EXEMPLOS DO CURSO DE ESTATÍSTICA ENGENHARIA DE MATERIAIS
|
|
- Gilberto Armando Teves Bergler
- 7 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 EEMPLOS DO CURSO DE ESTATÍSTICA ENGENHARIA DE MATERIAIS Exemplo: Peso de 25 bolos ndustras Forma bruta: Dsposção ordenada Nº de lotes: 0 ; 3 ; 4 ; 2 ; 2 ; 1 ; 2 (n = 7) Nº de peddos: (n = 26) 5 ; 7 ; ; 7 ; 6 ; 7 ; ; 10 ; 6 ; ; 7 ; ; 7 ; 7 ; ; 5 ; 6 ; ; 7 ; 6 ; 7 ; 5 ; 6 ; ; 7 ; 6 f Total 26 Peso dos bolos: (n=125) PESO Frequênca I I I I I I I I Total Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
2 Exemplo do nº de peddos f fac f f f ,92 5, ,92 5, ,0 0, ,0 7, ,0 3, Total 26 22, Exemplo do peso dos bolos Peso f fac f 250 I ,5 1 1,64 1,64 252, , I , ,64 122, , , I ,5 30,64 172, , I ,5 56 3,64 94, , I ,5 6 1,36 40, , I , ,36 114, ,50 20 I , ,36 204, ,50 25 I , ,36 49,0 62, ,75 Total ,6 3392, ,25 1)Suponha que a probabldade de que um engenhero de materas utlze estatístca em seu exercíco profssonal seja 0,20 Se durante a vda profssonal, um engenhero tver cnco empregos dstntos, qual a probabldade de que ele utlze estatístca em pelo menos um destes empregos 2)Uma peça pode ser de qualdade nferor devdo, entre outras cosas, a ser muto flexível ou a ter as dmensões fora da tolerânca Em uma prova de controle de qualdade se encontra 10% das peças com ambos os defetos Também se descobre que 25% das peças são muto flexíves e que 30% das peças tem as dmensões fora da tolerânca Calcule a probabldade de que uma peça, escolhda aleatoramente, não seja muto flexível e não tenha as dmensões fora da tolerânca 3)Seja a quantdade de certo produto (em mlhares de undade) e Y o respectvo custo total de produção (em mlhares de reas) Sabemos que exste uma relação aproxmadamente lnear entre e Y e que Y 3+4 Se a quantdade méda produzda for de 5,5 mlhares de undades com desvo padrão da quantdade produzda gual a 2,0 mlhares de undades: a)qual será o custo médo total? b)qual será a varânca do custo total? 4)Num controle de qualdade são retradas duas peças para serem nspeconadas Sabemos que a probabldade de uma peça ser rejetada é gual a 0,01 Seja o número total de peças rejetadas e Y o número de peças rejetadas quando só a prmera peça fo nspeconada a)determne a dstrbução conjunta de e Y b)determne as dstrbuções margnas de e Y c)determne a covarânca de e Y d)determne o coefcente de correlação de e Y 5)A Islander Fshng Company compra marscos a $1,50 a lbra dos pescadores de Peconc Bay para vender para város restaurantes de Nova York a $2,50 a lbra Qualquer quantdade de marscos não f f 2 Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
3 vendda aos restaurantes até o fnal de semana, pode ser vendda para um fabrcante de sopas local por $0,50 a lbra As probabldades dos dversos níves de demanda são dadas a segur: Demanda (lbras) Probabldade 500 0, , ,4 a)se o varejsta comprar 1000 lbras, calcule o lucro (ou prejuízo) para cada nível de demanda Qual será o lucro esperado? b)se o varejsta comprar 1500 lbras, calcule o lucro (ou prejuízo) para cada nível de demanda Qual será o lucro esperado? 6)Um fabrcante afrma que a probabldade de uma máquna não precsar usar a garanta é de 5% Você compra cnco máqunas para a sua ndústra a)qual a probabldade de três máqunas precsarem utlzar a garanta? b)assumndo que a afrmação é verdadera, qual a chance de você obter resultados tão runs ou pores que três máqunas precsarem utlzar a garanta? c)qual o número esperado de máqunas que precsarão utlzar a garanta? d)qual a varânca e qual o desvo padrão do número de máqunas que precsarão usar a garanta? 7)Exemplo de aplcação da dstrbução Bnomal e da dstrbução de Posson: (normas da ABTN) É dada a tabela de escolha do códgo de amostra em função do tamanho do lote e do nível de nspeção ANEO A - Tabela 1 - Codfcação de amostragem Níves especas de nspeção Tamanho do lote 2 a 9 a a a a a a a a a a a a a Acma de Níves geras de nspeção S1 S2 S3 S4 I II III A A A A A A B A A A A A B C A A B B B C D A B B C C D E B B C C C E F B B C D D F G B C D E E G H B C D E F H J C C E F G J K C D E G H K L C D F G J L M C D F H K M N D E G J L N P D E G J M P Q D E H K N Q R Supomos que o lote tenha tamanho acma de e que fo adotado o nível de nspeção S1 Devemos utlzar, então, o códgo de amostras D Utlzando a tabela 2 plano de amostragem smples Normal (NBR5426/195), temos: Pelo plano de amostragem smples, com NQA = 1,5 temos que o tamanho da amostra deve se gual a oto Devemos rejetar o lote caso encontremos pelo menos um elemento defetuoso entre os oto elementos examnados Se não encontrarmos elemento defetuoso, devemos acetar o lote Pelo plano de amostragem smples, com NQA = 6,5 temos que o tamanho da amostra deve se gual a oto Devemos rejetar o lote caso encontremos pelo menos dos elementos defetuoso entre os oto elementos examnados Se encontrarmos no máxmo um elemento defetuoso entre os oto elementos examnados, devemos acetar o lote Pelo plano de amostragem smples, se desejamos utlzar um NQA = 4,0 temos que o tamanho da amostra deve se gual a treze (flecha para baxo) Devemos rejetar o lote caso encontremos pelo menos dos elementos defetuoso entre os treze elementos examnados Se encontrarmos no máxmo um elemento defetuoso entre os treze elementos examnados, devemos acetar o lote Podemos calcular as probabldades de acetação dos lotes, baseado nas dstrbuções Bnomal e Posson Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
4 ABNT - NBR 5426 Planos de amostragem e procedmentos na nspeção por atrbutos QUALIDADE DO LOTE (p, em % defetuosa para NQA< = 10; em defetos por 100 undades para NQA >10) Tabela 29 - Códgo D (n=) - Valores tabulados para CCO de planos de amostragem smples NQA (Inspeção normal) P a 1,5 6,5 10 1,5 6, x 65 x 100 x 150 x 250 x 400 p (% defetuosa) p (defetos por 100 undades) 99,0 0,13 2,00 6,00 0,13 1,6 5,45 10,3 22,3 36,3 43, 59,6 76,2 93, ,0 0,64 4,64 11,1 0,64 4,44 10,2 17,1 32,7 49, 5,7 77,1 96, ,0 1,31 6, 14,7 1,31 6,65 13, 21, 39,4 5,2 67,9 7, ,0 3,53 12,1 22,1 3,60 12,0 21,6 31,7 52,7 74,5 5, ,0,30 20,1 32,1,66 21,0 33,4 45,9 70,9 95, ,0 15,9 30,3 43,3 17,3 33,7 49,0 63,9 92, ,0 25,0 40,6 53,9 2, 4,6 66,5 3, ,0 31,2 47,1 59,9 37,5 59,3 7,7 96, ,0 43, 5, 70,7 57,6 3, ,5 10 x 2, x 65 x 100 x 150 x 250 x 400 x NQA (Inspeção severa) Nota: Valores baseados na dstrbução bnomal para % defetuosa e na de Posson para "defetos por 100 undades" Códgo D, n =, NQA = 1,5, Ac = 0 Re = 1 Códgo D, n =, NQA = 6,5, Ac = 1 Re = 2 P 0 0 ( Ac ) = (1 p) p = 0 para p = 0,13% (1 p) = (1 0,0013 ) = 0,997 = 0, % para p = 2,00% 0,900 + x0,900 para p = 0,64% (1 p) = (1 0,0064 ) = 0,9936 = 0, % para p = 4,64% 0,9536 para p = 1,31% (1 p) = (1 0,0131) = 0,969 = 0,99 90% para p = 6,% 0,9312 para p = 43,% (1 p) = (1 0,43) = 0,5620 = 0, % para p = 5,% 0,4120 P ( Ac) (1 p) p (1 p) p + x0, x0, x0, x0,0200 = 0, % x0,0464 = 0, % x0,06 = 0, % x0,50 = 0, % Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
5 Seja p o nº de defetos por 100 undades e n o tamanho da amostra examnada Temos λ = np Seja o número de tens defetuosos na amostra examnada P( = x) = λ e x! x λ Códgo D, n =, NQA = 1,5, Ac = 0 Re = 1 e P( Ac) = o! λ 0 λ λ 0,0104 Para p = 0,0013 λ = x 0,0013 = 0,0104 P ( Ac) = 0, % 0,0512 Para p = 0,0064 λ = x 0,0064 = 0,0512 P ( Ac) = 0, % Para p = 0,0131 λ = x 0,0131 = 0,104 0,104 P ( Ac) = 0, % Para p = 0,5760 λ = x 0,5760 = 4,600 4,600 P ( Ac) = 0, % Códgo D, n =, NQA = 6,5, Ac = 1 Re = 2 P( Ac) = λ 0 λ 1 e λ e λ + o! 1! λ (1 + λ) 0,14 Para p = 0,016 λ = x 0,016 = 0,14 P ( Ac) (1 + 0,14) = 0, % 0,3552 Para p = 0,0444 λ = x 0,0444 = 0,3552 P ( Ac) (1 + 0,3552) = 0, % 0,5320 Para p = 0,0665 λ = x 0,0665 = 0,5320 P ( Ac) (1 + 0,5320) = 0, % 6,6400 Para p = 0,300 λ = x 0,300 = 6,6400 P ( Ac) (1 + 6,6400) = 0, % Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
6 )Referente ao exemplo 61 pg 165 Estudos anterores revelam a exstênca de um grande lençol de água no subsolo de uma regão No entanto, sua profunddade anda não fo determnada, sabendo-se apenas que o lençol pode estar stuado em qualquer ponto entre 20 e 100 metros Seja a profunddade em que uma sonda detectou o lençol de água 1 para 20 x a)mostre que f ( x) = é uma função de probabldade 0 para x < 20ou x > 100 b)determne a probabldade da profunddade da água estar entre 50 e 60 metros 9)O peso de uma lata de certo produto tem dstrbução normal com méda de 1,05 kg e desvo padrão de 0,02 kg a)se o peso escrto na embalagem for de 1 kg, qual a probabldade da lata estar abaxo do peso? b)qual o número esperado de latas abaxo do peso se foram produzdas 200 latas? 10)Suponha que os clentes cheguem a um caxa automátco de um banco a uma taxa de 20 por hora Se um clente acabou de chegar, qual é a probabldade que o próxmo clente chegue dentro de 6 mnutos? 11)O consumo dáro de nafta em um coletvo é uma varável aleatóra normal com méda de 100 ltros e desvo padrão de 11 ltros O ltro de nafta custa $40,00 por ltro O motorsta leva a conta ao propretáro após 30 das de trabalho Se em dos períodos consecutvos a conta apresentada fo superor a $126600,00, há motvo para se suspetar da honestdade do motorsta? 12)Sabe-se que a vda de lâmpadas elétrcas tem dstrbução aproxmadamente exponencal, com vda méda de horas Determne a percentagem das lâmpadas que quemarão antes de 5000 horas 13)Uma ndústra produzu peças plástcas para uso no ramo de eletro-eletrôncos em um da de trabalho, sendo 7500 peças produzdas em cada uma das quatro máqunas njetoras de polímeros exstentes na ndústra Cada stuação abaxo corresponde a um tpo de amostragem, a saber: amostragem casual smples (ACS), amostragem sstemátca (AS), amostragem estratfcada (AE) e amostragem por conglomerado (AC) Identfque cada amostragem e dga qual é a mas convenente ( ) Sortear 25 peças provenentes de cada máquna njetora para serem avaladas quanto às dmensões especfcadas pelo clente ( ) Sortear 100 peças de uma lsta de peças para serem avaladas quanto às dmensões especfcadas pelo clente ( ) Sortear, por exemplo, a 27ª peça de cada grupo de 300 peças para ser avalada quanto às dmensões especfcadas pelo clente, grupos estes formados na seqüênca das peças lstadas ( ) Sortear uma das máqunas njetoras e então sortear 100 peças de uma lsta de 7500 peças desta máquna para serem avaladas quanto às dmensões especfcadas pelo clente 14)Contnuação modfcada do exemplo 720 pg 232 Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
7 Se o provedor de acesso à Internet quer que sua estmatva do tempo médo das conexões tenha uma margem de no máxmo ± 0,5, qual devera ser o tamanho da amostra, utlzando a mesma confança? 15)Contnuação modfcada do exercíco 22 pg 25 Se desejamos que a estmatva não se afaste do verdadero valor da resstênca méda de ruptura por mas de 15 kg, com confança de 95%, quantos cabos adconas devem ser testados? 16)Uma amostra aleatóra de 50 capacetes de corredores de motos e de automóves fo sujeta a um teste de mpacto, sendo observado algum dano em 1 desses capacetes a)encontre um ntervalo de confança 95% para a proporção verdadera de capacetes desse tpo, que mostrara algum dano provenente desse teste b)usando a estmatva de p obtda a partr da amostra prelmnar de 50 capacetes, quantos capacetes devem ser testados para estarmos 95% confantes de que o erro na estmação do valor verdadero de p seja menor do que 0,02? c)quão grande terá de ser a amostra se desejarmos estar no mínmo 95% confantes de que o erro na estmação do valor verdadero de p seja menor do que 0,02, ndependente do valor verdadero de p? 17) O gerente de controle de qualdade de uma fábrca de lâmpadas de flamento quer calcular a vda útl méda das lâmpadas Sabe-se que a remessa contém um total de 2000 lâmpadas e que uma amostra aleatóra de 50 lâmpadas ndcou uma vda útl méda da amostra gual a 350 horas O gerente supõe que o desvo padrão do processo é de 100 horas a)desenvolva uma estmatva, com ntervalo de confança de 95% da verdadera méda de vda útl das lâmpadas nessa remessa b)determne o tamanho de amostra necessáro para se calcular a vda útl méda, em uma margem de ± 20 horas, com 95% de confança 1)O conteúdo de açúcar na calda de pêssegos em lata é normalmente dstrbuído Uma amostra aleatóra de n = 10 latas resultou com um desvo padrão s = 4, mg Encontre um ntervalo com 95% de confança para o desvo padrão do conteúdo de açúcar na calda 19)Carta de controle para a méda ( ) e para a ampltude ( R ) Especfcação: 225 a 275 g Atvdade: produção de bolo ndustral Característca: peso do bolo (em g) Tamanho da amostra: 5 peças Freqüênca méda das retradas de amostras: de ½ em ½ hora Total de amostras: 25 Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
8 horáro : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : R GABARITO: horáro R 07: , 16 07: ,0 25 0: ,0 1 0: , : , : , 23 10: , 20 10: , : , : ,6 9 12: ,4 12: , : ,4 2 13: , : , : , : , : , : , : ,2 1 17: ,4 9 17: ,4 1: ,2 10 1: ,0 9 19: ,0 16 Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
9 =270,43 ; R = 14,64 ; n = 5 ; A 2 = 0,577 ; D 3 não exste ; D 4 = 2,114 ; d 2 = 2,326 R 14,64 ˆ σ = = = 6,29 ; ˆ µ = = 270, 43 d 2,326 2 LSC = + A2 R = 270,43 + 0,577 x 14,64 = 27, LIC = A2 R = 270,43 0,577 x 14,64 = 261, 9 LSC R = D 4 R = 2,114 x 14,64 = 30,95 LIC R não exste Carta de controle para méda e R para o peso do bolo ndustral Sample Mean Subgroup UCL=27,9 Mean=270,4 LCL=262,0 30 UCL=30,96 Sample Range R=14,64 LCL=0 O processo está estável Especfcação: 225 a 275 g tolerânca ( LSE LIE) 50 C p = = = = 1,32 > 1 dspersão 6 ˆ σ 6 x 6,29 ( LIE) 270, ( LSE ) ,43 Z = = = 7,22 e Z = = 0, 73 ˆ s = σ 6,29 ˆ σ 6,29 Z mn mn( Z, Z s ) 0,73 C pk = = = = 0,24 < 1 o processo não é capaz C p C pk O processo não está centralzado P(fora da especfcação) = P(Z < Z ) + P(Z > Z s ) = P(Z < 7,22) + P(Z > 0,73) = 0 + ( 1 P(Z 0,73) ) = 1 0,7673 = 0,2327 Estatístca Exemplos Profª Raquel Cymrot
Nº de pedidos: (n = 26) 5 ; 7 ; 8 ; 7 ; 6 ; 7 ; 8 ; 10 ; 6 ; 8 ; 7 ; 8 ; 7 ; 7 ; 8 ; 5 ; 6 ; 8 ; 7 ; 6 ; 7 ; 5 ; 6 ; 8 ; 7 ; 6
EXEMPLOS ADICIONAIS DA ENGENHARIA ELÉTRICA 1)Suponha que a probabldade de que um engenhero elétrco utlze estatístca em seu exercíco profssonal seja 0,20 Se durante a vda profssonal, um engenhero tver cnco
Leia maisEstatística 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 maisExemplo de aplicação da distribuição Binomial e da distribuição de Poisson: (normas da ABTN)
EXEMPLOS Exemplo de aplicação da distribuição Binomial e da distribuição de Poisson: (normas da ABTN) É dada a tabela de escolha do código de amostra em função do tamanho do lote e do nível de inspeção
Leia maisEXERCÍCIOS SUPLEMENTARES
PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA I EXERCÍCIOS SUPLEMENTARES Secção de Estatístca e Aplcações Departamento de Matemátca Insttuto Superor Técnco 2004/2005 Adenda A1. De um lote de
Leia maisPROVA 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 maisGráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados
Gráfcos de Controle para Processos Autocorrelaconados Gráfco de controle de Shewhart: observações ndependentes e normalmente dstrbuídas. Shewhart ao crar os gráfcos de controle não exgu que os dados fossem
Leia maisNome: Nº: Estatística para Economia e Gestão Licenciaturas em Economia e Gestão. 2.º Semestre de 2008/2009
Estatístca para Economa e Gestão Lcencaturas em Economa e Gestão.º Semestre de 008/009 Exame Fnal (.ª Época) 16 de Junho de 009; 17h30m Duração: 10 mnutos INSTRUÇÕES Escreva o nome e número de aluno em
Leia maisEventos coletivamente exaustivos: A união dos eventos é o espaço amostral.
DEFINIÇÕES ADICIONAIS: PROBABILIDADE Espaço amostral (Ω) é o conjunto de todos os possíves resultados de um expermento. Evento é qualquer subconjunto do espaço amostral. Evento combnado: Possu duas ou
Leia maisMOQ-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 maisCapítulo 2 Estatística Descritiva Continuação. Prof. Fabrício Maciel Gomes
Capítulo Estatístca Descrtva Contnuação Prof. Fabríco Macel Gomes Problema Uma peça após fundda sob pressão a alta temperatura recebe um furo com dâmetro especfcado em 1,00 mm e tolerânca de 0,5 mm: (11,75
Leia maisCONCEITOS 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 mais2. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 0 Varável aleatóra Ω é o espaço amostral de um epermento aleatóro Uma varável aleatóra é uma função que atrbu um número real a cada resultado em Ω Eemplo Retra- ao acaso um tem produzdo
Leia mais1. 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 maisUniversidade 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 maisFICHA 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 maisÉ 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 entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisPrograma de Certificação de Medidas de um laboratório
Programa de Certfcação de Meddas de um laboratóro Tratamento de dados Elmnação de dervas Programa de calbração entre laboratóros Programa nterno de calbração justes de meddas a curvas Tratamento dos resultados
Leia mais2ª Atividade Formativa UC ECS
I. Explque quando é que a méda conduz a melhores resultados que a medana. Dê um exemplo para a melhor utlzação de cada uma das meddas de localzação (Exame 01/09/2009). II. Suponha que um professor fez
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2 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 maisDEFINIÇÃO - 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 maisCAPÍTULO 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 maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4 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 maisBC0406 Introdução à Probabilidade e à Estatística Lista de Exercícios Suplementares 3 3 quadrimestre 2011
BC0406 Introdução à Probabldade e à Estatístca Lsta de Eercícos Suplementares novembro 0 BC0406 Introdução à Probabldade e à Estatístca Lsta de Eercícos Suplementares quadrmestre 0 Além destes eercícos,
Leia maisUNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA Faculdade de Economia Análise de Dados e Probabilidade 2º Semestre 2008/2009 Exame Final 1ª Época. Grupo I (4 Valores)
UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA Faculdade de Economa Análse de Dados e Probabldade º Semestre 008/009 Exame Fnal ª Época Clara Costa Duarte Data: 8/05/009 Graça Slva Duração: h0 Grupo I (4 Valores) A gelatara
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3 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 maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisEstatística. 8 Teste de Aderência. UNESP FEG DPD Prof. Edgard
Estatístca 8 Teste de Aderênca UNESP FEG DPD Prof. Edgard 011 8-1 Teste de Aderênca IDÉIA: descobrr qual é a Dstrbução de uma Varável Aleatóra X, a partr de uma amostra: {X 1, X,..., X n } Problema: Seja
Leia maisTestes não-paramétricos
Testes não-paramétrcos Prof. Lorí Val, Dr. http://www.mat.ufrgs.br/val/ val@mat.ufrgs.br Um teste não paramétrco testa outras stuações que não parâmetros populaconas. Estas stuações podem ser relaconamentos,
Leia maisPRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO
PREUPOTO DO MODELO DE REGREÃO A aplcação do modelo de regressão lnear múltpla (bem como da smples) pressupõe a verfcação de alguns pressupostos que condensamos segudamente.. Os erros E são varáves aleatóras
Leia mais4 Critérios para Avaliação dos Cenários
Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada
Leia maisO 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 mais2 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 maisREGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017
7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados
Leia maisAula Características dos sistemas de medição
Aula - Característcas dos sstemas de medção O comportamento funconal de um sstema de medção é descrto pelas suas característcas (parâmetros) operaconas e metrológcas. Aqu é defnda e analsada uma sére destes
Leia maisAnálise de Regressão Linear Múltipla IV
Análse de Regressão Lnear Múltpla IV Aula 7 Guarat e Porter, 11 Capítulos 7 e 8 He et al., 4 Capítulo 3 Exemplo Tomando por base o modelo salaro 1educ anosemp exp prev log 3 a senhorta Jole, gerente do
Leia maisProf. 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 maisAssociação entre duas variáveis quantitativas
Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa
Leia maisCAPÍTULO 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 mais1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA
1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 011 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 maisUNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)
UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade
Leia maisO 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 mais8 - Medidas Descritivas
8 - Meddas Descrtvas 8. Introdução Ao descrevemos um conjunto de dados por meo de tabelas e gráfcos temos muto mas nformações sobre o comportamento de uma varável do que a própra sére orgnal de dados.
Leia mais3.6. 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 maisCurso 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 maisANÁLISE 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 mais7 - 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 maisLista 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 maisTESTE DO QUI-QUADRADO - Ajustamento
Exemplo 3: Avalar se uma moeda ou um dado é honesto; Em 100 lances de moeda, observaram-se 65 coroas e 35 caras. Testar se a moeda é honesta. 1 H 0 : a moeda é honesta; H 1 : a moeda não é honesta; 2 α
Leia maisEstatística 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 maisMODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS
MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da
Leia maisX = 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 maisUNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA Faculdade de Economia Análise de Dados e Probabilidade 2º Semestre 2008/2009 Teste Intermédio A. Grupo I (5 Valores)
1 UNIVERIDADE NOVA DE LIBOA Faculdade de Economa Análse de Dados e Probabldade º emestre 008/009 Teste Intermédo A Clara Costa Duarte Data: 01/04/009 Graça lva Duração: 1h Grupo I (5 Valores) uponha que
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse
Leia maisESTATÍSTICA APLICADA II ANO LECTIVO 2011/2012. Exame Final 26 de Julho de 2012
ETATÍTICA APLICADA II ANO LECTIVO / Exame Fnal 6 de Julho de Duração : H 3 M Nota: Responder um grupo por folha (utlze frente e verso de cada folha) Em todas as questões apresentar os cálculos efectuados
Leia maisOs 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 maisANÁLISE 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 maisINTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um).
INTRODUÇÃO À PROILIDDE teora das probabldade nada mas é do que o bom senso transformado em cálculo probabldade é o suporte para os estudos de estatístca e expermentação. Exemplos: O problema da concdênca
Leia maisFAAP 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 maisCapítulo 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 maisRedução 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 maisAnálise 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 maisAnálise 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 maisCap. 11 Correlação e Regressão
Estatístca para Cursos de Engenhara e Informátca Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Res / Antono Cezar Borna São Paulo: Atlas, 2004 Cap. 11 Correlação e Regressão APOIO: Fundação de Apoo à Pesqusa
Leia maisExercícios. Utilizando um novo critério, essa banca avaliadora resolveu descartar a maior e a menor notas atribuídas ao professor.
Estatístca Exercícos 1. (Enem 013) Fo realzado um levantamento nos 00 hotés de uma cdade, no qual foram anotados os valores, em reas, das dáras para um quarto padrão de casal e a quantdade de hotés para
Leia maisRegressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação
Regressão Múltpla Parte I: Modelo Geral e Estmação Regressão lnear múltpla Exemplos: Num estudo sobre a produtvdade de trabalhadores ( em aeronave, navos) o pesqusador deseja controlar o número desses
Leia maisEstatística Aplicada II CORRELAÇÃO. AULA 21 07/11/16 Prof a Lilian M. Lima Cunha
09//06 Estatístca Aplcada II CORRELAÇÃO AULA 07//6 Prof a Llan M. Lma Cunha CORRELAÇÃO: Identfcar a estênca ou não de assocação lnear entre varáves: -Preço de um produto em regões; -Frete e Km percorrdo;
Leia maisCORRELAÇÃO 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 maisINSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas
Leia maisVariável discreta: X = número de divórcios por indivíduo
5. 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 mais3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo
3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas
Leia maisAlgarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios
Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento
Leia mais(c) 0,5; 9,5; -10,5; -0,5; 12,3; 2,3; etc. Ocorre desvio alto para o indivíduo 19 (-19,5) X (idade da casa)
Bussab&Morettn Estatístca Básca Capítulo 6 Problema zˆ,5, 55x αˆ : a acudade vsual méda estmada para recém-nascdos (zero anos de dade) é,5; βˆ : a acudade vsual méda estmada dmnu,55 a cada ano,5; 9,5;
Leia maisAULA 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 maisCURSO de ESTATÍSTICA Gabarito
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE TRANSFERÊNCIA o semestre letvo de 010 e 1 o semestre letvo de 011 CURSO de ESTATÍSTICA Gabarto INSTRUÇÕES AO CANDIDATO Verfque se este caderno contém: PROVA DE REDAÇÃO com
Leia maisCap. 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 maisR 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 maisAEP 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 mais2ª ACTIVIDADE ESCRITA DE MATEMÁTICA A 12.º C 2009 NOVEMBRO 20 Duração da prova: 45 minutos VERSÃO 1. Grupo I
ª ATIVIDADE ESRITA DE MATEMÁTIA A.º 009 NOVEMBRO 0 Duração da prova 4 mnutos VERSÃO Grupo I Para cada uma das três questões deste grupo, seleccone a resposta correcta de entre as alternatvas que lhe são
Leia maisRAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro
UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero
Leia maisIntrodução a Processos Estocásticos:Exercícios
lvroexerccos 2017/3/19 11:24 page #1 Introdução a Processos Estocástcos:Exercícos Luz Antono Baccalá Escola Poltécnca da USP Departamento de Engenhara de Telecomuncações e Controle 2016 lvroexerccos 2017/3/19
Leia mais4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização
30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,
Leia maisCONCEITOS BÁSICOS. Podemos assim caracterizar três áreas de interesse (ramos) da Estatística: Estatística Inferencial ESTATÍSTICA
1 Estatístca CONCEITOS BÁSICOS 6 É uma metodologa ou conjunto de técncas que utlza a coleta de dados, sua classfcação, sua apresentação ou representação, sua análse e sua nterpretação vsando a sua utlzação
Leia maisMétodos Avançados em Epidemiologia
Unversdade Federal de Mnas Geras Insttuto de Cêncas Exatas Departamento de Estatístca Métodos Avançados em Epdemologa Aula 5-1 Regressão Lnear Smples: Estmação e Interpretação da Reta Tabela ANOVA e R
Leia maisa média populacional do i-ésimo tratamento; o efeito do i-ésimo tratamento na variável dependente Y e mede o afastamento da média µ
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (5,5): Vnte e cnco
Leia maisClassificação de Padrões
Classfcação de Padrões Introdução Classfcadores Paramétrcos Classfcadores Sem-paramétrcos Redução da Dmensonaldade Teste de Sgnfcânca 6.345 Sstema de Reconhecmento de Voz Teora Acústca da Produção de Voz
Leia maisEscola Superior de Tecnologia de Viseu. Fundamentos de Estatística 2006/2007 Ficha nº 7
Escola Superor de Tecnologa de Vseu Fundamentos de Estatístca 006/00 Fcha nº. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas
Leia maisExame 1ª Época. Nº: Nome:
Faculdade de Economa da Unversdade Nova de Lsboa 104 Análse de Dados e Probabldade 1º Semestre 008/009 Fernando Brto Soares Cáta Fernandes Erca Marujo Danel Montero Nº: Nome: Data: 7 de Janero de 009,
Leia maisMedidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira
Meddas de Tendênca Central Prof.: Ademlson Texera ademlson.texera@fsc.edu.br 1 Servem para descrever característcas báscas de um estudo com dados quanttatvos e comparar resultados. Meddas de Tendênca Central
Leia maisMedidas 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 maisDIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS 1 A análse de dagnóstco (ou dagnóstco do ajuste) confgura uma etapa fundamental no ajuste de modelos de regressão. O objetvo prncpal da análse de dagnóstco
Leia maisAnálise 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 mais2. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL OU MEDIDAS DE POSIÇÃO
Materal elaborado por Mara Tereznha Marott, Rodrgo Coral e Carla Regna Kuss Ferrera Atualzado por Mlton Procópo de Borba. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL OU MEDIDAS DE POSIÇÃO Para melhor caracterzar um conjunto
Leia maisCap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias
TLF 010/11 Cap. IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras Capítulo IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras 4.1. Méda 43 4.. Desvo padrão 44 4.3. Sgnfcado do desvo padrão 46 4.4. Desvo padrão da méda
Leia maisParte 1: Exercícios Teóricos
Cálculo Numérco SME0300 ICMC-USP Lsta 2: Sstemas Lneares Métodos Dretos Professora: Cyntha de O. Lage Ferrera Parte 1: Exercícos Teórcos 1. Consdere o sstema Ax = b, onde 1 α 3 α 1 4 ; x = 5 2 1 Para que
Leia maisANÁLISE 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 maisAvaliação do Modelo. Avaliação de Modelos. Métricas para avaliação de desempenho. Métricas para avaliação de desempenho 31/05/2017
3/05/07 Avalação do Modelo Avalação de Modelos Métrcas para avalação de desempenho Como avalar o desempenho do modelo? Métodos para avalação de desempenho Como obter estmatvas confáves? Métodos para comparação
Leia maisA redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (,): A redução da
Leia maisTermo-Estatística Licenciatura: 4ª Aula (08/03/2013)
Termo-Estatístca Lcencatura: 4ª Aula (08/03/013) Prof. Alvaro Vannucc RELEMBRADO Dstrbução dscreta (hstogramas) x contínua (curvas de dstrbução): Dada uma Função de Dstrbução de Densdade de Probabldade,
Leia maisFigura 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