INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO"

Transcrição

1 Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas duas varáves revela-se bastante mportante em mutas aplcações físcas. Os dados da revsta são apresentados na tabela segunte, em que X representa a vscosdade do óleo e Y o desgaste do aço maco (em 0-4 mm 3 ): X Y a) Construa o dagrama de dspersão para os dados. Acha plausível uma relação lnear entre as duas varáves? Justfque. b) Calcule a equação da recta dada pelo método dos mínmos quadrados, e represente-a no dagrama construído na alínea anteror. Comente o ajustamento da recta obtda aos pontos (x, y ),,,...,9. c) Preveja o desgaste sofrdo no aço quando a vscosdade do óleo é de 30. d) Determne se a regressão é estatstcamente sgnfcatva, sto é, se o conhecmento do valor de X é útl para prever o valor de Y. Use um nível de sgnfcânca de e) Usando um nível de sgnfcânca de 0.05, pode conclur que a ordenada na orgem é superor a 00?. O volume de vapor de água despenddo por mês numa fábrca químca parece estar relaconado com a temperatura méda ambental (em ºF) observada nesse mês. O volume de vapor de água e a respectva temperatura méda observadas na fábrca no passado ano são dados na segunte tabela: Mês Temp(ºF) Vapor/000 Mês Temp(ºF) Vapor/000 Jan 85.9 Julho Fev Ago Mar Set Abr Out Mao Nov Junho Dez Págna de

2 º Semestre º 00/0 a) Desenhe o dagrama de dspersão (Temperatura Volume) para os dados da tabela. O dagrama sugere-lhe uma relação lnear entre as duas varáves? Se sm, o grau de relaconamento (lnear) parece-lhe forte ou fraco? Justfque. b) Assumndo que o modelo de regressão lnear smples é aproprado para estes dados, calcule a equação de regressão estmada pelo método dos mínmos quadrados. c) Que alteração se espera no volume de vapor de água usado quando a temperatura méda mensal aumenta ºF? d) Qual é a estmatva esperada de volume de vapor usado quando a temperatura méda mensal é de 4ºF? E de 9ºF? e) Determne se a regressão é estatstcamente sgnfcatva, sto é, a varação do volume de vapor de água dspendda pode ser explcada por varações da temperatura méda ambental. Use um nível de sgnfcânca de f) Usando um nível de sgnfcânca de 0.05, há evdênca de que a constante do modelo (β 0 ) é nferor a -5? 3. Um artgo de um jornal de Engenhara Ambente apresenta os resultados de um estudo acerca da presença de cloreto em váras zonas portuáras que crcundam determnada lha. Os dados apresentados a segur dzem respeto à área destnada à navegação na baca hdrográfca X (em %) e à concentração de cloreto Y (em mg/l) : X Y a) Determne os coefcentes de correlação e determnação. Interprete-os. b) Determne a recta de regressão usando o método dos mínmos quadrados. c) Estme a concentração de cloreto para uma baca que tem % da área para navegação. 4. Calcule e nterprete os coefcentes de correlação e de determnação para os exercícos e. Compare as suas conclusões com as obtdas anterormente da observação do dagrama de dspersão. Págna de

3 º Semestre º 00/0 5. Para um estudo sobre polução atmosférca foram observados num certo local dum centro urbano o volume de tráfego V (nº carros/hora) e a concentração de monóxdo de carbono C (Co). Os resultados de sete leturas são dados a segur: v = 50; v 50500; c 80. 3; c ; v c 330. = = = = Comente a segunte afrmação, apresentando todos os cálculos que achar necessáros: Apenas % da concentração de monóxdo de carbono é explcada por outros factores que não o volume de tráfego exstente. 6. Fo realzado um nquérto a dez alunos para tentar relaconar o número de horas de estudo X e a classfcação obtda em certo exame Y. Obtveram-se os seguntes valores: Horas Cotação a) Construa o dagrama de dspersão correspondente aos valores encontrados. Comente. b) Calcule a equação da recta de regressão da classfcação obtda em função das horas de estudo. Faça a avalação da recta, recorrendo aos coefcentes estudados. c) Cerca de % na varação das notas se deve a outros factores que não as horas despenddas no estudo. Complete a afrmação. Pode avançar outros factores mportantes? d) Determne se a regressão é estatstcamente sgnfcatva, sto é, se o conhecmento do número de horas de estudo (X) é útl para prever a classfcação obtda em certo exame (Y). Use um nível de sgnfcânca de e) Usando um nível de sgnfcânca de 0.05, pode conclur que a constante do modelo (β 0 ) é dferente de 30? f) Usando um nível de sgnfcânca de 0.05, pode-se dzer que um aumento no número de horas de estudo provoca, em méda, um aumento sgnfcatvo na classfcação esperada? Págna 3 de

4 º Semestre º 00/0. Num estudo para determnar de que modo a habldade para executar uma determnada tarefa complexa é nfluencada pela quantdade de treno, foram usados 5 ndvíduos aos quas fo dado um treno que varava de 3 a horas. Depos do treno foram regstados os tempos que cada um deles gastou a executar a tarefa. Representando por X a duração do treno (em horas) e por Y o tempo gasto na execução da tarefa (em mnutos), os resultados obtdos resumem-se segudamente: x =. y = x 8. 5 = 5 y = x y = SSE=6.84 SST=60. a) Determne a equação de regressão estmada pelo método dos mínmos quadrados. b) Interprete o coefcente de regressão b. c) Calcule o coefcente de correlação e nterprete o valor encontrado. d) O que pode dzer relatvamente ao tempo de execução da tarefa de um ndvíduo que tenha sdo sujeto a 35 horas de treno? e) Determne se a regressão é estatstcamente sgnfcatva, sto é, se a duração do treno (em horas) é útl para prever o tempo de execução de determnada tarefa. Use um nível de sgnfcânca de f) Usando um nível de sgnfcânca de 0.05, pode conclur que a constante do modelo (β 0 ) é sgnfcatvamente dferente de 60? Págna 4 de

5 º Semestre º 00/0 SOLUÇÕES.a) Por análse do dagrama de dspersão, parece razoável assumr um relaconamento lnear entre X e Y, pos os pontos do dagrama de dspersão concentram-se com pequenos desvos à volta de uma recta magnára..b) yˆ = x ;.c) Quando a vscosdade do óleo é 30, prevê-se que o desgaste sofrdo no aço seja, em méda, 8.8. d) [ F] Rejeta-se H 0 F obs = 5.04 RC = [5.59; + [ [ T] Rejeta-se H 0 t obs = -.44 RC = ] - ; -.365] [.365; + [ e) Rejeta-se H 0 pos t obs =,48 RC = [.895; + [.a) O dagrama de dspersão sugere uma relação lnear entre as duas varáves, já que os pontos se concentram bastante à volta de uma recta. Uma vez que a concentração dos pontos à volta da recta é bastante acentuada concluímos que o grau de relaconamento lnear é forte..b) yˆ = x.c) Quando a temperatura méda mensal aumenta ºF, espera-se um acréscmo no volume de vapor de água usado de 9...d) Para uma temperatura de 4ºF, estma-se que, em méda, o volume de vapor usado seja de Para uma temperatura de 9ºF, é arrscado usar a recta de regressão para estmar o volume de vapor usado, já que aquele valor de temperatura está fora do âmbto dos dados. De facto, fora do âmbto dos dados não há qualquer evdênca de que a mesma relação lnear seja anda adequada para descrever o relaconamento entre X e Y. e) [ F] Rejeta-se H 0 F obs = RC = [4.965; + [ [ T] Rejeta-se H 0 t obs =.64 RC = ] - ; -.8] [.8; + [ f) Não se rejeta-se H 0 pos t obs = -0.8 RC = ]- ; -.8] Págna 5 de

6 º Semestre º 00/0 3.a) r =0.6 6% da varação na concentração de cloreto está relaconada lnearmente com a varação na área destnada a navegação; r=0.8 exste um relaconamento lnear forte entre a concentração de cloreto e a área destnada a navegação. 3.b) yˆ = x 3.c) Para uma baca que tenha % de área de navegação, estma-se que a concentração de cloreto seja, em méda,.09 mg/l. 4. Para o exercíco : r =0.88 e r=-0.94 sendo r muto próxmo de e r muto próxmo de -, podemos conclur que há um bom ajustamento dos dados à recta estmada,.e, o modelo lnear consderado é um modelo adequado. De facto, o coefcente de determnação r, ndca que cerca de 88% das varações no desgaste do aço maco são explcadas pelo modelo,.e., por varações na vscosdade do óleo. Fcam por explcar apenas % das varações no desgaste do aço maco, e portanto, podemos dzer que o modelo consderado explca grande parte das varações na varável dependente. Estas conclusões estão de acordo com as obtdas por análse do dagrama de dspersão. Para o exercíco : r = e r= Os valores muto próxmos de de ambos os coefcentes, ndcam haver um relaconamento lnear forte entre as duas varáves e, portanto, o modelo lnear consderado é bastante adequado para traduzr o relaconamento entre as duas varáves. Estas conclusões estão de acordo com as obtdas por análse do dagrama de dspersão. 5. r = cerca de 98% das varações na concentração de monóxdo de carbono são explcadas lnearmente por varações no volume de tráfego. Fcam por explcar apenas % das varações na concentração de monóxdo de carbono que resultam de outros factores não consderados no modelo. Págna 6 de

7 º Semestre º 00/0 6. b) yˆ = x ; r =0.89; r= c) Cerca de % na varação das notas se deve a outros factores que não as horas despenddas no estudo. Outros factores que podem ter nfluênca na classfcação no exame: assdudade às aulas, gosto pela matéra,. 6d) [ F] Rejeta-se H 0 F obs = 6.09 RC = [5.38; + [ [ T] Rejeta-se H 0 t obs = 8.9 RC = ] - ; -.306] [.306; + [ 6e) Não se rejeta H 0 pos t obs = RC = ] - ; -.306] [.306; + [ 6f) Rejeta-se H 0 t obs = 8.9 RC = [.860; + [.a) ŷ = x;.b) b =-.038 estma-se que um acréscmo na duração do treno de uma hora, conduza, em méda, a um decréscmo no tempo de execução da tarefa de. mnutos;.c) r=-0.9;.d) Não é sensato utlzar a equação de regressão obtda para predzer o tempo de execução da tarefa para as 35 horas de treno, uma vez que 35 está fora do âmbto dos dados. e) [ F] Rejeta-se H 0 F obs = 0.5 RC = [4.66; + [ [ T] Rejeta-se H 0 t obs = RC = ] - ; -.60] [.60; + [ f) Rejeta-se H 0 pos t obs = 0.5 RC = ] - ; -.60] [.60; + [ Págna de

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

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

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO PREUPOTO DO MODELO DE REGREÃO A aplcação do modelo de regressão lnear múltpla (bem como da smples) pressupõe a verfcação de alguns pressupostos que condensamos segudamente.. Os erros E são varáves aleatóras

Leia 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

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

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

Gabarito da Lista de Exercícios de Econometria I

Gabarito da Lista de Exercícios de Econometria I Gabarto da sta de Exercícos de Econometra I Professor: Rogéro lva Mattos Montor: eonardo enrque A. lva Questão Y X y x xy x ŷ ˆ ˆ y ŷ (Y - Y ) (X - X ) (Ŷ - Y ) 360 00-76 -00 35.00 40.000 36-4 30.976 3076

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

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1. Obtenha os estmadores dos coefcentes lnear e angular de um modelo de regressão lnear smples utlzando o método

Leia 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

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

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA Análse de Regressão Profa Alcone Mranda dos Santos Departamento de Saúde Públca UFMA Introdução Uma das preocupações estatístcas ao analsar dados, é a de crar modelos que explctem estruturas do fenômeno

Leia mais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais Ano lectvo: 2006/2007 Unversdade da Bera Interor Departamento de Matemátca ESTATÍSTICA Fcha de exercícos nº2: Dstrbuções Bdmensonas Curso: Cêncas do Desporto 1. Consdere a segunte tabela de contngênca:

Leia mais

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores.

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores. Estatístca Aplcada à Engenhara AULA 4 UNAMA - Unversdade da Amazôna.8 MEDIDA EPARATRIZE ão valores que separam o rol (os dados ordenados) em quatro (quarts), dez (decs) ou em cem (percents) partes guas.

Leia mais

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Linear

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Linear ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11 EERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Lnear 4. EERCÍCIOS PARA RESOLVER NAS AULAS 4.1. O gestor de marketng duma grande cadea de supermercados quer determnar

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

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva INF 16 Prof. Luz Alexandre Peternell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Exercícos Propostos 1) Consderando os dados amostras abaxo, calcular: méda artmétca, varânca, desvo padrão, erro padrão da méda e coefcente

Leia mais

5.1 Seleção dos melhores regressores univariados (modelo de Índice de Difusão univariado)

5.1 Seleção dos melhores regressores univariados (modelo de Índice de Difusão univariado) 5 Aplcação Neste capítulo será apresentada a parte empírca do estudo no qual serão avalados os prncpas regressores, um Modelo de Índce de Dfusão com o resultado dos melhores regressores (aqu chamado de

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

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

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 =

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 = Análse de Regressão Cap.. Introdução Análse de regressão é uma técnca de modelagem utlzada para analsar a relação entre uma varável dependente () e uma ou mas varáves ndependentes,, 3,..., n. O ojetvo

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

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

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

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados. INF 6 Notas de aula sujeto a correções Prof. Luz Alexandre Peternell (B) Consdere X antes e Y depos e realze um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

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

Problemas Propostos. Frações mássicas, volúmicas ou molares. Estequiometria.

Problemas Propostos. Frações mássicas, volúmicas ou molares. Estequiometria. Elementos de Engenhara Químca I II. Frações e Estequometra (problemas resolvdos) Problemas Propostos. Frações másscas, volúmcas ou molares. Estequometra.. Em 5 moles de Benzeno (C 6 H 6 ) quanto é que

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

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

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07 Estatístca I Lcencatura MAEG 006/07 AMOSTRAGEM. DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM.. Em determnada unversdade verfca-se que 30% dos alunos têm carro. Seleccona-se uma amostra casual smples de 0 alunos. a) Qual

Leia 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

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

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

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2 Econometra - Lsta 3 - Regressão Lnear Múltpla Professores: Hedbert Lopes, Prscla Rbero e Sérgo Martns Montores: Gustavo Amarante e João Marcos Nusdeo QUESTÃO 1. Você trabalha na consultora Fazemos Qualquer

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

CAPÍTULO 9 REGRESSÃO LINEAR PPGEP REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES UFRGS. Regressão Linear Simples

CAPÍTULO 9 REGRESSÃO LINEAR PPGEP REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES UFRGS. Regressão Linear Simples CAPÍTULO 9 REGREÃO LINEAR IMPLE REGREÃO LINEAR IMPLE UFRG Em mutos problemas há duas ou mas varáves que são relaconadas, e pode ser mportante modelar essa relação. Por exemplo, a resstênca à abrasão de

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

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

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS Depto de Físca/UFMG Laboratóro de Fundamentos de Físca NOTA II TABELAS E GRÁFICOS II.1 - TABELAS A manera mas adequada na apresentação de uma sére de meddas de um certo epermento é através de tabelas.

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

Correlação. Frases. Roteiro. 1. Coeficiente de Correlação 2. Interpretação de r 3. Análise de Correlação 4. Aplicação Computacional 5.

Correlação. Frases. Roteiro. 1. Coeficiente de Correlação 2. Interpretação de r 3. Análise de Correlação 4. Aplicação Computacional 5. Correlação Frases Uma probabldade razoável é a únca certeza Samuel Howe A experênca não permte nunca atngr a certeza absoluta. Não devemos procurar obter mas que uma probabldade. Bertrand Russel Rotero

Leia mais

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma Redução dos Dados Júlo Osóro Meddas Característcas da Dstrbução Tendênca Central (Localzação) Varação (Dspersão) Forma 1 Meddas Característcas da Dstrbução Meddas Estatístcas Tendênca Central Dspersão

Leia mais

Introdução à Análise de Dados nas medidas de grandezas físicas

Introdução à Análise de Dados nas medidas de grandezas físicas Introdução à Análse de Dados nas meddas de grandezas físcas www.chem.wts.ac.za/chem0/ http://uregna.ca/~peresnep/ www.ph.ed.ac.uk/~td/p3lab/analss/ otas baseadas nos apontamentos Análse de Dados do Prof.

Leia mais

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO Professor Maurco Lutz 1 CORRELAÇÃO Em mutas stuações, torna-se nteressante e útl estabelecer uma relação entre duas ou mas varáves. A matemátca estabelece város tpos de relações entre varáves, por eemplo,

Leia mais

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076 5. COMPONENTES PRINCIPAIS 5. Introdução A análse de Comonentes Prncas está relaconada com a exlcação da estrutura de covarânca or meo de oucas combnações lneares das varáves orgnas em estudo, ou sea, rocura

Leia mais

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Correlação Este uma correlação entre duas varáves quando uma delas está, de alguma forma, relaconada com a outra. Gráfco ou Dagrama de Dspersão é o

Leia mais

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha) Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado

Leia mais

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL Revsta Matz Onlne ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL Valera Ap. Martns Ferrera Vvane Carla Fortulan Valéra Aparecda Martns. Mestre em Cêncas pela Unversdade de São Paulo- USP.

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia 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

Tipo tratamento idade Tipo tratamento sexo

Tipo tratamento idade Tipo tratamento sexo Modelos de Regressão em Saúde Rejane Sobrno Pnhero Tâna Zdenka Gullén de Torres Modelos de Regressão Famíla de técncas estatístcas város fatores meddos (predtor, covarável, varável ndependente) relaconados

Leia mais

Coeficiente de Partição

Coeficiente de Partição Físco-Químca Expermental Coefcente de Partção 1. Introdução Suponha dos solventes A e B, parcalmente mscíves à temperatura T, formando as fases α (uma solução dluída de B na fase A) e β (uma solução dluída

Leia mais

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo: UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (,): A redução da

Leia 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

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

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO PROCEDIMENTO GERAL DE REGRESSÃO Em um modelo de análse de varânca, como no DIA, o fator em estudo pode ser quanttatvo ou qualtatvo. FATOR QUANTITATIVO: é aquele cujos

Leia mais

1. Caracterização de séries com

1. Caracterização de séries com 1. Caracterzação de séres com sazonaldade Como dscutdo na Aula 1, sazonaldade é um padrão que se repete anualmente. A sazonaldade é determnístca quando o padrão de repetção anual é exato, ou estocástca,

Leia mais

Estatística stica Descritiva

Estatística stica Descritiva AULA1-AULA5 AULA5 Estatístca stca Descrtva Prof. Vctor Hugo Lachos Davla oo que é a estatístca? Para mutos, a estatístca não passa de conjuntos de tabelas de dados numércos. Os estatístcos são pessoas

Leia mais

Neste capítulo abordam-se os principais conceitos relacionados com os cálculos de estatísticas, histogramas e correlação entre imagens digitais.

Neste capítulo abordam-se os principais conceitos relacionados com os cálculos de estatísticas, histogramas e correlação entre imagens digitais. 1 1Imagem Dgtal: Estatístcas INTRODUÇÃO Neste capítulo abordam-se os prncpas concetos relaconados com os cálculos de estatístcas, hstogramas e correlação entre magens dgtas. 4.1. VALOR MÉDIO, VARIÂNCIA,

Leia mais

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

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

Leia mais

UNIVERSIDADE DOS AÇORES Curso Matemática Aplicada e Curso Livre

UNIVERSIDADE DOS AÇORES Curso Matemática Aplicada e Curso Livre UNIVERSIDADE DOS AÇORES Curso Matemátca Aplcada e Curso Lvre Sondagens e Amostragem 4º Ano º Semestre 005/006 Fcha de trabalho nº 1 Amostragem aleatóra smples 1. Uma população U é composta por cnco números,

Leia mais

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte Físca I LEC+LET Guas de Laboratóro 2ª Parte 2002/2003 Experênca 3 Expansão lnear de sóldos. Determnação de coefcentes de expansão térmca de dferentes substâncas Resumo Grupo: Turno: ª Fera h Curso: Nome

Leia mais

Gestão e Teoria da Decisão

Gestão e Teoria da Decisão Gestão e Teora da Decsão Logístca e Gestão de Stocks Estratégas de Localzação Lcencatura em Engenhara Cvl Lcencatura em Engenhara do Terrtóro 1 Estratéga de Localzação Agenda 1. Classfcação dos problemas

Leia mais

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011 Instruções: PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 00/0 Cada uestão respondda corretamente vale (um) ponto. Cada uestão respondda ncorretamente vale - (menos um) ponto. Cada uestão

Leia mais

Medidas e resultados em um experimento.

Medidas e resultados em um experimento. Meddas e resultados em um expermento. I- Introdução O estudo de um fenômeno natural do ponto de vsta expermental envolve algumas etapas que, mutas vezes, necesstam de uma elaboração préva de uma seqüênca

Leia mais

EFEITO DA IDADE E MATERIAL GENÉTICO NA FORMA DE ÁRVORES DE Eucalyptus

EFEITO DA IDADE E MATERIAL GENÉTICO NA FORMA DE ÁRVORES DE Eucalyptus EFEITO DA IDADE E MATERIAL GENÉTICO NA FORMA DE ÁRVORES DE Eucalyptus Dana Marques de Olvera ; Ellezer Almeda Mello ; Carolne Stephany Inocênco ; Adrano Rbero Mendonça Bolssta PBIC/UEG, graduandos do Curso

Leia mais

1.UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA, MG, BRASIL; 2.UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, GOIANIA, GO, BRASIL.

1.UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA, MG, BRASIL; 2.UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, GOIANIA, GO, BRASIL. A FUNÇÃO DE PRODUÇÃO E SUPERMERCADOS NO BRASIL ALEX AIRES CUNHA (1) ; CLEYZER ADRIAN CUNHA (). 1.UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA, MG, BRASIL;.UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, GOIANIA, GO, BRASIL.

Leia mais

EXPANSÃO TÉRMICA DOS LÍQUIDOS

EXPANSÃO TÉRMICA DOS LÍQUIDOS Físca II Protocolos das Aulas Prátcas 01 DF - Unversdade do Algarve EXPANSÃO ÉRMICA DOS ÍQUIDOS 1 Resumo Estuda-se a expansão térmca da água destlada e do glcerol utlzando um pcnómetro. Ao aquecer-se,

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

ANÁLISE DO RENDIMENTO DE SOJA ASSOCIADA ÀS VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS PARA ALGUMAS REGIÕES DO ESTADO DO PARANÁ

ANÁLISE DO RENDIMENTO DE SOJA ASSOCIADA ÀS VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS PARA ALGUMAS REGIÕES DO ESTADO DO PARANÁ ANÁLISE DO RENDIMENTO DE SOJA ASSOCIADA ÀS VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS PARA ALGUMAS REGIÕES DO ESTADO DO PARANÁ Isabel Barbosa dos Anjos 1, Jonas Texera Nery 2 INTRODUÇÃO A agrcultura, entre as atvdades econômcas,

Leia mais

FAAP APRESENTAÇÃO (1)

FAAP APRESENTAÇÃO (1) ARESENTAÇÃO A Estatístca é uma cênca que organza, resume e smplfca nformações, além de analsá-las e nterpretá-las. odemos dvdr a Estatístca em três grandes campos:. Estatístca Descrtva- organza, resume,

Leia 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

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo: UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (5,5): A redução da

Leia mais

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO 1 Um modelo lnear generalzado é defndo pelos seguntes três componentes: Componente aleatóro; Componente sstemátco; Função de lgação; Componente aleatóro: Um conjunto

Leia mais

EXEMPLOS DO CURSO DE ESTATÍSTICA ENGENHARIA DE MATERIAIS

EXEMPLOS DO CURSO DE ESTATÍSTICA ENGENHARIA DE MATERIAIS EEMPLOS DO CURSO DE ESTATÍSTICA ENGENHARIA DE MATERIAIS Exemplo: Peso de 25 bolos ndustras Forma bruta: Dsposção ordenada 266 267 266 26 22 255 266 26 272 22 260 272 25 262 23 25 266 270 274 22 2 270 20

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa. Introdução à Metodologia de Superfícies de

Universidade Federal de Viçosa. Introdução à Metodologia de Superfícies de Unversdade Federal de Vçosa Departamento de Estatístca Dscplna: EST 63 Métodos Estatístcos II Apostla Introdução à Metodologa de Superfíces de Resposta Paulo Roberto Cecon Anderson Rodrgo da Slva Vçosa,

Leia mais

Exercícios de CPM e PERT Enunciados

Exercícios de CPM e PERT Enunciados Capítulo 7 Exercícos de CPM e PERT Enuncados Exercícos de CPM e PERT Enuncados 106 Problema 1 O banco TTM (Tostão a Tostão se faz um Mlhão) decdu transferr e amplar a sua sede e servços centras para a

Leia mais

DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO

DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO A. M. M. BESSA 1 ; F. M. R. MESQUITA 1 ; F. R. DO CARMO 1 ; H.B.DE SANT ANA 1 E R.S.DE SANTIAGO-AGUIAR 1 1 Unversdade Federal do

Leia mais

BC0406 Introdução à Probabilidade e à Estatística Lista de Exercícios Suplementares 3 3 quadrimestre 2011

BC0406 Introdução à Probabilidade e à Estatística Lista de Exercícios Suplementares 3 3 quadrimestre 2011 BC0406 Introdução à Probabldade e à Estatístca Lsta de Eercícos Suplementares novembro 0 BC0406 Introdução à Probabldade e à Estatístca Lsta de Eercícos Suplementares quadrmestre 0 Além destes eercícos,

Leia 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

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 071 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR. Cesar Augusto Taconeli

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 071 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR. Cesar Augusto Taconeli UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 7 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR Cesar Augusto Taconel Curtba-PR . INTRODUÇÃO Taconel, C.A. Análse de Regressão Lnear Ao se tratar da relação

Leia mais

2. Validação e ferramentas estatísticas

2. Validação e ferramentas estatísticas . Valdação e ferramentas estatístcas Mutos aspectos relaconados à socedade são suportados, de alguma forma, por algum tpo de medção analítca. Mlhões de medções analítcas são realzadas todos os das, em

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

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

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

Leia mais

Avaliação de interpoladores para os parâmetros das equações de chuvas intensas no Espírito Santo (doi: /ambi-agua.104)

Avaliação de interpoladores para os parâmetros das equações de chuvas intensas no Espírito Santo (doi: /ambi-agua.104) ISSN = 1980-993X do:10.4136/1980-993x www.agro.untau.br/amb-agua E-mal: amb-agua@agro.untau.br Tel.: (12) 3625-4116 Avalação de nterpoladores para os parâmetros das equações de chuvas ntensas no Espírto

Leia mais

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. Prova 11/7/2006 Profa. Ana Maria Farias Turma A hs

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. Prova 11/7/2006 Profa. Ana Maria Farias Turma A hs INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. rova /7/2006 rofa. Ana Mara Faras Turma A 4-6 hs. Consdere os dados da tabela abaxo, onde temos preços e uantdades utlzadas de materal de escrtóro. Item Undade reço

Leia mais

Breve Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição em Visão por Computador

Breve Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição em Visão por Computador Relatóro Interno Breve Introdução aos Modelos Pontuas de Dstrbução em Vsão por Computador Mara João Vasconcelos Aluna de Mestrado em Estatístca Aplcada e Modelação Unversdade do Porto, Faculdade de Engenhara

Leia mais

Caderno de Exercícios Resolvidos

Caderno de Exercícios Resolvidos Estatístca Descrtva Exercíco 1. Caderno de Exercícos Resolvdos A fgura segunte representa, através de um polígono ntegral, a dstrbução do rendmento nas famílas dos alunos de duas turmas. 1,,75 Turma B

Leia mais

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas.

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas. Note bem: a letura destes apontamentos não dspensa de modo algum a letura atenta da bblografa prncpal da cadera Chama-se a atenção para a mportânca do trabalho pessoal a realzar pelo aluno resolvendo os

Leia mais

AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO RESUMO ABSTRACT

AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO RESUMO ABSTRACT AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO Rodrgo Mkosz Gonçalves John Alejandro Ferro Sanhueza Elmo Leonardo Xaver Tanajura Dulana Leandro Unversdade Federal do Paraná - UFPR

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

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

Análise Descritiva com Dados Agrupados

Análise Descritiva com Dados Agrupados Análse Descrtva com Dados Agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas descrtvas

Leia mais

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revisões de Estatística

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revisões de Estatística ESTATÍSTICA MULTIVARIADA º SEMESTRE 010 / 11 EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revsões de Estatístca -0-11 1.1 1.1. (Varáves aleatóras: função de densdade e de dstrbução; Méda e Varânca enquanto expectatvas

Leia mais

Análise da precipitação máxima e relação intensidade-duração-freqüência para Mossoró-RN

Análise da precipitação máxima e relação intensidade-duração-freqüência para Mossoró-RN 87 ISSN: 2316-4093 Análse da precptação máxma e relação ntensdade-duração-freqüênca para Mossoró-RN Herlon Bruno Ferrera Barreto 1, Wesley de Olvera Santos 2, Francsco Gllard Chaves Frere, José Espínola

Leia mais

O que heterocedasticidade? Heterocedasticidade. Por que se preocupar com heterocedasticidade? Exemplo de heterocedasticidade.

O que heterocedasticidade? Heterocedasticidade. Por que se preocupar com heterocedasticidade? Exemplo de heterocedasticidade. Heterocedastcdade y = β 0 + β + β + β k k + u O que heterocedastcdade? Lembre-se da hpótese de homocedastcdade: condconal às varáves eplcatvas, a varânca do erro, u, é constante Se sso não for verdade,

Leia mais

Capítulo XI. Teste do Qui-quadrado. (χ 2 )

Capítulo XI. Teste do Qui-quadrado. (χ 2 ) TLF 00/ Cap. XI Teste do Capítulo XI Teste do Qu-quadrado ( ).. Aplcação do teste do a uma dstrbução de frequêncas 08.. Escolha de ntervalos para o teste do.3. Graus de lberdade e reduzdo.4. Tabela de

Leia mais

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Varáves Varável: característcas ou tens de nteresse de cada elemento de uma população ou amostra Também chamada parâmetro, posconamento, condção...

Leia mais

ESTIMATIVAS DA OFERTA AGRÍCOLA AGREGADA PARA O ESTADO DE SÃO PAULO

ESTIMATIVAS DA OFERTA AGRÍCOLA AGREGADA PARA O ESTADO DE SÃO PAULO ESTIMATIVAS DA OFERTA AGRÍCOLA AGREGADA PARA O ESTADO DE SÃO PAULO Cleyzer Adran Cunha Economsta, Msc e Doutorando em Economa Aplcada UFV Professor da PUC-MG, Famnas- BH, Faculdade Estáco de Sá-BH End:

Leia mais