Integração de sistema DGPS e unidade inercial para navegação precisa de aeronave em tempo-real

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Integração de sistema DGPS e unidade inercial para navegação precisa de aeronave em tempo-real"

Transcrição

1 V Smpóso Braslero de Egehara Iercal Itegração de sstema DGPS e udade ercal para avegação precsa de aeroave em tempo-real *Helo Kot Kuga, *Ulsses Thadeu Vera Guedes, **Celso B. Medoça Jes P.T.G. Wetz, Lus Macedo Texera sumo: Este trabalho descreve a tegração de um sstema GPS dferecal com a udade ercal de uma aeroave, vsado trajetografa precsa em tempo real. Bascamete, uma mplemetação de GPS dferecal é tegrada a uma plataforma ercal (groscópos e acelerômetros em 3-exos) para detfcar a posção e velocdade de uma aeroave. Utlza-se, para a solução DGPS (GPS Dferecal), um receptor Novatel com recurso de correção dferecal va satélte OmStar. Os dados da plataforma ercal compreedem as meddas brutas dos acelerômetros, groscópos, e a attude pré-processada pela plataforma, que são acessados através de terface com barrameto de dados da aeroave. Esses dados são processados para realzar cálculos de avegação etre os states de aqusção da solução DGPS. Um fltro de Kalma, baseado a técca Sgma-Poto, fo desevolvdo para fusão de dados, processado adequadamete os dados ercas e dados DGPS. O trabalho mostra os resultados de smulação da avegação com dados reas de sesores ercas e DGPS, para verfcação do desempeho do sstema desevolvdo. Palavras Chave: GPS Dferecal, Udade Iercal, Itegração DGPS-Iercal, Fltro de Kalma Sgma Poto. Abstract: Ths paper descrbes the tegrato of a Dfferetal GPS (DGPS) system wth a Iertal Navgato System (INS) of a arplae amg at precse real tme trajectory. Bascally, the DGPS mplemetato s tegrated to a INS (3-axs gyros ad accelerometers) to detfy the posto ad velocty of a arplae. The DGPS soluto s mplemeted by a Novatel GPS recever usg the dfferetal correcto va Omstar satellte. The ertal platform data comprses the raw gyro ad accelerometer measuremets ad the preprocessed atttude, acqured through terface wth the arplae data bus. Such data are processed to realze avgato computatos betwee the stats of acqusto of DGPS soluto. A data fuso Kalma flter, based o the Sgma-Pot techque, was desged to sutably process the ertal ad DGPS data. The paper shows the results of a avgato smulato wth actual data from INS ad DGPS, order to verfy the performace of the developed system. Keywords: Dfferetal GPS, INS, DGPS-INS Itegrato, Sgma Pot Kalma Flter. I. INTRODUÇÃO Este trabalho descreve um projeto de tegração de um sstema GPS dferecal com a udade ercal em uma aeroave do tpo jato regoal, vsado avegação precsa em tempo real. O métodos tradcoal de medda de trajetóra com base em ferrametas GPS, para fs de esao em vôo, requer o uso de dos receptores para o cálculo da solução DGPS. Equato um receptor é stalado a aeroave para a obteção da trajetóra propramete dta, outro receptor é poscoado em uma base com coordeadas cohecdas, cuja arqutetura permte o uso da técca de correção dferecal DGPS 1 para melhor precsão as estmatvas. Essas duas bases de dados são geradas em locas dsttos, uma a aeroave e outra em solo, que são processadas pós-vôo, mpossbltado a vsualzação dos resultados a bordo da aeroave e em tempo real. Uma alteratva para elmar a ecessdade de pós processar os dados é utlzar os servços SBAS. ("Satellte Based Augmetato System"). Neste servço a correção dferecal é trasmtda va satélte geo-estacoáro e é recebda pela mesma atea do receptor GPS em uma frequêca levemete dferete do GPS, ada detro da bada L. Por outro lado, devdo a város fatores como: posção úca da atea receptora GPS; um úco satélte geoestacoáro trasmssor dos dados de correção; sufcêca de satéltes GPS; ou falha mometâea do sstema DGPS; teme-se que durate maobras dâmcas possa haver a perda temporára de sal e, por coseqüêca, a degradação da precsão dferecal do sstema. Neste caso faz-se ecessáro a tegração do sstema DGPS à plataforma ercal da aeroave, o chamado INS ("Iertal Navgato System" ou Sstema de Navegação Iercal). Assm, a solução tegrada DGPS/INS 2 garate robustez ao sstema e obtém em tempo real dados de trajetóra e dados que possam ser aprovetados em um sstema de medda de trajetóra de acordo com a coveêca do esao. II. CONCEPÇÃO DO PROJETO Para mplemetar a solução DGPS (GPS Dferecal), usase um receptor da Novatel (sére Propak) 3 com recurso do servço de correção dferecal OmStar trasmtdo va satélte, em taxas de o máxmo 2 amostras/segudo. Esta cocepção cosdera os sas da costelação GPS de satéltes com efemérdes cohecdas, processa as correções dferecas trasmtdas pelo satélte geoestacoáro e gera a solução para o receptor Novatel. Desta forma a posção é cohecda com precsão da ordem de dezeas de cm. Os dados da udade ercal são adqurdos a uma taxa cofgurável de o máxmo 4 amostras/segudo e compreedem as meddas brutas dos acelerômetros, groscópos, e a attude pré-processada da aeroave. Esses dados são tegrados umercamete para predção das varáves de avegação etre os states de aqusção dos dados da solução DGPS. A scrozação dos tempos é feta através do gerador de códgo de tempo IRIG-B, que, a partr do tempo GPS, dspoblza a placa da *Hélo K.Kuga e *Ulsses T.V.Guedes, INPE-DMC, E-mals: hskbek@dem.pe.br, ustbveg@dem.pe.br **Celso B.Medoça, Embraer São José dos Campos, E-Mal: celso.medoca@embraer.com.br Jes P.T.G. Wetz e Lus M.Texera, Embraer Gavão Pexoto, E-Mals: jes.wetz@embraer.com.br, lus.texera@embraer.com.br

2 V Smpóso Braslero de Egehara Iercal aqusção dos dados da INS a mesma base de tempo. A Udade Iercal classcamete utlza terface com barrameto ARINC-429, para a trasferêca das meddas, e IRIG-B para o carmbo de tempo (Tempo GPS). Na ausêca de solução DGPS, o sstema cosdera somete as formações da udade ercal para avegação, provedo os dados de avegação com precsão degradada mas cotíua. Na preseça de dados DGPS, um fltro de Kalma 4,5,6 baseado a técca Sgma-Poto 7,8,9 fo desevolvdo para realzar a fusão dos dados INS e DGPS, e realzar as correções de dervas da udade ercal, devdamete estmadas em tempo real. O software desevolvdo é robusto o sufcete para operar as mas dversas codções: ) somete com os dados DGPS sem degradação de precsão mas com pequea degradação os states termedáros devdo a taxa de amostragem feror do DGPS; ) de forma combada (DGPS com Udade Iercal), que pretede ser o modo de rota; e ) somete com a Udade Iercal, com degradação de precsão para logos períodos, devdo às dervas da udade ercal utlzada. O trabalho mostra os resultados de smulação do sstema DGPS/INS tegrado, com dados reas tato de sesores ercas quato do DGPS, para verfcação do desempeho do sstema desevolvdo. III. ARQUITETURA DO SISTEMA INTEGRADO A Fg. 1 mostra smplfcadamete a arqutetura do sstema tegrado. A plataforma ercal (INS), através de terface ARINC-429 com o barrameto de dados da aeroave, forece dados dos groscópos, acelerômetros, e attude pré-processada a uma taxa de amostragem selecoada, que pode varar de 1 a 4 Hz para este sstema. O sstema DGPS forece, através de terface seral RS-232 e taxa de amostragem selecoável de 1 a 2 Hz, a posção precsa (dezeas de cetímetros de posção após covergêca) e a velocdade (décmos de metros por segudo). A velocdade é calculada através dos dados Doppler do receptor GPS, e ão pelo sstema DGPS, sedo meos precso qualtatvamete. O vetor de estado a ser estmado é composto pelas coordeadas de posção (lattude geodésca, logtude, alttude), de velocdade (orte, leste, adr), âgulos de attude (rolameto, arfagem, guada), "bas" dos acelerômetros os 3 exos, e dervas dos gros os 3 exos, compodo 15 compoetes o total. IV. MECANIZAÇÃO DA NAGAÇÃO INERCIAL As equações dferecas que mecazam a cemátca de avegação para determar a trajetóra da plataforma ercal e o movmeto de attude são dadas por 2 : & ϕ 1 / R & λ = h& 1 cos V N ϕ 1 VD (1). VN fn. V E = fe +. fd g VD (2) 2 VNVD taϕ 2Ωe seϕ + R ( VN taϕ + VD) + 2Ωe( VN seϕ + VD cosϕ ) + R 2 2 VN 2Ωe cosϕ R & φ 1 seφ taθ cosφ taθ & θ = cosφ seφ ψ& seφ / cosθ cosφ / cosθ (3) p b p Ω ecosϕ + / q bq R2 p / R r br Ω eseϕ taϕ / ode f f f N E D fu b u = R p2 fv bv (4) fw bw e [ ϕ,λ, h ] são a lattude geodétca, a logtude, e a alttude; [V N,V E,V D ] são os compoetes de velocdade da plataforma as dreções Norte, Leste, e Nadr; [ φ, θ, ψ ] são os âgulos de rolameto, arfagem,e guada ("roll, ptch, yaw"); R e é o rao Fg. 1 - Arqutetura do fltro de Kalma Sgma Poto terrestre leste acrescdo da alttude; R é o rao terrestre orte acrescdo da alttude; R p2 é a matrz de rotação do sstema A etapa de predção do fltro de Kalma é mplemetado do corpo para o sstema de avegação NED (Norte, Leste, e pelo método Sgma-Poto (Seção V), e tegra as equações Nadr); Ω e é a rotação da Terra; g é a gravdade local dferecas que mecazam a avegação da aeroave (ver computada levado em cota a atração gravtacoal e a Seção IV), usado os dados proveetes da INS. aceleração cetrípeta; [p, q, r] são as taxas agulares meddas A etapa de correção do fltro de Kalma processa as pelos gros e [b p, b q, b r ] são suas dervas respectvamete; [f u, meddas do sstema DGPS. f v, f w ] são as meddas acelerométrcas e [b u, b v, b w ] são seus

3 V Smpóso Braslero de Egehara Iercal bases respectvamete; e [f N, f E, f D ] são as meddas acelerométrcas corrgdas para o sstema NED. Para estmar os "bases"e dervas dos acelerometros e gros, a sua forma mas smples, eles podem ser modelados costates por trechos: b& a =, (5) b& g =, com b a ( bu bv bw ) e b g ( b p bq br ) sedo os respectvos "bases" dos acelerômetros e dervas dos gros, aumetado o estado de 9 para 15 elemetos. [ χ x ] [ χ ] T 2 k+ 1 = W,k + 1 k+ 1,k+ 1 x k + 1 = P (1) usado os pesos de acordo com a equação (7). A fase de correção do fltro ("measuremet update") usa as equações covecoas do fltro de Kalma 4,5, pos as meddas DGPS são leares em relação ao vetor de estado a ser estmado: t t 1 K k = Pk H k ( H k Pk H k + Rk ) t Pˆ k = Pk H k ( I - K k H k ) Pk. (11) xˆ k = xk + K k [ yk H k xk ] V. FILTRO DE KALMAN SIGMA-PONTO Neste trabalho fo adotado o fltro de Kalma chamado de fltro Sgma-Poto (FKSP), que trata problemas ão-leares de forma dferete dos fltros de Kalma ão-leares covecoas. Este fltro usa téccas de amostragem para obter um cojuto mímo de amostras, os sgma-potos 7,8,9, que seja represetatvo do sstema ão-lear. O método teta obter formação sobre os mometos prmáros (méda, covarâca, assmetra, e curtose) a partr de poucas amostras escolhdas crterosamete. Em seguda, as amostras selecoadas, os sgma-potos, são predtas pelas equações dferecas ãoleares do problema, e estas predções são utlzadas para calcular a covarâca 8. Com esta abordagem, a matrz Jacobao do sstema ão ecessta ser calculada, que é uma grade vatagem desta abordagem. Neste trabalho, a abordagem do fltro FKSP é aplcado somete a fase de predção do fltro de Kalma. Defdo como a dmesão do vetor de estado a ser estmado, gera-se um cojuto de 2 + 1sgma-potos: ode o + + ) Pˆ + ( + κ ) Pˆ k 1, = 1, (6) ( + κ ) Pˆ, = 1, ( κ é a -ésma lha ou colua da matrz raz quadrada de ( + κ ) P ˆ, e o fator κ é escolhdo de maera a escaloar os mometos superores a 3. Se ( + κ) = 3, também é possível escaloar algus dos quartomometos (curtose) quado x é gaussao 7,9. Os pesos para poderar a méda e covarâca predta são dados por: W W o = 1 / + = κ / ( + κ ) ( 2 + 2κ ), = 1, / ( 2 + 2κ ), = 1, K,. (7) W = 1 A fase de predção do FKSP é mplemetada através da tegração das equacões (1)-(3), e (5), para cada sgma-poto:,k +1 ( χ ) & χ = f. (8) A méda e a covarâca predta são etão calculadas por: x 2 k+ 1 = W χ,k+ 1 (9) =,k VI. RESULTADOS DA SIMULAÇÃO A smulação fo realzada utlzado dados de um esao em vôo de uma aeroave devdamete strumetada. Os dados da plataforma ercal foram gravados a uma taxa de 1 Hz. Os dados GPS brutos de uma estação de referêca o aeroporto de São José dos Campos foram acumulados com os dados GPS brutos da aeroave em vôo, e posterormete pósprocessados para forecer a solução GPS dferecal (DGPS) a uma taxa de 1Hz. A Fg. 2 mostra a aeroave com a atea GPS avôca e plao de terra ("groud plae") devdamete fxo à parte superor, eergzado exteramete para testes. Atea GPS Fg. 2 - Aeroave para esao do sstema DGPS A aeroave realzou, durate quase duas horas, váras arremetdas e aproxmações para pouso a psta do aeroporto, além de segur a dreção ordeste uma trajetóra com alcace de até 13km do aeroporto. Selecoou-se um trecho da trajetóra composto de uma aproxmação e uma arremetda, coforme a Fg. 3, para lustrar o desempeho do sstema tegrado DGPS-INS. A alttude da psta do aeroporto é de cerca de 6m em relação ao ível do mar, e a aeroave desceu de cerca de 135m até 7m de alttude (cerca de 1m acma da psta do aeroporto), subdo em seguda para 135m ovamete.

4 V Smpóso Braslero de Egehara Iercal Alttude (m) o ível de ruído a ser adcoado devera, provavelmete, ser maor. Porém o erro estmado esterá coberto se a curva de 3- sgmas for cosderado. Tal fato pode dcar a ecessdade de melhor stoa ("tug") do fltro a ocorrêca desse tpo de eveto, clusve para que o tempo de resposta do fltro seja mas rápdo. A Fg. 6 mostra os "bases" estmados pelo fltro. As curvas de desvos-padrão ão foram cludos pos seus valores são pequeos e se sobreporam às curvas dos "bases". Na prátca ão se espera um lapso de dados DGPS tão logo, mas o teste escolhdo mostra o comportameto do sstema desevolvdo uma stuação crítca. Norte Leste Nadr Fg. 3 - Alttude da aeroave x tempo O fltro de Kalma Sgma-Poto desevolvdo processou completamete todos os dados dspoíves do esao (quase duas horas). O trecho correspodete à Fg. 3 fo solado e os erros cometdos pelo fltro são mostrados a segur. Defu-se como erro a dfereça etre os resultados obtdos pelo expermeto e os resultados calculados pelo solução DGPS pós-processada. A Fg. 4 mostra os erros horzotas (dreções Norte e Leste) e vertcal (dreção do Nadr, para baxo). A fgura superor mostra os erros de predção do fltro, e a feror os erros após o processameto dos dados DGPS. Nota-se precsão de cerca de 1cm durate o período cosderado. Para o período do esao, os trechos em que dados DGPS estavam dspoíves mateve-se aproxmadamete este ível de precsão. Uma outra ocorrêca mostra a robustez do sstema DGPS/INS desevolvdo. Etre os states 615s e 61536s, houve um lapso de dados DGPS. Ou seja, por aproxmadamete 37s os dados DGPS estavam dspoíves mas salzados como ão cofáves (RMS=1m). Não há explcação clara para essa ocorrêca, já que o aeroplao estava rumado ordeste, a pouco mas de 5km/h, com âgulo de guada ("headg") aproxmadamete estável, sem dcação de mudaças de velocdade ou maobra bruscas. O software cosderou que ão houve dados DGPS a serem processados, e o sstema usou somete a formação do INS (acelerômetros, gros, e attude), durate o período sem DGPS. A Fg. 5 mostra os erros horzotas e vertcas durate a ocorrêca deste eveto. Nota-se que, após o lapso, os erros acumulados chegaram a cerca de 25m, devdo a degradação do sstema, com o uso somete dos dados da plataforma ercal. Em seguda, o fltro levou cerca de 3 a 4 mutos para voltar a precsões abaxo de 1m. A Fg. 5 mostra também as respectvas curvas de desvospadrão obtdas através dos elemetos dagoas da matrz predta de covarâca dos erros. O erro a compoete vertcal fo rastreado pela matrz de covarâca, que para 1- sgma, estmou os erros em toro de zero. Etretato os erros as compoetes orte-leste ão foram represetados adequadamete pela matrz de covarâca, prcpalmete em seguda ao lapso de dados DGPS. Neste período, aparetemete a matrz fo subdmesoada, salzado que Erros (m) Erros (m) Predtor Corretor Fg. 4 - Erros horzotas e vertcal VII. COMENTÁRIOS FINAIS O trabalho mostrou a tegração de um sstema GPS dferecal com a udade ercal de uma aeroave (DGPS/INS), para avegação em tempo real. Utlzou-se a solução DGPS (GPS Dferecal) da Novatel com recurso de correção dferecal va servço OmStar forecdo va satélte. Uma terface com o barrameto de dados da aeroave deverá forecer os dados da plataforma ercal (INS) a bordo, em tempo real. Desevolveu-se um fltro de Kalma baseado a técca Sgma-Poto para realzar a fusão dos város tpos de dados a dferetes taxas de amostragem. alzaram-se smulações do sstema DGPS/INS com dados referetes a um vôo de esao. sultados mostram

5 V Smpóso Braslero de Egehara Iercal desempeho satsfatóro mesmo um caso crítco de dados DGPS dspoíves por um tervalo razoável (37s). Permaecem para serem testados stuações de taxas de amostragem maores, lapsos termtetes do sstema DGPS, e o estabelecmeto da por stuação tolerável Bas acc. (m/s^2) Au Av Aw Erro Norte (m) Erro Leste(m) Bas gro (rad/s) Gro p Gro q Gro r Fg. 6 - "Bases" estmados dos acelerômetros e groscópos REFERÊNCIAS Erro Vertcal (m) Fg. 5 - Erros horzotas e vertcal para "gap" de dados DGPS [1] Parkso, B.W.; Splker Jr., J.J. Global Postog System: theory ad applcatos. Washgto, AIAA, [2] Farrel, J.A. ad Barth, M., 1998, The GPS ad Iertal Navgato., New York, NY, McGraw-Hll. [3] Novatel, "GPS + ferece Maual," Doc. OM-239, Ver. H, Apr. 27. [4] Berma, G. J., 1977, Factorzato Methods for Dscrete Sequetal Estmato, Academc Press, New York. [5] Brow, R. G. ad Hwag, P. Y. C., 1996, Itroducto to Radom Sgals ad Appled Kalma Flterg, Joh Wley & Sos, New York. [6] Maybeck, P. S., 1979, Stochastc Models, Estmato ad Cotrol, Academc Press, New York. [7] Juler, S.J. ad Uhlma, J.K., 1997, A New Exteso of thee Kalma Flter for Nolear Systems. Iteratoal Symposum o Aerospace/Defese Sesg, Smulato ad Cotrols, SPIE, [8] Juler, S.J. ad Uhlma, J.K., ad Durrat-Whyte, H.F., 2, A ew method for the olear trasformato of meas ad covaraces flters ad estmators. IEEE Trasactos o Automatc Cotrol, Vol. 45, Issue 3, p [9] Juler, S.J. ad Uhlma, J.K., 24, Usceted Flterg ad Nolear Estmato. Proceedgs of the IEEE, Vol. 92, No

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - stemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. - Vetor

Leia mais

Confiabilidade Estrutural

Confiabilidade Estrutural Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz

Leia mais

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas Sumáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Sstemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. -

Leia mais

d s F = m dt Trabalho Trabalho

d s F = m dt Trabalho Trabalho UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DISCIPLINA: CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I Trabalho 1. Itrodução

Leia mais

3 Procedimento Experimental

3 Procedimento Experimental 3 Procedmeto Expermetal 3. Sstema de medção de vazão com extesômetro A Fg. 9 mostra o sstema de medção de vazão com extesômetro, o qual fo motado o laboratóro da PUC-Ro. este sstema, duas tubulações com,5

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

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

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

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

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões Cetro de massa, mometo lear de sstemas de partículas e colsões Prof. Luís C. Pera stemas de partículas No estudo que temos vdo a fazer tratámos os objectos, como, por exemplo, blocos de madera, automóves,

Leia mais

Estabilidade no Domínio da Freqüência

Estabilidade no Domínio da Freqüência Establdade o Domío da Freqüêca Itrodução; apeameto de Cotoros o Plao s; Crtéro de Nyqust; Establdade Relatva; Crtéro de Desempeho o Domío do Tempo Especfcado o Domío da Freqüêca; Bada Passate de Sstema;

Leia mais

Atividades Práticas Supervisionadas (APS)

Atividades Práticas Supervisionadas (APS) Uversdade Tecológca Federal do Paraá Prof: Lauro Cesar Galvão Campus Curtba Departameto Acadêmco de Matemátca Cálculo Numérco Etrega: juto com a a parcal DATA DE ENTREGA: da da a PROVA (em sala de aula

Leia mais

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados Capítulo : Ajuste de curvas pelo método dos mímos quadrados. agrama de dspersão No capítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas por uma taela de valores. Frequetemete o etato

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

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

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

8 Programação linear 78

8 Programação linear 78 8 Programação lear 78 8 Programação lear A programação lear cosderou duas fuções objetvo: (a) maxmzação da comercalzação do gás e (b) mmzação das perdas (recetas e multas cotratuas). Foram dealzados dos

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

2 Avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica: Teoria

2 Avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica: Teoria Avalação da seguraça dâmca de sstemas de eerga elétrca: Teora. Itrodução A avalação da seguraça dâmca é realzada através de estudos de establdade trastóra. Nesses estudos, aalsa-se o comportameto dos geradores

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

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

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

CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação

CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação INF 6 Prof. Luz Alexadre Peterell CAPÍTULO 9 - Regressão lear e correlação Veremos esse capítulo os segutes assutos essa ordem: Correlação amostral Regressão Lear Smples Regressão Lear Múltpla Correlação

Leia mais

NAVEGAÇÃO USANDO UNIDADE INERCIAL DE BAIXO CUSTO (IMU MEMS) E RECEPTOR GPS COM APLICAÇÃO DO FILTRO DE KALMAN SIGMA PONTO

NAVEGAÇÃO USANDO UNIDADE INERCIAL DE BAIXO CUSTO (IMU MEMS) E RECEPTOR GPS COM APLICAÇÃO DO FILTRO DE KALMAN SIGMA PONTO AVGAÇÃO USAO UIA ICIAL BAIXO CUSTO (IMU MMS) CPTO GPS COM APLICAÇÃO O FILTO KALMA SIGMA POTO Walter woegerer*, Hélo Kot Kuga*, Paulo Gácomo Mla* eumo - te trabalho apreeta um método de tegração da formaçõe

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

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

Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES

Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES Cemátca da Posção de Robôs Mapuladores Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES A cemátca de um robô mapulador é o estudo da posção e da velocdade do seu efetuador e dos seus lgametos. Quado

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

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

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

( x) Método Implícito. No método implícito as diferenças são tomadas no tempo n+1 ao invés de tomá-las no tempo n, como no método explícito.

( x) Método Implícito. No método implícito as diferenças são tomadas no tempo n+1 ao invés de tomá-las no tempo n, como no método explícito. PMR 40 Mecâca Computacoal Método Implícto No método mplícto as dfereças são tomadas o tempo ao vés de tomá-las o tempo, como o método explícto. O método mplícto ão apreseta restrção em relação ao valor

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

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

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

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.)

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.) Proposta de teste de avalação [mao 09] Nome: Ao / Turma: N.º: Data: - - Não é permtdo o uso de corretor. Deves rscar aqulo que pretedes que ão seja classfcado. A prova clu um formuláro. As cotações dos

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

Coordenação directa de pontos novos, a partir de um ponto conhecido, medindo-se um ângulo e uma distância.

Coordenação directa de pontos novos, a partir de um ponto conhecido, medindo-se um ângulo e uma distância. Irradada Smples Coordeação drecta de potos ovos, a partr de um poto cohecdo, meddo-se um âgulo e uma dstâca. P N M M M V E P P P V E P E R EN α c M V M M ser C P cos R C EV EV R EV R EN α c dstâca cartográfca

Leia mais

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi Capítulo 4 Métodos teratvos 41 O Método de Jacob O Método de Jacob é um procedmeto teratvo para a resolução de sstemas leares Tem a vatagem de ser mas smples de se mplemetar o computador do que o Método

Leia mais

Instituto Politécnico de Bragança Escola Superior de Tecnologia e de Gestão

Instituto Politécnico de Bragança Escola Superior de Tecnologia e de Gestão Isttuto oltécco de Bragaça Escola Superor de ecologa e de Gestão 2º Ao de Egehara Electrotécca Istrumetação Electróca e Meddas Exame (ª Chamada) 2 de Juho de 200 SUGESÃO DE RESOLUÇÃO ) retede-se vsualzar,

Leia mais

Momento Linear duma partícula

Momento Linear duma partícula umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Mometo lear de uma partícula e de um sstema de partículas. - Le fudametal da dâmca para um sstema de partículas. - Impulso

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

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

Complexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens

Complexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens Complexdade Computacoal da Determação da Correspodêca etre Images Adraa Karlstroem Laboratóro de Sstemas Embarcados Departameto de Egehara Mecatrôca Escola Poltécca da Uversdade de São Paulo adraa.karlstroem@pol.usp.br

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

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

A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes

A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes Mostra Nacoal de Icação Cetífca e Tecológca Iterdscplar VI MICTI Isttuto Federal Catarese Câmpus Camború 30 a 3 de outubro de 03 A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: echetes Ester Hasse

Leia mais

ESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA

ESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA MÓDULO OS RAMOS DA ESTATÍSTICA Ídce. Os Ramos da Estatístca...3.. Dados Estatístcos...3.. Formas Icas de Tratameto dos Dados....3. Notação por Ídces...5.. Notação Sgma ()...5 Estatístca Módulo

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

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

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

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

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

Conceitos básicos de metrologia. Prof. Dr. Evandro Leonardo Silva Teixeira Faculdade UnB Gama

Conceitos básicos de metrologia. Prof. Dr. Evandro Leonardo Silva Teixeira Faculdade UnB Gama Prof. Dr. Evadro Leoardo Slva Teera Faculdade UB Gama Metrologa: Cêca que abrage os aspectos teórcos e prátcos relatvos a medção; Descreve os procedmetos e métodos para determar as certezas de medções;

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

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

Centro de massa Dinâmica do corpo rígido

Centro de massa Dinâmica do corpo rígido Cetro de assa Dâca do corpo rígdo Nota: As fotografas assaladas co () fora retradas do lvro () A. Bello, C. Portela e H. Caldera Rtos e Mudaça, Porto edtora. As restates são retradas de Sears e Zeasky

Leia mais

RESUMO E EXERCÍCIOS NÚMEROS COMPLEXOS ( )

RESUMO E EXERCÍCIOS NÚMEROS COMPLEXOS ( ) NÚMEROS COMPLEXOS Forma algébrca e geométrca Um úmero complexo é um úmero da forma a + b, com a e b reas e = 1 (ou, = -1), chamaremos: a parte real; b parte magára; e udade magára. Fxado um sstema de coordeadas

Leia mais

Física IV Poli Engenharia Elétrica: 8ª Aula (28/08/2014)

Física IV Poli Engenharia Elétrica: 8ª Aula (28/08/2014) Físca IV Pol Egehara Elétrca: 8ª Aula (8/08/014) Prof. Alvaro Vaucc Na últma aula vmos: Resolução de Images: segudo o crtéro estabelecdo por Raylegh que quado o máxmo cetral devdo à dfração das odas do

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

2.0 - MODELAGEM DA CARGA

2.0 - MODELAGEM DA CARGA GAT-23 2 a 26 de ubro de 2 Campas - São Paulo - Brasl G R U P O I V GRUPO DE ESTUDO DE ANÁLISE E TÉCNICAS DE SISTEMAS DE POTÊNCIA GAT RESERVA DE POTÊNCIA OPERATIVA - UMA METODOLOGIA DE TRANSIÇÃO A. A.

Leia mais

MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS. M. Z. Nascimento, A. F. Frère e L. A.

MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS. M. Z. Nascimento, A. F. Frère e L. A. MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS M. Z. Nascmeto, A. F. Frère e L. A. Neves INTRODUÇÃO O cotraste as radografas vara ao logo do campo de

Leia mais

Análise estatística dos resultados do modelo de previsão atmosférica RAMS para a região do lago de Ilha Solteira (SP)

Análise estatística dos resultados do modelo de previsão atmosférica RAMS para a região do lago de Ilha Solteira (SP) Aálse estatístca dos resultados do modelo de prevsão atmosférca RAMS para a regão do lago de Ilha Soltera (SP) Beatrz da Slva Berardo, Ismar de A. Satos, Claudo F. Neves 3., Uversdade Federal do Ro de

Leia mais

PROBLEMA DE INCERTEZA EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO DEFUZZIFICAÇÃO PELO CENTROIDE

PROBLEMA DE INCERTEZA EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO DEFUZZIFICAÇÃO PELO CENTROIDE POSMEC 205 Smpóso do Programa de Pós-Graduação em Egehara Mecâca Faculdade de Egehara Mecâca Uversdade Federal de Uberlâda 8 e 9 de Novembro de 205, Uberlâda - MG PROBLEM DE INCERTEZ EM SISTEMS DINÂMICOS

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

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

MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS I - INTRODUÇÃO O processo de medda costtu uma parte essecal a metodologa cetífca e também é fudametal para o desevolvmeto e aplcação da própra cêca. No decorrer do seu curso

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

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

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

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

Como CD = DC CD + DC = 0

Como CD = DC CD + DC = 0 (9-0 www.eltecampas.com.br O ELITE RESOLVE IME 008 MATEMÁTICA - DISCURSIVAS MATEMÁTICA QUESTÃO Determe o cojuto-solução da equação se +cos = -se.cos se + cos = se cos ( se cos ( se se.cos cos + + = = (

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

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

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

Computação das Medidas de Tendência Central e Dispersão Intervalares em Java

Computação das Medidas de Tendência Central e Dispersão Intervalares em Java V ERMAC-R o Ecotro Regoal de Matemátca Aplcada e Computacoal 9- de outubro de 00 Uersdade Potguar Natal/RN Computação das Meddas de Tedêca Cetral e Dspersão Iteralares em Jaa Laís M. Nees, Elaqum L. S.

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

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

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

2. NOÇÕES MATEMÁTICAS

2. NOÇÕES MATEMÁTICAS . NOÇÕES MATEMÁTICAS Este capítulo retoma algumas oções matemátcas ecessáras para uma boa compreesão de algus aspectos que serão mecoados e detalhados o presete trabalho. Algus destes aspectos podem abstrar

Leia mais

3 Fundamentação Teórica

3 Fundamentação Teórica 3 Fudametação Teórca A segur são apresetados os fudametos teórcos os quas é embasado o desevolvmeto do trabalho. 3.. Espectros de Resposta De acordo com Sampao [3], é descrta a resposta máxma de um osclador

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. 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 6 Equlíbro e o Potecal de Nerst Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte

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

Cálculo Numérico. Ajuste de Curvas Método dos Mínimos Quadrados. Profa. Vanessa Rolnik 1º semestre 2015

Cálculo Numérico. Ajuste de Curvas Método dos Mínimos Quadrados. Profa. Vanessa Rolnik 1º semestre 2015 Cálculo Numérco Ajuste de Curvas Método dos Mímos Quadrados Profa. Vaessa Rolk º semestre 05 Ajuste de curvas Para apromar uma fução f por um outra fução de uma famíla prevamete escolhda (caso cotíuo)

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

(c) Para essa nova condição de operação, esboce o gráfico da variação da corrente no tempo.

(c) Para essa nova condição de operação, esboce o gráfico da variação da corrente no tempo. CONVERSÃO ELETROMECÂNICA DE ENERGIA Lsta de exercícos sobre crcutos magétcos Questão A fgura 1(a mostra um acoador projetado para produzr força magétca. O mesmo possu um úcleo em forma de um C e uma armadura

Leia mais

4 Técnicas de Seleção de Características Independentes do Modelo para os Sistemas Neuro-Fuzzy Hierárquicos

4 Técnicas de Seleção de Características Independentes do Modelo para os Sistemas Neuro-Fuzzy Hierárquicos 4 éccas de Seleção de Característcas Idepedetes do Modelo para os Sstemas Neuro-Fuzzy Herárqucos 4. Itrodução Na maora das aplcações reas de classfcação, prevsão e otmzação, as bases de dados cotém um

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

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

Bioestatística Curso de Saúde. Linha Reta 2 Parábola ou curva do segundo grau. terceiro grau curva do quarto. grau curva de grau n Hipérbole

Bioestatística Curso de Saúde. Linha Reta 2 Parábola ou curva do segundo grau. terceiro grau curva do quarto. grau curva de grau n Hipérbole Teora da Correlação: Probleas relatvos à correlação são aqueles que procura estabelecer quão be ua relação lear ou de outra espéce descreve ou eplca a relação etre duas varáves. Se todos os valores as

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA 7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora

Leia mais

(1) no domínio : 0 x < 1, : constante não negativa. Sujeita às condições de contorno: (2-a) (2-b) CC2: 0

(1) no domínio : 0 x < 1, : constante não negativa. Sujeita às condições de contorno: (2-a) (2-b) CC2: 0 EXEMPLO MOTIVADO II EXEMPLO MOTIVADO II Método da Apromação Polomal Aplcado a Problemas Udrecoas sem Smetra. Equações Dferecas Ordáras Problemas de Valores o otoro Estrutura Geral do Problema: dy() d y()

Leia mais

3 Análises Probabilísticas de Estabilidade

3 Análises Probabilísticas de Estabilidade 3 Aálses Probablístcas de Establdade 3.1 Itrodução Para facltar o etedmeto das metodologas de aálse de cofabldade serão apresetados este capítulo algus cocetos báscos de probabldade e estatístca. 3. Cocetos

Leia mais

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II Exercíco Cosdere a dstrbução expoecal com fução de desdade de probabldade dada por f (y; λ) = λe λy, em que y, λ > 0 e E(Y) = /λ Supor que o parâmetro λ pode ser expresso proporcoalmete aos valores de

Leia mais

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos Apostla de Itrodução Aos Métodos Numércos PARTE III o Semestre - Pro a. Salete Souza de Olvera Buo Ídce INTERPOAÇÃO POINOMIA...3 INTRODUÇÃO...3 FORMA DE AGRANGE... 4 Iterpolação para potos (+) - ajuste

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

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

Algoritmo Evolução Diferencial Adaptado para o Problema das P-Medianas

Algoritmo Evolução Diferencial Adaptado para o Problema das P-Medianas Proceedg Seres of the Brazla Socety of Appled ad Computatoal Mathematcs, Vol. 2, N., 204. Trabalho apresetado o CMAC-Sul, Curtba-PR, 204. Algortmo Evolução Dferecal Adaptado para o Problema das P-Medaas

Leia mais

Capítulo V - Interpolação Polinomial

Capítulo V - Interpolação Polinomial Métodos Numércos C Balsa & A Satos Capítulo V - Iterpolação Polomal Iterpolação Cosdere o segute couto de dados: x : x0 x x y : y y y 0 m m Estes podem resultar de uma sequêca de meddas expermetas, ode

Leia mais

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery)

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery) Cotrole Estatístco de Qualdade Capítulo 6 (motgomery) Gráfcos de Cotrole para Atrbutos Itrodução Mutas característcas da qualdade ão podem ser represetadas umercamete. Nestes casos, classfcamos cada tem

Leia mais