PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL"

Transcrição

1 Faculdade de Medicina Veterinária PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL Prof.Adjunto Paulo César Ciarlini 1800: Sir William Herschel

2 Bons jovens têm sonhos ou disciplina. Jovens brilhantes têm sonhos e disciplina. Pois sonhos sem disciplina produzem pessoas frustradas, que nunca transformam seus sonhos em realidade, e disciplina sem sonhos produz servos, pessoas que executam ordens, que fazem tudo automaticamente e sem pensar. Augusto Cury.

3 CICLO DO MÉTODO CIENTÍFICO Observação crítica de fatos e fenômenos não compreendidos Problema? Hipótese? DIVULGAÇÃO Artigo / Dissertação / Tese RESULTADOS Discussão / Conclusão Delineamento Experimental Variáveis? Métodos para obtenção das variáveis? Tamanho da amostra? Testes estatísticos de hipóteses?

4 AS VARIÁVEIS Variável é qualquer quantidade ou característica que varia e pode ser expresso numericamente. Hipótese é um enunciado geral de relação entre variáveis. seednews.inf.br

5 VARIÁVEL DEPENDENTE E INDEPENDENTE X = Varíavel independente que influencia, determina ou afeta uma outra variável (manipulado pelo pesquisador). Y = Variável dependente consiste na resposta que ocorre em virtude dos diferentes valores que uma variável independente (X)

6 COVARIÁVEL É qualquer variável que possa influenciar a variável dependente. Deve ser mantida constante (controlada) em condições experimentais. CIUMES off COMPRA off É um fator que o pesquisador procura neutralizar intencionalmente em uma investigação. Ex.1: Idade, peso corporal e tempo de doenças em comparações de tratamentos ou procedimentos cirúrgicos.

7 NÍVEIS DE MENSURAÇÃO DAS VARIÁVEIS Os modelos estatísticos utilizados na análise dos dados dependem do níveis das variáveis. As operações admissíveis (soma, subtração, divisão, multiplicação) para um conjunto numérico de dados experimentais dependem do nível de mensuração alcançado por tal conjunto. reforconoecerj.blogspot.com

8 ESCALA NOMINAL OU CLASSIFICATÓRIA Escala de mensuração mais elementar. Consiste na classificação das unidades amostrais. Objetivo é separar indivíduos ou unidades em grupos Ex: Sexo, cor de pele, raça, etc. As classes devem ser mutuamente exclusivas ou não superposta. Para este tipo de mensuração não são válidas as operações aritméticas usuais, mesmo quando expressas em números (Ex. classe 1, 2, 3 etc).

9 ESCALA ORDINAL Classifica as unidades em classes e ordena essas classes relativamente ao grau da variável. Ex: Grau de escolaridade (primeiro, segundo e terceiro), tipos de propriedades produtoras de leite (pequena, média e grande) etc. Variáveis clinicas, histopatológicas, hematológicas, anatômicas classificadas em cruzes (+, ++ e +++) podem ser substituídas por números (0, 1, 2 e 3). Permanecem inválidas as operações de adição, subtração, multiplicação e divisão. É injustificável o uso de médias. Utilizar mediana e/ou a moda.

10 ESCALA INTERVALAR Quanto, além da classificação e ordenação de uma variável, é possível estimar exatamente as diferenças entre as classes, atinge-se o primeiro nível de mensuração quantitativo propriamente dito. Ex: Temperatura Permite operações aritméticas e estabelecer médias, porém trata-se de uma escala arbitrária, cujo valor zero não existe naturalmente na escala. Ex: 0 o C = 32 o F. Ex: 40 o C não é verdadeiramente 2 X mais quente que 20 o C.

11 ESCALA DE RAZÕES É a escala de mensuração mais elevada. É possível realizar todas operações aritméticas. Existe um verdadeiro ponto zero de origem. A razão entre dois valores quaisquer da escala é independente da unidade de mensuração. Ex: Peso 5 Kg = 2 X 2,5 Kg = 5000g = 2 x 2500g Variável de razão contínua: peso, estatura, valores bioquímicos etc. Variável de razão discreta: número de crias, contagem de células etc.

12 DISTRIBUIÇÃO DAS VARIÁVEIS Distribuição de variável é entendida como a estrutura matemática que permite o estudo, a definição de propriedades e os cálculos probabilísticos, de valores centrais, de valores de dispersão e outros valores de variáveis biológicas. gaussianos.blogspot.com

13 DISTRIBUIÇÃO BINOMINAL Utilizada para variáveis classificatórias em duas classes (variáveis binárias), onde o número de eventos é definido e finito. Ex: Sucesso (p) ou insucesso (q), onde p + q = 1

14 DISTRIBUIÇÃO DE POISSON É utilizada para variáveis binárias (+ ou - ) onde o número de eventos não é definido (eventos raros). Ex: Estudo de animais que apresentam Aftosa em uma determinada região indene, durante um intervalo de tempo determinado.

15 DISTRIBUIÇÃO MULTINOMIAL É utilizada para variáveis classificadas em mais de duas categorias mutuamente exclusivas. Ex: Sistema ABO: Distribuição do número de indivíduos de acordo com grupo sangüíneos (A, B, AB e O). mazzei.eti.br

16 DISTRIBUIÇÃO NORMAL etologiabrasil.blogspot.com É utilizada para variáveis quantitativas (intervalar ou de razão), contínuas ou discretas que apresentam simetria em torno de um valor médio central (média). Ex: Peso, altura, dosagens bioquímicas séricas etc

17 DISTRIBUIÇÃO LIVRE Utilizada para variáveis biológicas quantitativas cuja tendência central não é adequadamente representada pela média (distribuições assimétricas). Ex: Dosagens hormonais Utilizada para variáveis biológicas quantitativas com valores extremos não definidos (deficiência de mensuração). Ex: contagem de eosinófilos e basófilos. Utilizada para variáveis semiquantitativas (escores). Ex: Grau de determinada alteração celular (0, 1, 2 e 3).

18 CICLO DO MÉTODO CIENTÍFICO Observação crítica de fatos e fenômenos não compreendidos Problema? Hipótese? DIVULGAÇÃO Artigo / Dissertação / Tese RESULTADOS Discussão / Conclusão Delineamento Experimental Variáveis? Métodos para obtenção das variáveis? Tamanho da amostra? Testes estatísticos de hipóteses?

19 AS VARIÁVEIS Devem ser obtidas: Pelo mesmo pesquisador. Por meio de métodos c/ boa sensibilidade. Por meio de métodos c/ boa especificidade. Por meio de aparelhagem calibrada. Por meio de aparelhagem c/ boa sensibilidade.

20 AS VARIÁVEIS Obter sempre que possível: Em duplicada ou triplicadas. Por meio de sistema duplo-cego. Provas intra-ensaio e interensaio Controle dos efeitos circardianos.

21 AMOSTRAGEM População é um conjunto de elementos com características comuns. Amostra é uma parte representativa da população. Amostragem é o ato de obter uma amostra de uma população. avozdavitoria.com

22 AMOSTRAGEM NATURALÍSTICO cross-sectional Somente o tamanho amostral total (n) é determinado a priori. Seleciona-se um total de indivíduos (n) de uma população para posteriormente determinar a freqüência de uma determinada característica. Ex1: Variação de prevalência de uma doença em uma região. Ex2: Valores hematológicos de uma raça.

23 AMOSTRAGEM INTENCIONAL Seleciona-se a priori um determinado número (n1) de unidades com uma característica (C1) e (n2) unidades com outra determinada característica (c2). Utilizada em estudos prospectivos e retrospectivos. Ex: Avaliar influência do fumo no peso de recémnascido: G1: peso de filhos de mães fumantes (n=10) G2: peso de filhos de mães não fumantes (n=10) Ho: G1 = G2 H1: G1 # G2

24 AMOSTRAGEM ALEATÓRIA Seleciona-se a priori unidades experimentais homogêneas e os agrupa casualmente em grupos experimentais diferentes quanto ao tratamento. Parte das unidades experimentais são sorteadas para receber um tratamento controle e outra para receber o tratamento experimental. Quando as unidades não são homogêneas pode-se utilizar a formação de blocos a fim de proporcionar um menor erro residual. Ex: Avaliar efeito de uma droga. G1: indivíduos não tratados (n=10) G2: indivíduos tratados (n=10) Ho: G1 = G2 H1: G1 # G2

25 CICLO DO MÉTODO CIENTÍFICO Observação crítica de fatos e fenômenos não compreendidos Problema? Hipótese? DIVULGAÇÃO Artigo / Dissertação / Tese RESULTADOS Discussão / Conclusão Delineamento Experimental Variáveis? Métodos para obtenção das variáveis? Tamanho da amostra? Testes estatísticos de hipóteses?

26 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar a discrepância da variável registrada na literatura. universosdarte.blogspot.com

27 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Ex: Para estimar a média populacional de colesterol sérico de uma população, um pesquisador utilizou resultados de um experimento piloto: X = 180 S = 25 mg/dl = 0.05 d = 0,05 (x) onde t ( valor de t em tabela para = 0,05); x (média); s (desvio padrão); (probabilidade de erro tipo I) e d (precisão) n = t 2 s 2 / d 2 onde d = ( ) (x) n = 2 2 x 25 2 / (0,05 x 180) 2 = 31

28 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar a discrepância da variável registrada em projeto piloto. concursosdeprojeto.org

29 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar o método estatístico, probabilidade de erro tipo I ( ) e II ( ) Considerar diferença mínima significativa

30 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar valores éticos

31 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar fator tempo. muraldoantena.com.br

32 DIMENSIONAMENTO AMOSTRAL Considerar fator custo claudiiblogii.blogspot.com

33 Para saber mais

PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA. 09/abril de 2014

PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA. 09/abril de 2014 PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA 09/abril de 2014 Considerações Estatísticas para Planejamento e Publicação 1 Circularidade do Método

Leia mais

ESTATÍSTICA. aula 1. Insper Ibmec São Paulo. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano

ESTATÍSTICA. aula 1. Insper Ibmec São Paulo. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano ESTATÍSTICA aula 1 Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano Insper Ibmec São Paulo ESTATÍSTICA COISAS DO ESTADO ESTATÍSTICA: - Apresentação e Análise de dados - Tomadas de Decisões baseadas em análises -

Leia mais

PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL

PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL Técnicas de Pesquisas Experimentais LUIS HENRIQUE STOCCO MARCIO TENÓRIO SANDRA MARCHI Introdução O Planejamento de Experimentos (Design of Experiments, DoE), técnica utilizada

Leia mais

Variáveis Aleatórias Contínuas

Variáveis Aleatórias Contínuas Variáveis aleatórias contínuas: vamos considerar agora uma lista de quantidades as quais não é possível associar uma tabela de probabilidades pontuais ou frequências tempo de duração de uma chamada telefônica

Leia mais

Controle estatístico de processo: algumas ferramentas estatísticas. Linda Lee Ho Depto Eng de Produção EPUSP 2009

Controle estatístico de processo: algumas ferramentas estatísticas. Linda Lee Ho Depto Eng de Produção EPUSP 2009 Controle estatístico de processo: algumas ferramentas estatísticas Linda Lee Ho Depto Eng de Produção EPUSP 2009 Controle estatístico de Processo (CEP) Verificar estabilidade processo Coleção de ferramentas

Leia mais

BIOMETRIA:CURVA DE CRESCIMENTO

BIOMETRIA:CURVA DE CRESCIMENTO UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FACULDADE DE ESTATÍSTICA BIOMETRIA:CURVA DE CRESCIMENTO TAYANI RAIANA DE SOUZA ROQUE Disciplina: Estatística Aplicada Professores: Héliton

Leia mais

AULAS 04 E 05 Estatísticas Descritivas

AULAS 04 E 05 Estatísticas Descritivas 1 AULAS 04 E 05 Estatísticas Descritivas Ernesto F. L. Amaral 19 e 28 de agosto de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro:

Leia mais

Hipótese Estatística:

Hipótese Estatística: 1 PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA TESTE DE HIPÓTESE SÉRGIO KATO Trata-se de uma técnica para se fazer inferência estatística. Ou seja, a partir de um teste de hipóteses, realizado com os dados amostrais,

Leia mais

Cláudio Tadeu Cristino 1. Julho, 2014

Cláudio Tadeu Cristino 1. Julho, 2014 Inferência Estatística Estimação Cláudio Tadeu Cristino 1 1 Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil Mestrado em Nutrição, Atividade Física e Plasticidade Fenotípica Julho, 2014 C.T.Cristino

Leia mais

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Revisão de Probabilidade e Estatística

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Revisão de Probabilidade e Estatística Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Reconhecimento de Padrões Revisão de Probabilidade e Estatística Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D. http://lesoliveira.net Conceitos Básicos Estamos

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM 1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA 4 a LISTA DE EXERCÍCIOS GBQ12 Professor: Ednaldo Carvalho Guimarães AMOSTRAGEM 1) Um pesquisador está interessado em saber o tempo médio que

Leia mais

Pesquisa em Marketing

Pesquisa em Marketing Pesquisa em Marketing Aula 4 1. Identificar o tamanho da amostral ideal 2. Saber calcular a amostra O Processo de Amostragem TIPOS DE AMOSTRAGEM Amostra não-probabilística Amostra por Conveniência Amostra

Leia mais

Apresentação... 19 Prefácio da primeira edição... 21 Prefácio da segunda edição... 27 Introdução... 33

Apresentação... 19 Prefácio da primeira edição... 21 Prefácio da segunda edição... 27 Introdução... 33 Sumário Apresentação... 19 Prefácio da primeira edição... 21 Prefácio da segunda edição... 27 Introdução... 33 Capítulo I CIÊNCIA, CONHECIMENTOS E PESQUISA CIENTÍFICA... 37 1. Conceito de ciência e tipos

Leia mais

NOÇÕES DE. Maputo, Moçambique

NOÇÕES DE. Maputo, Moçambique NOÇÕES DE ESTATISTICA BÁSICA Maputo, Moçambique 2008 Objectivos No final deste módulo espera-se que o participante seja capaz de: Distinguir variáveis e constantes Identificar variáveis qualitativas e

Leia mais

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Faculdade de Arquitetura e Urbanismo

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Faculdade de Arquitetura e Urbanismo UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Faculdade de Arquitetura e Urbanismo DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL ESTIMAÇÃO AUT 516 Estatística Aplicada a Arquitetura e Urbanismo 2 DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Na aula anterior analisamos

Leia mais

Áurea Sousa /Deptº. Matemática U.A. Áurea Sousa /Deptº. Matemática U.A.

Áurea Sousa /Deptº. Matemática U.A. Áurea Sousa /Deptº. Matemática U.A. Métodos Estatísticos Mestrado em Gestão (MBA) Objectivos O que é a estatística? Como pode a estatística ajudar? Compreender o método de análise estatística; Reconhecer problemas que podem ser resolvidos

Leia mais

Vetores Aleatórios, correlação e conjuntas

Vetores Aleatórios, correlação e conjuntas Vetores Aleatórios, correlação e conjuntas Cláudio Tadeu Cristino 1 1 Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, Brasil Segundo Semestre, 2013 C.T.Cristino (DEINFO-UFRPE) Vetores Aleatórios 2013.2

Leia mais

http://www.de.ufpb.br/~luiz/

http://www.de.ufpb.br/~luiz/ UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DESCRITIVAS Departamento de Estatística Luiz Medeiros http://www.de.ufpb.br/~luiz/ Vimos que é possível sintetizar os dados sob a forma de distribuições de frequências

Leia mais

Trabalhando com Pequenas Amostras: Distribuição t de Student

Trabalhando com Pequenas Amostras: Distribuição t de Student Probabilidade e Estatística Trabalhando com Pequenas Amostras: Distribuição t de Student Pequenas amostras x Grandes amostras Nos exemplos tratados até agora: amostras grandes (n>30) qualquer tipo de distribuição

Leia mais

ESTATÍSTICA. Professor: Ricardo Vojta

ESTATÍSTICA. Professor: Ricardo Vojta ESTATÍSTICA Ciências Contábeis Professor: Ricardo Vojta RAMOS DA ESTATÍSTICA A estatística dedutiva (também conhecida como Estatística Descritiva) se encarrega de descrever o conjunto de dado desde a elaboração

Leia mais

Distribuição de Freqüência

Distribuição de Freqüência Distribuição de Freqüência Representação do conjunto de dados Distribuições de freqüência Freqüência relativa Freqüência acumulada Representação Gráfica Histogramas Organização dos dados Os métodos utilizados

Leia mais

Distribuição de Freqüências

Distribuição de Freqüências Distribuição de Freqüências Por constituir-se o tipo de tabela importante para a Estatística Descritiva, faremos um estudo completo da distribuição de freqüências. Uma distribuição de freqüências condensa

Leia mais

AULAS 22, 23 E 24 A lógica da amostragem do survey

AULAS 22, 23 E 24 A lógica da amostragem do survey 1 AULAS 22, 23 E 24 A lógica da amostragem do survey Ernesto F. L. Amaral 03, 09 e 10 de junho de 2011 Metodologia (DCP 033) Fonte: Babbie, Earl. 1999. Métodos de Pesquisas de Survey. Belo Horizonte: Editora

Leia mais

1. Avaliação de impacto de programas sociais: por que, para que e quando fazer? (Cap. 1 do livro) 2. Estatística e Planilhas Eletrônicas 3.

1. Avaliação de impacto de programas sociais: por que, para que e quando fazer? (Cap. 1 do livro) 2. Estatística e Planilhas Eletrônicas 3. 1 1. Avaliação de impacto de programas sociais: por que, para que e quando fazer? (Cap. 1 do livro) 2. Estatística e Planilhas Eletrônicas 3. Modelo de Resultados Potenciais e Aleatorização (Cap. 2 e 3

Leia mais

4. σ 2 Var X p x q e σ Dp X Podemos escrever o modelo do seguinte modo:

4. σ 2 Var X p x q e σ Dp X Podemos escrever o modelo do seguinte modo: Distribuições de Probabilidades Quando aplicamos a Estatística na resolução de problemas administrativos, verificamos que muitos problemas apresentam as mesmas características o que nos permite estabelecer

Leia mais

Inferência Estatística

Inferência Estatística Universidade Federal Fluminense Instituto de Matemática e Estatística Inferência Estatística Ana Maria Lima de Farias Departamento de Estatística Conteúdo 1 Inferência estatística Conceitos básicos 1 1.1

Leia mais

LISTA DE EXERCÍCIOS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

LISTA DE EXERCÍCIOS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS LISTA DE EXERCÍCIOS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1. Construir um quadro e o gráfico de uma distribuição de probabilidade para a variável aleatória X: número de coroas obtidas no lançamento de duas moedas. 2. Fazer

Leia mais

Análise descritiva de Dados. a) Média: (ou média aritmética) é representada por x e é dada soma das observações, divida pelo número de observações.

Análise descritiva de Dados. a) Média: (ou média aritmética) é representada por x e é dada soma das observações, divida pelo número de observações. Análise descritiva de Dados 4. Medidas resumos para variáveis quantitativas 4.1. Medidas de Posição: Considere uma amostra com n observações: x 1, x,..., x n. a) Média: (ou média aritmética) é representada

Leia mais

AULAS 13, 14 E 15 Correlação e Regressão

AULAS 13, 14 E 15 Correlação e Regressão 1 AULAS 13, 14 E 15 Correlação e Regressão Ernesto F. L. Amaral 23, 28 e 30 de setembro de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de

Leia mais

Pesquisa Aplicada à Estatística

Pesquisa Aplicada à Estatística Pesquisa Aplicada à Estatística Tatiene Correia de Souza / UFPB tatiene@de.ufpb.br September 14, 2014 Souza () Pesquisa Aplicada à Estatística September 14, 2014 1 / 23 Estatística: ideias gerais O que

Leia mais

PROVA ESCRITA DE ESTATÍSTICA VERSÃO A. 04 As classes de uma distribuição de freqüência devem ser mutuamente exclusivas para que

PROVA ESCRITA DE ESTATÍSTICA VERSÃO A. 04 As classes de uma distribuição de freqüência devem ser mutuamente exclusivas para que COMANDO DA AERONÁUTICA DEPARTAMENTO DE ENSINO DA AERONÁUTICA CENTRO DE INSTRUÇÃO E ADAPTAÇÃO DA AERONÁUTICA CONCURSO DE ADMISSÃO AO EAOT 00 EXAME DE CONHECIMENTOS ESPECIALIZADOS PROVA ESCRITA DE ESTATÍSTICA

Leia mais

Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1

Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1 Aula 04 Medidas Descritivas de Variáveis Quantitativas Parte 2 Medidas de Dispersão Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1 São medidas que fornecem informação com relação a dispersão dos dados (heterogeneidade).

Leia mais

A Preparação dos Dados

A Preparação dos Dados A Preparação dos Dados Escolhas Básicas Objetos, casos, instâncias Objetos do mundo real: carros, arvores, etc Ponto de vista da mineração: um objeto é descrito por uma coleção de características sobre

Leia mais

Apostila para o minicurso. Estatística Básica. Usando o

Apostila para o minicurso. Estatística Básica. Usando o Apostila para o minicurso Estatística Básica Usando o Professor José Cardoso Neto Departamento de Estatística ICE/UFAM 1. Sumário 1. Conceitos fundamentais 1.1. A estatística e sua importância 1.2. População

Leia mais

Padrões hematológicos de vacas leiteiras no período de transição

Padrões hematológicos de vacas leiteiras no período de transição 1 Núcleo de Pesquisa, Ensino e Extensão em Pecuária www.ufpel.edu.br/nupeec Padrões hematológicos de vacas leiteiras no período de transição João Paulo Meirelles Graduando em Medicina Veterinária Samanta

Leia mais

Aula 2: Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas e suas Principais Distribuições.

Aula 2: Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas e suas Principais Distribuições. Aula 2: Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas e suas Principais Distribuições. Prof. Leandro Chaves Rêgo Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - UFPE Recife, 14 de Março de 2012 Tipos

Leia mais

ESTATÍSTICA. O que é Estatística? É o ramo da Matemática que se encarrega de coletar dados sobre determinado assunto,

ESTATÍSTICA. O que é Estatística? É o ramo da Matemática que se encarrega de coletar dados sobre determinado assunto, ESTATÍSTICA O que é Estatística? É o ramo da Matemática que se encarrega de coletar dados sobre determinado assunto, organizá-los e expôlos na forma de tabelas ou gráficos. Apresentando uma estatística

Leia mais

MINISTE RIO DA EDUCAÇA O UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS DEPARTAMENTO DE CIE NCIAS EXATAS

MINISTE RIO DA EDUCAÇA O UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS DEPARTAMENTO DE CIE NCIAS EXATAS MINISTE RIO DA EDUCAÇA O UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS DEPARTAMENTO DE CIE NCIAS EXATAS Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária Prova do Processo Seletivo para o Mestrado

Leia mais

Mini Curso # 4: Estatística para Bioquímica e Biotecnologia. Ministrado por: Dr. Marcelo Caldeira Viegas marcelo.viegas@unopar.br

Mini Curso # 4: Estatística para Bioquímica e Biotecnologia. Ministrado por: Dr. Marcelo Caldeira Viegas marcelo.viegas@unopar.br Mini Curso # 4: Estatística para Bioquímica e Biotecnologia Ministrado por: Dr. Marcelo Caldeira Viegas marcelo.viegas@unopar.br CONSIDERAÇÕES INICIAIS A competitividade e o alto custo tornam, a cada momento,

Leia mais

Tópicos em Inferência Estatística. Frases. Roteiro. 1. Introdução

Tópicos em Inferência Estatística. Frases. Roteiro. 1. Introdução Tópicos em Inferência Estatística Frases Torture os dados por um tempo suficiente, e eles contam tudo! fonte: mcrsoft@aimnet.com (Barry Fetter) Um homem com um relógio sabe a hora certa. Um homem com dois

Leia mais

Probabilidade. Distribuição Normal

Probabilidade. Distribuição Normal Probabilidade Distribuição Normal Distribuição Normal Uma variável aleatória contínua tem uma distribuição normal se sua distribuição é: simétrica apresenta (num gráfico) forma de um sino Função Densidade

Leia mais

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL Introdução Variável aleatória Discreta: assume um número finito ou infinito numerável de valores Contínua: assume todos os valores

Leia mais

EFEITO ALELOPÁTICO DE CANOLA (Brassica napus) NO DESENVOLVIMENTO. PRODUÇÃO FINAL DE SOJA (Glycine max) E PRODUÇÃO FINAL DE SOJA (Glycine max)

EFEITO ALELOPÁTICO DE CANOLA (Brassica napus) NO DESENVOLVIMENTO. PRODUÇÃO FINAL DE SOJA (Glycine max) E PRODUÇÃO FINAL DE SOJA (Glycine max) EFEITO ALELOPÁTICO DE CANOLA (Brassica napus) NO DESENVOLVIMENTO E PRODUÇÃO FINAL DE SOJA (Glycine max) Autor(es): Apresentador: Rodrigo Ciotti Orientador: Revisor 1: Revisor 2: Instituição: MOTTA, Marcelo;

Leia mais

Exercícios Estatística Descritiva

Exercícios Estatística Descritiva Exercícios Estatística Descritiva O conjunto de dados fornecido apresenta características de 22 pacientes com cisto no pâncreas: Localização do paciente sexo idade tamanho do cisto (cm) cisto no pâncreas

Leia mais

Uma distribuição de probabilidade é um modelo matemático que relaciona um certo valor da variável em estudo com a sua probabilidade de ocorrência.

Uma distribuição de probabilidade é um modelo matemático que relaciona um certo valor da variável em estudo com a sua probabilidade de ocorrência. Professor: Leandro Zvirtes UDESC/CCT Uma distribuição de probabilidade é um modelo matemático que relaciona um certo valor da variável em estudo com a sua probabilidade de ocorrência. Há dois tipos de

Leia mais

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Lic. Eng. Biomédica e Bioengenharia-2009/2010 Até ao momento, adiantamos um valor razoável, ou um intervalo de valores razoáveis para um parâmetro

Leia mais

Medidas de Tendência Central

Medidas de Tendência Central Medidas de Tendência Central Generalidades Estatística Descritiva: Resumo ou descrição das características importantes de um conjunto conhecido de dados populacionais Inferência Estatística: Generalizações

Leia mais

CONTRIBUTOS PARA ELABORAÇÃO E CONCRETIZAÇÃO DE UM PROJECTO DE PESQUISA CIENTÍFICA 1. Marcos Olímpio Gomes dos Santos 2

CONTRIBUTOS PARA ELABORAÇÃO E CONCRETIZAÇÃO DE UM PROJECTO DE PESQUISA CIENTÍFICA 1. Marcos Olímpio Gomes dos Santos 2 CONTRIBUTOS PARA ELABORAÇÃO E CONCRETIZAÇÃO DE UM PROJECTO DE PESQUISA CIENTÍFICA 1 Marcos Olímpio Gomes dos Santos 2 RESUMO O autor sistematiza neste texto alguns contributos para a elaboração de um projecto

Leia mais

Universidade Federal de Alfenas Programa de Pós-graduação em Estatística Aplicada e Biometria Prova de Conhecimentos Específicos

Universidade Federal de Alfenas Programa de Pós-graduação em Estatística Aplicada e Biometria Prova de Conhecimentos Específicos Dados que podem ser necessários a algumas questões de Estatística: P (t > t α ) = α ν 0,05 0,025 15 1,753 2,131 16 1,746 2,120 28 1,791 2,048 30 1,697 2,042 (Valor: 1,4) Questão 1. Considere o seguinte

Leia mais

Aula de Exercícios - Variáveis Aleatórias Discretas - Modelos Probabiĺısticos

Aula de Exercícios - Variáveis Aleatórias Discretas - Modelos Probabiĺısticos Aula de Exercícios - Variáveis Aleatórias Discretas - Modelos Probabiĺısticos Organização: Airton Kist Digitação: Guilherme Ludwig Exercício Se X b(n, p), sabendo-se que E(X ) = 12 e σ 2 = 3, determinar:

Leia mais

2ª LISTA DE EXERCÍCIOS

2ª LISTA DE EXERCÍCIOS DISCIPLINA: ESTATÍSTICA VITAL PROF. TARCIANA LIBERAL PERÍODO: 2014.2 2ª LISTA DE EXERCÍCIOS 1) Descreva o espaço amostral para cada um dos seguintes experimentos: a) Lançamento de um dado e de uma moeda;

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO

MEDIDAS DE DISPERSÃO MEDIDAS DE DISPERSÃO 1) (PETROBRAS) A variância da lista (1; 1; 2; 4) é igual a: a) 0,5 b) 0,75 c) 1 d) 1,25 e) 1,5 2) (AFPS ESAF) Dada a seqüência de valores 4, 4, 2, 7 e 3 assinale a opção que dá o valor

Leia mais

Universidade Federal de Pernambuco Mestrado em Estatística

Universidade Federal de Pernambuco Mestrado em Estatística Universidade Federal de Pernambuco Mestrado em Estatística Lista 4 de Exercícios de Amostragem Prof. Cristiano Ferraz 1. Em relação ao plano amostral de Bernoulli: a) Explique como retirar uma amostra

Leia mais

Segurança da Informação e Proteção ao Conhecimento. Douglas Farias Cordeiro

Segurança da Informação e Proteção ao Conhecimento. Douglas Farias Cordeiro Segurança da Informação e Proteção ao Conhecimento Douglas Farias Cordeiro Risco O risco é medido por sua probabilidade de ocorrência e suas consequências; Pode se realizar uma análise qualitativa ou quantitativa;

Leia mais

Probabilidade. Distribuição Exponencial

Probabilidade. Distribuição Exponencial Probabilidade Distribuição Exponencial Aplicação Aplicada nos casos onde queremos analisar o espaço ou intervalo de acontecimento de um evento; Na distribuição de Poisson estimativa da quantidade de eventos

Leia mais

24/04/2014. Aspectos Introdutórios Sobre Métricas em Ciências Sociais Aplicadas. Questões Introdutórias. Conceitos Básicos em Mensuração

24/04/2014. Aspectos Introdutórios Sobre Métricas em Ciências Sociais Aplicadas. Questões Introdutórias. Conceitos Básicos em Mensuração Aspectos Introdutórios Sobre Métricas em Ciências Sociais Aplicadas CONDUÇÃO: PROF. THIAGO CAVALCANTE NASCIMENTO Questões Introdutórias Como se mensurar fenômenos que, na maioria das vezes, não podem ser

Leia mais

Erros. Cálculo Numérico

Erros. Cálculo Numérico Cálculo Numérico Erros Prof. Jorge Cavalcanti jorge.cavalcanti@univasf.edu.br MATIAL ADAPTADO DOS SLIDES DA DISCIPLINA CÁLCULO NUMÉRICO DA UFCG - www.dsc.ufcg.edu.br/~cnum/ Erros - Roteiro Eistência Tipos

Leia mais

O PROBLEMA DO BAIXO NÚMERO DE REPETIÇÕES EM EXPERIMENTOS DE COMPETIÇÃO DE CULTIVARES

O PROBLEMA DO BAIXO NÚMERO DE REPETIÇÕES EM EXPERIMENTOS DE COMPETIÇÃO DE CULTIVARES O PROBLEMA DO BAIXO NÚMERO DE REPETIÇÕES EM EXPERIMENTOS DE COMPETIÇÃO DE CULTIVARES Cristiano Nunes Nesi 1, Antônio Lourenço Guidoni 2 Cleber Bringhenti 1 INTRODUÇÃO Uma questão importante a ser definida

Leia mais

A lista abaixo é indicada para treino pessoal e será utilizada para exercícios em sala de aula, inclusive para revisão, SEM caráter obrigatório.

A lista abaixo é indicada para treino pessoal e será utilizada para exercícios em sala de aula, inclusive para revisão, SEM caráter obrigatório. 1 A lista abaixo é indicada para treino pessoal e será utilizada para exercícios em sala de aula, inclusive para revisão, SEM caráter obrigatório. 1. ara analisar os dados de uma folha de pagamento, qual(is)

Leia mais

Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra

Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra Roteiro Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra 1. Introdução 2. Intervalo de Confiança para Média i. População normal com variância conhecida ii. População normal com variância desconhecida 3.

Leia mais

6 Sistemas Terminais e Não-Terminais

6 Sistemas Terminais e Não-Terminais 6 Sistemas Terminais e Não-Terminais 1 A fim de poder realizar uma análise mais precisa dos resultados de simulação, é preciso saber classificar o sistema modelado como sendo terminal ou não-terminal.

Leia mais

EXERCÍCIOS 2006 APOSTILA DE EXERCÍCIOS ESTATÍSTICA

EXERCÍCIOS 2006 APOSTILA DE EXERCÍCIOS ESTATÍSTICA EXERCÍCIOS 2006 APOSTILA DE EXERCÍCIOS ESTATÍSTICA Professor: LUIZ ANTÔNIO 1 1º) Em um escritório de consultoria, há cinco contínuos que recebem os seguintes salários mensais: R$ 800,00; R$ 780,00; R$

Leia mais

Cálculo Numérico Aula 1: Computação numérica. Tipos de Erros. Aritmética de ponto flutuante

Cálculo Numérico Aula 1: Computação numérica. Tipos de Erros. Aritmética de ponto flutuante Cálculo Numérico Aula : Computação numérica. Tipos de Erros. Aritmética de ponto flutuante Computação Numérica - O que é Cálculo Numérico? Cálculo numérico é uma metodologia para resolver problemas matemáticos

Leia mais

CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE

CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE Prof., PhD OBJETIVO DO CEP A idéia principal do Controle Estatístico de Processo (CEP) é que melhores processos de produção, ou seja, com menos variabilidade, propiciam

Leia mais

Olá pessoal! Sem mais delongas, vamos às questões.

Olá pessoal! Sem mais delongas, vamos às questões. Olá pessoal! Resolverei neste ponto a prova para AFRE/SC 2010 realizada pela FEPESE no último final de semana. Nosso curso teve um resultado muito positivo visto que das 15 questões, vimos 14 praticamente

Leia mais

Delineamento do INS Delineamento do INS A ser realizado em parceria com o IBGE. Previsão do INS: 2012. Periodicidade: 5 anos (?) Pesquisa integrante do SIPD, solteira (não mais casada com a PNAD), utilizando

Leia mais

Conceitos e Princípios Básicos da Experimentação

Conceitos e Princípios Básicos da Experimentação UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS NÚCLEO DE ESTUDOS EM GENÉTICA E MELHORAMENTO EXPERIMENTAÇÃO EM GENÉTICA E MELHORAMENTO Conceitos e Princípios Básicos da Experimentação Mestranda:

Leia mais

(b) Qual a probabilidade de ter sido transmitido um zero, sabendo que foi recebido um (1.0) zero?

(b) Qual a probabilidade de ter sido transmitido um zero, sabendo que foi recebido um (1.0) zero? Grupo I 5.0 valores 1. Um sistema de comunicação binária transmite zeros e uns com probabilidade 0.5 em qualquer dos casos. Devido ao ruído existente no canal de comunicação há erros na recepção: transmitido

Leia mais

Modelagem e Simulação Material 02 Projeto de Simulação

Modelagem e Simulação Material 02 Projeto de Simulação Modelagem e Simulação Material 02 Projeto de Simulação Prof. Simão Sirineo Toscani Projeto de Simulação Revisão de conceitos básicos Processo de simulação Etapas de projeto Cuidados nos projetos de simulação

Leia mais

ESTATÍSTICA E PESQUISA DE MERCADO

ESTATÍSTICA E PESQUISA DE MERCADO ESTATÍSTICA E PESQUISA DE MERCADO Prof. Paulo Ricardo B. Guimarães Departamento de Estatística -UFPR INTRODUÇÃO A maioria das pessoas pensa que Estatística é uma simples coleção de números, tem a ver com

Leia mais

CAPITULO III METODOLOGIA

CAPITULO III METODOLOGIA CAPITULO III METODOLOGIA A metodologia seguida neste trabalho é referente a um estudo descritivo e quantitativo. Isto porque a natureza do trabalho desenvolve-se na correlação e comparação entre as diferentes

Leia mais

Avaliação de Desempenho

Avaliação de Desempenho Avaliação de Desempenho Aulas passadas Modelagem de sistemas via cadeias de Markov Aula de hoje Introdução à simulação Gerando números pseudo-aleatórios 1 O Ciclo de Modelagem Sistema real Criação do Modelo

Leia mais

2 Fase conceptual da investigação. 2.1. Objectivos e perguntas de partida

2 Fase conceptual da investigação. 2.1. Objectivos e perguntas de partida 2 Fase conceptual da investigação 2.1. Objectivos e perguntas de partida Investigação científica Deve iniciar-se com a formulação de um problema O objectivo da investigação é a solução desse problema.

Leia mais

2. Representação Numérica

2. Representação Numérica 2. Representação Numérica 2.1 Introdução A fim se realizarmos de maneira prática qualquer operação com números, nós precisamos representa-los em uma determinada base numérica. O que isso significa? Vamos

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE003 ESTATÍSTICA II. (Notas de Aula) UFPR

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE003 ESTATÍSTICA II. (Notas de Aula) UFPR UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE003 ESTATÍSTICA II (Notas de Aula) DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UFPR Curitiba, 27 de fevereiro de 2009 Sumário 1 Conceitos

Leia mais

EXERCÍCIOS DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

EXERCÍCIOS DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA EXERCÍCIOS DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 1. De uma população normal com variância σ 2 = 6 extraiu-se uma amostra de 25 elementos. Qual a probabilidade de que a amostra tenha uma variância S 2 : a) maior que

Leia mais

DELEGAÇÃO DE TETE CAPACITAÇÃO INTERNA DO CORPO DOCENTE/ FEVEREIRO DE 2015

DELEGAÇÃO DE TETE CAPACITAÇÃO INTERNA DO CORPO DOCENTE/ FEVEREIRO DE 2015 DELEGAÇÃO DE TETE CAPACITAÇÃO INTERNA DO CORPO DOCENTE/ FEVEREIRO DE 2015 TEMA: IBM SPSS Statistics 20 FACILITADORES: dr. Alfeu Dias Martinho dr. Pércio António Chitata dr. Domingos Arcanjo António Nhampinga

Leia mais

Cálculo numérico. ln 1 = 0. Representação numérica. Exemplo. Exemplos. Professor Walter Cunha. ln 1. I s

Cálculo numérico. ln 1 = 0. Representação numérica. Exemplo. Exemplos. Professor Walter Cunha. ln 1. I s Representação numérica Cálculo numérico Professor Walter Cunha Um conjunto de ferramentas ou métodos usados para se obter a solução de problemas matemáticos de forma aproximada. Esses métodos se aplicam

Leia mais

Estatística. Prof. Ednaldo Carvalho Guimarães

Estatística. Prof. Ednaldo Carvalho Guimarães Mestrado em Ciências Veterinárias Prof. Ednaldo Carvalho Guimarães Doutor pela UNICAMP Mestre pela UNICAMP Graduação UFLA www.famat.ufu.br Email: ecg@ufu.br Objetivos da Disciplina Planejar experimentos

Leia mais

Algoritmo e Programação

Algoritmo e Programação Algoritmo e Programação Professor: José Valentim dos Santos Filho Colegiado: Engenharia da Computação Prof.: José Valentim dos Santos Filho 1 Ementa Noções básicas de algoritmo; Construções básicas: operadores,

Leia mais

SPSS Statistical Package for the Social Sciences Composto por dois ambientes:

SPSS Statistical Package for the Social Sciences Composto por dois ambientes: Introdução ao SPSS Essa serie de aulas sobre SPSS foi projetada para introduzir usuários iniciantes ao ambiente de trabalho do SPSS 15, e também para reavivar a memória de usuários intermediários e avançados

Leia mais

Metodologia Científica

Metodologia Científica Metodologia Científica Prof. Leonardo Tonon Prof. Thiago C. Nascimento 1 Agenda de Trabalho Aula 01 Apresentação Geral Abordagem Quantitativa Levantamento (Survey) Delineamento Amostral Escalas Instrumento

Leia mais

INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES

INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES 1 INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES 1.1 - Instrumentação Importância Medições experimentais ou de laboratório. Medições em produtos comerciais com outra finalidade principal. 1.2 - Transdutores

Leia mais

O QUE É E COMO FUNCIONA O CREDIT SCORING PARTE I

O QUE É E COMO FUNCIONA O CREDIT SCORING PARTE I O QUE É E COMO FUNCIONA O CREDIT SCORING PARTE I! A utilização de escores na avaliação de crédito! Como montar um plano de amostragem para o credit scoring?! Como escolher as variáveis no modelo de credit

Leia mais

Somatórias e produtórias

Somatórias e produtórias Capítulo 8 Somatórias e produtórias 8. Introdução Muitas quantidades importantes em matemática são definidas como a soma de uma quantidade variável de parcelas também variáveis, por exemplo a soma + +

Leia mais

Versão 1.0 09/Set/2013. www.wedocenter.com.br. WeDo Soluções para Contact Center Consultorias

Versão 1.0 09/Set/2013. www.wedocenter.com.br. WeDo Soluções para Contact Center Consultorias Verificação do Modelo de Erlang Ponto de Análise: Processo de chegada de contatos Operações de Contact Center Receptivo Por: Daniel Lima e Juliano Nascimento Versão 1.0 09/Set/2013 Ponto de Análise Processo

Leia mais

Roteiro para Análise de Projetos de Pesquisas Científicas Quantitativas

Roteiro para Análise de Projetos de Pesquisas Científicas Quantitativas Roteiro para Análise de Projetos de Pesquisas Científicas Quantitativas Comitê de Ética em Pesquisa Universidade de Caxias do Sul Sumário da Reunião de Educação Continuada sobre Ética em Pesquisa realizada

Leia mais

CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS

CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS GOVERNO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO FUNDAÇÃO DE APOIO À ESCOLA TÉCNICA FAETEC ESCOLA TÉCNICA ESTADUAL SANTA CRUZ ETESC DISCIPLINA DE QUÍMICA EXPERIMENTAL Profs.: Ana Cristina, Denis Dutra e José Lucas

Leia mais

CURSO DE ESTATÍSTICA APLICADA

CURSO DE ESTATÍSTICA APLICADA CURSO DE ESTATÍSTICA APLICADA Prof. Henrique Dantas Neder Instituto de Economia Universidade Federal de Uberlândia. SUMÁRIO 1. Introdução... 4. Estatística Descritiva... 8.1 Tipos de Variáveis... 8. Tabelas

Leia mais

AEP FISCAL CURSO DE ESTATÍSTICA

AEP FISCAL CURSO DE ESTATÍSTICA AEP FISCAL CURSO DE ESTATÍSTICA Auditor Fiscal da Receita Federal do Brasil, Analista Tributário da Receita Federal do Brasil e Auditor Fiscal do Trabalho. Prof. Weber Campos webercampos@gmail.com AUDITOR-FISCAL

Leia mais

Apresentação da Estatística

Apresentação da Estatística Apresentação da Estatística A Estatística estuda fenômenos que envolvem conjuntos de dados, formados por elementos que apresentam semelhanças entre si com relação a certos atributos e diferenças com relação

Leia mais

Análise de Variância com dois ou mais factores - planeamento factorial

Análise de Variância com dois ou mais factores - planeamento factorial Análise de Variância com dois ou mais factores - planeamento factorial Em muitas experiências interessa estudar o efeito de mais do que um factor sobre uma variável de interesse. Quando uma experiência

Leia mais

OBS. Essas fórmulas acima, são para determinar os termos da mediana (posição)

OBS. Essas fórmulas acima, são para determinar os termos da mediana (posição) FÓRMULAS 1) Amplitude total da amostra A= Ls Li EXERCÍCIOS DE FIXAÇÃO 2) Amplitude do intervalo de classe c= Ls Li 3) Média aritmética X = Xi n 3.1) Média aritmética para dados dispostos em freqüência

Leia mais

Manual para elaboração de cartas de controle para monitoramento de processos de medição quantitativos em. laboratórios de ensaio

Manual para elaboração de cartas de controle para monitoramento de processos de medição quantitativos em. laboratórios de ensaio 2013 Manual para elaboração de cartas de controle para monitoramento de processos de medição quantitativos em Camila Cardoso de Oliveira Daniel Granato Miriam Solange Fernandes Caruso Alice Momoyo Sakuma

Leia mais

LISTA DE MATEMÁTICA. Aluno(a): Nº. 1. Determinada editora pesquisou o número de páginas das revistas mais vendidas em uma cidade.

LISTA DE MATEMÁTICA. Aluno(a): Nº. 1. Determinada editora pesquisou o número de páginas das revistas mais vendidas em uma cidade. LISTA DE MATEMÁTICA Aluno(a): Nº. Professor: Rosivane Série: 2 ano Disciplina: Matematica Data da prova: Pré Universitário Uni-Anhanguera MEDIDAS DE DISPERSÃO 1. Determinada editora pesquisou o número

Leia mais

Cálculo do tamanho da amostra nas pesquisas em Administração

Cálculo do tamanho da amostra nas pesquisas em Administração Unicuritiba Cálculo do tamanho da amostra nas pesquisas em Administração Tamanho da Amostra em Pesquisas 2/43 CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA SÍNTESE Depois de definidos os objetivos e a metodologia, o que

Leia mais

Disciplinas: Cálculo das Probabilidades e Estatística I

Disciplinas: Cálculo das Probabilidades e Estatística I Introdução a Inferência Disciplinas: Cálculo das Probabilidades e Estatística I Universidade Federal da Paraíba Prof a. Izabel Alcantara Departamento de Estatística (UFPB) Introdução a Inferência Prof

Leia mais

Introdução. A Informação e sua Representação (Parte III) Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação

Introdução. A Informação e sua Representação (Parte III) Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Introdução à Computação A Informação e sua Representação (Parte III) Prof.a Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo joseana@computacao.ufcg.edu.br

Leia mais

Distribuições de Probabilidade Distribuição Binomial

Distribuições de Probabilidade Distribuição Binomial PROBABILIDADES Distribuições de Probabilidade Distribuição Binomial BERTOLO PRELIMINARES Quando aplicamos a Estatística na resolução de situações-problema, verificamos que muitas delas apresentam as mesmas

Leia mais

Biometria Roberval Monteiro Bezerra de Lima (roberval.lima@embrapa.br) Sumaia Vasconcelos (sumaia.vasconcelos@inpa.gov.br)

Biometria Roberval Monteiro Bezerra de Lima (roberval.lima@embrapa.br) Sumaia Vasconcelos (sumaia.vasconcelos@inpa.gov.br) PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA Biometria Roberval Monteiro Bezerra de Lima (roberval.lima@embrapa.br) Sumaia Vasconcelos (sumaia.vasconcelos@inpa.gov.br)

Leia mais