Avaliação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estimar a área plantada com café na região sul de Minas Gerais

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Avaliação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estimar a área plantada com café na região sul de Minas Gerais"

Transcrição

1 Avalação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estmar a área plantada com café na regão sul de Mnas Geras Marcos Adam Maurco Alves Morera Bernardo Fredrch Theodor Rudorff Insttuto Naconal de Pesqusas Espacas - INPE Caxa Postal São José dos Campos - SP, Brasl {adam, Abstract: Ths work has the objectve to dentfy the best sample sze based on regular segments of x km to estmate coffee crop planted area n 37 muncpaltes n the South of Mnas Geras State. Samples were randomly selected accordng to a stratfcaton based on percentage of planted area wthn each muncpalty. A comparatve evaluaton for the estmates from sx dfferent sample szes wth three values of α/ (9, 95 e 99%) and two values of E (5% e.5%) was carred out. In order to verfy the accuracy of the method random drawng were performed for each sample sze. Results ndcated that best estmates were obtaned for sample sze greater than 68 segments. Palavras-chave: samplng; coffee; agrcultural statstcs; amostragem; café; estatístcas agrícolas.. Introdução A estmatva da área plantada com a cultura do café, nas prncpas regões produtoras do Brasl, é obtda de manera subjetva, sto é, por meo da coleta de nformações junto aos dversos segmentos relaconados ao cultvo do café como: produtores, técncos da área agrícola, venda de nsumos, agentes de fnancamento, etc. Essa estmatva subjetva passa a ser a nformação ofcal que nortea uma sére de ações estratégcas do agronegóco. A área de cultvo do café sofre varações que em grande parte são decorrentes do preço do café. Por sua vez é dfícl avalar e quantfcar a magntude destas varações de tal forma que os métodos subjetvos podem conter erros. O uso de magens de satélte de sensoramento remoto para mapear a cultura do café é uma alternatva que pode melhorar a estmatva da área, pos permte obter nformações sobre a dstrbução espacal e a área plantada. Além dsso, é possível fornecer nformações estratégcas para ações governamentas com relação à nfra-estrutura e assstênca técnca aos produtores. O mapeamento das lavouras de café em todo o Estado de Mnas Geras está sendo feto por Morera (6). No entanto, o mapeamento do café por meo de magens orbtas anda é um procedmento trabalhoso e demorado, pos o comportamento espectral das lavouras de café é muto varado em conseqüênca de espaçamento, sstema de manejo e cultvo, dade, dentre outros fatores. Morera et al. (4) mostraram essa varação ao estudar o comportamento espectral do café em formação e em produção. Uma metodologa complementar, que pode ser utlzada em conjunto com o mapeamento total das lavouras, é o sstema de amostragem de área, em que a nterpretação das áreas cafeeras é feta apenas numa porcentagem da área total, correspondente aos segmentos amostrados, ou pela vsta a campo nos locas sorteados, conforme realzado por Adam et al. (5). Desta forma, o presente trabalho tem por objetvo avalar a efcênca da estmatva da área plantada com café, por meo de dferentes tamanhos de amostra de área.. Materas e métodos Para esta pesqusa o unverso amostral correspondeu a uma área de 37 muncípos, localzados na regão fsográfca do sul de Mnas Geras. A área está contda na órbta 9, ponto 75, do 5

2 sensor Thematc Mapper (TM) do Landsat-5 e fo utlzada uma magem adqurda em 4 de setembro de 6. Para obter a estmatva da área a partr dos dferentes tamanhos da amostra, fo utlzado um mapa temátco com todas as lavouras de café da área de estudo (Morera, 6). Este mapa servu de dado de referênca uma vez que ele fo obtdo por meo de uma cudadosa fotonterpretação das lavouras de café sobre as magens muttemporas do satélte Landsat-5, bandas TM3, TM4 e TM5 que foram restauradas para pxel com m, segundo a metodologa proposta por Fonseca (998). A fotonterpretação fo realzada na tela do computador numa escala de :. ou menor utlzando a ferramenta de edção matrcal. Imagens Ikonos de alta resolução espacal, dsponíves no ste do Google Earth, foram utlzadas para auxlar na dentfcação das lavouras de café. Uma vez obtdo o mapa temátco a próxma etapa fo estratfcar a área em estratos homogêneos de uso do solo em relação à cultura do café. Os lmtes dos estratos foram estabelecdos em função do percentual da área do muncípo cultvada com café. O tamanho da área de cada estrato e o percentual médo da área ocupada com café é mostrado na Tabela. O estrato 4 fo composto pela regão ocupada pelo lago de Furnas. Este estrato não fo amostrado, devdo ao baxo percentual da área ocupada com café. Tabela. Lmtes nferores e superores dos estratos, área do estrato e percentual médo da área cultvada com café. Estrato Lmte do estrato Área do estrato Percentual médo da área utlzado nferor superor (km ) com café,, 8.7 4,3,, 9.35,67 3, ,5 4,, 45,3 Com base nesta estratfcação, fo elaborado um panel amostral composto por segmentos regulares, com área de km, conforme descrto por Adam et al, (5). Para cada segmento obteve-se a área ocupada com café, tomando por base o mapa temátco de café. A segur, foram estabelecdos os tamanhos amostras, calculados por meo da Equação (Thompson, ): ( Z ) n = E α pq em que n é o número total de segmentos amostrados para estmar a área, para um dado percentual de confança (α/) e um erro de amostragem (E); p é o percentual de área dentro do estrato ocupado com café; q é a área utlzada com outras ocupações do solo, dentro do estrato, representado por (-p), e Z é o valor crítco tabelado da função normal padrão, para o ntervalo de confança (α/). Foram calculados 6 tamanhos amostras que combnaram 3 valores de α/ (9, 95 e 99%) e valores de E (5% e,5%). Este procedmento permte escolher o conjunto amostral capaz de fornecer estmatvas compatíves com a exatdão requerda, utlzando o menor número de amostras possível. Esse tamanho amostral fo subdvddo nos 3 estratos (Tabela ), por meo da Equação : () 6

3 nh = m Nh. Sh = Ch. n Nh. Sh Ch em que Nh é o número total de elementos do estrato; Sh é o desvo padrão do estrato; Ch é o custo da amostragem, calculado em função de p, defndo por Ch=/p, n é o número total de segmentos que deve ser amostrado na área e é o índce para representar o estrato de uso do solo com =,..., m e nh representa o número de elementos a ser sorteado por estrato. Para gerar uma metodologa operaconal a qual deve, prmordalmente, mnmzar o custo do trabalho a campo e fornecer estmatva com exatdão acetável, foram geradas smulações para cada tamanho amostral, utlzado o Método de Monte Carlo. Essas smulações foram realzadas para verfcar a precsão de cada tamanho amostral bem como a varabldade das estmatvas da área plantada com café. Com base nesta smulação, será ndcado o melhor tamanho amostral. Para a estmatva da área ocupada com café fo utlzado o modelo de expansão dreta (Equação 3): Zˆ c = m = e n k = z, k em que ^ Z é o estmador da área; é o índce para representar o estrato de uso do solo com =,..., m; m é o número de estratos; k é o índce para representar o ponto amostrado com k =,..., n ; n é o número de segmentos amostrados no -ésmo estrato de uso do solo; e é o fator de expansão ou nverso da probabldade que um ponto tem de estar na amostra escolhda no -ésmo estrato de uso do solo, sendo defndo por e = (n /N ) -, em que N é o número total de elementos no -ésmo estrato de uso do solo; e z,k é a área de café, no k-ésmo ponto do - ésmo estrato de uso do solo. A varânca fo estmada pela Equação 4: v( Zˆ) = em que m = N ( N s n ) n s é a varânca estmada da cultura no estrato, defnda pela Equação 5: (3) (4) () s = n k = ( z k ( n z ) ) e z é a área méda da cultura no -ésmo estrato de uso do solo, defnda pela Equação 6: (5) z n z k k= = n (6) O coefcente de varação () é calculado pela Equação 7: 7

4 v( Z) C V.(%) = * (7). ^ Z c ^ As estmatvas resultantes da amostragem foram comparadas ao dado (mapa) de referênca, para averguação de desvos e tendêncas. 3. Resultados e Dscussão Os estratos são apresentados na Fgura, na qual se pode observar a varabldade da área da regão ocupada com café. As dmensões da área amostrada, por estrato podem ser observadas na Tabela. Fgura. Estratfcação da área de estudo em função do percentual da área do muncípo utlzada para o cultvo do café. A Tabela apresenta os tamanhos amostras para estmatva de área cultvada de café. O tamanho amostral varou de a.76 segmentos de x km, o que correspondeu a um percentual amostrado de,49% a 4,77% em relação à área total. 8

5 Tabela. Tamanhos amostras utlzados em função do E e de α e a subdvsão por estrato. E 5,%,5% Área do α 9% 95% 99% 9% 95% 99% estrato (km ) Total amostrado Percentual amostrado,49,69,9,95,76 4,77 Estrato A Fgura apresenta os resultados das repetções dos sorteos para cada tamanho amostral. Nesta Fgura pode ser observada a dferença relatva entre o valor estmado pela amostragem e o valor obtdo a partr do mapa de referênca. Dferença Relatva Dferença Relatva.4 n= n= a b Dferença Relatva n=94 Dferença Relatva n= c d.4 n= 68.4 n=76 Dferença Relatva. -. Dferença Relatva e Fgura. Gráfcos de dspersão entre a dferença relatva e o obtdos para os conjuntos amostras: a) amostras; b) 7 amostras; c) 94 amostras; d) 48 amostras; e) 68 amostras; e f) 76 amostras. De acordo com os resultados nota-se que com o aumento do tamanho amostral, de para.76 amostras, ocorre uma redução gradatva do e da ampltude da dferença relatva (Tabela 3). Cabe ressaltar que em todos os tamanhos amostras a dferença relatva méda stuou-se em torno de zero (área obtda pelo mapa de referênca), o que demonstra que f 9

6 este método é um estmador não tendencoso para a méda (Fgura ). Pode-se observar na Tabela 3 que não há forte correlação entre os valores estmados e o e estes resultados dferem daqueles encontrados por Rzz et al. (6) para a cultura de soja no Ro Grande do Sul, em que fo utlzado o mesmo sstema de amostragem, pos não apresentou correlação entre o e a dferença relatva. Tabela 3. Ampltude e méda dos e da dferença relatva e o coefcente de correlação entre os e a dferença relatva, por sorteo. Tamanho (%) Dferença Relatva (%) amostral mínmo máxmo méda mínmo Máxmo méda Correlação 8,3 6,38,78-7,6 9,,63,7 7 7,39 3,73 9, -9,89 8,55 -,37 -,3 94 5,88 9, 7, -8,9 9,34,88 -,3 48 4,6 7,4 5,48 -,9,9 -,8,8 68 4, 5,68 4,6-9,66 9,96,, 76 3,3 3,77 3,4-6, 8,43 -,4,9 As melhores estmatvas, tomando por base os valores de e da dferença relatva, foram obtdas para os tamanhos de amostras de 48 e.76 segmentos, o que correspondeu a,95 e 4,77% da área respectvamente. Nestes ntervalos os coefcentes stuam-se entre 3 e 7%. 4. Conclusões De acordo com os resultados obtdos nesta pesqusa pode-se conclur que a amostragem de área é uma alternatva vável, que pode ser utlzada para uma avalação rápda da área ou substtur uma nterpretação total, no caso da ndsponbldade de magens lvres de cobertura de nuvens. Com uma área amostrada (.7), correspondente a 4,77% fo possível estmar a área de café com um médo de 3,4%. Em termos de precsão de estmatva de área, os resultados obtdos permtem afrmar que o tamanho deal de uma amostra de área para estmar o café na regão estudada é de 68 segmentos (,76% da área total), pos apesar de apresentar uma estmatva cuja dferença relatva fo em torno de % (Fgura ), apresentou acetáves, em torno de 5%, Referêncas Adam, M.; Morera, M.A.; Rudorff, B.F.T.; Fretas, C.C.; Fara, R.T. Expansão dreta na estmatva de culturas agrícolas por meo de segmentos regulares. Revsta Braslera de Cartografa, v., p. 7, 5. Morera, M. A. ; Adam, M. ; Rudorff, B. F. T.. Análse espectral e temporal da cultura do café em magens Landsat. Pesqusa Agropecuára Braslera, Brasíla, v. 39, n. 3, p. 3-3, 4. Morera, M.A. Mapeamento de café em Mnas Geras. [mensagem pessoal]. Mensagem recebda por: > em de outubro de 6. Rzz, R.; Rudorff, B.F.T; Adam, M. Estmatva da área de soja no Estado do Ro Grande do Sul por um método de amostragem, Cênca Rural, v.36, p. 3-35, 6. Thompson, S.K. Samplng ed. New York: John Wley & Sons, Inc.,. 343 p.

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

Estimativa da área de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de sistema de amostragem de área e imagens de sensoriamento remoto

Estimativa da área de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de sistema de amostragem de área e imagens de sensoriamento remoto Estmatva da área de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meo de sstema de amostragem de área e magens de sensoramento remoto Maurco Alves Morera Vvane Gomes Cardoso Rosa Rodrgo Rzz Bernardo Fredrc

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

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

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

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

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

Análise de Variância. Comparação de duas ou mais médias

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

Leia mais

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

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

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

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

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

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

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

Leia mais

Estimativa da fração da vegetação a partir de dados AVHRR/NOAA

Estimativa da fração da vegetação a partir de dados AVHRR/NOAA Estmatva da fração da vegetação a partr de dados AVHRR/NOAA Fabane Regna Cunha Dantas 1, Céla Campos Braga, Soetâna Santos de Olvera 1, Tacana Lma Araújo 1 1 Doutoranda em Meteorologa pela Unversdade Federal

Leia mais

ALTERNATIVA PARA DETERMINAR ACURÁCIA DA PREVISÃO DO MBAR UTILIZANDO ÍNDICE DE BRIER. Reinaldo Bomfim da Silveira 1 Juliana Maria Duarte Mol 1 RESUMO

ALTERNATIVA PARA DETERMINAR ACURÁCIA DA PREVISÃO DO MBAR UTILIZANDO ÍNDICE DE BRIER. Reinaldo Bomfim da Silveira 1 Juliana Maria Duarte Mol 1 RESUMO ALTERNATIVA PARA DETERMINAR ACURÁCIA DA PREVISÃO DO MBAR UTILIZANDO ÍNDICE DE BRIER Renaldo Bomfm da Slvera 1 Julana Mara Duarte Mol 1 RESUMO Este trabalho propõe um método para avalar a qualdade das prevsões

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

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

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

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

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

Dependência Espacial de espécies nativas em fragmentos. florestais

Dependência Espacial de espécies nativas em fragmentos. florestais Dependênca Espacal de espéces natvas em fragmentos 1 Introdução florestas 1 Mestranda em Engenhara Florestal LEMAF/DCF UFLA. e-mal: cunhadase@yahoo.com.br 2 Mestrando em Engenhara Florestal LEMAF/DCF UFLA.

Leia mais

DESEMPENHO DOS MODELOS DE ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO POR SATÉLITE NO INVERNO/VERÃO NA AMÉRICA DO SUL

DESEMPENHO DOS MODELOS DE ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO POR SATÉLITE NO INVERNO/VERÃO NA AMÉRICA DO SUL DESEMPENHO DOS MODELOS DE ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO POR SATÉLITE NO INVERNO/VERÃO NA AMÉRICA DO SUL Wagner F. A. Lma 1, Eder P. Vendrasco 1 ; Danel Vla 1 1 Dvsão de Satéltes e Sstemas Ambentas (CPTEC/INPE)

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

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

Leia mais

Análise 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

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

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

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo:

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo: MODELO RECEPTOR Não modela a dspersão do contamnante. MODELO RECEPTOR Prncípo do modelo: Atacar o problema de dentfcação da contrbução da fonte em ordem nversa, partndo da concentração do contamnante no

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla IV

Análise de Regressão Linear Múltipla IV Análse de Regressão Lnear Múltpla IV Aula 7 Guarat e Porter, 11 Capítulos 7 e 8 He et al., 4 Capítulo 3 Exemplo Tomando por base o modelo salaro 1educ anosemp exp prev log 3 a senhorta Jole, gerente do

Leia mais

CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO - I CICPG SUL BRASIL Florianópolis 2010

CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO - I CICPG SUL BRASIL Florianópolis 2010 Floranópols 200 ANÁLISE COMPARATIVA DA INFLUÊNCIA DA NEBULOSIDADE E UMIDADE RELATIVA SOBRE A IRRADIAÇÃO SOLAR EM SUPERFÍCIE Eduardo Wede Luz * ; Nelson Jorge Schuch ; Fernando Ramos Martns 2 ; Marco Cecon

Leia mais

Plano amostral em parcelas de milho para avaliação de atributos de espigas

Plano amostral em parcelas de milho para avaliação de atributos de espigas Cênca Rural, Santa Mara, Plano v.35, amostral n.6, p.157-16, em parcelas nov-dez, mlo 005 para avalação de atrbutos de espgas. ISSN 0103-8478 157 Plano amostral em parcelas de mlo para avalação de atrbutos

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

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo 5. 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

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

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

Leia mais

MEDIÇÕES DE VIBRAÇÕES NO CORPO HUMANO ESTIMATIVA DA INCERTEZA

MEDIÇÕES DE VIBRAÇÕES NO CORPO HUMANO ESTIMATIVA DA INCERTEZA Acústca 008 0 - de Outubro, Combra, Portugal Unversdade de Combra MEDIÇÕES DE VIBRAÇÕES NO CORPO HUMANO ESTIMATIVA DA INCERTEZA Jorge Fradque, Fátma Inglês Drecção Regonal da Economa de Lsboa e Vale do

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

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados Modelo lnear normal com erros heterocedástcos O método de mínmos quadrados ponderados Varâncas homogêneas Varâncas heterogêneas y y x x Fgura 1 Ilustração da dstrbução de uma varável aleatóra y (condconal

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

AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL DE UM MÉTODO DE MEDIÇÃO DE COORDENADAS IMAGEM COM PRECISÃO SUBPIXEL

AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL DE UM MÉTODO DE MEDIÇÃO DE COORDENADAS IMAGEM COM PRECISÃO SUBPIXEL IV Colóquo Braslero de Cêncas Geodéscas - IV CBCG Curtba, 16 a 0 de mao de 005 AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL DE UM MÉTODO DE MEDIÇÃO DE COORDENADAS IMAGEM COM PRECISÃO SUBPIXEL Bazan, W. S. 1, Tommasell, A. M.

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

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

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características Experênca (aulas 08 e 09) Curvas característcas 1. Objetvos 2. Introdução 3. Procedmento expermental 4. Análse de dados 5. Referêncas 1. Objetvos Como no expermento anteror, remos estudar a adequação de

Leia mais

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados

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

Leia mais

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

TENDENCIAS CLIMÁTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL NO ESTADO DO MARANHÃO

TENDENCIAS CLIMÁTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL NO ESTADO DO MARANHÃO TENDENCIAS CLIMÁTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL NO ESTADO DO MARANHÃO Danelson Jorge Delgado Neves 13, Jeane Rafaele Araúo Lma 1, Lncoln Elo de Araúo 2, Pedro Vera de Azevedo 1 1 UFCG DCA, Campna Grande

Leia mais

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

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

Leia mais

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

Aplicação de um modelo simulado na formação de fábricas

Aplicação de um modelo simulado na formação de fábricas Aplcação de um modelo smulado na formação de fábrcas Márca Gonçalves Pzaa (UFOP) pzaa@ldapalm.com.br Rubson Rocha (UFSC) rubsonrocha@eps.ufsc.br Resumo O objetvo deste estudo é determnar a necessdade 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

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

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

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

Plano de amostragem do ISA-Capital 2008 Maria Cecília Goi Porto Alves Maria Mercedes L. Escuder 24 de junho de 2009

Plano de amostragem do ISA-Capital 2008 Maria Cecília Goi Porto Alves Maria Mercedes L. Escuder 24 de junho de 2009 Plano de amostragem do ISA-Captal 2008 ara Cecíla Go Porto Alves ara ercedes L. Escuder 24 de junho de 2009 Tamanho da amostra A população de estudo refere-se àquela resdente em área urbana do uncípo de

Leia mais

Representação e Descrição de Regiões

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

Leia mais

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

x Ex: A tabela abaixo refere-se às notas finais de três turmas de estudantes. Calcular a média de cada turma:

x Ex: A tabela abaixo refere-se às notas finais de três turmas de estudantes. Calcular a média de cada turma: Professora Janete Perera Amador 1 8 Meddas Descrtvas Vmos anterormente que um conjunto de dados pode ser resumdo através de uma dstrbução de freqüêncas, e que esta pode ser representada através de uma

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

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

Análise de influência

Análise de influência Análse de nfluênca Dzemos que uma observação é nfluente caso ela altere, de forma substancal, alguma propredade do modelo ajustado (como as estmatvas dos parâmetros, seus erros padrões, valores ajustados...).

Leia mais

ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS

ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS L. A. QUEMELLI 1*, B. P. NASCIMENTO 1, L. S. ARRIECHE 2 1

Leia mais

4.1. Medidas de Posição da amostra: média, mediana e moda

4.1. Medidas de Posição da amostra: média, mediana e moda 4. Meddas descrtva para dados quanttatvos 4.1. Meddas de Posção da amostra: méda, medana e moda Consdere uma amostra com n observações: x 1, x,..., x n. a) Méda: (ou méda artmétca) é representada por x

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

Estatística Espacial: Dados de Área

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

Leia mais

MAPEAMENTO DA VARIABILIDADE ESPACIAL

MAPEAMENTO DA VARIABILIDADE ESPACIAL IT 90 Prncípos em Agrcultura de Precsão IT Departamento de Engenhara ÁREA DE MECANIZAÇÃO AGRÍCOLA MAPEAMENTO DA VARIABILIDADE ESPACIAL Carlos Alberto Alves Varella Para o mapeamento da varabldade espacal

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

Variabilidade Espacial do Teor de Água de um Argissolo sob Plantio Convencional de Feijão Irrigado

Variabilidade Espacial do Teor de Água de um Argissolo sob Plantio Convencional de Feijão Irrigado Varabldade Espacal do Teor de Água de um Argssolo sob Planto Convenconal de Fejão Irrgado Elder Sânzo Aguar Cerquera 1 Nerlson Terra Santos 2 Cásso Pnho dos Res 3 1 Introdução O uso da água na rrgação

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

Teoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva

Teoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva Teora da Regressão Espacal Aplcada a Modelos Genércos Sérgo Alberto Pres da Slva ITENS DE RELACIONAMENTOS Tópcos Báscos da Regressão Espacal; Banco de Dados Geo-Referencados; Modelos Genércos Robustos;

Leia mais

ANÁLISE DE CONFIABILIDADE DO MODELO SCS-CN EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS NO SEMIÁRIDO

ANÁLISE DE CONFIABILIDADE DO MODELO SCS-CN EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS NO SEMIÁRIDO ANÁLISE DE CONFIABILIDADE DO MODELO SCS-CN EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS NO SEMIÁRIDO J. W. B. Lopes 1 ; E. A. R. Pnhero 2 ; J. R. de Araújo Neto 3 ; J. C. N. dos Santos 4 RESUMO: Esse estudo fo conduzdo

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

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO Semnáro Anual de Pesqusas Geodéscas na UFRGS, 2. 2007. UFRGS METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL Iran Carlos Stallvere Corrêa Insttuto de Geocêncas UFRGS Departamento

Leia mais

REGRESSÃO LINEAR ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA REGRESSÃO CURVILÍNEA FUNÇÃO QUADRÁTICA VERIFICAÇÃO DO AJUSTE A UMA RETA PELO COEFICIENTE 3 X 3

REGRESSÃO LINEAR ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA REGRESSÃO CURVILÍNEA FUNÇÃO QUADRÁTICA VERIFICAÇÃO DO AJUSTE A UMA RETA PELO COEFICIENTE 3 X 3 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA REGRESSÃO LINEAR Verfcado, pelo valor de r, que ocorre uma sgnfcante correlação lnear entre duas varáves há necessdade de quantfcar tal relação, o que é feto pela análse

Leia mais

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas Métodos Expermentas em Cêncas Mecâncas Professor Jorge Luz A. Ferrera Sumáro.. Dagrama de Dspersão. Coefcente de Correlação Lnear de Pearson. Flosofa assocada a medda da Estatstca. este de Hpótese 3. Exemplos.

Leia mais

Nota Científica Influência do comprimento de copa na relação hipsométrica de Araucaria angustifolia

Nota Científica Influência do comprimento de copa na relação hipsométrica de Araucaria angustifolia Pesqusa Florestal Braslera Brazlan Journal of Forestry Research http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/ Nota Centífca Influênca do comprmento de copa na relação hpsométrca de Araucara angustfola Sebastão do Amaral

Leia mais

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira Meddas de Tendênca Central Prof.: Ademlson Texera ademlson.texera@fsc.edu.br 1 Servem para descrever característcas báscas de um estudo com dados quanttatvos e comparar resultados. Meddas de Tendênca Central

Leia mais

Estudo e Previsão da Demanda de Energia Elétrica. Parte II

Estudo e Previsão da Demanda de Energia Elétrica. Parte II Unversdade Federal de Paraná Setor de Tecnologa Departamento de Engenhara Elétrca Estudo e Prevsão da Demanda de Energa Elétrca Parte II Prof: Clodomro Unshuay-Vla Etapas de um Modelo de Prevsão Objetvo

Leia mais

MODELOS PROBABILÍSTICOS AJUSTADOS A DADOS DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL OBSERVADA E GERADA

MODELOS PROBABILÍSTICOS AJUSTADOS A DADOS DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL OBSERVADA E GERADA XLIII Congresso Braslero de Engenhara Agrícola - CONBEA 2014 Centro de Convenções Arquteto Rubens Gl de Camllo - Campo Grande -MS 27 a 31 de julho de 2014 MODELOS PROBABILÍSTICOS AJUSTADOS A DADOS DE PRECIPITAÇÃO

Leia mais

Aplicações de Estimadores Bayesianos Empíricos para Análise Espacial de Taxas de Mortalidade

Aplicações de Estimadores Bayesianos Empíricos para Análise Espacial de Taxas de Mortalidade Aplcações de Estmadores Bayesanos Empírcos para Análse Espacal de Taxas de Mortaldade Alexandre E. dos Santos, Alexandre L. Rodrgues, Danlo L. Lopes Departamento de Estatístca Unversdade Federal de Mnas

Leia mais

UM ALGORITMO ILS PARA MELHORIA DE EFICIÊNCIA DA ESTRATIFICAÇÃO ESTATÍSTICA

UM ALGORITMO ILS PARA MELHORIA DE EFICIÊNCIA DA ESTRATIFICAÇÃO ESTATÍSTICA UM ALGORITMO ILS PARA MELHORIA DE EFICIÊNCIA DA ESTRATIFICAÇÃO ESTATÍSTICA José André de Moura Brto IBGE Insttuto Braslero de Geografa e Estatístca - Dretora de Pesqusas DPE/COMEQ Av. Cle, número 500,

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

CAPÍTULO 3 CALIBRAÇÃO DE FASE INTERFEROMÉTRICA

CAPÍTULO 3 CALIBRAÇÃO DE FASE INTERFEROMÉTRICA CAPÍTULO 3 CALIBRAÇÃO DE FASE INTERFEROMÉTRICA 3. Método Utlzando Ponto de Controle O uso de pontos de controle é o meo mas exato para a determnação do offset da fase nterferométrca. Normalmente utlza-se

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

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

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

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

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO 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

Leia mais

Adaptabilidade e estabilidade da produção de café beneficiado em Coffea canephora

Adaptabilidade e estabilidade da produção de café beneficiado em Coffea canephora Cênca Rural, Santa Mara, Adaptabldade v.45, n.9, p.53-537, e establdade set, 205 da produção de café benefcado em http://dx.do.org/0.590/003-8478cr204554 Coffea canephora. 53 ISSN 003-8478 FITOTECNIA Adaptabldade

Leia mais

MANEJO DE IRRIGAÇÃO UTILIZANDO O MODELO DE HARGREAVES & SAMANI

MANEJO DE IRRIGAÇÃO UTILIZANDO O MODELO DE HARGREAVES & SAMANI CARTILHA 2013 REALIZAÇÃO: MANEJO DE IRRIGAÇÃO UTILIZANDO O MODELO DE HARGREAVES & SAMANI Av. Francsco Lopes de Almeda Barro Serrotão CEP: 58434-700 Campna Grande-PB +55 83 3315.6400 www.nsa.org.br Salomão

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

PROJEÇÕES POPULACIONAIS PARA OS MUNICÍPIOS E DISTRITOS DO CEARÁ

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

Leia mais

Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de alfafa em relação a diferentes épocas de corte

Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de alfafa em relação a diferentes épocas de corte Cênca Rural, Santa Adaptabldade Mara, v.34, n.1, e establdade p.265-269, de jan-fev, cultvares 2004de alfafa em reação a dferentes épocas de corte. ISSN 0103-8478 265 Adaptabldade e establdade de cultvares

Leia mais

Uso de sólidos geométricos para gerar equações de forma do tronco de árvores em pé

Uso de sólidos geométricos para gerar equações de forma do tronco de árvores em pé Sc e n t a For e s ta l s Uso de sóldos geométrcos para gerar equações de forma do tronco de árvores em pé Use of geometrc solds to generate equatons of the bole form of standng trees Valdr Carlos Lma

Leia mais

Anais XI SBSR, Belo Horizonte, Brasil, abril 2003, INPE, p UNIFORMIZAÇÃO DE IMAGENS LANDSAT PARA PREVISÃO DE SAFRAS AGRÍCOLAS

Anais XI SBSR, Belo Horizonte, Brasil, abril 2003, INPE, p UNIFORMIZAÇÃO DE IMAGENS LANDSAT PARA PREVISÃO DE SAFRAS AGRÍCOLAS Anas XI SBSR, Belo Horzonte, Brasl, 5-1 abrl 23, INPE, p. 19-116. UNIFORMIZAÇÃO DE IMAGENS LANDSAT PARA PREVISÃO DE SAFRAS AGRÍCOLAS SALETE GÜRTLER 1 ALFREDO JOSÉ BARRETO LUIZ 1 JOSÉ CARLOS NEVES EPIPHANIO

Leia mais

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

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

Leia mais

Avaliação da Tendência de Precipitação Pluviométrica Anual no Estado de Sergipe. Evaluation of the Annual Rainfall Trend in the State of Sergipe

Avaliação da Tendência de Precipitação Pluviométrica Anual no Estado de Sergipe. Evaluation of the Annual Rainfall Trend in the State of Sergipe Avalação da Tendênca de Precptação Pluvométrca Anual no Estado de Sergpe Dandara de Olvera Félx, Inaá Francsco de Sousa 2, Pablo Jónata Santana da Slva Nascmento, Davd Noguera dos Santos 3 Graduandos em

Leia mais

Validação de dados termopluviométricos obtidos via sensoriamento remoto para o Estado de São Paulo

Validação de dados termopluviométricos obtidos via sensoriamento remoto para o Estado de São Paulo Revsta Braslera de Engenhara Agrícola e Ambental v.7, n.6, p.665 67, 03 Campna Grande, PB, UAEA/UFCG http://www.agramb.com.br Protocolo 33. /06/0 Aprovado em 05/04/03 Valdação de dados termopluvométrcos

Leia mais

TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS Varável Qualquer característca assocada a uma população Classfcação de varáves Qualtatva { Nomnal sexo, cor dos olhos Ordnal Classe

Leia mais

ESTRUTURA DA TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO AGRICOLA REGIONAL: UMA ABORDAGEM DA PROGRAMAÇÃO DE METAS 1

ESTRUTURA DA TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO AGRICOLA REGIONAL: UMA ABORDAGEM DA PROGRAMAÇÃO DE METAS 1 Antono José Medna dos Santos Baptsta, Wllam Romell Benevídes ISSN de Ávla, 1679-1614 João Eustáquo de Lma & Adrano Provezano Gomes ESTRUTURA DA TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO AGRICOLA REGIONAL: UMA ABORDAGEM DA

Leia mais