva de frequência

Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 2004

Estatística para Cursos de Egeharia e Iformática Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Meezes Reis / Atoio Cezar Boria São Paulo: Atlas, 004 Cap. 7 - DistribuiçõesAmostrais e Estimaçãode deparâmetros APOIO:

binomial seria quase simétrica. Nestas condições será também melhor a aproximação pela distribuição normal.

biomial seria quase simétrica. Nestas codições será também melhor a aproximação pela distribuição ormal. Na prática, quado e p > 7, a distribuição ormal com parâmetros: µ p 99 σ p ( p) costitui uma boa

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais O problema da iferêcia estatística: fazer uma afirmação sobre os parâmetros da população θ (média, variâcia, etc) através da amostra. Usaremos uma AAS de elemetos sorteados dessa

Estatística para Economia e Gestão REVISÕES SOBRE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS E CONTÍNUAS

Estatística para Ecoomia e Gestão REVISÕES SOBRE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS E CONTÍNUAS Primavera 008/009 Variável Aleatória: Defiição: uma variável aleatória é uma fução que atribui a cada elemeto

Mineração de Dados em Biologia Molecular

Mieração de Dados em Biologia Molecular Tópicos Adré C. P. L. F. de Carvalho Moitor: Valéria Carvalho Preparação de dados Dados Caracterização de dados Istâcias e Atributos Tipos de Dados Exploração de

Assimetria e Curtose

Assimetria e Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 16 de abril de 2018 Londrina 1 / 15 Assimetria Coeficiente de assimetria Numa distribuição de frequências

MOVIMENTO DE TRANSLAÇÃO: A PARTÍCULA EM UMA CAIXA

MOVIMNTO D TRANSAÇÃO: A PARTÍCUA M UMA CAIA Prof. Harle P. Martis Filo Partícula livre oveo-se e ua iesão Ae ik Be ik k Não á restrições às soluções a equação e Scröiger A e B poe assuir qualquer valor

ESTATÍSTICA EXPLORATÓRIA

ESTATÍSTICA EXPLORATÓRIA Prof Paulo Reato A. Firmio praf6@gmail.com Aulas 19-0 1 Iferêcia Idutiva - Defiições Coceitos importates Parâmetro: fução diretamete associada à população É um valor fixo, mas

ASSIMETRIA E CURTOSE

ASSIMETRIA E CURTOSE Lucas Santana da Cunha lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 15 de maio de 2017 Assimetria Numa distribuição estatística, a assimetria

5. Medidas de dispersão

5 Medidas de dispersão 00 Chamadas de medidas de variabilidade (dispersio ou variability) Quatificação das difereças etre os valores,,, Dispersão e cocetração (ou precisão) são coceitos opostos Redução

5.1 Introdução: As distribuições de freqüências não diferem apenas quanto ao valor médio e a variabilidade, mas também quanto a sua forma.

Capítulo 5 Assimetria e Curtose Desenvolvimento: 5.1 Introdução 5.2 Assimetria 5.3 Curva simétrica 5.4 Curtose 5.5 Graus de achatamento 5.1 Introdução: As distribuições de freqüências não diferem apenas

Técnicas Computacionais em Probabilidade e Estatística I. Aula I

Técnicas Computacionais em Probabilidade e Estatística I Aula I Chang Chiann MAE 5704- IME/USP 1º Sem/2008 1 Análise de Um conjunto de dados objetivo: tratamento de um conjunto de dados. uma amostra de

MQI 2003 ESTATÍSTICA PARA METROLOGIA - SEMESTRE Teste 2 07/07/2008 Nome: PROBLEMA 1 Sejam X e Y v.a. contínuas com densidade conjunta:

MQI 003 ESTATÍSTICA PARA METROLOGIA - SEMESTRE 008.0 Teste 07/07/008 Nome: PROBLEMA Sejam X e Y v.a. cotíuas com desidade cojuta: f xy cy xy x y (, ) = + 3 ode 0 e 0 a) Ecotre a costate c que faz desta

Stela Adami Vayego DEST/UFPR

Resumo 3 Resumo dos dados uméricos por meio de úmeros 1. Medidas de Tedêcia Cetral A tedêcia cetral da distribuição de freqüêcias de uma variável em um cojuto de dados é caracterizada pelo valor típico

Mestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem

Mestrado Itegrado em Egeharia Civil Disciplia: TRNSPORTES Prof. Resposável: José Mauel Viegas Sessão Prática 4: mostragem Istituto Superior Técico / Mestrado Itegrado Egª Civil Trasportes ulas Práticas

Exercícios de Matemática Binômio de Newton

Exercícios de Mateática Biôio de Newto ) (ESPM-995) Ua lachoete especializada e hot dogs oferece ao freguês 0 tipos diferetes de olhos coo tepero adicioal, que pode ser usados à votade. O tipos de hot

Olimpíada Brasileira de Matemática X semana olímpica 21 a 28 de janeiro de Eduardo Poço. Integrais discretas Níveis III e U

Olipíd Brsileir de Mteátic X se olípic 8 de jeiro de 007 Edurdo Poço Itegris discrets Níveis III e U Itegrl discret: dizeos que F é itegrl discret de F F f f se e soete se:, pr iteiro pricípio D es for,

n ) uma amostra aleatória da variável aleatória X.

- Distribuições amostrais Cosidere uma população de objetos dos quais estamos iteressados em estudar uma determiada característica. Quado dizemos que a população tem distribuição FX ( x ), queremos dizer

propriedade _ elástica _ do _ meio propriedade _ inercial

Cap 17 (8 a edição) Odas Sooras II Odas ecâicas: ecessita de u eio de propagação. Elas pode ser trasersais e logitudiais. Oda soora: Logitudial (so, soar, radar) Neste capítulo: odas se propaga o ar e

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS

Duração: 9 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas 1 o semestre 217/218 3/1/218 11:3 1 o Teste C 1 valores 1. A Marta e o João irão passar

CONCEITOS BÁSICOS E PRINCÍPIOS DE ESTATÍSTICA

1 CONCEITOS BÁSICOS E PRINCÍPIOS DE ESTATÍSTICA 1. Coceitos Básicos de Probabilidade Variável aleatória: é um úmero (ou vetor) determiado por uma resposta, isto é, uma fução defiida em potos do espaço

Métodos Estatísticos Básicos

Aula 4 - Medidas de dispersão Departamento de Economia Universidade Federal de Pelotas (UFPel) Abril de 2014 Amplitude total Amplitude total: AT = X max X min. É a única medida de dispersão que não tem

Intervalos de confiança

0 Itervalo de cofiaça 6.. A etiação por itervalo Noralete o proceo de ivetigação de u parâetro eceitao ir alé da ua etiativa potual ˆ. O fato de ão e cohecer o valor de pode cauar ua ieguraça e levar a

SUMÁRIOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTINUAS

4 SUMÁRIOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTINUAS Em muitos problemas de probabilidade que requerem o uso de variáveis aleatórias, uma completa especificação da função de densidade de probabilidade ou não está

EAC-042: Ajustamento de Observações

Aula 3: Distribuição Normal EAC-042: Ajustamento de Observações Prof. Paulo Augusto Ferreira Borges 1 https://intranet.ifs.ifsuldeminas.edu.br/~paulo.borges/ 1/30 Dizemos que uma v.a. contínua X apresenta

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 2005

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 005 YZ- i p pq q pq F i p F i Z P Z P i Z P Z P Z ad i Z P Z i Z P Z i Z P Z i Y P Z i i Z Z Z + + > + > > + > + > > + !" http://www.itl.ist.gov/div898/hadbook/ide.htm A

Processamento de ImagensAnálise de Texturas

Processameto de Images Aálise de Texturas Semestre 2013-2 Sumário 1 abc 1 Sumário Aálise de Texturas Esta apresetação baseia-se o Capítulo 8 do livro [?] Aálise de Images Digitais, de Hélio Pedrii e William

CCI-22 CCI-22. 7) Integração Numérica. Matemática Computacional. Definição Fórmulas de Newton-Cotes. Definição Fórmulas de Newton-Cotes

CCI- CCI- Mateática Coputacional 7 Integração Nuérica Carlos Alberto Alonso Sances Fórulas de Newton-Cotes, Quadratura Adaptativa CCI- Fórulas de Newton-Cotes Regra de Sipson Fórula geral stiativas de

Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n.

Vamos observar elemetos, extraídos ao acaso e com reposição da população; Para cada elemeto selecioado, observamos o valor da variável X de iteresse. Obtemos, etão, uma amostra aleatória de tamaho de X,

TRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares

Mestrado Itegrado em Egeharia Civil TRNPORTE Prof. Resposável: Luis Picado atos essão Prática 4 mostragem de escalares Istituto uperior Técico / Mestrado Itegrado Egeharia Civil Trasportes ulas Práticas

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DESCRITIVAS Departamento de Estatística Luiz Medeiros http://www.de.ufpb.br/~luiz/ As medidas de posição apresentadas fornecem a informação dos dados apenas a nível

8. INFERÊNCIA PARA DUAS POPULAÇÕES

8. INFERÊNCIA PARA DUAS POPULAÇÕES 8.. Poulações ideedetes co distribuição oral Poulação Poulação X,, X Y,,Y X ~ N, Y ~ N, X Y ~ N, Obs. Se a distribuição de X e/ou Y ão for oral, os resultados são válidos

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 2ª PARTE

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 2ª PARTE 1 Medidas de síntese TERCEIRA maneira de resumir um conjunto de dados referente a uma variável quantitativa. Separatrizes Locação x % x % x % x % Dispersão Forma

Estatística: uma definição

Prof. Lorí Val, Dr. val@at.ufrgs.br http://.at.ufrgs.br/~val/ Estatístca: ua defção Coleção de úeros estatístcas O úero de carros veddos o país auetou e 30%. A taa de deseprego atge, este ês, 7,%. As ações

DESIGUALDADES, LEIS LIMITE E TEOREMA DO LIMITE CENTRAL. todas as repetições). Então, para todo o número positivo ξ, teremos:

48 DESIGUALDADES, LEIS LIMITE E TEOREMA DO LIMITE CENTRAL LEI DOS GRANDES NÚMEROS Pretede-se estudar o seguite problema: À medida que o úmero de repetições de uma experiêcia cresce, a frequêcia relativa

No que segue, apresentamos uma definição formal para a exponenciação. Se a 0, por definição coloca-se a a a, a a a a e assim por diante. Ou.

MAT Cálculo Diferecil e Itegrl I RESUMO DA AULA TEÓRICA 3 Livro do Stewrt: Seções.5 e.6. FUNÇÃO EXPONENCIAL: DEFINIÇÃO No ue segue, presetos u defiição forl pr epoecição uisuer R e., pr 2 3 Se, por defiição

Aula 5. Aula de hoje. Aula passada. Limitante da união Método do primeiro momento Lei dos grandes números (fraca e forte) Erro e confiança

Aula 5 Aula passada Valor esperado codicioal Espaço amostral cotíuo, fução desidade Limitates para probabilidade Desigualdades de Markov, Chebyshev, Cheroff with high probability Aula de hoje Limitate

Análise da Informação Económica e Empresarial

Aálise da Iforação Ecoóica e Epresarial Aula 7: Redução de Dados: Medidas de Localização Aálise da Iforação Ecoóica e Epresarial Guião Aula 7: Redução de Dados: Medidas de Localização Coceitos Fudaetais:

Técnicas Computacionais em Probabilidade e Estatística I. Aula II

Técicas Computacioais em Probabilidade e Estatística I Aula II Chag Chia MAE 5704- IME/USP º Sem/008 Algus modelos de iteresse prático: a Beroulli; Biomial; b Poisso; Geométrica; Hipergeométrica; c Uiforme;

RESOLUÇÃO DA PROVA DE MATEMÁTICA DO VESTIBULAR 2014 DA FUVEST-FASE 2. POR PROFA. MARIA ANTÔNIA C. GOUVEIA

ESOLUÇÃO D OV DE MTEMÁTIC DO VESTIUL 0 D FUVEST-FSE. O OF. MI NTÔNI C. GOUVEI M0 Dados e iteiros cosidere a ução deiida por para a No caso e que = = ostre que a igualdade se veriica. b No caso e que =

Sumário. 2 Índice Remissivo 11

i Sumário 1 Esperaça de uma Variável Aleatória 1 1.1 Variáveis aleatórias idepedetes........................... 1 1.2 Esperaça matemática................................. 1 1.3 Esperaça de uma Fução de

Estatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial

Estatística II - Admiistração Prof. Dr. Marcelo Tavares Distribuições de amostragem Na iferêcia estatística vamos apresetar os argumetos estatísticos para fazer afirmações sobre as características de uma

- Processamento digital de sinais Capítulo 4 Transformada discreta de Fourier

- Processaeto digital de siais Capítulo Trasforada discreta de Fourier O que vereos 1 Itrodução Etededo a equação da DFT 3 Sietria da DFT Liearidade e agitude da DFT 5 Eio da frequêcia 6 Iversa da DFT

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE Seja uma v.a. que assume os valores,,..., com probabilidade p, p,..., p associadas a cada elemeto de, sedo p p... p diz-se que está defiida

MOMENTOS E FUNÇÕES GERADORAS 1

MOMENTOS E FUNÇÕES GERADORAS No estudo da Teoria da Probabilidade está sempre presete o tratameto dos mometos das diversas distribuições estudadas, desde que os mesmos existam. O seu sigificado pleo, cotudo,

Número de regressores do Método DFA

Núero de regressores do Método DFA Raquel Roes Lihares 1 Sílvia Regia Costa Lopes 2 1 Itrodução O étodo da aálise de flutuações destedeciadas (Detreded Fluctuatio Aalysis - DFA), proposto por Peg et al.

ESTATÍSTICA. na Contabilidade Parte 6. Medidas Estatísticas

ESTATÍSTICA na Contabilidade Parte 6 Luiz A. Bertolo Medidas Estatísticas A distribuição de frequências permite-nos descrever, de modo geral, os grupos de valores (classes) assumidos por uma variável.

Amostras Aleatórias e Distribuições Amostrais. Probabilidade e Estatística: afinal, qual é a diferença?

Amostras Aleatórias e Distribuições Amostrais Probabilidade e Estatística: afial, qual é a difereça? Até agora o que fizemos foi desevolver modelos probabilísticos que se adequavam a situações reais. Por

I.1. Seleccionado um passageiro ao acaso, qual a probabilidade de ter idade no intervalo [20 a 50) anos e ser fraudulento?

INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE DADOS INSTITUTO SUPERIOR DE CIÊNCIAS SOCIAIS E POLÍTICAS UNIVERSIDADE TÉCNICA DE LISBOA Frequência - 29 de Janeiro de 8 Grupo I (4, v) No seguimento de um estudo efectuado pela

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ CAMPUS PONTA GROSSA METROLOGIA II

METROLOGIA II Professor: Eng. PAULO ROBERTO CAMPOS ALCOVER JUNIOR Curso de Tecnologia em Fabricação Mecânica 2 Período ; ; ; ; ;. 2 : Definições de Estatística; Conceitos Básicos; Medidas Descritivas:

Massa atômica, molecular e mol

assa atôica, olecular e ol Gabarito: Resposta da questão 1: [A] Tereos: O bóso de Higgs, apesar de ser ua partícula fudaetal da atureza, te assa da orde de 16 vezes aior que a do próto, etão: etade da

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Semanais (2 o semestre 2015)

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Semaais (2 o semestre 20) Semaa 5 (av-01) 1. Um idivíduo vai participar de uma competição que cosiste em respoder questões que são lhe são apresetadas sequecialmete.

n = 25) e o elemento (pois = 19) e terá o valor 8. Verifique que antes e depois do 19 o elemento, teremos 18 elementos.

V) Mediana: A Mediana de um conjunto de números, ordenados crescente ou decrescentemente em ordem de grandeza (isto é, em um rol), será o elemento que ocupe a posição central da distribuição de freqüência

XXIX OLIMPÍADA BRASILEIRA DE MATEMÁTICA PRIMEIRA FASE NÍVEL 3 (Ensino Médio) GABARITO

XXIX OLIMPÍADA BRASILEIRA DE MATEMÁTICA PRIMEIRA FASE NÍVEL (Esio Médio) GABARITO GABARITO NÍVEL ) A ) C ) B ) A ) E ) C ) E ) D ) E ) D ) A ) E ) B ) D ) B ) A ) E ) E ) B ) Aulada ) A 0) D ) A 0) B )

Estatística: uma definição

Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.br http://.pucrs.br/faat/val/ Estatístca: ua defção Coleção de úeros estatístcas O úero de carros veddos auetou e 30%. o país A taa de deseprego atge, este ês, 7,%. As ações

MOQ 13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ 13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semaas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 e 16 Itrodução à probabilidade evetos

Stela Adami Vayego DEST/UFPR

Resumo 3 Resumo dos dados uméricos por meio de úmeros. Medidas de Tedêcia Cetral A tedêcia cetral da distribuição de freqüêcias de uma variável em um cojuto de dados é caracterizada pelo valor típico dessa

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE. Programa de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção. Disciplina: Estatística Multivariada

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE Programa de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção Disciplina: Estatística Multivariada Aula: Introdução a MVDA e Revisão Estatística Professor: Valdecy Pereira,

Sumário. 2 Índice Remissivo 17

i Sumário 1 Itrodução à Iferêcia Estatística 1 1.1 Defiições Básicas................................... 1 1.2 Amostragem....................................... 2 1.2.1 Tipos de Amostragem.............................

Distribuição Amostral da Média: Exemplos

Distribuição Amostral da Média: Eemplos Talvez a aplicação mais simples da distribuição amostral da média seja o cálculo da probabilidade de uma amostra ter média detro de certa faia de valores. Vamos

Padronização. Momentos. Coeficiente de Assimetria

Padronização Seja X 1,..., X n uma amostra de uma variável com com média e desvio-padrão S. Então a variável Z, definida como, tem as seguintes propriedades: a) b) ( ) c) é uma variável adimensional. Dizemos

Probabilidade 2 - ME310 - Lista 5

Probabilidade - ME30 - Lista 5 November 3, 0 Lembrado:. Covergêcia de sequêcias em L p (também chamada de covergêcia em média): se lim E( X X 0 p ) 0 quado, etão a sequêcia deida por X é dita covergete

1 Distribuições Amostrais

1 Distribuições Amostrais Ao retirarmos uma amostra aleatória de uma população e calcularmos a partir desta amostra qualquer quatidade, ecotramos a estatística, ou seja, chamaremos os valores calculados

A ciência de coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados numéricos com o objetivo de tomar melhores decisões.

Prof. Lorí Val, Dr. val@at.ufrgs.br http://.at.ufrgs.br/~val/ Coleção de úeros estatístcas stcas O úero de carros veddos o país auetou e 30%. A taa de deseprego atge, este ês, 7,%. As ações a da Telebrás

DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E ESTIMAÇÃO PONTUAL INTRODUÇÃO ROTEIRO POPULAÇÃO E AMOSTRA. Estatística Aplicada à Engenharia

ROTEIRO DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E ESTIMAÇÃO PONTUAL 1. Itrodução. Teorema Cetral do Limite 3. Coceitos de estimação potual 4. Métodos de estimação potual 5. Referêcias Estatística Aplicada à Egeharia 1 Estatística

Universidade Federal da Bahia Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica

Universidade Federal da Bahia Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica Disciplina: Processamento Estatístico de Sinais (ENG A83) Prof.: Eduardo Simas eduardo.simas@ufba.br Tema: Verificação da

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

Acerca dos coceitos de estatística e dos parâmetros estatísticos, julgue os ites seguites. CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS CESPE/UB STM 67 A partir do histograma mostrado a figura abaixo, é correto iferir que

CCI-22 CCI-22 DEFINIÇÃO REGRA DO RETÂNGULO FÓRMULAS DE NEWTON-COTES CCI - 22 MATEMÁTICA COMPUTACIONAL INTEGRAÇÃO NUMÉRICA.

CCI - MATMÁTICA COMPUTACIONAL INTGRAÇÃO NUMÉRICA CCI- Fórulas de Newto-Cotes Regras de Sipso Regra de Sipso de / Regra de Sipso de / Fórula geral de Newto-Cotes stiativas de erros DFINIÇÃO deteriadas situações,

Probabilidade II Aula 12

Coteúdo Probabilidade II Aula Juho de 009 Desigualdade de Marov Desigualdade de Jese Lei Fraca dos Grades Números Môica Barros, D.Sc. Itrodução A variâcia de uma variável aleatória mede a dispersão em

Matemática para Economia Les 201

Mateática para Ecooia Les Aulas 4 e 5 Márcia Azaha Ferraz Dias de Moraes 5 e 3//6 (co restrição) Otiização Não Codicioada: Métodos de otiização dos extreos relativos da fução objetivo: Todas as variáveis

ALGUNS MODELOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS UNIDIMENSIONAIS. Prof.: Idemauro Antonio Rodrigues de Lara

1 ALGUNS MODELOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS UNIDIMENSIONAIS Prof.: Idemauro Antonio Rodrigues de Lara 2 Modelos de variáveis aleatórias discretas 1. Distribuição Uniforme Discreta 2. Distribuição Binomial

21037 : e-fólio A- proposta de resolução

21037 : e-fólio A- proposta de resolução 1. Os motates de depósito a prazo, em uidades codificadas (UC), correspodem a uma variável quatitativa cotíua, e estão orgaizados em classes com a mesma amplitude.

5. Medidas de dispersão. You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.

5. Medida de diperão 0 You created thi PDF from a applicatio that i ot liceed to prit to ovapdf priter (http://www.ovapdf.com) Chamada de medida de variabilidade (diperio ou variability). Quatificação

Síntese de Transformadores de Quarto de Onda

. Sítese de rasforadores de Quarto de Oda. Itrodução rasforadores de guia de oda são aplaete epregados o projeto de copoetes e oda guiada e são ecotrados e praticaete todas as cadeias alietadoras de ateas

Matemática Computacional. Carlos Alberto Alonso Sanches Juliana de Melo Bezerra

CCI- Mateática Coputacional Carlos Alberto Alonso Sances Juliana de Melo Bezerra CCI- 7 Integração Nuérica Fórulas de Newton-Cotes, Quadratura Adaptativa CCI- Deinição Fórulas de Newton-Cotes Regra dos

Ap A r p e r n e d n i d z i a z ge g m e m Es E t s a t tí t s í t s i t c i a c de d e Dado d s Francisco Carvalho

Apredizagem Estatística de Dados Fracisco Carvalho Avaliação e Comparação de Classificadores Existem poucos estudos aalíticos sobre o comportameto de algoritmos de apredizagem. A aálise de classificadores

Disciplina: Probabilidade e Estatística (MA70H) Profª Silvana Heidemann Rocha Estudante: Código: APRESENTAÇÃO DE DADOS PARA VARIÁVEL QUANTITATIVA

Miistério da Educação UIVERSIDADE TECOLÓGICA FEDERAL DO PARAÁ Câmpus Curitiba Diretoria de Graduação e Educação Profissioal Departameto Acadêmico de Estatística 1 Disciplia: Probabilidade e Estatística

A ciência de coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados numéricos com o objetivo de tomar melhores decisões.

.pucrs.br/faat/val/.at.ufrgs.br/~val/ Prof. Lorí Val, Dr. val@at.ufrgs.br val@pucrs.br Coleção de úeros estatístcas O úe ro de carros ve ddos o país auetou e 30%. A taa de deseprego atge, este ês, 7,%.

CAPÍTULO III MÉTODOS DE RUNGE-KUTTA

PMR 40 Mecâca Coputacoal CAPÍTULO III MÉTODOS DE RUNGE-KUTTA São étodos de passo sples requere apeas dervadas de prera orde e pode forecer aproxações precsas co erros de trucaeto da orde de, 3, 4, etc.

Universidade do Estado do Amazonas

Uiversidade do Estado do Amazoas Professor Alessadro Moteiro 6 de Julho de 08 PROJETO DE EXTENSÃO Resoluções de Problemas de Aálise Real I 5º Ecotro/Parte I: Limites de Fuções 5. O Limite de uma Fução

Lista 7.3 Optimização com Restrições de Igualdade

Faculdade de Ecooia da Uiversidade Nova de Lisboa Apotaetos Cálculo II Lista 7.3 Optiização co Restrições de Igualdade. Problea de optiização de ua ução escalar, de variáveis reais, co restrições de igualdade:

5. Medidas de dispersão

5. Medida de diperão 0 Chamada de medida de variabilidade (diperio ou variability). Quatificação da difereça etre o valore,,...,. Diperão e cocetração (ou precião) ão coceito opoto. Redução (drática) de

Condução Bidimensional em Regime Estacionário

Codução Bidiesioal e Regie Estacioário Euações de Difereças Fiitas E certos casos os étodos aalíticos pode ser usados a obteção de soluções ateáticas eatas para probleas de codução bidiesioal e regie estacioário.

Como se decidir entre modelos

Como se decidir etre modelos Juliaa M. Berbert Quado uma curva é lei de potecia? O procedimeto amplamete usado para testar movimetação biológica a fim de ecotrar padrões de busca como Voos de Levy tem