TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS"

Transcrição

1 TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

2 Varável Qualquer característca assocada a uma população Classfcação de varáves Qualtatva { Nomnal sexo, cor dos olhos Ordnal Classe socal, grau de nstrução Quanttatva { Contínua Peso, altura, Dscreta Número de flhos, número de carros,

3 Tabela. Informação do estado cvl, grau de nstrução, número de flhos, dade e procedênca de 36 funconáros sorteados ao acaso de um empresa. N o Estado Cvl Grau de Instrução 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau Superor 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau Superor 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau 0 grau Superor 0 grau Superor Superor 0 grau Superor No de flhos Saláro (X Sal. Mn) 4,00 4,56 5,5 5,73 6,6 6,66 6,86 7,39 7,59 7,44 8, 8,46 8,74 8,95 9,3 9,35 9,77 9,80 0,53 0,76,06,59,00,79 3,3 3,60 3,85 4,69 4,7 5,99 6, 6,6 7,6 8,75 9,40 3,30 Idade anos meses Regão de procedênca Interor Captal Captal Interor Interor Captal Captal Interor Captal Interor Captal Interor Interor Captal Interor Interor Interor Captal Interor Captal Captal Captal Interor 3

4 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS TABELA: Os valores (dados) são dstrbuídos em ntervalos de classe. Assm, cada ntervalo de classe terá um número (frequênca absoluta e/ou relatva) assocado a ela que representa a quantdade (absoluta e/ou relatva) de valores daquela classe. A tabela resultante é denomnada de dstrbução de frequênca por ntervalo de classe. Também podese nclur na tabela os pontos médos de cada classe e a dstrbução de frequênca acumulada (absoluta e/ou relatva). 4

5 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS TABELA: Os valores (dados) são dstrbuídos em ntervalos de classe. Assm, cada ntervalo de classe terá um número (frequênca absoluta e/ou relatva) assocado a ela que representa a quantdade (absoluta e/ou relatva) de valores daquela classe. A tabela resultante é denomnada de dstrbução de frequênca por ntervalo de classe. Também podese nclur na tabela os pontos médos de cada classe e a dstrbução de frequênca acumulada (absoluta e/ou relatva). GRÁFICOS: A partr da dstrbução de frequênca por ntervalo de classe podem ser construídos três gráfcos (Hstograma, Polígono de frequênca e Ogva). 5

6 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS TABELA: Os valores (dados) são dstrbuídos em ntervalos de classe. Assm, cada ntervalo de classe terá um número (frequênca absoluta e/ou relatva) assocado a ela que representa a quantdade (absoluta e/ou relatva) de valores daquela classe. A tabela resultante é denomnada de dstrbução de frequênca por ntervalo de classe. Também podese nclur na tabela os pontos médos de cada classe e a dstrbução de frequênca acumulada (absoluta e/ou relatva). GRÁFICOS: A partr da dstrbução de frequênca por ntervalo de classe podem ser construídos três gráfcos (Hstograma, Polígono de frequênca e Ogva). MEDIDAS: Todas, nclundo, meddas de posção, tendênca central, varabldade, assmetra e curtose. 6

7 Procedmento de construção de tabela de frequênca, por ntervalo de classe, para varáves quanttatvas contínuas:. Escolha o número de ntervalos de classe (k). Exstem dversas fórmulas. Ex. n Na prátca 3 < K <. Identfque o menor valor (MIN) e o valor máxmo (MAX) dos dados.. Calcule a ampltude dos dados (A): AMAX MIN 3. Calcule o comprmento de cada ntervalo de classe (h): h 4. Arredonde o valor de h de forma que seja obtdo um número convenente. 5. Obtenha os lmtes de cada ntervalo de classe A k PRIMEIRO INTERVALO: Lmtenferor : LI Lmtesuperor : LS MIN LI h 7

8 SEGUNDO INTERVALO : Lmtenferor : LI Lmtesuperor : LS LS LI h ÉSIMO INTERVALO: Lmtenferor : LI Lmtesuperor : LS LS LI h Contnue estes cálculos até que seja obtdo um ntervalo que contenha o maor valor dos dados (MAX) entre os seus lmtes. 7. Construa uma tabela de dstrbução de freqüêncas, consttuída pelas seguntes colunas: Número de ordem de cada ntervalo () Lmtes de cada ntervalo. Os ntervalos são fechados á esquerda e aberta à dreta: NOTAÇÃO: 8

9 9 Ponto médo (ou marca de classe) de cada ntervalo de classe: í LI LS X Contagem dos dados pertencentes a cada ntervalo. Freqüêncas absolutas de cada ntervalo de classe. Freqüêncas relatvas de cada ntervalo de classe. Freqüêncas acumuladas absolutas de cada ntervalo de classe. Freqüêncas acumuladas relatva de cada ntervalo de classe. j j f f f f F n F F ou f f f f F r j r r r r r j ;

10 Exemplo: Consdere a varável saláro da empresa comercalzadora de produtos de nformátca. Procedmento:. Consdere k5.. MIN4; MAX3, AMAXMIN3,3049,30 4. h9,3/53,86 5. h 3,9 6. Cálculo dos lmtes de cada ntervalo: PRIMEIRO INTERVALO LI LI LS SEGUNDO LS 4 4 7,9 7,9 3,9 7,9 INTERVALO 3,9,8 Os demas lmtes dos ntervalos foram gerados segundo o procedmento anteror. 0

11 Ponto médo: ( 7,9) ( 7,9,8 ) 4 X 5,95; X 9,85 De forma smlar obtémse os outros pontos médos. Tabela Dstrbução de freqüêncas da varável saláro. Intervalos de classe Ponto médo (X ) Freqüênca Absoluta (f ) Freqüênca Relatva ( f ) r Freqüênca Acumulada Absoluta (F ) Freqüênca Acumulada Relatva ( F ) 4,0 7,9 5,95 0 0, , ,9,8 9,85 0, ,6 3,8 5,7 3,75 7 0, , ,7 9,6 7,65 6 0, ,97 5 9,6 3,5,55 0, Total 36, r

12 Com base nos dados da tabela de dstrbução de frequêncas por ntervalo de classe, podese construr três gráfcos: hstograma, polígono de frequênca e ogva. HISTOGRAMA: Para cada ntervalo de classe constróse colunas justapostas (sem espaço) com altura equvalente a frequênca (absoluta ou relatva). POLÍGONO DE FREQUÊNCIA: Traçar uma lnha contínua que une os pares ordenados formados pelo pontos médos e frequêncas (absolutas ou relatvas). Deve ser usado sempre que o nteresse está em comparar dferentes dstrbuções de frequênca que ocupam os mesmos ntervalos de classes. OGIVA: Traçar uma lnha contínua que une os pares ordenados formados pelos lmtes de classe e frequêncas acumuladas (absoluta ou relatva). Responde a pergunta: Quantos elementos exstem abaxo de um determnado lmte de classe?

13 Representação gráfca: Hstograma de freqüêncas absolutas (ou relatvas (em %)) 33,33% 30 7,78% % de funconáros % 6,67%,7% Saláro 3

14 Polígono de freqüêncas absolutas (ou relatvas (em %)) 35,00% % de funconáros 30,00% 5,00% 0,00% 5,00% 0,00% 5,00% 0,00% Saláro 4

15 INTERPRETAÇÃO DO HISTOGRAMA E POLÍGONO DE FREQUÊNCIA Observar legendas dos exos. Observar as classes com as maores e menores frequêncas: 3 Analsar a smetra da dstrbução da varável (smétrca, assmétrca a dreta, assmétrca a esquerda. 4 Analsar o achatamento (curtose) da dstrbução da varável (mesocurtca, platocúrtca, leptocúrtca). 5

16 INTERPRETAÇÃO DE HISTOGRAMAS 6

17 INTERPRETAR O HISTOGRAMA E POLÍGONO DE FREQUÊNCIA 7

18 Polígono de freqüênca acumulada relatva (ogva) Porcentagem 0% 00% 80% 60% 40% 0% 0% Saláro 8

19 INTERPRETAÇÃO DA OGIVA Observar legendas dos exos. A partr de um valor do exo x trace uma lnha paralela ao exo y até tocar a lnha da ogva. Verfcar o valor da projeção em y. INTERPRETAÇÃO: Exstem y valores abaxo do valor x. EX. 60% dos funconáros recebem menos de saláros mínmos 3 A partr de um valor do exo y trace uma lnha paralela ao exo x até tocar a lnha da ogva. Verfcar o valor da projeção em x. INTERPRETAÇÃO: Exstem x valores abaxo do valor y. EX. Abaxo de saláros mínmos exstem 60% dos funconáros. 9

Estatística stica Descritiva

Estatística stica Descritiva AULA1-AULA5 AULA5 Estatístca stca Descrtva Prof. Vctor Hugo Lachos Davla oo que é a estatístca? Para mutos, a estatístca não passa de conjuntos de tabelas de dados numércos. Os estatístcos são pessoas

Leia mais

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas

Leia mais

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos)

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 17 de Agosto de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br

Leia mais

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos)

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 22 de Agosto de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br

Leia mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de

Leia mais

Introdução e Organização de Dados Estatísticos

Introdução e Organização de Dados Estatísticos II INTRODUÇÃO E ORGANIZAÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICOS 2.1 Defnção de Estatístca Uma coleção de métodos para planejar expermentos, obter dados e organzá-los, resum-los, analsá-los, nterpretá-los e deles extrar

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de métodos

Leia mais

7 - Distribuição de Freqüências

7 - Distribuição de Freqüências 7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste

Leia mais

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas 3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de

Leia mais

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva INF 16 Prof. Luz Alexandre Peternell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Exercícos Propostos 1) Consderando os dados amostras abaxo, calcular: méda artmétca, varânca, desvo padrão, erro padrão da méda e coefcente

Leia mais

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos)

Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Distribuição de Frequência de Variáveis Quantitativas Contínuas (Tabelas e Gráficos) Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 21 de Março de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas

Leia mais

Análise Descritiva com Dados Agrupados

Análise Descritiva com Dados Agrupados Análse Descrtva com Dados Agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas descrtvas

Leia mais

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00)

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00) Bussab&Morettn Estatístca Básca Capítulo 4 Problema. (b) Grau de Instrução Procedênca º grau º grau Superor Total Interor 3 (,83) 7 (,94) (,) (,33) Captal 4 (,) (,39) (,) (,3) Outra (,39) (,7) (,) 3 (,3)

Leia mais

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores.

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores. Estatístca Aplcada à Engenhara AULA 4 UNAMA - Unversdade da Amazôna.8 MEDIDA EPARATRIZE ão valores que separam o rol (os dados ordenados) em quatro (quarts), dez (decs) ou em cem (percents) partes guas.

Leia mais

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma Redução dos Dados Júlo Osóro Meddas Característcas da Dstrbução Tendênca Central (Localzação) Varação (Dspersão) Forma 1 Meddas Característcas da Dstrbução Meddas Estatístcas Tendênca Central Dspersão

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS

DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS Núcleo das Cêncas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedcna, Ed. Físca, Enermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fonoaudologa, Medcna Veternára, Muscoterapa, Odontologa, Pscologa DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS 5 5. DISTRIBUIÇÃO

Leia mais

FAAP APRESENTAÇÃO (1)

FAAP APRESENTAÇÃO (1) ARESENTAÇÃO A Estatístca é uma cênca que organza, resume e smplfca nformações, além de analsá-las e nterpretá-las. odemos dvdr a Estatístca em três grandes campos:. Estatístca Descrtva- organza, resume,

Leia mais

4.1. Medidas de Posição da amostra: média, mediana e moda

4.1. Medidas de Posição da amostra: média, mediana e moda 4. Meddas descrtva para dados quanttatvos 4.1. Meddas de Posção da amostra: méda, medana e moda Consdere uma amostra com n observações: x 1, x,..., x n. a) Méda: (ou méda artmétca) é representada por x

Leia mais

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média. Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso Superor de tecnólogo em Gestão Ambental Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos

Leia mais

x Ex: A tabela abaixo refere-se às notas finais de três turmas de estudantes. Calcular a média de cada turma:

x Ex: A tabela abaixo refere-se às notas finais de três turmas de estudantes. Calcular a média de cada turma: Professora Janete Perera Amador 1 8 Meddas Descrtvas Vmos anterormente que um conjunto de dados pode ser resumdo através de uma dstrbução de freqüêncas, e que esta pode ser representada através de uma

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS CCE DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA Curso de Especalzação Lato Sensu em Estatístca ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS Professor: Dr. Waldr Medr medr@uel.br Londrna/Pr Março de 011 ÍNDICE

Leia mais

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha) Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado

Leia mais

IV - Descrição e Apresentação dos Dados. Prof. Herondino

IV - Descrição e Apresentação dos Dados. Prof. Herondino IV - Descrção e Apresentação dos Dados Prof. Herondno Dados A palavra "dados" é um termo relatvo, tratamento de dados comumente ocorre por etapas, e os "dados processados" a partr de uma etapa podem ser

Leia mais

AEP FISCAL ESTATÍSTICA

AEP FISCAL ESTATÍSTICA AEP FISCAL ESTATÍSTICA Módulo 11: Varáves Aleatóras (webercampos@gmal.com) VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1. Conceto de Varáves Aleatóras Exemplo: O expermento consste no lançamento de duas moedas: X: nº de caras

Leia mais

Medidas de Dispersão e Assimetria Desvio Médio Variância Desvio Padrão Medidas de Assimetria Coeficiente de Assimetria Exemplos.

Medidas de Dispersão e Assimetria Desvio Médio Variância Desvio Padrão Medidas de Assimetria Coeficiente de Assimetria Exemplos. Meddas de Dspersão e Assmetra Desvo Médo Varânca Desvo Padrão Meddas de Assmetra Coefcente de Assmetra Exemplos lde 1 de 16 Meddas de Dspersão - Méda ervem para verfcação e representatvdade das meddas

Leia mais

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07 Estatístca I Lcencatura MAEG 006/07 AMOSTRAGEM. DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM.. Em determnada unversdade verfca-se que 30% dos alunos têm carro. Seleccona-se uma amostra casual smples de 0 alunos. a) Qual

Leia mais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais Ano lectvo: 2006/2007 Unversdade da Bera Interor Departamento de Matemátca ESTATÍSTICA Fcha de exercícos nº2: Dstrbuções Bdmensonas Curso: Cêncas do Desporto 1. Consdere a segunte tabela de contngênca:

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

Apostila de Estatística

Apostila de Estatística Apostla de Estatístca Prof. Ms. Osoro Morera Couto Junor Capítulo 1 - Introdução Estatístca 1.1 Hstórco A estatístca é um ramo da matemátca aplcada. A partr do século XVI começaram a surgr as prmeras análses

Leia mais

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma Capítulo 8 Dferencação Numérca Quase todos os métodos numércos utlzados atualmente para obtenção de soluções de equações erencas ordnáras e parcas utlzam algum tpo de aproxmação para as dervadas contínuas

Leia mais

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO Professor Maurco Lutz 1 CORRELAÇÃO Em mutas stuações, torna-se nteressante e útl estabelecer uma relação entre duas ou mas varáves. A matemátca estabelece város tpos de relações entre varáves, por eemplo,

Leia mais

Lista de Exercícios. 2 Considere o número de aparelhos com defeito na empresa Garra durante 50 dias.

Lista de Exercícios. 2 Considere o número de aparelhos com defeito na empresa Garra durante 50 dias. Classque as varáves: Faculdade Ptágoras / Dvnópols-MG Curso: Pscologa Dscplna: Estatístca Aplcada à Pscologa Lsta de Eercícos a) número de peças produzdas por hora; b) dâmetro eterno da peça; c) número

Leia mais

Representação e Descrição de Regiões

Representação e Descrição de Regiões Depos de uma magem ter sdo segmentada em regões é necessáro representar e descrever cada regão para posteror processamento A escolha da representação de uma regão envolve a escolha dos elementos que são

Leia mais

Caderno de Exercícios Resolvidos

Caderno de Exercícios Resolvidos Estatístca Descrtva Exercíco 1. Caderno de Exercícos Resolvdos A fgura segunte representa, através de um polígono ntegral, a dstrbução do rendmento nas famílas dos alunos de duas turmas. 1,,75 Turma B

Leia mais

ESTATÍSTICA. PROBABILIDADES Professora Rosana Relva Números Inteiros AULA e Racionais 09 e 10 ESTATÍSTICA. Professor Luiz Antonio de Carvalho

ESTATÍSTICA. PROBABILIDADES Professora Rosana Relva Números Inteiros AULA e Racionais 09 e 10 ESTATÍSTICA. Professor Luiz Antonio de Carvalho Professor Luz Antono de Carvalho PROBABILIDADES Professora Rosana Relva Números Interos AULA e Raconas 9 e APRESENTAÇÃO ROL:,,, 4, 4,,, DISCRETA : rrelva@globo.com PROGRESSÃO ARITMÉTICA PROGRESSÃO ARITMÉTICA

Leia mais

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria Agregação Dnâmca de Modelos de urbnas e Reguladores de elocdade: eora. Introdução O objetvo da agregação dnâmca de turbnas e reguladores de velocdade é a obtenção dos parâmetros do modelo equvalente, dados

Leia mais

Mecanismos de Escalonamento

Mecanismos de Escalonamento Mecansmos de Escalonamento 1.1 Mecansmos de escalonamento O algortmo de escalonamento decde qual o próxmo pacote que será servdo na fla de espera. Este algortmo é um dos mecansmos responsáves por dstrbur

Leia mais

As tabelas resumem as informações obtidas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de informações.

As tabelas resumem as informações obtidas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de informações. 1. TABELA DE DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA As tabelas resumem as normações obtdas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de normações. As tabelas sem perda de normação

Leia mais

Electromagnetismo e Óptica

Electromagnetismo e Óptica Electromagnetsmo e Óptca aboratóro - rcutos OBJETIOS Obter as curvas de resposta de crcutos do tpo sére Medr a capacdade de condensadores e o coefcente de auto-ndução de bobnas por métodos ndrectos Estudar

Leia mais

3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Medidas Numéricas

3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Medidas Numéricas PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EGEHARIA DE TRASPORTES E GESTÃO TERRITORIAL PPGTG DEPARTAMETO DE EGEHARIA CIVIL ECV DISCIPLIA: TGT41006 FUDAMETOS DE ESTATÍSTICA 3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Meddas umércas

Leia mais

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO 1 Um modelo lnear generalzado é defndo pelos seguntes três componentes: Componente aleatóro; Componente sstemátco; Função de lgação; Componente aleatóro: Um conjunto

Leia mais

A esse tipo de tabela, cujos elementos não foram numericamente organizados, denominamos tabela primitiva.

A esse tipo de tabela, cujos elementos não foram numericamente organizados, denominamos tabela primitiva. Dstrbução de Frequênca Tabela prmtva ROL Suponhamos termos feto uma coleta de dados relatvos à estaturas de quarenta alunos, que compõem uma amostra dos alunos de um colégo A, resultando a segunte tabela

Leia mais

www.obconcursos.com.br/portal/v1/carreirafiscal

www.obconcursos.com.br/portal/v1/carreirafiscal www.obconcursos.com.br/portal/v1/carrerafscal Moda Exercíco: Determne o valor modal em cada um dos conjuntos de dados a segur: X: { 3, 4,, 8, 8, 8, 9, 10, 11, 1, 13 } Mo 8 Y: { 10, 11, 11, 13, 13, 13,

Leia mais

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência. MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,

Leia mais

Ministério da Educação. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Cálculo do Conceito Preliminar de Cursos de Graduação

Ministério da Educação. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Cálculo do Conceito Preliminar de Cursos de Graduação Mnstéro da Educação Insttuto Naconal de Estudos e Pesqusas Educaconas Aníso Texera Cálculo do Conceto Prelmnar de Cursos de Graduação Nota Técnca Nesta nota técnca são descrtos os procedmentos utlzados

Leia mais

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma.

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma. UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA AV. FERNANDO FERRARI, 514 - GOIABEIRAS 29075-910 VITÓRIA - ES PROF. ANDERSON COSER GAUDIO FONE: 4009.7820 FAX: 4009.2823

Leia mais

Aula 5 Senado Federal Parte 2

Aula 5 Senado Federal Parte 2 Aula 5 Senado Federal Parte Estatístca... Classe... 8 Lmtes de classe... 8 Ampltude de um ntervalo de classe... 9 Ampltude total da Dstrbução... 9 Ponto médo de uma classe... 9 Tpos de frequêncas... 10

Leia mais

Neste capítulo abordam-se os principais conceitos relacionados com os cálculos de estatísticas, histogramas e correlação entre imagens digitais.

Neste capítulo abordam-se os principais conceitos relacionados com os cálculos de estatísticas, histogramas e correlação entre imagens digitais. 1 1Imagem Dgtal: Estatístcas INTRODUÇÃO Neste capítulo abordam-se os prncpas concetos relaconados com os cálculos de estatístcas, hstogramas e correlação entre magens dgtas. 4.1. VALOR MÉDIO, VARIÂNCIA,

Leia mais

Apostila de Estatística. Volume 1 Edição Prof. Dr. Celso Eduardo Tuna Prof. Ms. Wiliam Gonzaga Pereira

Apostila de Estatística. Volume 1 Edição Prof. Dr. Celso Eduardo Tuna Prof. Ms. Wiliam Gonzaga Pereira Apostla de Estatístca Volume 1 Edção 007 Curso: Matemátca e Pscologa Amostragem, Séres Estatístcas, Dstrbução de Freqüênca, Méda, Medana, Quartl, Percentl e Desvo Padrão Prof. Dr. Celso Eduardo Tuna Prof.

Leia mais

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 8 (montgomery)

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 8 (montgomery) Controle Estatístco de Qualdade Capítulo 8 (montgomery) Gráfco CUSUM e da Méda Móvel Exponencalmente Ponderada Introdução Cartas de Controle Shewhart Usa apenas a nformação contda no últmo ponto plotado

Leia mais

FUNDAMENTOS DE ROBÓTICA. Modelo Cinemático de Robôs Manipuladores

FUNDAMENTOS DE ROBÓTICA. Modelo Cinemático de Robôs Manipuladores FUNDMENTOS DE ROBÓTIC Modelo Cnemátco de Robôs Manpuladores Modelo Cnemátco de Robôs Manpuladores Introdução Modelo Cnemátco Dreto Modelo Cnemátco de um Robô de GDL Representação de Denavt-Hartenberg Exemplos

Leia mais

Análise de Regressão

Análise de Regressão Análse de Regressão método estatístco que utlza relação entre duas ou mas varáves de modo que uma varável pode ser estmada (ou predta) a partr da outra ou das outras Neter, J. et al. Appled Lnear Statstcal

Leia mais

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1. Obtenha os estmadores dos coefcentes lnear e angular de um modelo de regressão lnear smples utlzando o método

Leia mais

Apostila De Estatística

Apostila De Estatística Apostla De Estatístca Professores: Wanderley Akra Shgut Valéra da S. C. Shgut Brasíla 006 INTRODUÇÃO 1.1. PANORAMA HISTÓRICO Toda Cênca tem suas raízes na hstóra do homem; A Matemátca que é consderada

Leia mais

Capítulo XI. Teste do Qui-quadrado. (χ 2 )

Capítulo XI. Teste do Qui-quadrado. (χ 2 ) TLF 00/ Cap. XI Teste do Capítulo XI Teste do Qu-quadrado ( ).. Aplcação do teste do a uma dstrbução de frequêncas 08.. Escolha de ntervalos para o teste do.3. Graus de lberdade e reduzdo.4. Tabela de

Leia mais

Valor total (em US$)

Valor total (em US$) 1. DIAGRAMA DE QUADRADOS Neste caso, quadrados com áreas proporcionais ás categorias representam os dados. Como por exemplo, vejamos a tabela: Dívida Externa do Brasil Fonte: Direx Banco Central do Brasil,

Leia mais

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte Físca I LEC+LET Guas de Laboratóro 2ª Parte 2002/2003 Experênca 3 Expansão lnear de sóldos. Determnação de coefcentes de expansão térmca de dferentes substâncas Resumo Grupo: Turno: ª Fera h Curso: Nome

Leia mais

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

Leia mais

Programação Dinâmica. Fernando Nogueira Programação Dinâmica 1

Programação Dinâmica. Fernando Nogueira Programação Dinâmica 1 Programação Dnâmca Fernando Noguera Programação Dnâmca A Programação Dnâmca procura resolver o problema de otmzação através da análse de uma seqüênca de problemas mas smples do que o problema orgnal. A

Leia mais

Departamento de Informática. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Modelagem Analítica. Disciplina: Variável Aleatória

Departamento de Informática. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Modelagem Analítica. Disciplina: Variável Aleatória Departamento de Informátca Dscplna: do Desempenho de Sstemas de Computação Varável leatóra Prof. Sérgo Colcher colcher@nf.puc-ro.br Varável leatóra eal O espaço de amostras Ω fo defndo como o conjunto

Leia mais

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Correlação Este uma correlação entre duas varáves quando uma delas está, de alguma forma, relaconada com a outra. Gráfco ou Dagrama de Dspersão é o

Leia mais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais 30 Varáves aleatóras bdmensonas Sea ε uma experênca aleatóra e S um espaço amostral assocado a essa experênca. Seam X X(s) e Y Y(s) duas funções cada uma assocando um número real a cada resultado s S.

Leia mais

Notas de Aula de Probabilidade A

Notas de Aula de Probabilidade A VII- VARIÁVEIS ALEATÓRIAS UNIDIMENSIONAIS. 7. CONCEITO DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS: Informalmente, uma varável aleatóra é um característco numérco do resultado de um epermento aleatóro. Defnção: Uma varável

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO PARA AFRFB PROFESSOR: GUILHERME NEVES

RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO PARA AFRFB PROFESSOR: GUILHERME NEVES Aula 11 Estatístca.... Classe.... 7 Lmtes de classe... 7 Ampltude de um ntervalo de classe... 7 Ampltude total da Dstrbução... 8 Ponto médo de uma classe... 8 Tpos de frequêncas... 9 Meddas de Posção...

Leia mais

Classificação e Pesquisa de Dados

Classificação e Pesquisa de Dados Classcação por Trocas Classcação e Pesqusa de Dados Aula 05 Classcação de dados por Troca:, ntrodução ao Qucksort UFRGS INF01124 Classcação por comparação entre pares de chaves, trocando-as de posção caso

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla VII

Análise de Regressão Linear Múltipla VII Análse de Regressão Lnear Múltpla VII Aula 1 Hej et al., 4 Seções 3. e 3.4 Hpótese Lnear Geral Seja y = + 1 x 1 + x +... + k x k +, = 1,,..., n. um modelo de regressão lnear múltpla, que pode ser escrto

Leia mais

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial 5 Métodos de cálculo do lmte de retenção em função da ruína e do captal ncal Nesta dssertação serão utlzados dos métodos comparatvos de cálculo de lmte de retenção, onde ambos consderam a necessdade de

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

CARGA E DESCARGA DE UM CAPACITOR

CARGA E DESCARGA DE UM CAPACITOR EXPEIÊNCIA 06 CAGA E DESCAGA DE UM CAPACITO 1. OBJETIVOS a) Levantar, em um crcuto C, curvas de tensão no resstor e no capactor em função do tempo, durante a carga do capactor. b) Levantar, no mesmo crcuto

Leia mais

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas.

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas. Note bem: a letura destes apontamentos não dspensa de modo algum a letura atenta da bblografa prncpal da cadera Chama-se a atenção para a mportânca do trabalho pessoal a realzar pelo aluno resolvendo os

Leia mais

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados. INF 6 Notas de aula sujeto a correções Prof. Luz Alexandre Peternell (B) Consdere X antes e Y depos e realze um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

Leia mais

COEFICIENTE DE GINI: uma medida de distribuição de renda

COEFICIENTE DE GINI: uma medida de distribuição de renda UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA ESCOLA SUPERIOR DE ADMINISTRAÇÃO E GERÊNCIA DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS COEFICIENTE DE GINI: uma medda de dstrbução de renda Autor: Prof. Lsandro Fn Nsh

Leia mais

ESTATÍSTICA PARA TCU PROFESSOR: GUILHERME NEVES

ESTATÍSTICA PARA TCU PROFESSOR: GUILHERME NEVES Estatístca Descrtva A Estatístca, ramo da Matemátca Aplcada, teve orgem na hstóra do homem. Desde a Antgudade, város povos regstravam o número de habtantes, de nascmentos, de óbtos, dstrbuíam equtatvamente

Leia mais

Regressão e Correlação Linear

Regressão e Correlação Linear Probabldade e Estatístca I Antono Roque Aula 5 Regressão e Correlação Lnear Até o momento, vmos técncas estatístcas em que se estuda uma varável de cada vez, estabelecendo-se sua dstrbução de freqüêncas,

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca

Leia mais

Realimentação negativa em ampliadores

Realimentação negativa em ampliadores Realmentação negatva em ampladores 1 Introdução necessdade de amplfcadores com ganho estável em undades repetdoras em lnhas telefôncas levou o Eng. Harold Black à cração da técnca denomnada realmentação

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

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO Semnáro Anual de Pesqusas Geodéscas na UFRGS, 2. 2007. UFRGS METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL Iran Carlos Stallvere Corrêa Insttuto de Geocêncas UFRGS Departamento

Leia mais

Análise de influência

Análise de influência Análse de nfluênca Dzemos que uma observação é nfluente caso ela altere, de forma substancal, alguma propredade do modelo ajustado (como as estmatvas dos parâmetros, seus erros padrões, valores ajustados...).

Leia mais

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO PROCEDIMENTO GERAL DE REGRESSÃO Em um modelo de análse de varânca, como no DIA, o fator em estudo pode ser quanttatvo ou qualtatvo. FATOR QUANTITATIVO: é aquele cujos

Leia mais

2 Lógica Fuzzy Introdução

2 Lógica Fuzzy Introdução 2 Lógca Fuzzy 2.. Introdução A lógca fuzzy é uma extensão da lógca booleana, ntroduzda pelo Dr. Loft Zadeh da Unversdade da Calfórna / Berkeley no ano 965. Fo desenvolvda para expressar o conceto de verdade

Leia mais

FACULDADE DE TECNOLOGIA TUPY CURITIBA

FACULDADE DE TECNOLOGIA TUPY CURITIBA FACULDADE DE TECNOLOGIA TUPY CURITIBA MÉTODOS QUANTITATIVOS ESTATÍSTICA APLICADA VAGNER J. NECKEL 2010 Rev. 00 SUMÁRIO 1. CONCEITOS GERAIS...3 1.1 PANORAMA HISTÓRICO...3 1.2 DEFINIÇÃO...3 1.3 A ESTATÍSTICA

Leia mais

Sistemas Robóticos. Sumário. Introdução. Introdução. Navegação. Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar?

Sistemas Robóticos. Sumário. Introdução. Introdução. Navegação. Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar? Sumáro Sstemas Robótcos Navegação Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar? Carlos Carreto Curso de Engenhara Informátca Ano lectvo 2003/2004 Escola Superor de Tecnologa e Gestão da Guarda

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 Tecnologa de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 7. GRÁFICOS DE INFORMAÇÕES São grácos tpcamente epostvos destnados, prncpalmente, ao públco em geral, objetvando

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão

Leia mais

2 Incerteza de medição

2 Incerteza de medição 2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr

Leia mais

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL MATERIAL DIDATICO DO CURSO

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL MATERIAL DIDATICO DO CURSO UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL MATERIAL DIDATICO DO CURSO ESTATISTICA EXPERIMENTAL: Com aplcaçoes em R Medcna

Leia mais

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS CIÊNCIAS ECONÔMICAS ECONOMETRIA (04-II) PRIMEIRA LISTA DE EXERCÍCIOS Exercícos do Gujarat Exercíco 5 Capítulo Capítulo Exercíco 3 4 5 7 0 5 Capítulo 3 As duas prmeras demonstrações

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características Experênca (aulas 08 e 09) Curvas característcas 1. Objetvos 2. Introdução 3. Procedmento expermental 4. Análse de dados 5. Referêncas 1. Objetvos Como no expermento anteror, remos estudar a adequação de

Leia mais

Distribuição de Frequência de Variáveis Qualitativas e Quantitativas Discretas (Tabelas e Gráficos)

Distribuição de Frequência de Variáveis Qualitativas e Quantitativas Discretas (Tabelas e Gráficos) Distribuição de Frequência de Variáveis Qualitativas e Quantitativas Discretas (Tabelas e Gráficos) Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 10 de Agosto de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br

Leia mais

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011 Instruções: PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 00/0 Cada uestão respondda corretamente vale (um) ponto. Cada uestão respondda ncorretamente vale - (menos um) ponto. Cada uestão

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

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos Laboratóro de Mecânca Aplcada I Estátca: Roldanas e Equlíbro de Momentos 1 Introdução O conhecmento das condções de equlíbro de um corpo é mprescndível em númeras stuações. Por exemplo, o estudo do equlíbro

Leia mais

Escola Secundária de Lousada Ficha de trabalho de Matemática do 7º ano nº Data: / / 2011 Assunto: Tratamento de dados I Lições nº, e,

Escola Secundária de Lousada Ficha de trabalho de Matemática do 7º ano nº Data: / / 2011 Assunto: Tratamento de dados I Lições nº, e, Escola Secundára de Lousada Fcha de trabalho de Matemátca do 7º ano nº Data: / / 2011 Assunto: Tratamento de dados I Lções nº, e, Estatístca é um ramos da Matemátca que permte fazer um estudo de uma forma

Leia mais

Estatística Experimental Medicina Veterinária. Faculadade de Ciências Agrárias e Veterinárias. Campus de Jaboticabal SP. Gener Tadeu Pereira

Estatística Experimental Medicina Veterinária. Faculadade de Ciências Agrárias e Veterinárias. Campus de Jaboticabal SP. Gener Tadeu Pereira MATERIAL DIDÁTICO Medcna Veternára Faculadade de Cêncas Agráras e Veternáras Campus de Jabotcabal SP Gener Tadeu Perera º SEMESTRE DE 04 ÍNDICE INTRODUÇÃO AO R AULA ESTATÍSTICA DESCRITIVA 3 º EXERCÍCIO

Leia mais

Roteiro-Relatório da Experiência N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR

Roteiro-Relatório da Experiência N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR PROF.: Joaqum Rangel Codeço Rotero-Relatóro da Experênca N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR 1. COMPONENTES DA EQUIPE: ALUNOS 1 2 NOTA Prof.: Joaqum Rangel Codeço Data: / / : hs 2. OBJETIVOS: 2.1.

Leia mais