Palavras-chave: Avaliação educacional; Teoria de Resposta ao Item (TRI); Modelagem Matemática.

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Palavras-chave: Avaliação educacional; Teoria de Resposta ao Item (TRI); Modelagem Matemática."

Transcrição

1 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades AVALIAÇÕES DE SISTEMA: ESTIMAÇÃO DE PROFICIÊNCIAS POR MEIO DO USO DE MODELAGENS MATEMÁTICA BASEADA NA TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM Wagner Bandera Androla Unversdade Federal do Ceará w_androla@yahoo.com Resumo O presente texto tem o ntuto de descrever como são estmadas as profcêncas dos alunos (qualdade das aprendzagens) nas avalações de sstema educaconas, a partr de modelo matemátco baseado na Teora de Resposta ao Item (TRI). A TRI vsa soluconar uma grave lmtação da sua antecessora, a Teora Clássca dos Testes (TCT), que fo muto utlzada em sstemátcas naconas, estaduas e muncpas, com o ntuto de avalar a qualdade do aprendzado do alunado através de testes de rendmento (ANDRIOLA, 2004). Ressalta-se que a Teora de Resposta ao Item (TRI) possu duas característcas essencas. A prmera é a possbldade de comparação de resultados de sujetos dstntos ao longo de períodos temporas. Com efeto, pode-se comparar resultados de anos dferentes e até mesmo de estados ou países dstntos. A segunda é o fato de poder colocar em uma mesma escala o tem e a habldade do aluno. Nessa perspectva, a utlzação da TRI produz nformações sobre as característcas dos tens dos testes, tal como seu grau de dfculdade, a capacdade que os tens têm de dscrmnar dferentes grupos de estudantes e a probabldade de acerto ao acaso. Pretende-se, assm, apresentar o modelo matemátco da TRI e dscorrer sobre as premssas: ) Os alunos têm dstntos níves de aprendzado que podem ser dentfcados; ) as dferentes habldades componentes de cada nível de profcênca podem ser avaladas de forma precsa; ) a magntude das dferenças de profcêncas entre os alunos pode ser estmada; v) a méda das profcêncas dos alunos pode ser calculada e, assm, determnar-se as dferenças entre escolas; v) os fatores nternos assocados às escolas de elevadas médas podem ser dentfcados e, assm, se podem expand-los às demas; v) é possível agrupar as médas das escolas e, assm, ter ndícos da qualdade do própro Sstema Muncpal de ao longo de certo período temporal (uso de séres hstórcas); v) é possível ntroduzr ações pedagógcas de relevo, de modo a proporconar mudanças substantvas nos níves de profcêncas dos alunos. Palavras-chave: Avalação educaconal; Teora de Resposta ao Item (TRI); Modelagem. 1. Introdução A partr da década de 1990, a avalação de sstemas escolares passou a ocupar posção central nas polítcas públcas de educação, sendo recomendada e promovda por agêncas nternaconas, pelo Mnstéro da e por Secretaras de de numerosos estados brasleros, como elemento prvlegado para a realzação das expectatvas 1

2 na Contemporanedade: desafos e possbldades Socedade Braslera d de promoção da melhora da qualdade do ensno básco e superor. Os dversos níves e modaldades de ensno - da educação básca à pós-graduação - têm sdo objeto de avalação por parte do poder públco sob o pressuposto de que a avalação pode "produzr" um ensno de melhor qualdade. As possíves contrbuções da avalação na promoção da melhora do ensno têm sdo dscutdas com base em dos tpos de argumentos: a. O prmero consdera a lógca nterna dos processos de avalação, examna seus prncípos e procedmentos, procura explctar os enfoques e crtéros adotados, tomando-os como referênca para a dscussão das potencaldades e dos lmtes das prátcas adotadas. As possbldades de nterferênca da avalação na melhora da qualdade de ensno estaram presentes na própra lógca ntrínseca ao seu delneamento; b. O segundo consdera também a utlzação dos resultados na condução das polítcas educaconas, examnando a valdade, a relevânca e a oportundade das ncatvas adotadas como consequênca do conhecmento obtdo medante o processo de avalação. No Brasl, os debates a propósto das ncatvas do governo federal e de governos estaduas tendem a focalzar os prncípos e os delneamentos dos programas realzados, procurando explctar suas potencaldades ou defcêncas e/ou rscos nerentes à sua mplementação, explorando, por vezes, concepções de qualdade de ensno mplíctas nos programas de dferentes admnstrações. São anda escassas as nvestgações que se propõem a explorar o uso dos resultados nos processos decsóros pelas dversas nstâncas do sstema educaconal, o que torna oportunas as pesqusas dessa natureza. Sua nsttuconalzação, tanto em âmbto naconal quanto nas undades federadas, tem mplcações nas polítcas públcas de educação envolvendo as nsttuções, o currículo, os profssonas e os estudantes, e evdenca uma redefnção do Estado em relação ao seu papel na área. No Brasl, a partr de 1995, a mplementação de processos avalatvos ntensfcase e a vsão de melhora da qualdade do ensno e do papel do Estado na educação, ntrínseca à avalação em larga escala, assume crescentemente maor mportânca no debate educaconal. Nesse período, agêncas nternaconas passam a estmular e nfluencar de modo mas dreto o delneamento das propostas de avalação de sstemas, demonstrando claro nteresse sobre a efcáca dos nvestmentos externos na educação. O Sstema de Avalação da Básca - Saeb -, de nível naconal, mplementado a partr de 1990, passa, por exemplo, a ser parcalmente fnancando pelo Banco Mundal e, consequentemente, sofre transformações de acordo com a mudança de seus agentes, nfluêncas de concepções, pesqusas e técncas avalatvas nternaconas. A consoldação do Saeb estmulou anda as propostas de avalação 2

3 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades no âmbto de governos estaduas, ncatvas que passaram a ter centraldade nas polítcas em curso. Nessa dreção, a adoção de procedmentos estatístcos avançados começou a ser algo persegudo pelos sstemas de avalação que estavam sendo crados. Um desses procedmentos é conhecdo pelo nome de Teora da resposta ao Item (TRI). 2. Breve revsão hstórca da TRI Como sempre ocorre no âmbto das Cêncas, os modelos ou teoras não surgem de um momento para outro, da note para o da, nem tampouco de forma lnear (ANDRIOLA, 1998). A Teora de Resposta ao Item (TRI) não é, como se podera ngenuamente acredtar, um novo enfoque pscométrco (ANDRIOLA, 2001). Suas raízes foram estabelecdas nos anos 1930 pelo pscólogo Lous Leon Thurstone ( ). Não obstante, fo somente com o avanço dos sstemas de nformação e dos programas de computação que a nova teora fo, de fato, posta em uso, de modo massvo, pelos sstemas educaconas mundo afora (ANDRIOLA, 2009). Para lustrar o exposto, cumpre destacar que, no âmbto braslero, a TRI vem sendo usada, desde 1990, pelo Sstema Naconal de Avalação da Básca (SAEB) mplementado pelo Mnstéro de (MEC) desde 1998 (ANDRIOLA & BARRETO, 1997). A TRI vsa soluconar uma grave lmtação da sua antecessora, a Teora Clássca dos Testes (TCT), modelo este que fo muto utlzado em sstemátcas naconas, estaduas e muncpas com o ntuto de avalar a qualdade do aprendzado do alunado através de avalações em larga escala empregando-se testes de rendmento (ANDRIOLA, 2004). Tal lmtação se refere ao fato de que, na TCT, o grupo de alunos seleconado com base nos seus desempenhos depende, quase exclusvamente, do teste utlzado (ANDRIOLA, LEITE & MAIA, 2013). De modo a lustrar a lmtação referda, vamos supor que um grupo de 300 alunos concorresse a 100 vagas e, para tal, se submetesse a um Teste 1. Ao fnal do certame, havera 100 seleconados com base no uso do Teste 1. Na lnha das suposções, magnemos que o certame tvesse sdo anulado por causas estranhas ao certame (omtamos a hpótese de problemas na elaboração do teste) e que, novamente, os 300 alunos devessem ser submetdos a uma nova seleção, através do uso de um Teste 2. Após a aplcação desta, nada assegurara que os 100 alunos seleconados no prmero momento, em que fo empregado o Teste 1, fossem os mesmos seleconados no momento posteror, em que fo usado o Teste 2, embora este medsse os mesmos conteúdos do seu antecessor, o Teste 1. Esse caso fctíco exemplfca 3

4 na Contemporanedade: desafos e possbldades Socedade Braslera d como o nstrumento de medda (teste) utlzado pode comprometer a seleção justa dos melhores alunos (ANDRIOLA, 2003). É como se o comprmento de uma mesa, por exemplo, dependesse do nstrumento (fta métrca) utlzado para a sua medda. Ao usar a fta métrca A obteríamos uma medda de comprmento A, enquanto ao usarmos a fta métrca B obteríamos uma medda de comprmento B. Como explcar as dferenças destas duas meddas hpotétcas, se o comprmento da mesa é nvarável? Com os dos exemplos, pode-se compreender como a estmatva do aprendzado dos alunos é contamnada pelo nstrumento de medda utlzado (o Teste), dexando de garantr, assm, a seleção dos alunos de maor mérto (ANDRIOLA, 2008). Para soluconar esse grave problema a TRI fundamenta-se em dos prncípos: convergênca e separabldade. O prncípo da convergênca fundamenta-se na déa de que o nstrumento utlzado para medr a aprendzagem dscente deve maxmzar a probabldade de escolher os canddatos com maor grau de aprendzagem, ndependentemente de estes alunos serem submetdos a outros nstrumentos de medda em outras stuações de seleção. Em síntese: os resultados devem convergr para a escolha dos melhores canddatos (ANDRIOLA, 2005). Já o segundo prncípo, o da separabldade, está assocado à possbldade de dstngur os ndvíduos conforme o grau de aprendzagem destes, de modo a garantr a mertocraca e, assm, contrbur para a efetvdade da nclusão e da justça socas. Por outro lado, a TRI permte comparar o progresso do aluno ao longo da sua formação acadêmca, bem como estmar o valor agregado pelo curso e/ou pela nsttução, contrbundo, com sso, para estudos com vstas ao aprmoramento da gestão pedagógca, bem como da formação acadêmca vslumbrada (ANDRIOLA, 2006; ANDRIOLA 2011). 3. Bases s da TRI A TRI propõe um modelo matemátco que formalza a relação entre elementos essencas da stuação na qual uma pessoa responde a um problema (tem de uma prova de rendmento, por exemplo). Nessa stuação, quanto maor a habldade da pessoa no fator requerdo pelo problema maor será a probabldade de que ela responda corretamente (MUÑIZ & HAMBLETON, 1992; LORD, 1980). Conforme Muñz (1997), a TRI representa matematcamente essa stuação por meo da Curva Característca do Item (CCI), que ndca a probabldade de acerto em função da habldade das pessoas que o respondem e da dfculdade do problema (dependendo do 4

5 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades modelo, podem ser ncluídas outras característcas como a dscrmnação e a probabldade de acertos ao acaso). O modelo de um parâmetro ncalmente crado por Georg Rasch em 1980 caracterza o tem somente pela sua dfculdade (parâmetro a). Segundo GOLDSTEIN e WOOD (1989), em 1968 Allan Brnbaum apresentou o modelo de dos parâmetros logístcos, caracterzando a qualdade do tem a partr da dfculdade (parâmetro a) e do poder de dscrmnação (parâmetro b). Atualmente, o modelo logístco de três parâmetros é o mas utlzado mundalmente, posto que se basea em três componentes do tem: a dfculdade, a dscrmnação e a probabldade de ser acertado ao caso (parâmetro c). A partr da estmação destes três parâmetros é possível representar a qualdade do tem através da Curva Característca do Item (CCI), conforme a fgura abaxo. Na fgura acma: ü a representa a dfculdade do tem; ü b representa o poder de dscrmnação do tem; ü c representa a probabldade de acerto ao acaso do tem; ü a habldade é o construto latente (representada pela letra grega θ). Como destacou Pasqual (1997), a CCI é a característca partcular de cada tem, é sua cartera de dentdade, uma vez que compartlha uma forma geral muto parecda com um S. Para fnalzar, convém destacar, por oportuno, que a prátca da avalação pscológca e educaconal sofreu profundas modfcações com o surgmento dos modelos de TRI. Desde então, foram propostos dstntos modelos undmensonas para dados dcotômcos; desenvolveram-se varados procedmentos para a estmação dos parâmetros dos tens e da magntude dos sujetos na varável latente θ estmação de máxma verossmlhança condconal e estmação de máxma verossmlhança conjunta; formularam-se dstntas provas para verfcar o grau de ajuste do modelo aos dados empírcos qu-quadrado e análse dos resíduos. Nesse novo contexto, o foco das sofstcadas análses estatístcas desvou-se do teste 5

6 na Contemporanedade: desafos e possbldades Socedade Braslera d (que representa o macro) para o tem (que representa o mcro). A lógca para tal câmbo é a mesma usada pela Físca Quântca: o mcro (nano) 1 exerce nfluênca sobre o macro. Justfcase, assm, a acentuada ênfase no uso dos modelos de TRI, vsto que se prestam à análse acurada do mcro - os tens (ANDRIOLA, 2009). 4. O uso da TRI para estmar profcêncas Após a elaboração dos tens, em conformdade com as especfcações pedagógcas adotadas (p. ex.: matrzes de referênca), procede-se à parametrzação destes. A parametrzação consste na determnação dos seguntes aspectos nerentes ao tem: a) Dfculdade; b) Dscrmnação; c) Probabldade de acerto ao acaso. Com estes parâmetros determnados pode-se, agora, estmar o grau de aprendzagem (ou de profcênca) dos alunos. A partr dsto, pode-se avalar a efcáca do ensno, agrupando os alunos em turmas, em escolas e em sstemas. Os três parâmetros (dfculdade, dscrmnação e probabldade de acerto ao acaso) são estmados através do segunte modelo matemátco. P( ) = c + (1 + c e ) 1+ e Da ( Da ( b ) b ) ü P(θ) é a probabldade de acerto do tem dada determnada magntude de θ; ü θ é a varável latente medda pelo tem ; ü a é o índce de dscrmnação do tem ; ü b é o índce de dfculdade do tem ; ü c é a probabldade de que o tem seja acertado ao acaso; ü e é o valor (2,72) na base dos logartmos neperanos; ü D é uma constante de valor 1,7 Os passos para a estmação da profcênca serão descrtos a segur 1 O prefxo nano ndca uma undade de medda dervada, gual a 10-9 vezes a prmera (Cf. Dconáro Novo Aurélo, Século XXI). No campo da Físca, o termo quark fo cunhado pelo físco norte-amercano Murray Gell-Man e refere-se a um dos consttuntes fundamentas da matéra. No seu lvro, El quark y el Jaguar (4ª edção, Madrd: Ed. Metatemas, 2003), há uma ctação que sntetza muto bem a assocação entre o mcro e o macro, o smples e o complexo: (...) los quarks son las partículas elementales que consttuyen el núcleo atómco (...). El Jaguar representa la complejdad del mundo que nos rodea, especalmente tal como se manfesta en los sstemas complejos adaptatvos (...). La magen del quark e del Jaguar transmte perfectamente m dea de lo smple y lo complejo: de un lado las leyes físcas subyacentes de la matera y el unverso, y del otro, el rco entramado del mundo que percbmos drectamente y del que formamos parte (p. 29). 6

7 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades 1. Incalmente se procede à estmação dos três parâmetros de cada tem (dfculdade, dscrmnação e probabldade de acerto ao acaso). 2. Para tal, uma prmera equação estma os parâmetros dos tens, ndependentemente da magntude dos alunos na varável latente (θ), usando, para tal, o número total de respostas corretas. 3. Posterormente, sobre as bases de uma segunda equação, pode-se estmar a magntude dos alunos (as profcêncas) na varável latente (θ) conhecendo-se tãosomente os parâmetros dos tens, já estmados pela prmera equação. 4. Fnalmente, uma tercera equação permte o contraste dos resultados da prmera equação com os da segunda equação (Método de Máxma Verossmlhança), verfcando, assm, sua adequação. 5. Desse modo, pode-se dzer que houve, quase concomtantemente, a estmação: ü Dos parâmetros dos tens (dfculdade, dscrmnação e probabldade de acerto ao acaso); ü Da profcênca de cada aluno; ü Da plausbldade dos dos conjuntos de valores (dos parâmetros dos tens e da profcênca gerada). Após a parametrzação, o modelo gera a CCI (curva característca do tem) para cada tem, conforme apresenta-se na fgura 1. Fgura 1: Curva característca do Item 7

8 na Contemporanedade: desafos e possbldades Socedade Braslera d Com os valores do parâmetro b (a dfculdade) se pode organzar os tens de modo crescente. Por exemplo: Q30 (Cad. 2): b =-0,025 (Fácl); Q39 (Cad. 6): b = 2,421 (Muto Dfícl); Q23 (Cad. 4) b = 0,319 (Intermedára); Q23 (Cad. 3): b = 0,341 (Intermedára). 6. Estes valores explcam algo nustado, à prmera vsta: como alunos com mesma quantdade de acertos podem ter profcêncas dstntas. Por fm, a segur serão descrtas as consderações fnas dessa pesqusa. 5 Consderações Fnas O texto dscorreu acerca das potencaldades dos Sstemas de Avalação exstentes no Brasl, em dstntos níves da admnstração públca: muncpal, estadual e federal. Desde os anos 1990, com a cração do Sstema de Avalação da Básca (SAEB), foram ntroduzdos, no Brasl, procedmentos para averguar a qualdade dos sstemas educaconas, a partr da estmação das profcêncas dos alunos em testes de rendmento. Sob esta ótca, ntroduzram-se, também, novações metodológcas nos procedmentos de análses dos dados resultantes do desempenho dos alunos nas referdas provas. A mas destacada novação fo efetvada com a adoção da Teora de Resposta ao ITEM (TRI), dado que esta possblta comparar resultados de sujetos dstntos ao longo de períodos temporas. Igualmente, podem ser comparados resultados de outras entdades (escolas e sstemas educaconas) obtdos em anos dferentes, bem como de muncípos, estados e países dstntos. A segunda é o fato de poder colocar em uma mesma escala o tem e a profcênca dos alunos. Para conclur, há que se destacar que o uso sstemátco da TRI proporconou, dentre outros avanços, os seguntes: ) A dentfcação de dstntos níves de aprendzado do alunado (profcêncas); ) A dentfcação das dferentes habldades componentes de cada nível de profcênca; ) A estmação da magntude das dferenças de profcêncas entre alunos; v) A determnação da méda das profcêncas dos alunos que podem ser agrupados por escola, possbltando a observação de possíves dferenças entre escolas; v) A dentfcação de fatores nternos assocados às escolas de elevadas médas de profcêncas; 8

9 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades v) A dentfcação do nível de qualdade do própro Sstema Muncpal de ao longo de certo período temporal (uso de séres hstórcas), a partr da observação do comportamento das médas de profcêncas dos alunos agrupados em escolas; v) A ntrodução de ações pedagógcas de relevo, de modo a proporconar mudanças substantvas nos níves de profcêncas dos alunos. 7. Referêncas ANDRIOLA, W. B. Utlzação da Teora da Resposta ao Item (TRI) para a organzação de um banco de tens destnados a avalação do racocíno verbal. Pscologa: Reflexão e Crítca, Ro Grande do Sul, v. 11, n.2, p , ANDRIOLA, W. B. Descrção dos prncpas métodos para detectar o Funconamento Dferencal dos Itens (DIF). Pscologa: Reflexão e Crítca, Ro Grande do Sul, v. 14, n.3, p , ANDRIOLA, W. B. Descrpcón de los prncpales métodos para detectar el funconamento dferencal de ítem (DIF): un análss crítco. Bordón: Revsta de Pedagoga, Madrd, v. 2, n.55, p. 7-19, ANDRIOLA, W. B. Avalação da aprendzagem: concetos, dados, problemas e perspectvas. Pscologa Argumento, Curtba, v. 22, n.39, p , ANDRIOLA, W. B. Breve retrospectva hstórca acerca dos estudos que abordam o vés dos tens de testes pscológcos. Pscologa Argumento, Curtba, v. 23, p , ANDRIOLA, W. B. Estudo sobre o vés de tens em testes de rendmento: uma retrospectva. Estudos em Avalação Educaconal, São Paulo, v. 17, p , ANDRIOLA, W. B. Uso da Teora de Resposta ao Item (TRI) para analsar a equdade do processo de avalação do aprendzado dscente. Revsta Iberoamercana de Evaluacón Educatva, Santago de Chle, v. 1, p , ANDRIOLA, W. B. Pscometra moderna: característcas e tendêncas. Estudos em Avalação Educaconal, São Paulo, v. 20, p , ANDRIOLA, W. B. Doze motvos favoráves à adoção do Exame Naconal do Ensno Médo (ENEM) pelas Insttuções Federas de Ensno Superor (IFES). Ensao: Avalação e Polítcas Públcas, Ro de Janero, v. 19, p , ANDRIOLA, W. B.; BARRETO, J. A. Análse métrca de nstrumento de medda da aprendzagem através da Teora da Resposta ao Item-TRI. Ensao: Avalação e Polítcas Públcas, Ro de Janero, v.5, n.5, p , ANDRIOLA, W. B.; LEITE, R. H.; MAIA, J. L. Análse métrca de questões componentes de testes de rendmento: mecansmo de feedback para aprmorar sua elaboração. Foro Educaconal, Santago de Chle, v. 21, p , GOLDSTEIN, H.; WOOD, R. Fve decades of tem response modellng. Brtsh Journal of Mathematcal and Statstcal Psychology, London, v. 42, p , LORD, F. M. Applcatons of tem response theory to practcal testng problems. New Jersey: Lawrence Erlbaum Assocates, MUÑIZ, J. Introduccón a la teora de respuesta a los ítems. Madrd: Edcones Prâmde,

10 na Contemporanedade: desafos e possbldades Socedade Braslera d MUÑIZ, J.; HAMBLETON, R. K. Medo sglo de Teoría de Respuestas a los Ítems. Anuaro de Pscologa, Madrd, n. 52, p , PASQUALI, L. Pscometra: teora e aplcações. Brasíla: UnB,

11 Braslera de na Contemporanedade: desafos e possbldades 11

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

4 Critérios para Avaliação dos Cenários Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada

Leia mais

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo 3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas

Leia mais

PROJEÇÕES POPULACIONAIS PARA OS MUNICÍPIOS E DISTRITOS DO CEARÁ

PROJEÇÕES POPULACIONAIS PARA OS MUNICÍPIOS E DISTRITOS DO CEARÁ GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GESTÃO - SEPLAG INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE NOTA TÉCNICA Nº 29 PROJEÇÕES POPULACIONAIS PARA OS MUNICÍPIOS E DISTRITOS

Leia mais

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade

Leia mais

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

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

Leia mais

7 - Distribuição de Freqüências

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

Leia mais

Modelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária.

Modelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária. Modelagem multvarável com varáves quanttatvas e qualtatvas, com resposta bnára. O modelo de regressão não lnear logístco ou modelo logístco é utlzado quando a varável resposta é qualtatva com dos resultados

Leia mais

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação. Estudo quanttatvo do processo de tomada de decsão de um projeto de melhora da qualdade de ensno de graduação. Rogéro de Melo Costa Pnto 1, Rafael Aparecdo Pres Espíndula 2, Arlndo José de Souza Júnor 1,

Leia mais

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap A técnca de computação ntensva ootstrap O termo ootstrap tem orgem na expressão de língua nglesa lft oneself by pullng hs/her bootstrap, ou seja, alguém levantar-se puxando seu própro cadarço de bota.

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

Associação entre duas variáveis quantitativas Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa

Leia mais

2 Incerteza de medição

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

Leia mais

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento

Leia mais

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro. Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na

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

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

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

Leia mais

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A CLASSIFICAÇÃO DE MONOGRAFIAS UMA PROPOSTA PARA MAIOR OBJECTIVIDADE ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

Leia mais

Regressão Linear Simples by Estevam Martins

Regressão Linear Simples by Estevam Martins Regressão Lnear Smples by Estevam Martns stvm@uol.com.br "O únco lugar onde o sucesso vem antes do trabalho, é no dconáro" Albert Ensten Introdução Mutos estudos estatístcos têm como objetvo estabelecer

Leia mais

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados Identdade dos parâmetros de modelos segmentados Dana Campos de Olvera Antono Polcarpo Souza Carnero Joel Augusto Munz Fabyano Fonseca e Slva 4 Introdução No Brasl, dentre os anmas de médo porte, os ovnos

Leia mais

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação Regressão Múltpla Parte I: Modelo Geral e Estmação Regressão lnear múltpla Exemplos: Num estudo sobre a produtvdade de trabalhadores ( em aeronave, navos) o pesqusador deseja controlar o número desses

Leia 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 entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Teoria da Resposta ao Item: Conceitos e Aplicações

Teoria da Resposta ao Item: Conceitos e Aplicações Teora da Resposta ao Item: Concetos e Aplcações Dalton Francsco de Andrade 1 Helton Rbero Tavares 2 Raquel da Cunha Valle 3 1 Professor Ttular do Departamento de Estatístca e Matemátca Aplcada da Unversdade

Leia mais

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anas Eletrônco ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anderson Takash Hara, Heraldo Takao Hashgut, Antôno Carlos Andrade

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

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

Leia mais

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

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

Leia mais

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos 2 Metodologa de Medção de Rscos para Projetos Neste capítulo remos aplcar os concetos apresentados na seção 1.1 ao ambente de projetos. Um projeto, por defnção, é um empreendmento com metas de prazo, margem

Leia mais

Contribuições da Teoria da Resposta ao Item nas Avaliações Educacionais

Contribuições da Teoria da Resposta ao Item nas Avaliações Educacionais Artgo Orgnal DOI:0.590/79460X30 Cênca e Natura, Santa Mara, v. 36 Ed. Especal, 04, p. 58 7 Revsta do Centro de Cêncas Naturas e Exatas - UFSM ISSN mpressa: 000-8307 ISSN on-lne: 79-460X Contrbuções da

Leia mais

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO Alne de Paula Sanches 1 ; Adrana Betâna de Paula Molgora 1 Estudante do Curso de Cênca da Computação da UEMS, Undade Unverstára de Dourados;

Leia mais

2 Lógica Fuzzy Introdução

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

Leia mais

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

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

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da

Leia mais

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um).

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um). INTRODUÇÃO À PROILIDDE teora das probabldade nada mas é do que o bom senso transformado em cálculo probabldade é o suporte para os estudos de estatístca e expermentação. Exemplos: O problema da concdênca

Leia mais

Representação e Descrição de Regiões

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

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

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

Leia mais

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo Modelos Conexonstas com tempo contínuo Mutos fenômenos de aprendzado assocatvo podem ser explcados por modelos em que o tempo é uma varável dscreta como nos casos vstos nas aulas anterores. Tas modelos

Leia mais

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS SUMÁRIO 1 Delneamentos Expermentas 2 1.1 Delneamento Interamente Casualzado..................... 2 1.2 Delneamento Blocos Casualzados (DBC).................... 3 1.3 Delneamento Quadrado Latno (DQL)......................

Leia mais

Eletroquímica 2017/3. Professores: Renato Camargo Matos Hélio Ferreira dos Santos.

Eletroquímica 2017/3. Professores: Renato Camargo Matos Hélio Ferreira dos Santos. Eletroquímca 2017/3 Professores: Renato Camargo Matos Hélo Ferrera dos Santos http://www.ufjf.br/nups/ Data Conteúdo 07/08 Estatístca aplcada à Químca Analítca Parte 2 14/08 Introdução à eletroquímca 21/08

Leia mais

DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS 1 A análse de dagnóstco (ou dagnóstco do ajuste) confgura uma etapa fundamental no ajuste de modelos de regressão. O objetvo prncpal da análse de dagnóstco

Leia mais

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

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

Leia mais

3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial

3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial 3 Método Numérco O presente capítulo apresenta a dscretação da equação dferencal para o campo de pressão e a ntegração numérca da expressão obtda anterormente para a Vscosdade Newtonana Equvalente possbltando

Leia mais

Aula Características dos sistemas de medição

Aula Características dos sistemas de medição Aula - Característcas dos sstemas de medção O comportamento funconal de um sstema de medção é descrto pelas suas característcas (parâmetros) operaconas e metrológcas. Aqu é defnda e analsada uma sére destes

Leia mais

UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. Física Experimental. Prof o José Wilson Vieira

UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. Física Experimental. Prof o José Wilson Vieira UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO ESCOLA POLITÉCNICA DE PERNAMBUCO Físca Expermental Prof o José Wlson Vera wlson.vera@upe.br AULA 01: PROCESSOS DE ANÁLISE GRÁFICA E NUMÉRICA MODELO LINEAR Recfe, agosto de 2015

Leia mais

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias TLF 010/11 Cap. IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras Capítulo IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras 4.1. Méda 43 4.. Desvo padrão 44 4.3. Sgnfcado do desvo padrão 46 4.4. Desvo padrão da méda

Leia mais

u a mesma área, na escala de 1: , tomadas a cada intervalo de 18 dias.

u a mesma área, na escala de 1: , tomadas a cada intervalo de 18 dias. QUANTFCAÇÃO E SENSORAMENTO REMOTO NA NVESTGAÇÃO GEOGRÁFCA A evolução recente da cênca tem colocado, com certa frequênca, o nvestgador em stuação crítca face à massa de nformações, dados e meos para sua

Leia mais

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS GARANIA DE EXCELENE INERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSOS ARAVÉS DA ANÁLISE ESAÍSICA DE OLERÂNCIAS Edvaldo Antono Bulba* *Prof. Dr. da Fatec SP FEI e Unversdade São Judas E mal: bulba@fe.edu.br Resumo Numa

Leia mais

), demonstrado no capítulo 3, para

), demonstrado no capítulo 3, para 6 Conclusão Neste trabalho foram realzados cnco estudos de casos como meo de nvestgar a nfluênca de trbutos no processo decsóro de localzação. Buscou-se realzar as entrevstas em dferentes negócos para

Leia mais

8.2. Tipos de Ações Gerenciais em Empresas que Valorizam o Controle de Qualidade

8.2. Tipos de Ações Gerenciais em Empresas que Valorizam o Controle de Qualidade 8. USO DA ANÁLISE DE VARIÂNCIA E DA REGRESSÃO 8.1. Introdução A estatístca é a cênca que lda com a coleta, o processamento e a dsposção de dados (nformação) atuando como ferramenta fundamental nos processos

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla VII

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

Leia mais

TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM (TRI): CONCEITOS ELEMENTARES DOS MODELOS PARA ITENS DICOTÔMICOS

TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM (TRI): CONCEITOS ELEMENTARES DOS MODELOS PARA ITENS DICOTÔMICOS Boletm de Pscologa, 2011, Vol. LXI, Nº 134: 001-015 TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM (TRI: CONCEITOS ELEMENTARES DOS MODELOS PARA ITENS DICOTÔMICOS GLEIBER COUTO Laboratóro de Avalação, Meddas e Instrumentação

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Regressão Logística Aplicada aos Casos de Sífilis Congênita no Estado do Pará

Regressão Logística Aplicada aos Casos de Sífilis Congênita no Estado do Pará Regressão Logístca Aplcada aos Casos de Sífls Congênta no Estado do Pará Crstane Nazaré Pamplona de Souza 1 Vanessa Ferrera Montero 1 Adrlayne dos Res Araújo 2 Edson Marcos Leal Soares Ramos 2 1 Introdução

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1 O nosso objetvo é estudar a relação entre duas varáves quanttatvas. Eemplos:. Idade e altura das cranças.. v. Tempo de prátca de esportes e rtmo cardíaco

Leia mais

Análise de Regressão

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

Leia mais

Análise de Variância. Comparação de duas ou mais médias

Análise de Variância. Comparação de duas ou mais médias Análse de Varânca Comparação de duas ou mas médas Análse de varânca com um fator Exemplo Um expermento fo realzado para se estudar dabetes gestaconal. Desejava-se avalar o comportamento da hemoglobna (HbA)

Leia mais

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR 1 CORRELAÇÃO E REGREÃO LINEAR Quando deseja-se estudar se exste relação entre duas varáves quanttatvas, pode-se utlzar a ferramenta estatístca da Correlação Lnear mples de Pearson Quando essa correlação

Leia mais

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 013 PROTOCOLO CT-Floresta - LPC - FOI/004 7/11/01 Aprovado: Mara Luza Otero D'Almeda / SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 1 PÚBLICO ALVO...

Leia mais

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização 30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,

Leia mais

Estatística Espacial: Dados de Área

Estatística Espacial: Dados de Área Estatístca Espacal: Dados de Área Dstrbução do número observado de eventos Padronzação e SMR Mapas de Probabldades Mapas com taxas empírcas bayesanas Padronzação Para permtr comparações entre dferentes

Leia mais

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 013 PROTOCOLO CT-Floresta - LPC - FOI/004 05/0/013 Aprovado: Mara Luza Otero D'Almeda / SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 1 PÚBLICO ALVO...

Leia mais

O QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD

O QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD O QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD Mateus Mendes Magela Unversdade Federal do Espírto Santo mateusmendes.m@uol.com.br Resumo: O Quebra-Cabeça de Langford é um passatempo muto atraente e sufcentemente engenhoso

Leia mais

CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA

CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA Aula 6: Estaconardade e Semvarânca: Estaconardade de a. ordem, Hpótese ntríseca, Hpótese de krgagem unversal, Crtéros para escolha, Verfcação, Representatvdade espacal,

Leia mais

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística 1 AULA EXTRA Análse de Regressão Logístca Ernesto F. L. Amaral 13 de dezembro de 2012 Metodologa de Pesqusa (DCP 854B) VARIÁVEL DEPENDENTE BINÁRIA 2 O modelo de regressão logístco é utlzado quando a varável

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

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

Leia mais

2 Referencial Teórico

2 Referencial Teórico Referencal Teórco O obetvo deste capítulo é apresentar os concetos de rsco, correlação e dversfcação no contexto da Teora oderna de Carteras e os últmos estudos a respeto das correlações entre mercados

Leia mais

Métodos Avançados em Epidemiologia

Métodos Avançados em Epidemiologia Unversdade Federal de Mnas Geras Insttuto de Cêncas Exatas Departamento de Estatístca Métodos Avançados em Epdemologa Aula 5-1 Regressão Lnear Smples: Estmação e Interpretação da Reta Tabela ANOVA e R

Leia mais

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017 7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados

Leia mais

Matriz de Alocação de Recursos de Outros Custeio e Capital (OCC) - Matriz ANDIFES. Tomás Dias Sant Ana e equipe Coordenador Nacional do FORPLAD

Matriz de Alocação de Recursos de Outros Custeio e Capital (OCC) - Matriz ANDIFES. Tomás Dias Sant Ana e equipe Coordenador Nacional do FORPLAD Matrz de Alocação de Recursos de Outros Custeo e Captal (OCC) - Matrz AND Tomás Das Sant Ana e equpe Coordenador Naconal do FORPLAD Abrl - 2017 Matrz OCC? Precsamos conhecer, aplcar e dfundr a Matrz OCC

Leia mais

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

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

Leia mais

REINALDO FRANCISCO APLICAÇÃO DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM (T.R.I.) NO EXAME NACIONAL DE CURSOS (E.N.C.) DA UNICENTRO.

REINALDO FRANCISCO APLICAÇÃO DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM (T.R.I.) NO EXAME NACIONAL DE CURSOS (E.N.C.) DA UNICENTRO. REINALDO FRANCISCO ALICAÇÃO DA TEORIA DA RESOSTA AO ITEM (TRI) NO EXAME NACIONAL DE CURSOS (ENC) DA UNICENTRO Dssertação apresentada como requsto parcal à obtenção do grau de Mestre em Cêncas Curso de

Leia mais

ALUNO EQUIVALENTE DA GRADUAÇÃO 2013

ALUNO EQUIVALENTE DA GRADUAÇÃO 2013 ALUNO EQUIVALENTE DA GRADUAÇÃO 2013 Apresentação O Aluno Equvalente da Graduação é um dos prncpas ndcadores para a manutenção da Insttução. Nesta oportundade, descrevemos resumdamente o cálculo desse ndcador

Leia mais

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Prncípos de cração de modelos empírcos: Modelos (matemátcos, lógcos, ) são comumente utlzados na

Leia mais

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples Contalometra Aula 8 Regressão Lnear Smples Orgem hstórca do termo Regressão Le da Regressão Unversal de Galton 1885 Galton verfcou que, apesar da tendênca de que pas altos tvessem flhos altos e pas axos

Leia mais

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

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

Leia mais

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF Flambagem Cálculo da carga crítca va MDF ROF. ALEXANDRE A. CURY DEARTAMENTO DE MECÂNICA ALICADA E COMUTACIONAL Flambagem - Cálculo da carga crítca va MDF Nas aulas anterores, vmos como avalar a carga crítca

Leia mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório Programa de Certfcação de Meddas de um laboratóro Tratamento de dados Elmnação de dervas Programa de calbração entre laboratóros Programa nterno de calbração justes de meddas a curvas Tratamento dos resultados

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

Capítulo 2. Modelos de Regressão

Capítulo 2. Modelos de Regressão Capítulo 2 Modelos de regressão 39 Capítulo 2 Modelos de Regressão Objetvos do Capítulo Todos os modelos são errados, mas alguns são útes George E P Box Algumas vezes fcamos assustados quando vemos engenheros

Leia mais

PUCPR- Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON

PUCPR- Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON 1 PUCPR- Pontfíca Unversdade Católca Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informátca Aplcada PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO ITERATIVA DE LAM E LEUNG Resumo: A proposta para essa sére de

Leia mais

APLICAÇÃO DE UM MODELO DE DESDOBRAMENTO GRADUADO GENERALIZADO DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM TRI

APLICAÇÃO DE UM MODELO DE DESDOBRAMENTO GRADUADO GENERALIZADO DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM TRI Unversdade Federal de Santa Catarna Programa de Pós-Graduação em Engenhara de Produção APLICAÇÃO DE UM MODELO DE DESDOBRAMENTO GRADUADO GENERALIZADO DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM TRI Slvana Lga Vncenz

Leia mais

SUMÁRIO LISTA DE TABELAS...IV LISTA DE ILUSTRAÇÕES...V RESUMO...VIII ABSTRACT...IX

SUMÁRIO LISTA DE TABELAS...IV LISTA DE ILUSTRAÇÕES...V RESUMO...VIII ABSTRACT...IX SUMÁRIO LISTA DE TABELAS...IV LISTA DE ILUSTRAÇÕES...V RESUMO...VIII ABSTRACT...IX. INTRODUÇÃO.... TEMAS DE ESTUDO.... O PROBLEMA... 3.3 OBJETIVOS... 4.4 JUSTIFICATIVA... 5.5 ESTRUTURA DO TRABAHO... 7.

Leia mais

METOLOGIA. 1. Histórico

METOLOGIA. 1. Histórico METOLOGIA A Sondagem da Construção Cvl do RS é uma sondagem de opnão empresaral realzada mensalmente e fo crada pela Confederação Naconal da Indústra (CNI) com o apoo da Câmara Braslera da Indústra da

Leia mais

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH Curso Bem Estar Socal Marcelo Ner - www.fgv.br/cps Metas Socas Entre as mutas questões decorrentes da déa de se mplementar uma proposta de metas socas temos: Qual a justfcatva econômca para a exstênca

Leia mais

Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s)

Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s) 4 Estudo de Caso O estudo de caso, para avalar o método de estmação de parâmetros trdmensonal fo realzado em um modelo de referênca de três camadas, e foram realzados os seguntes passos: Descrção do modelo

Leia mais

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 )

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 ) DIGRM OX-PLOT E CRCTERIZÇÃO DE OUTLIERS E VLORES EXTREMOS Outlers e valores extremos são aqueles que estão muto afastados do centro da dstrbução. Uma forma de caracterzá-los é através do desenho esquemátco

Leia mais

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados Gráfcos de Controle para Processos Autocorrelaconados Gráfco de controle de Shewhart: observações ndependentes e normalmente dstrbuídas. Shewhart ao crar os gráfcos de controle não exgu que os dados fossem

Leia mais

CÁLCULO DO ALUNO EQUIVALENTE PARA FINS DE ANÁLISE DE CUSTOS DE MANUTENÇÃO DAS IFES

CÁLCULO DO ALUNO EQUIVALENTE PARA FINS DE ANÁLISE DE CUSTOS DE MANUTENÇÃO DAS IFES MIISTÉRIO DA EDUCAÇÃO SECRETARIA DE EDUCAÇÃO SUPERIOR DEPARTAMETO DE DESEVOLVIMETO DA EDUCAÇÃO SUPERIOR TECOLOGIA DA IFORMAÇÃO CÁLCULO DO ALUO EQUIVALETE PARA FIS DE AÁLISE DE CUSTOS DE MAUTEÇÃO DAS IFES

Leia mais

5 Validação dos Elementos

5 Validação dos Elementos 5 Valdação dos Elementos Para valdar os elementos fntos baseados nas Wavelets de Daubeches e nas Interpolets de Deslaurers-Dubuc, foram formulados dversos exemplos de análse lnear estátca, bem como o cálculo

Leia mais

SELEÇÃO DE MODELOS VOLUMÉTRICOS PARA CLONES DE EUCALYPTUS SPP., NO PÓLO GESSEIRO DO ARARIPE

SELEÇÃO DE MODELOS VOLUMÉTRICOS PARA CLONES DE EUCALYPTUS SPP., NO PÓLO GESSEIRO DO ARARIPE SELEÇÃO DE MODELOS VOLUMÉTRICOS PARA CLONES DE EUCALYPTUS SPP, NO PÓLO GESSEIRO DO ARARIPE Jáder da Slva Jale Joselme Fernandes Gouvea Alne Santos de Melo Denns Marnho O R Souza Kléber Napoleão Nunes de

Leia mais

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos

Leia mais

ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS. Palavras-chave: Tensões térmicas, Propriedades variáveis, Condução de calor, GITT

ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS. Palavras-chave: Tensões térmicas, Propriedades variáveis, Condução de calor, GITT ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS Dnz, L.S. Santos, C.A.C. Lma, J.A. Unversdade Federal da Paraíba Laboratóro de Energa Solar LES/DTM/CT/UFPB 5859-9 - João Pessoa - PB, Brasl e-mal: cabral@les.ufpb.br

Leia mais

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado 8.6. Expermentos Fatoras e o Fatoral Fraconado Segundo Kng (995) os arranos fatoras e fatoral fraconado estão dentre os arranos mas usados em expermentos ndustras. Veremos aqu alguns casos mas geras e

Leia mais

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo:

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo: CONTROLADORES FUZZY Um sstema de controle típco é representado pelo dagrama de blocos abaxo: entrada ou referênca - erro CONTROLADOR snal de controle PLANTA saída A entrada ou referênca expressa a saída

Leia mais

3 Algoritmos propostos

3 Algoritmos propostos Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos

Leia mais

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência 3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potênca Neste trabalho assume-se que a rede de comuncações é composta por uma coleção de enlaces consttuídos por um par de undades-rádo ndvdualmente

Leia mais

Introdução às Medidas em Física a Aula

Introdução às Medidas em Física a Aula Introdução às Meddas em Físca 4300152 8 a Aula Objetvos: Experênca Curvas Característcas Meddas de grandezas elétrcas: Estudar curvas característcas de elementos resstvos Utlzação de um multímetro Influênca

Leia mais