( k) 2.1. Risco de Mercado e Teoria das Carteiras

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "( k) 2.1. Risco de Mercado e Teoria das Carteiras"

Transcrição

1 FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes Dscpla: EAC056 - Gestão de Rscos e Ivestmetos.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo Idvdual (solado)? III. Qual é o Rsco de uma cartera (portfólo)? O que modfca a aálse de rsco quado se leva em cota uma cartera (portfólo)? Qual é o rsco relevate quado se estuda carteras? IV. Quas são as meddas de rsco de uma cartera? O que é covarâca? E correlação? V. De que trata a teora das carteras? O que a teora das carteras trouxe para o estudo do rsco? O que é uma cartera efcete? Qual é a dfereça etre lha de mercado de títulos (SML) e lha de mercado de captas (CML)? VI. O que é CAPM? Como se calcula e o que represeta o Beta? O que é lha característca? VII. Exstem crítcas ao CAPM? Quas são os outros modelos de estudo de equlíbro de rsco e retoro? Rsco e Retoro- Coceto Básco (Lvro BE, pág. 0 )Se alguém tvesse vestdo $.000 em 95, tera hoje: Em cartera de ações $ Em ações de pequeas empresas $ Títulos do govero $ I. Retoro Desempeho facero de um vestmeto, quata recebda meos vestda. Pode ser expresso: - $ em dhero (moetáro) - taxa de retoro esperada% Taxa (méda) esperada de retoro : Méda das taxas poderadas pelas probabldades E ( ) + + L +

2 I. Retoro Taxa de Retoro de um Atvo (ação, títulos, móves, etc.) em um úco período: ( P P ) + D P Ode: taxa de retoro do período P preço do atvo ao fal do período P - preço do atvo ao fal do período - D dvdedos (o caso de ação) recebdos pelo propretáro Exercíco Ex : As empresas Produtos Mart e Elétrca Amercaa têm ações egocadas em bolsa. Os aalstas esperam que o resultado da empresa teham o segute comportameto de acordo com o mercado. Perguta-se qual é o retoro esperado dessas ações? Produtos Mart Elétrca Amercaa Demada Probabldade Retoro Probabldade Retoro Forte 30% 00% 30% 0% ormal 40% 5% 40% 5% Fraca 30% (70%) 30% 0% II. Rsco de um Atvo Idvdual (solado) a) Cocetos de rsco Chace de um eveto desfavorável ocorrer: certeza Probabldade de gaho ser meor do que o esperado b) Demostração do rsco: Dstrbução de Probabldade em tabela: Retoros e suas respectvas probabldades Dstrbução de Probabldade em Gráfco: Meor faxa de valores mplca em meor varação e meor rsco (e vce-versa) Exemplo Qual a ação mas arrscada, a da Ca Produtos Mart ou Elétrca Amercaa? Demostre grafcamete. II. Rsco de um Atvo Idvdual c) Meddas de rsco: Desvo Padrão Desvo-padrão σ ( ) P Desvo-Padrão σ Sgfcado: demostra o quato as taxas podem estar dstates (se desvam) da taxa esperada (méda). Forma de cálculo: ) Calcular a méda dos retoros ) Subtrar a méda de cada valor observado (desvos) 3) Elevar estes desvos ao quadrado 4) Multplcar os quadrados dos desvos pela probabldade. A soma destes valores é a varâca σ 5) Extrar a raz quadrada da varâca para chegar ao desvo-padrão σ Exemplo Qual a ação mas arrscada a Produtos Mart e Elétrca Amercaa?

3 Meddas de Rsco () Meddas de Rsco () VARIÂCIA σ s ( ) ( ) ( ) ( ) População () Amostra () DESVIO-PADRÃO σ σ População ( ) ( ) s s Amostra II. Rsco de um Atvo Idvdual d) Rsco x Retoro: Coefcete de varação Possblta comparar rsco (σ) com retoro (), expressado rsco por cada udade de retoro. σ Exemplo Qual a ação com melhor relação rsco x retoro Produtos Mart e Elétrca Amercaa? II. Retoro e Rsco de um Atvo Idvdual Meddas de Retoro e Rsco (%) Retoro Médo Varâca dos Retoros Desvo-padrão dos Retoros Coefcete de varação (rsco em relação ao retoro) σ σ ( ) σ p σ p

4 Sombrha, Guarda-sol e guarda-chuva Exemplo Você resolveu vestr em duas carteras formada pelos atvos () Sombrha e guarda-sol e ()sombrha e guardachuva. Foram os segutes os retoros dos últmos 4 aos das ações. Perguta-se, qual é o rsco e retoro da cartera formada pelas duas ações? III. Rsco de uma cartera - Coceto a) Coceto Retoro da cartera Méda poderada dos atvos dvduas Rsco da Cartera Desvo dos retoros da cartera. Cartera Ações Ca Sombra e guarda-sol Cartera Sombrha e guarda-chuva Ao S GS Cartera S GC Cartera 0-0% 40% 5% -0% -0% -0% 0 40% -0% 5% 40% 40% 40% 03-5% 35% 5% -5% -5% -5% 04 35% -5% 5% 35% 35% 35% O desvo da cartera é gual a méda do desvo dos atvos dvduas? ão Motvo: Exste correlação etre os retoros dos atvos Méda 5% 5% 5% 5% 5% 5% Desvo Padrão 6,% 6,% 0,0% 6,% 6,% 6,% III. Rsco de uma cartera Coceto Importate: Dversfcação Teorcamete:.Se combarmos atvos de retoros com correlação egatva perfeta (-) em uma cartera, pode-se levar o rsco da cartera a zero, ou seja todo o rsco podera ser elmado pela dversfcação (desvo padrão da cartera sera zero) pratcamete mpossível de se ecotrar a prátca. Se combarmos atvos de retoros com correlação postva perfeta (+) em uma cartera, o rsco da cartera sera o mesmo dos atvos solados, ou seja, ehum rsco sera elmado pela dversfcação (desvo padrão da cartera sera o mesmo dos atvos) dfícl de se ecotrar a prátca III. Rsco de uma cartera a prátca:. Exste algum grau de correlação postva (porém meor do que um) etre os retoros dos atvos, o que leva a se ter alguma redução de rsco pela dversfcação. É dfícl ecotrar atvos de correlação perfeta, pos de alguma forma elas varam de acordo com o mercado (cojutura, ecooma), que é o rsco do mercado.

5 QUIz Uma cartera de vestmetos se compõe de dos atvos, A e B, cujos retoros esperados e desvos padrões de retoros estão expressos a tabela abaxo. Atvo A Atvo B Retoro Esperado 0% a.a. 0% a.a. Desvo Padrão do Retoro % a.a. 6% a.a. A partcpação em valor de A a cartera é de 50%. Se a covarâca etre os retoros de A e de B for ula, é possível afrmar que o retoro esperado e o desvo padrão do retoro da cartera serão, em % a.a., respectvamete, a. 0 e 4 b. 5 e 4. c. 5 e d. 5 e 0 III. Rsco de uma cartera Tpos de rsco Rsco Dversfcável / ão sstemátco: A parte do rsco de um atvo que pode ser atrbuído a causas radômcas, específcas de uma empresa -> elmado pela dversfcação. Ex: greve, perda de clete, sazoaldade, qualdade admstração, etc. Rsco ão Dversfcável / de mercado /sstemátco: atrbuído a fatores de mercado, que afetam todas as empresas, e ão podem ser elmados por dversfcação. Ex: guerra, flação, cdetes teracoas, evetos polítcos, etc. III. Rsco de uma cartera III. Dversfcação e Correlação (ρ) Rsco Total Rsco dversfcável + Rsco ão dversfcável

6 III. Rsco de uma cartera. O rsco Dversfcável pode ser elmado pela dversfcação (estudos mostram que em toro de 40 ações o rsco dversfcável va quase a zero e acma de 5 ações já se tem uma dversfcação satsfatóra). Logo, o úco rsco relevate é o ão dversfcável, pos o dversfcável pode ser elmado se o vestdor crar uma cartera com um determado úmero de títulos. QUIZ Qual afrmação sobre a dversfcação da cartera está correta? a. Uma boa dversfcação pode reduzr ou elmar o rsco sstemátco b. A dversfcação reduz o retoro esperado da cartera, pos reduz o rsco total da cartera c. Quato mas ações são adcoadas a uma cartera, espera-se que o rsco total caa em uma taxa decrescete.. d. Os beefícos de redução do rsco da dversfcação ão ocorrem de forma sgfcatva, até que, pelo meos, 30 ações dvduas sejam cluídas a cartera. IV. Rsco de uma cartera -Meddas Medda de Rsco Covarâca Cov ( AB) ( A A )( B B ) B Coceto: mede se os retoros das duas ações tedem a subr e car jutos. Cov(A,B) > 0 Cov(A,B) 0 Cov(A,B) < 0 Retoros das ações tedem a se movmetar a mesma dreção (Ação A sobe, a B também tede a subr, se a ação A car, B também tede a car) Os Retoros das ações são depedetes Retoros das ações tedem a se movmetar em dreções opostas (Ação A sobe, e a B ca; e vceversa) A A B III. Rsco de uma cartera Varâca de uma Cartera de Atvos: σ Ode: P waσa + wbσb + w w A partcpação do atvo A a cartera P w B partcpação do atvo B a cartera P w A + w B 00% Rscos Isolados A w B Cov( AB) Rsco Combado

7 IV. Rsco de uma cartera -Meddas Medda de Rsco : Coefcete de Correlação Coefcete de Correlação(AB) ρ ( AB ) Cov( AB) σ σ A B 0,50% 0,00% 9,50% IV. Rsco de uma cartera ( atvos) Coefcete de Correlação (ρ) Coefcete de Correlação A Coceto: Grau em que o retoro de um atvo acompaha o de outro + ρ (A,B) > 0 ρ (A,B) 0 0 > ρ (A,B) - Retoros das ações tedem a se movmetar a mesma dreção (Ação A sobe, a B também tede a subr, se a ação A car, B também tede a car) Os Retoros das ações são depedetes Retoros das ações tedem a se movmetar em dreções opostas (Ação A sobe, e a B ca; e vceversa) Retoro Esperado 9,00% 8,50% ρ 0,5 ρ 0 ρ 0,5 ρ ρ 8,00% 7,50% 7,00% B 6,50% 0,00%,00%,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% 8,00% Desvo Padrão QUIZ Assuma que um vestdor avesso ao rsco possu ações da Compaha Mller e decde adcoar à sua cartera, ações da Compaha Mac ou da Compaha Gree. Todas as três ações oferecem o mesmo retoro esperado e volatldade total. A covarâca do retoro etre Mller e Mac é -0,05 e etre Mller e Gree é +0,05. Espera-se que o rsco da cartera: a. Dmua mas se o vestdor comprar Mac.. b. Dmua mas se o vestdor comprar Gree. c. Aumete quado Mac ou Gree é comprada. d. Aumete ou dmua, depededo de outros fatores. V. Teora das Carteras -Cartera de Atvos de Rsco Marowtz (95) Cartera Efcete: aquele que oferece o mas alto retoro esperado para dado grau de rsco ou mas baxo grau de rsco para dado retoro esperado Frotera efcete: cojuto das carteras efcetes Frotera Efcete

8 QUIZ Uma cartera efcete, em termos de rsco e retoro esperado, é aquela que: a. apreseta o maor retoro esperado para qualquer ível de rsco total. b. é composta somete por atvos corretamete avalados pelo mercado. c. tem rsco sstemátco gual ao da cartera teórca de mercado. d. possu o ível mas baxo de rsco de mercado para um dado ível de retoro esperado.. e. oferece retoro esperado acma do retoro da cartera teórca de mercado. V. Cartera com Atvos de Rsco e sem Rsco Lha de Mercados de Captas (CML) (TOBI):. Amplação do modelo de Marowtz, com clusão da taxa lvre de rsco: ova frotera efcete se stua a reta em vez da curva.. Toda cartera efcete deve ser uma combação de duas (sub)carteras: Atvos com rsco e Atvos sem rsco V. Marowtx x Sharpe : CML x SML (Lha de Mercado de Captas(CML) x Lha de Mercado de Títulos(SML) Lha de Mercado de Captas (CML) Rsco Total Itríseco + Sstemátco Dversfcável + ão Dversfcável Lha de Mercado de Títulos(SML)-CAPM Rsco Sstemátco ão Dversfcável (CAPM) V.Marowtz x Sharpe : CML x SML CML (Captal Maret Le) Lha de Mercado de Captas Rsco total e retoro de carteras de títulos Rsco: Desvo-padrão da cartera SML (Securty Maret Le) - CAPM Lha de Mercado de Títulos Rsco sstemátco e retoro de um atvo dada a cartera Rsco: coefcete beta (volatldade de uma ação em relação à cartera que cotém todas as ações)

9 V.CAPM-Custo de Captal Própro ( ) Modelo de equlíbro Queda do Retoro: Aumeto do Preço + β f Aumeto do Retoro: Queda do Preço ( ) M f VI. O modelo CAPM: Rsco de um atvo (cotdo em uma cartera) a) Coceto: O Modelo de Precfcação de Atvos (CAPM) assoca o rsco ão dversfcável e os retoros dos atvos O rsco relevate de uma ação dvdual, é o rsco que a ação cotrbu para uma cartera bem dversfcada (cartera de mercado) b) Medda do rsco: Beta (β) O beta de uma ação mede a sua cotrbução para o rsco da cartera como um todo (cartera de mercado) Medda do rsco ão dversfcável Ídce do grau de movmeto do retoro de um atvo em resposta à mudaça o retoro do mercado. Ex: Brasl cartera de mercado retoro do mercado IBOVESPA Beta VI. O modelo CAPM: Rsco de um atvo (cotdo em uma cartera) Que valores podem assumr o beta (β) e qual o sgfcado: Iterpretação Movmeta-se a mesma Duas vezes com maor reação/rsco que o mercado dreção do mercado Mesma reação/rsco que o mercado (rsco médo) 0 ão afetado pelos movmetos do mercado - Movmeta-se em Mesma reação mas em dreção dreção oposta ao mercado - oposta ao mercado Duas vezes com maor reação/rsco em dreção oposta ao mercado VI. O modelo CAPM: Rsco de um atvo (cotdo em uma cartera) c) Rsco e Retoro pelo CAPM Beta: medda aproprada de rsco relatvo a uma ação Retoro: qual o ível de retoro exgdo dado um determado ível de beta? Equação da Reta de Mercado de Títulos K j R f + [( K m - R f ) * β] K j Taxa de retoro exgdo do atvo j R f Taxa de Retoro lvre de rsco β coefcete beta (ídce de rsco ão dversfcável para o atvo j) K m Taxa de retoro do mercado O Prêmo pelo rsco do mercado K m R f O Prêmo pelo rsco da ação β * ( K m - R f )

10 VI. O modelo CAPM: Rsco de um atvo (cotdo em uma cartera) Ex. Um vestdor deseja determar o retoro de um atvo que tem um beta de,5. A taxa de retoro lvre de rsco do mercado é de 6%, e o ídce BOVESPA (retoro esperado do mercado) é de %. Calcular a taxa de retoro do atvo. Retoro exgdo K j 3,5 K m Retoro Lvre de Rsco R 6 f Prêmo pelo rsco do mercado 5% 0,5,0,5,0 Beta β E se o Beta for 0,5,,0,,0, 0, -0,5,-,0 e -,0? obs: Iclação da reta: extesão pela qual os vestdores são avessos ao rsco quato mas clada maor aversão Prêmo pelo rsco do atvo 7,5% Lha de Mercado de Títulos Caso - Segudo o camho das pedras do que você apredeu a dscpla, você resolveu aalsar um fudo de vestmetos para colocar seu dhero. Pesqusado as formações do fudo MOEYET, você obteve a segute formação sobre a composção da cartera e o beta de cada ação. Ações Ivest. Beta BBB R$ 5,00,7 Petrobralca R$ 4,00, Vale do Ro Quete R$ 36,00 (,0) Sardgão R$ 34,00 0,3 Total R$ 36,00 O Beta da cartera pode ser ecotrado pela méda poderada dos betas dvduas das ações. A taxa lvre de rsco do mercado é de 7% a.a. (Kf), equato a taxa de retoro do mercado (Km) méda é de 3% a.a.. Quato é o retoro requerdo (%) pelo fudo para o próxmo período. Supodo que o gestor do fudo receba uma proposta de vestr o valor de R$ 34 a ação da Telebrasl que tem % a.a. de retabldade e o beta de 0,9. Em sua opão, a ova ação deve ou ão ser comprada? Por quê? 3. A partr de qual taxa de retoro da ação (%) sera racoal comprá- Admstração Facera la para compor a cartera, dado o seu ível de beta? VI. O modelo CAPM: Rsco de um atvo (cotdo em uma cartera) Cálculo e Iterpretação do Beta (β) É o coefcete agular da Reta característca de regressão etre retoro do mercado ( M ) e retoro da ação ( ) a cada ao. β β β 0,5 α + β M M VI. O modelo CAPM: Beta Cálculo e Iterpretação do Beta (β) Reta característca: Reta de regressão etre retoro do mercado(x) e retoro da ação(y) a cada ao. Y a + bx + e Mede a volatldade relatva de uma ação versus uma ação méda ou o mercado (IBOVESPA). β Cov( Kj, Km) σ M r σj σm Varâca dos retoros do mercado Depede de:. da correlação dos retoros da ação com os do mercado, ou seja, da sua correlação com o mercado de ações. da volatldade dos retoros da ação em relação à volatldade dos retoros do mercado sua própra varabldade em relação à varabldade do mercado JM Covarâca etre a ação e o mercado

11 QUIS Segudo o captal asset prcg model (CAPM), um atvo com beta egatvo: a. terá ecessaramete rsco sstemátco maor que o da cartera teórca de mercado. b. terá ecessaramete rsco total meor que o da cartera teórca de mercado. c. deverá oferecer retoro esperado feror ao do atvo lvre de rsco.. d. deverá oferecer retoro esperado egatvo. e. deverá oferecer retoro esperado gual ao do atvo lvre de rsco. VI. CAPM (Captal Asset Prcg Model) Sharpe (964), Lter (965) e Moss (966) O CAPM é um modelo de equlíbro o Mercado de Captas, cujos prcpas pressupostos são: ) Há mutos vestdores, ode guém tem poder de fluecar o preço de mercado dos atvos ) Todos os vestdores plaejam vestr em um mesmo período (exemplo: um ao) 3) Ivestmetos: só em atvos faceros egocados em bolsa 4) Todos são racoas e buscam otmzar a relação rscoretoro (buscam maxmzar utldade esperada (melhor rsco x retoro) 5) Todos detêm as mesmas formações e aalsam os títulos e o ambete ecoômco da mesma forma (expectatvas homogêeas (estmatvas dêtcas)) 6) ão há custos de trasação VI.CAPM (Captal Asset Prcg Model) Prcpas mplcações: ) Todos os vestdores possuem duas (sub)carteras: Cartera do mercado (M), que clu todos os atvos de rsco egocados publcamete Atvo lvre de rsco A proporção de cada sub-cartera depederá do grau de aversão ao rsco ) O prêmo de rsco depederá do grau de aversão ao rsco médo dos agetes 3) O retoro esperado de cada atvo depederá do prêmo de rsco de Mercado e do quato os retoros deste atvo são sesíves ao retoro de mercado (meddo pelo β) VII. Crítcas ao CAPM: OUTROS MODELOS O CAPM ão pode ser provado emprcamete além de parâmetros dfíces de serem estmados: teórcos estudaram outros modelos de equlíbro etre rsco e retoro: APT Precfcação por arbtragem Modelo de 3 fatores de Fama-Frach () retoro de mercado, () efeto tamaho e () valor cotábl/valor de mercado Faças comportametas: pressupõe que vestdores em sempre se comportam racoalmete...

12 VII. OUTROS MODELOS: APT Teora da Precfcação por Arbtragem VII. OUTROS MODELOS: APT Teora da Precfcação por Arbtragem Autor: Stepha Ross (976) Se dos atvos têm os mesmos fatores de rsco e fluxo de caxa esperado, devem ter o mesmo valor; CAPM é modelo de úco fator de rsco: beta (rsco ão dversfcável), mas outros fatores de mercado seram determates: Mercado: PIB, atvdade ecoômca, flação, taxa de câmbo, etc Empresa: setor ecoômco, fata de mercado comparada aos cocorretes, etc. b) Forma de Cálculo da Taxa de Juros + ) b ( ) b RF ode b fator de sesbldade c) Vatages: ( RF j Permte corporar város fatores ecoômcos a um modelo para (tetar) explcar o retoro das ações dvduas; Abordagem mas abragete, possu meos pressupostos do que o CAPM. Medda estatístca: aálse fatoral, dvsão em classes de atvos RF j VIII. COMO O CAPM E APT AJUDAM A GERECIAR O RISCO DE MERCADO? VIII. COMO O CAPM E APT AJUDAM A GERECIAR O RISCO DE MERCADO? CAPM: Modelo de um fator: rsco de ação é fução do rsco de mercado e do beta. Ajudar gestor a escolher ações -> ex:pode-se determar o melhor mometo de se adqurr uma ação, tedo em vsta seu beta ser > ou <. Se o mercado estver em alta, o gestor deve calbrar o beta para > Se o mercado estver em baxa, o gestor deve calbrar o beta para < APT: Modelo de múltplos fatores Pode ajudar a mesurar a exposção ao rsco de mercado dos atvos (volatldade de mercado), relatvo a dferetes fatores de rsco decdr como hedgear a cartera, que strumetos dervatvos usar para reduzr o rsco da cartera

13 O que fo vsto este tópco: O que represeta o retoro de um atvo(ação)? E o que é rsco de um atvo? Como se mede o rsco de um atvo dvdual? Como se avala o rsco em relação ao retoro? O que é rsco e retoro de uma cartera? O que modfca a aálse de rsco quado se leva em cota uma cartera (portfólo)? O que é covarâca? E correlação? O rsco de uma cartera é a méda do rsco dos atvos dvduas que a compõe? Por quê? Qual é o rsco cosderado relevate de uma cartera? O que a teora das carteras trouxe para o estudo do rsco? O que é uma cartera efcete? Qual é a dfereça etre lha de mercado de títulos (SML) e lha de mercado de captas (CML)? O que é CAPM? Qual é a medda de rsco de um atvo pelo CAPM? E como se mede o retoro de um atvo? Quas são os pressupostos do CAPM? Como se calcula o Beta? O que é lha característca? Exstem crítcas ao CAPM? Quas são os outros modelos de estudo de equlíbro de rsco e retoro? como se gereca o rsco levado em cota seus cocetos?

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

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

Leia mais

( k) = P = = Taxa de Retorno de um Ativo (ação, títulos, imóveis, etc.) em um único período:

( k) = P = = Taxa de Retorno de um Ativo (ação, títulos, imóveis, etc.) em um único período: FE- USP-EC Curso de Graduação em Cêcas Cotábes Dscpla: EC056 - Gestão de Rscos e Ivestmetos.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras Profa. Dra Joaíla Ca.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras I. O que é

Leia mais

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto Faculdade de Ecooma, Admstração e Cotabldade de Rberão Preto Ecooma Moetára Curso de Ecooma / º. Semestre de 014 Profa. Dra. Rosel da Slva Nota de aula CAPM Itrodução Há dos modelos bastate utlzados para

Leia mais

RRR- 1 A RELAÇÃO RISCO-RETORNO

RRR- 1 A RELAÇÃO RISCO-RETORNO - 1 A ELAÇÃO ISCO-ETONO V -INTODUÇÃO À TEOIA DOS MECADOS DE CAPITAIS -! Algus cocetos de base à teora dos mercados de captas: " edbldade de um vestmeto em acções: edbldade em valor Dvdedos + mas/meos valas

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

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16% Análse de Rsco 1 RISCO Rsco possbldade de perda. Quanto maor a possbldade, maor o rsco. Exemplo: Empresa X va receber $ 1.000 de uros em 30 das com títulos do governo. A empresa Y pode receber entre $

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Construção e Análise de Gráficos

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO:

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

Leia mais

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que

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

Leia mais

Econometria: 3 - Regressão Múltipla

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

Leia mais

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I

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

Leia mais

Noções Básicas de Medidas e Algarismos Significativos

Noções Básicas de Medidas e Algarismos Significativos Noções Báscas de Meddas e Algarsmos Sgfcatvos Prof. Theo Z. Pava Departameto de Físca - Faculdade de Flosofa, Cêcas e Letras de Rberão Preto-USP Físca Acústca Motvações Quas são os padrões de meddas? Podemos

Leia mais

ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA

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

Leia mais

Tópicos Extras 2ª parte. Análise de Correlação e Regressão

Tópicos Extras 2ª parte. Análise de Correlação e Regressão Tópcos Extras ª parte Aálse de Correlação e Regressão 1 Defções báscas ANÁLISE DE CORRELAÇÃO Mesurar a força da assocação etre as varáves (geralmete através do cálculo de algum coefcete). ANÁLISE DE REGRESSÃO

Leia mais

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

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

Leia mais

Estatística. 2 - Estatística Descritiva

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

Leia mais

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

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

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

Leia mais

5 Critérios para Análise dos Resultados

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

Leia mais

HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS. Análise estatística aplicada à hidrologia

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

7 Análise de covariância (ANCOVA)

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Modelo de Regressão Simples

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Cap. 5. Testes de Hipóteses

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

Leia mais

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

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

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

Leia mais

15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações

15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações Itrodução.1 Juros Smples Juro: recompesa pelo sacrfíco de poupar o presete, postergado o cosumo para o futuro Maora das taxas de uros aplcadas o mercado facero são referecadas pelo crtéro smples Determa

Leia mais

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

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

Leia mais

Difusão entre Dois Compartimentos

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

Leia mais

Medidas Numéricas Descritivas:

Medidas Numéricas Descritivas: Meddas Numércas Descrtvas: Meddas de dspersão Meddas de Varação Varação Ampltude Ampltude Iterquartl Varâca Desvo absoluto Coefcete de Varação Desvo Padrão Ampltude Medda de varação mas smples Dfereça

Leia mais

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão

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

Leia mais

50 Logo, Número de erros de impressão

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

Leia mais

Probabilidade II Aula 10

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

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

Leia mais

AVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR. José Antonio Stark Ferreira

AVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR. José Antonio Stark Ferreira 1 AVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR José Atoo Stark Ferrera I - INTRODUÇÃO O presete estudo fo desevolvdo objetvado mesurar os gahos e perdas patrmoas

Leia mais

Distribuições de Probabilidades

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Avaliação da qualidade do ajuste

Avaliação da qualidade do ajuste Avalação da qualdade do ajuste 1 Alguma termologa: Modelo ulo: é o modelo mas smples que pode ser defdo, cotedo um úco parâmetro ( µ) comum a todos os dados; Modelo saturado: é o modelo mas complexo a

Leia mais

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

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

Leia mais

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO Área Cetífca Matemátca Udade Curso Egehara do Ambete Ao º Semestre º Folha Nº 8: Aálse de Regressão e de Correlação Probabldades e Estatístca Ao 00/0. Pretede-se testar um strumeto que mede a cocetração

Leia mais

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

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

Leia mais

Revisão de Estatística X = X n

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

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO

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

Leia mais

Projeto e Análise de Algoritmos Recorrências. Prof. Humberto Brandão

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

Leia mais

Análise Exploratória de Dados

Análise Exploratória de Dados Aálse Eploratóra de Dados Objetvos Aálse bvarada: uma varável qualtatva e uma quattatva: represetar grafcamete as duas varáves combadas; defr e calcular uma medda de assocação etre as varáves. Eemplo 1

Leia mais

Regressão e Correlação

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

Leia mais

Análise da Informação Económica e Empresarial

Análise da Informação Económica e Empresarial Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Guão Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração

Leia mais

Lista de Exercícios #9 Assunto: Análise de Regressão Método de Mínimos Quadrados

Lista de Exercícios #9 Assunto: Análise de Regressão Método de Mínimos Quadrados Lsta de Exercícos #9 Assuto: Aálse de Regressão Método de Mímos Quadrados ANPEC 8 Questão 4 Cosdere o segute modelo de regressão lear smples: () y = β + β x + u Para uma amostra com 3 observações, foram

Leia mais

SUMÁRIO GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ. Cid Ferreira Gomes Governador. 1. Introdução... 2. Domingos Gomes de Aguiar Filho Vice Governador

SUMÁRIO GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ. Cid Ferreira Gomes Governador. 1. Introdução... 2. Domingos Gomes de Aguiar Filho Vice Governador INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ Cd Ferrera Gomes Goverador Domgos Gomes de Aguar Flho Vce Goverador SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GES- TÃO (SEPLAG)

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Arquitetura da ART Controle 1 Controle 2

Arquitetura da ART Controle 1 Controle 2 Teora de Ressoâca Adaptatva - ART Arqutetura da ART Cotrole Cotrole 2 Desevolvda por Carpeter e Grossberg como uma alteratva para resolver o dlema establdade-plastcdade (rede ão aprede ovos padrões). Realme

Leia mais

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1

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

Leia mais

UM ESTUDO SOBRE A UTILIZAÇÃO DE DADOS HISTÓRICOS NO MODELO DE MARKOWITZ APLICADO À BOLSA DE VALORES DE SÃO PAULO

UM ESTUDO SOBRE A UTILIZAÇÃO DE DADOS HISTÓRICOS NO MODELO DE MARKOWITZ APLICADO À BOLSA DE VALORES DE SÃO PAULO III SEMEAD UM ESTUDO SOBRE A UTILIZAÇÃO DE DADOS HISTÓRICOS NO MODELO DE MARKOWITZ ALICADO À BOLSA DE VALORES DE SÃO AULO Akor Heda (*) Adré Luz Oda (**) RESUMO Este artgo dscute a aplcação do modelo de

Leia mais

Números Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo.

Números Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo. Números Complexos. (IME) Cosdere os úmeros complexos Z se α cos α e Z cos α se α ode α é um úmero real. Mostre que se Z Z Z etão R e (Z) e I m (Z) ode R e (Z) e I m (Z) dcam respectvamete as partes real

Leia mais

Modelos de regressão linear: abordagem clássica

Modelos de regressão linear: abordagem clássica Modelos de regressão lear: abordagem clássca Prof. Marcelo Rubes mrubes@me.uerj.br Depto. Estatístca Aálse de Regressão Objetvo: Determar uma fução matemátca que descreva a relação etre uma varável cotíua

Leia mais

Unidade II ESTATÍSTICA

Unidade II ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA Udade II 3 MEDIDAS OU PARÂMETROS ESTATÍSTICOS 1 O estudo que fzemos aterormete dz respeto ao agrupameto de dados coletados e à represetação gráfca de algus deles. Cumpre agora estudarmos as

Leia mais

Previsão de demanda quantitativa Regressão linear Regressão múltiplas Exemplos Exercícios

Previsão de demanda quantitativa Regressão linear Regressão múltiplas Exemplos Exercícios Objetvos desta apresetação Plaejameto de produção: de Demada Aula parte Mauro Osak TES/ESALQ-USP Pesqusador do Cetro de Estudos Avaçados em Ecooma Aplcada Cepea/ESALQ/USP de demada quattatva Regressão

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

( Sistema Francês de Amortização )

( Sistema Francês de Amortização ) NA PRÁTICA A TEORIA É A MESMA ( Sstema Fracês de Amortzação ) Em um Cogresso, um Grupo de Professores e Autores composto por Admstradores, Ecoomstas, Cotadores e, todos Pertos Judcas, apresetam os segutes

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBol, MEBom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justfque coveetemete todas as respostas 1 o semestre 018/019 10/01/019 09:00 o

Leia mais

MAE116 Noções de Estatística

MAE116 Noções de Estatística Grupo C - º semestre de 004 Exercíco 0 (3,5 potos) Uma pesqusa com usuáros de trasporte coletvo a cdade de São Paulo dagou sobre os dferetes tpos usados as suas locomoções dáras. Detre ôbus, metrô e trem,

Leia mais

6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS

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

Leia mais

TESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL

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

Leia mais

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese

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

Leia mais

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

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

Leia mais

EMPRESA E MERCADO DE CAPITAIS FLUXOS FINANCEIROS FONTES DE FINANCIAMENTO DAS EMPRESAS. Mercado de Capitais. Empresa. Debêntures.

EMPRESA E MERCADO DE CAPITAIS FLUXOS FINANCEIROS FONTES DE FINANCIAMENTO DAS EMPRESAS. Mercado de Capitais. Empresa. Debêntures. TEF II Prof. Crstao Fort MERCADO ACIONÁRIO Empresa Operações Corretes Aqusção de atvos reas Fote: S.C. Myers/1976 EMPRESA E MERCADO DE CAPITAIS FLUXOS FINANCEIROS Caxa Ivestdo a empresa Caxa gerado pelas

Leia mais

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual

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

Leia mais

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS Uma uversdade oferece um curso para capactação profssoal de joves caretes. Ao fal do curso, cada jovem partcpate será avalado por meo de uma prova teórca e de uma prova prátca,

Leia mais

Análise de Regressão

Análise de Regressão Aálse de Regressão Prof. Paulo Rcardo B. Gumarães. Itrodução Os modelos de regressão são largamete utlzados em dversas áreas do cohecmeto, tas como: computação, admstração, egeharas, bologa, agrooma, saúde,

Leia mais

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

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

Leia mais

Estatística Básica - Continuação

Estatística Básica - Continuação Professora Adraa Borsso http://www.cp.utfpr.edu.br/borsso adraaborsso@utfpr.edu.br COEME - Grupo de Matemátca Meddas de Varabldade ou Dspersão Estatístca Básca - Cotuação As meddas de tedêca cetral, descrtas

Leia mais

ESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

ESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL ESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TEDÊCIA CETRAL Ídce. Meddas de Tedêca Cetral...3 2. A Méda Artmétca Smles ( μ, )...3 3. A Méda Artmétca Poderada...6 Estatístca Módulo 3: Meddas de Tedêca Cetral 2 . MEDIDAS

Leia mais

Monitoramento ou Inventário Florestal Contínuo

Monitoramento ou Inventário Florestal Contínuo C:\Documets ad Settgs\DISCO_F\MEUS-DOCS\LIVRO_EF_44\ef44_PDF\CAP XIV_IFCOTIUO.doc 6 Motorameto ou Ivetáro Florestal Cotíuo Agosto Lopes de Souza. ITRODUÇÃO Parcelas permaetes de vetáro florestal cotíuo

Leia mais

ÍNDICE DE THEIL Referência Obrigatória: Hoffman cap 4 pags 99 a 116 e cap 3 pgs (seção 3.4).

ÍNDICE DE THEIL Referência Obrigatória: Hoffman cap 4 pags 99 a 116 e cap 3 pgs (seção 3.4). Cetro de Polítcas Socas - Marcelo Ner ÍNDICE DE HEIL Referêca Obrgatóra: Hoffma cap 4 pags 99 a 6 e cap 3 pgs 42-44 (seção 3.4).. Coteúdo Iformatvo de uma mesagem Baseado a teora da formação, que aalsa

Leia mais

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Diversificação - exemplo

Diversificação - exemplo INCETEZA E ISCO /4/009 Dversfcação - exemplo oss cap. 0 Cartera com N atvos Nova stuação: Cartera mas dversfcada Todos os títulos têm a mesma Varânca Todas as covarâncas são guas Todos os Títulos tem a

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Finanças - BACEN 1997 CESPE

Finanças - BACEN 1997 CESPE Fnanças - BACE 997 CESPE Legenda: Tema, Itens Importantes Certo, Errado Questão 3. Exstem dversos nstrumentos fnanceros a dsposção do nvestdores: LIBOR, ações, opções, Eurobond, Swaps. Quanto às característcas

Leia mais

de uma variável em função da outra, por exemplo: Quantas vendas da Marca Philips na região Norte? Quantos homens são fumantes?

de uma variável em função da outra, por exemplo: Quantas vendas da Marca Philips na região Norte? Quantos homens são fumantes? Estatístca descrtva bdmesoal (Tabelas, Gráfcos e Estatístcas) Aálse bvarada (ou bdmesoal): avala o comportameto de uma varável em fução da outra, por exemplo: Quatas vedas da Marca Phlps a regão Norte?

Leia mais

ESTIMATIVA DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS

ESTIMATIVA DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS 1/15 1. CAMPO DE APLICAÇÃO 1.1. Este procedmeto se aplca aos laboratóros de cotrole de qualdade.. OBJETIVO.1. Defr a capacdade de medção para cada método aalítco.. DOCUMENTOS COMPLEMENTARES.1. Valdação

Leia mais

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

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

Leia mais