Avaliação da Recuperação em Sistemas de RBC Estrutural e Textual: Uma Aplicação no Domínio de Help Desk

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Avaliação da Recuperação em Sistemas de RBC Estrutural e Textual: Uma Aplicação no Domínio de Help Desk"

Transcrição

1 Avalação da Recuperação em Sstemas de RBC Estrutural e Textual: Uma Aplcação no Domíno de Help Desk Fábo Pessôa de Sá, Marta Costa Rosatell, Eduardo Raul Hruschka Programa de Mestrado em Informátca Unversdade Católca de Santos R. Dr. Carvalho de Mendonca, 144 Santos-SP Brasl Abstract. Ths paper presents an evaluaton of the retreval task n two dfferent approaches of Case Based Reasonng (CBR): structural and textual. In order to perform the retreval task, a real world case base of Frequently Asked Questons (FAQ) n the help-desk doman s used. The cases were modeled wth the support of a doman expert. In structural CBR, the case base s structured as attrbute-value pars, and the nearest-neghbor method based on the smple matchng approach s used. In textual CBR, the case base s the FAQ content, and the cases are retreved usng a vector model of the terms under nterest. Emprcal results shed some lght on the cost versus benefts of structurng a case base aganst usng an exstng set of documents. Resumo. Este artgo apresenta uma avalação da etapa da recuperação de duas abordagens de Racocíno Baseado em Casos (RBC): estrutural e textual. Para realzar a etapa da recuperação fo utlzada uma base de casos reas do domíno de help-desk, formada por questões freqüentes (FAQ - Frequently Asked Questons). Os casos foram modelados com o auxílo de um especalsta no domíno. No RBC estrutural, a base de casos é estruturada na forma de pares atrbuto-valor, e o método do vznho-mas-próxmo baseado no coefcente de casamento smples é usado. No RBC textual, a base de casos é formada pelas própras FAQs (Frequently Asked Questons), e os casos são recuperados usando um modelo de vetor de termos de nteresse. Resultados expermentas demonstram a relação custo versus benefíco entre o esforço de estruturação de uma base de casos contra o uso de um conjunto de documentos exstente. 1. Introdução O Racocíno Baseado em Casos (RBC) consste em uma abordagem para desenvolver sstemas baseados em conhecmento capazes de recuperar e reutlzar soluções que funconaram em stuações smlares no passado (Kolodner 1993). A etapa da Recuperação é crucal no desenvolvmento de sstemas de RBC. Esta etapa se basea numa descrção parcal do problema, que é então usada para encontrar um caso que potencalmente contém a solução para o problema - segundo uma medda de smlardade entre os dados do problema a ser resolvdo e os casos da base. Abordagens dferentes de RBC têm formas dferentes de ldar com a etapa da recuperação. Este artgo apresenta uma avalação da etapa da recuperação em duas abordagens de RBC: estrutural e textual.

2 Para avalar a etapa da recuperação, utlza-se uma base de casos real no domíno de help-desk. Sstemas de help-desk são amplamente empregados em dversas organzações, oferecendo suporte em forma de nformações e/ou ações. Estas podem ser usadas pelos consumdores de determnados produtos de uma organzação (Dearden e Brdge 1993). Schulz (1999) acrescenta que a utlzação de aplcações de RBC para help-desk não oferece o conhecmento da experênca (os casos) apenas para os clentes das empresas. Ao capturar os problemas e soluções, o sstema de help-desk pode construr automatcamente uma memóra corporatva, de tal forma que o conhecmento gerado não fcara restrto somente a alguns funconáros da empresa. Esse conhecmento armazenado pode servr também para consultas futuras, as quas podem ser fetas, por exemplo, por novos funconáros da empresa. Essa vantagem é bastante aproprada às áreas que estão em constante mudança e que oferecem dnamsmo (e.g., área de tecnologa). Roth-Berghofer e Iglezaks (2000) dentfcam que a maora das ferramentas de suporte de help-desk não contrbu de manera completa na solução de problemas em todos os níves de problemas a serem soluconados, sugerndo que dferentes problemas podem requerer dferentes organzações da base de casos e/ou dferentes métodos de recuperação de casos (e.g. ver Watson 1997; Yang et al. 1997; Schulz 1999; Wangenhem e Wangenhem 2003; Empols Orenge 2006; AI-CBR 2006). Neste artgo, duas abordagens dstntas (estrutural e textual) são nvestgadas numa aplcação real de help-desk. As demas seções desse artgo estão organzadas da segunte forma: A Seção 2 apresenta o sstema de RBC estrutural, enquanto a Seção 3 descreve o sstema de RBC textual. Na Seção 4 é descrto o desenvolvmento das aplcações. A Seção 5 reporta os resultados da avalação expermental, executada numa base de casos reas, dos sstemas de RBC propostos neste artgo. Fnalmente, a Seção 6 apresenta as conclusões e algumas sugestões para trabalhos futuros. 2. Sstema de RBC Estrutural O RBC estrutural é caracterzado pela representação dos casos estruturados na forma de pares atrbutos-valor. Ou seja, a modelagem do caso, os atrbutos e seus valores são crados de modo a representar o problema e a solução do caso. Nesses sstemas a smlardade dos casos é computada com respeto à estrutura e ao conteúdo dos casos (Roth-Berghofer e Iglezaks 2000). Para exemplfcar a modelagem de um caso em um sstema de RBC estrutural são utlzados neste trabalho problemas e soluções relaconadas à nterface do Wndows 95. Esses problemas e soluções podem estar, por exemplo, documentados em uma FAQ. A déa de uma FAQ é armazenar opnões de um grupo relaconadas a uma questão comum e dexar as respostas dsponíves em algum meo de comuncação (Burke et al. 1997).

3 Tabela 1. FAQ sobre a nterface do Wndows 95 Como removo todos os Para remover os arquvos do Menu Documentos, faça o arquvos de mnha lsta segunte: Documentos? 1. Dê um clque no botão Incar, escolha Confgurações e depos Barra de Tarefas. 2. Dê um clque na gua Programas do Menu Incar e selecone o botão Lmpar na seção Menu Documentos. Utlzando-se o exemplo descrto acma, as nformações são modeladas de manera estruturada e resumda através de pares atrbuto-valor, conforme exposto na Tabela 2.2. A categora de modelagem da base de casos utlzada neste trabalho é a homogênea, em função do grupo de atrbutos escolhdos para modelagem dos casos poder representar toda a base de casos. Atrbutos Tabela 2. Atrbutos e valores de um caso O problema está relaconado ao menu Incar? O problema se refere a barra de tarefas? O problema ocorre na área de trabalho? O problema está relaconado com os ícones ou atalhos? Valores No presente trabalho, os atrbutos utlzados no RBC estrutural possuem valores bnáros pertencentes ao conjunto {0,1}. Estes são consderados atrbutos smétrcos, pos a não exstênca de um valor automatcamente mplca em seu oposto. Nesta perspectva, escolheu-se o bem conhecdo coefcente de casamento smples (Wangenhem e Wangenhem 2003) para avalar a smlardade entre os casos. Mas formalmente, assumamos que um caso c possa ser descrto por um conjunto de n atrbutos. Pode-se usar a notação vetoral para representar um determnado caso,.e., c = [c 1, c 2,..., c n ]. Assm, o coefcente de casamento smples (CCS) entre um caso q = [q 1, q 2,..., q n ] e um caso c=[c 1, c 2,..., c n ] é dado por: Sm Sm Não Não CCS n = = 1 n s (1) Onde: s 1 = 0 se se q = c q c (2) O método do vznho-mas-próxmo baseado no coefcente de casamento smples é muto utlzado em ferramentas comercas de dagnóstco como, por exemplo, o sstema CBR-Works (Schulz 1999). Este método apresenta smplcdade e boa

4 cobertura na recuperação dos casos além ser adequado à base de casos utlzada neste trabalho. 3. Sstema de RBC Textual Nos sstemas de RBC textuas, documentos relevantes são recuperados a partr de uma coleção de documentos como resposta a uma questão colocada por algum usuáro desse sstema (Lenz et al. 1998). Nesse contexto, um documento não é necessaramente um texto únco, mas pode consstr de város componentes, como por exemplo, uma coleção de perguntas freqüentes (FAQ). A base de casos no sstema de RBC textual usada neste trabalho é representada através de uma FAQ relaconada ao domíno de help-desk. O modelo de recuperação de casos textuas aqu adotado é baseado no modelo de vetor. Neste, cada documento é representado por um vetor, que é uma lsta de termos com seus respectvos pesos assocados, os quas descrevem o valor do termo para um documento. Um termo é defndo como uma palavra ou frase utlzada em um documento. O peso do termo pode ser quantfcado por meo da freqüênca bruta da ocorrênca do mesmo dentro de um documento (Baeza-Yates e Rbero-Neto 1999). Tal freqüênca é usualmente denomnada fator tf (freqüênca do termo). Além dsso, o peso do termo pode também ser quantfcado através da medda nversa da freqüênca do termo em relação a uma determnada coleção de documentos. Este fator costuma ser denomnado como freqüênca nversa de documentos - df. A motvação para utlzação do fator df é que termos que aparecem em mutos documentos não são muto útes para dstngur um documento relevante de um documento não relevante. No presente trabalho, o peso w de cada termo é calculado levando-se em conta tanto tf quanto df. Tal abordagem é amplamente utlzada na prátca (Baeza-Yates e Rbero-Neto 1999) e pode ser formalmente defnda por meo da equação (3). w = tf df (3) Na equação (3), a freqüênca normalzada, tf, de um termo em um documento é dada por: tf freq = (4) max freq Onde freq é a freqüênca de um determnado termo no documento e max freq é o número máxmo de vezes que um termo aparece no texto do documento, calculado sobre todos os termos possíves. O termo df por sua vez, leva em conta o número total de documentos da base de casos, N, e o número de documentos em que determnado termo aparece (n), sendo calculado pela equação (5). df N = log (5) n Representar documentos por meo de vetores dos pesos dos termos torna possível comparar dos documentos usando o método de smlardade baseado na medda do co-seno entre dos vetores em um espaço n dmensonal, onde n é o número

5 de termos utlzados na coleção ntera de vetores (Wlson e Bradshaw 1999). Mas especfcamente, o grau de smlardade de um documento, representado por um vetor d=[d 1, d 2,..., d n ], com a consulta (caso-problema), representada por um vetor q=[q 1, q 2,..., q n ] é avalado por meo de sm(d,q) [0,1] (Baeza-Yates e Rbero-Neto 1999) descrto na equação (6). sm( d, q ) = d q d q = n ( d q ) = 1 n n d 2 q 2 = 1 = 1 (6) 4. Desenvolvmento das Aplcações Duas aplcações de RBC - estrutural e textual - foram desenvolvdas com o objetvo de avalar a etapa de recuperação utlzando uma mesma base de casos. A base de casos contém 70 problemas e soluções sobre o domíno do sstema operaconal Mcrosoft Wndows. Em partcular, os casos abordam problemas com a nterface do Wndows. Essa base é puramente textual, segue o padrão de uma FAQ, e é utlzada pela empresa Tree Tools Informátca para testes com suas ferramentas de desenvolvmento RBC Estrutural Para desenvolver a aplcação de RBC estrutural fo utlzada a shell de desenvolvmento de aplcações CBR-Works Professonal versão 4.0. Esse sstema apresenta um módulo denomnado Concept Manager que serve como um edtor para modelar o domíno da aplcação. Neste módulo são determnados os atrbutos e seus tpos, sendo também possível especfcar as meddas de smlardade locas dos atrbutos (CBR-Works 2001). A consulta ao especalsta da empresa embasou a defnção dos atrbutos para representar a base de casos utlzada no trabalho. Os tpos de atrbutos são defndos como bnáros (Boolean) conforme descrto na Seção 2, e somente o atrbuto denomnado Solução não é marcado como prevsor - por não ser levado em conta durante o processo de recuperação dos casos. Os atrbutos escolhdos cobrem toda a base de casos, caracterzando uma base de casos homogênea. Neste trabalho, assume-se que todos os atrbutos são gualmente mportantes, de tal forma que pesos untáros são atrbuídos para todos os atrbutos. No módulo Concept Manager defne-se anda a medda de smlardade a ser utlzada ao recuperar os casos. Neste trabalho, a medda de smlardade utlzada é a denomnada padrão no CBR-Works. Dessa forma, o sstema de RBC estrutural modelado utlza a abordagem do coefcente de casamento smples em função dos tpos de valores dos atrbutos RBC Textual Para desenvolver a aplcação de RBC textual fo mplementado um algortmo em VB.Net que trabalha com um método de pesagem de termos em conjunto com a medda

6 de dstânca do co-seno, além de utlzar a técnca de pré-processamento de textos de elmnação de stopwords. A base de casos utlzada durante a mplementação da recuperação do RBC textual é a mesma base do RBC estrutural, ou seja, a FAQ Interface com o usuáro do Wndows 95. Por ser uma base de casos exstente e de conteúdo textual, a base de casos fo mportada dretamente para o sstema e convertda em um arquvo do tpo XML. Fo utlzada uma stoplst que também fo convertda em um arquvo do tpo XML para ser usada no sstema. O sstema apresenta dos módulos denomnados Cadastros e Busca. No módulo Cadastro é possível: 1) nclur ou exclur FAQ s; 2) nserr e edtar os casos das FAQ s (permtndo exclur casos duplcados, por exemplo); e 3) nserr e edtar a stoplst. No módulo Busca a recuperação do caso é feta conforme a consulta realzada. Após a consulta, esse módulo apresenta em uma ordem pré-determnada o número de dentfcação do caso, os casos mas smlares e o valor da medda de smlardade do caso em relação à consulta. Não houve partcpação do especalsta no domíno para a mplementação da recuperação no RBC textual, uma vez que a mesma base que já hava sdo categorzada para o RBC estrutural, além de não haver necessdade de estruturação dos casos por meo de atrbutos nesse tpo de sstema de RBC. 5. Avalação Expermental Walls e Thom (1996) colocam que a avalação de sstemas de RBC envolve duas meddas na qualdade da solução, denomnadas precsão (precson) e senstvdade (recall). A precsão é a razão entre número de casos relevantes encontrados e o número total de casos recuperados, enquanto a senstvdade é o quocente entre o número de casos relevantes encontrados e a quantdade de casos relevantes presentes na base de casos. Estas duas meddas são usadas neste trabalho, sendo ntutvo observar que, quanto maores tas meddas, melhor será o processo de recuperação. Incalmente, o especalsta no domíno examnou a base de casos, observando a parte do caso denomnado problema e ndcando o(s) caso(s) cujas soluções fosse(m) relevante(s) para a solução daquele problema - além da solução contda no caso examnado. Este procedmento fo realzado pelo especalsta em todos os casos da base. Por se tratar de um domíno bem delmtado, 55 dos 70 casos da base tnham ao menos um caso que apresentava uma solução relevante. Em seguda foram fetos testes com a recuperação dos casos nos dos sstemas (estrutural e textual, descrtos nas Seções 2 e 3 respectvamente). Para testar a etapa de recuperação (estrutural e textual), utlzou-se um método estatístco de valdação cruzada conhecdo como dexar um fora (Wtten e Frank 2005). Neste método, smula-se a extração de cada um dos casos da base e, para cada um destes, executa-se o procedmento de recuperação. Para cada recuperação realzada, calcula-se a precsão e a senstvdade. Ao fnal do processo, obtêm-se valores médos

7 para precsão e senstvdade. Estes são então reportados para comparar os métodos usados no presente trabalho. Os cálculos da precsão e da senstvdade levam em conta quas casos foram consderados relevantes pelos sstemas relatvamente aos casos que o especalsta ndcou como relevantes. A fm de tornar a avalação mas abrangente, foram consderados três cenáros dferentes. As dferenças entre os cenáros consderados levam em conta o número de casos que cada sstema consdera relevante, em função dos casos ndcados pelo especalsta. Mas precsamente, os cenáros utlzados na avalação podem ser descrtos como: a) o sstema consdera como relevantes os cnco melhores casos recuperados (de acordo com cada um dos sstemas avalados.e., estrutural e textual); b) o sstema consdera relevante o melhor caso (maor valor de smlardade) e eventualmente os empates dos valores de smlardade, consderando-se no máxmo cnco casos; c) o sstema consdera como casos relevantes casos na mesma quantdade que o especalsta ndcou como relevantes e eventualmente os empates nclundo-se no máxmo cnco casos. No cenáro (b) a recuperação no RBC textual consderou somente o melhor caso, pos essa recuperação não retornou em nenhum expermento meddas de smlardades dêntcas. Analogamente, no cenáro (c) a recuperação no RBC textual consderou relevante a mesma quantdade de casos consderados pelo especalsta. O número-lmte de casos consderados relevantes pelo sstema (cnco) leva em conta o da-a-da dos operadores de help-desk, que normalmente localzam a solução nos prmeros casos que o sstema recupera. Além dsso, tal lmar (cnco casos) fo a maor quantdade de casos que o especalsta ndcou como relevantes para os casos da base em questão. O resultado geral das meddas de qualdade usadas na avalação das abordagens de RBC estrutural e textual, utlzando os cenáros propostos é apresentado na Tabela 5, onde µ p e µ s representam respectvamente as médas de precsão e senstvdade, enquanto que σ p e σ s correspondem às suas respectvas meddas de desvo-padrão. Tabela 5. Resultados da avalação da recuperação Cenáros (a) (b) (c) RBC estrutural RBC textual µ p =0,21 σ p =0,19 µ p =0,17 σ p =0,16 µ s =0,64 σ s =0,44 µ s =0,55 σ s =0,46 µ p =0,43 σ p =0,40 µ p =0,27 σ p =0,45 µ s =0,54 σ s =0,44 µ s =0,16 σ s =0,31 µ p =0,34 σ p =0,33 µ p =0,21 σ p =0,36 µ s =0,56 σ s =0,44 µ s =0,21 σ s =0,36

8 A Tabela 5 mostra que resultados melhores foram obtdos pelo sstema de RBC estrutural. Acredta-se que sso se deve, em parte, à partcpação do especalsta durante a modelagem dos casos no RBC estrutural, que leva em conta o problema e a solução para transformar o conhecmento contdo no caso em uma estrutura formada pelos pares de atrbuto-valor. Em outras palavras, conquanto a abordagem estrutural seja mas dspendosa do que a abordagem textual, e também mas dependente de um especalsta no domíno, observa-se que a estruturação dos casos pode fornecer melhores índces de recuperação. A necessdade de estruturar os casos e preencher todos os seus atrbutos no RBC estrutural faz com que o RBC estrutural seja, num prmero momento, mas trabalhoso que o RBC textual, onde esse trabalho ncal é pratcamente nexstente. Esse trabalho ncal, entretanto, aparentemente favorece uma melhor recuperação. 6. Conclusão e Trabalhos Futuros Neste artgo, avalou-se a etapa da recuperação de abordagens de RBC estrutural e textual numa base de casos reas no domíno de help-desk. Resultados empírcos mostram que a abordagem estrutural tem melhores resultados. Entretanto, tal abordagem tende a ser menos passível de automatzação do que abordagem textual. Quanto à trabalhos futuros, é possível melhorar os resultados da avalação da recuperação do RBC estrutural aumentando o número de atrbutos relevantes para os casos. Isso pode levar o sstema a recuperar um número maor de casos relevantes relatvamente aos casos ndcados pelo especalsta. Dessa manera, é possível encontrar uma maor quantdade de casos correlaconados entre s. Por outro lado, essa possbldade aumenta o tempo de preenchmento dos atrbutos dos casos quando da consulta. Uma melhora a ser consderada na recuperação do RBC textual sera a utlzação de um dconáro de vocábulos e/ou um dconáro de snônmos pelo sstema de RBC. Além dsso, vale ressaltar que as consultas no sstema de RBC textual foram comparadas somente com as perguntas contdas na FAQ, desconsderando o campo relatvo à solução do caso, pos a pergunta é, em prncípo, a parte mas relevante para determnar a melhor resposta ao usuáro. Essa consderação fo levada em conta para a mplementação da recuperação no RBC textual, sendo prátca comum em outros trabalhos da área. Entretanto, Burke et al. (1997) colocam que é possível melhorar a avalação da recuperação no RBC textual por meo do uso adconal do campo de solução do caso. Essa abordagem sugere um trabalho futuro promssor. Agradecmentos Os autores agradecem o suporte fnancero da FAPESP e do CNPq para a realzação desse trabalho. Os autores também agradecem a colaboração da Tree Tools Informátca por dsponblzar uma base de casos real, da Ilog Tecnologa por dsponblzar a stoplst e da Empols por ceder a shell CBR Works.

9 Referêncas AI-CBR: Informaton Resources to Case-Based Reasonng Academcs and Commercal Developers. Dept. of Computer Scence at the Unversty of Auckland, New Zealand Baeza-Yates, R., Rbero Neto, B. (1999), Modern Informaton Retreval, ACM Press, New York. Burke, R., Hammond, K., Kulyukn, V., Lytnen, S., Tomuro, N. & Schoenber, G. (1997) Queston Answerng from Frequently Asked Queston Fles. AI Magazne, 18(2), CBR-Works (2001). CBR-Works 4 - Reference Manual, Empols Knowledge Management GmbH, Revson 2.3. Dearden, M. A. & Brdge, G. D. (1993) Choosng a Knowledge Based System to Support a Help Desk. The Knowledge Engneerng Revew 8(3), Empols Orenge. Technology Whte Papers. paper.pdf, Kolodner, J. L. (1993), Case-Based Reasonng, Morgan Kaufmann, San Mateo. Lenz, M., Hübner, A. & Kunze, M. (1998) Queston Answerng wth Textual CBR. In. Proc. of the Int. Conf. on Flexble Query Answerng Systems. Roth-Berghofer, T. & Iglezaks, I. (2000). Developng an ntegratng multlevel helpdesk support system. In. Proc. of the 8th German Workshop on Case Based Reasonng, pages Schulz, S. (1999). CBR-Works: A state-of-the-art shell for case-based applcaton buldng. In Proc. of the 7th German Workshop on Case-Based Reasonng. Walls, P. & Thom, J. A. (1996) Relevance Judgements for Assessng Recall. Informaton Processng & Management 32 (3), Watson, I. (1997), Applyng Case-Based Reasonng: Technques for Enterprse Systems, Morgan Kaufmann, San Mateo. Wlson, D. & Bradshaw, S. (1999). CBR textualty. In Proc. of the 4 th UK Case-Based Reasonng Workshop. Wtten, I. & Frank, E. (2005), Data Mnng: Practcal Machne Learnng Tools and Technques, Morgan Kaufmann, San Mateo. Yang, Q., Km, E. & Racne, K. (1997). CaseAdvsor: Supportng nteractve problem solvng and case base mantenance for help desk applcatons. In Proc. of the Int. Jont Conference on Artfcal Intellgence, Workshop on Practcal Applcatons of CBR.

Introdução e Organização de Dados Estatísticos

Introdução e Organização de Dados Estatísticos II INTRODUÇÃO E ORGANIZAÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICOS 2.1 Defnção de Estatístca Uma coleção de métodos para planejar expermentos, obter dados e organzá-los, resum-los, analsá-los, nterpretá-los e deles extrar

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

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma.

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma. UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA AV. FERNANDO FERRARI, 514 - GOIABEIRAS 29075-910 VITÓRIA - ES PROF. ANDERSON COSER GAUDIO FONE: 4009.7820 FAX: 4009.2823

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 Econômica da Aplicação de Motores de Alto Rendimento

Análise Econômica da Aplicação de Motores de Alto Rendimento Análse Econômca da Aplcação de Motores de Alto Rendmento 1. Introdução Nesta apostla são abordados os prncpas aspectos relaconados com a análse econômca da aplcação de motores de alto rendmento. Incalmente

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

Controle de qualidade de produto cartográfico aplicado a imagem de alta resolução

Controle de qualidade de produto cartográfico aplicado a imagem de alta resolução Controle de qualdade de produto cartográfco aplcado a magem de alta resolução Nathála de Alcântara Rodrgues Alves¹ Mara Emanuella Frmno Barbosa¹ Sydney de Olvera Das¹ ¹ Insttuto Federal de Educação Cênca

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ESTADO DA BAHIA - UNEB DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA COLEGIADO DO CURSO DE DESENHO INDUSTRIAL CAMPUS I - SALVADOR

UNIVERSIDADE DO ESTADO DA BAHIA - UNEB DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA COLEGIADO DO CURSO DE DESENHO INDUSTRIAL CAMPUS I - SALVADOR Matéra / Dscplna: Introdução à Informátca Sstema de Numeração Defnção Um sstema de numeração pode ser defndo como o conjunto dos dígtos utlzados para representar quantdades e as regras que defnem a forma

Leia mais

Controlo Metrológico de Contadores de Gás

Controlo Metrológico de Contadores de Gás Controlo Metrológco de Contadores de Gás José Mendonça Das (jad@fct.unl.pt), Zulema Lopes Perera (zlp@fct.unl.pt) Departamento de Engenhara Mecânca e Industral, Faculdade de Cêncas e Tecnologa da Unversdade

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

Fast Multiresolution Image Querying

Fast Multiresolution Image Querying Fast Multresoluton Image Queryng Baseado no artgo proposto por: Charles E. Jacobs Adan Fnkelsten Davd H. Salesn Propõe um método para busca em um banco de dados de magem utlzando uma magem de consulta

Leia mais

Atribuição Automática de Propagandas a Páginas da Web

Atribuição Automática de Propagandas a Páginas da Web Atrbução Automátca de Propagandas a Págnas da Web Aníso Mendes Lacerda Lara Crstna Rodrgues Coelho Resumo O problema da propaganda dreconada baseada em conteúdo (PDC) consttu-se em atrbur propagandas a

Leia mais

2 Máquinas de Vetor Suporte 2.1. Introdução

2 Máquinas de Vetor Suporte 2.1. Introdução Máqunas de Vetor Suporte.. Introdução Os fundamentos das Máqunas de Vetor Suporte (SVM) foram desenvolvdos por Vapnk e colaboradores [], [3], [4]. A formulação por ele apresentada se basea no prncípo de

Leia mais

CENTRO UNIVERSITÁRIO DO LESTE DE MINAS GERAIS - UnilesteMG

CENTRO UNIVERSITÁRIO DO LESTE DE MINAS GERAIS - UnilesteMG 1 CENTRO UNIVERSITÁRIO DO LESTE DE MINAS GERAIS - UnlesteMG Dscplna: Introdução à Intelgênca Artfcal Professor: Luz Carlos Fgueredo GUIA DE LABORATÓRIO LF. 01 Assunto: Lógca Fuzzy Objetvo: Apresentar o

Leia mais

ALGORITMO E PROGRAMAÇÃO

ALGORITMO E PROGRAMAÇÃO ALGORITMO E PROGRAMAÇÃO 1 ALGORITMO É a descrção de um conjunto de ações que, obedecdas, resultam numa sucessão fnta de passos, atngndo um objetvo. 1.1 AÇÃO É um acontecmento que a partr de um estado ncal,

Leia mais

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE TAGUCHI NA REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROJETOS. Uma equação simplificada para se determinar o lucro de uma empresa é:

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE TAGUCHI NA REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROJETOS. Uma equação simplificada para se determinar o lucro de uma empresa é: UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE TAGUCHI A REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROJETOS Ademr José Petenate Departamento de Estatístca - Mestrado em Qualdade Unversdade Estadual de Campnas Brasl 1. Introdução Qualdade é hoje

Leia mais

Regressão e Correlação Linear

Regressão e Correlação Linear Probabldade e Estatístca I Antono Roque Aula 5 Regressão e Correlação Lnear Até o momento, vmos técncas estatístcas em que se estuda uma varável de cada vez, estabelecendo-se sua dstrbução de freqüêncas,

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

CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Finitos (MEF)

CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Finitos (MEF) PMR 40 - Mecânca Computaconal CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Fntos (MEF). Formulação Teórca - MEF em uma dmensão Consderemos a equação abao que representa a dstrbução de temperatura na barra

Leia mais

Estimativa da Incerteza de Medição da Viscosidade Cinemática pelo Método Manual em Biodiesel

Estimativa da Incerteza de Medição da Viscosidade Cinemática pelo Método Manual em Biodiesel Estmatva da Incerteza de Medção da Vscosdade Cnemátca pelo Método Manual em Bodesel Roberta Quntno Frnhan Chmn 1, Gesamanda Pedrn Brandão 2, Eustáquo Vncus Rbero de Castro 3 1 LabPetro-DQUI-UFES, Vtóra-ES,

Leia mais

Cálculo do Conceito ENADE

Cálculo do Conceito ENADE Insttuto aconal de Estudos e Pesqusas Educaconas Aníso Texera IEP Mnstéro da Educação ME álculo do onceto EADE Para descrever o cálculo do onceto Enade, prmeramente é mportante defnr a undade de observação

Leia mais

Expressão da Incerteza de Medição para a Grandeza Energia Elétrica

Expressão da Incerteza de Medição para a Grandeza Energia Elétrica 1 a 5 de Agosto de 006 Belo Horzonte - MG Expressão da ncerteza de Medção para a Grandeza Energa Elétrca Eng. Carlos Alberto Montero Letão CEMG Dstrbução S.A caletao@cemg.com.br Eng. Sérgo Antôno dos Santos

Leia mais

Termodinâmica e Termoquímica

Termodinâmica e Termoquímica Termodnâmca e Termoquímca Introdução A cênca que trata da energa e suas transformações é conhecda como termodnâmca. A termodnâmca fo a mola mestra para a revolução ndustral, portanto o estudo e compreensão

Leia mais

Otimização de Custos de Transporte e Tributários em um Problema de Distribuição Nacional de Gás

Otimização de Custos de Transporte e Tributários em um Problema de Distribuição Nacional de Gás A pesqusa Operaconal e os Recursos Renováves 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN Otmzação de ustos de Transporte e Trbutáros em um Problema de Dstrbução Naconal de Gás Fernanda Hamacher 1, Fernanda Menezes

Leia mais

PLANILHAS EXCEL/VBA PARA PROBLEMAS ENVOLVENDO EQUILÍBRIO LÍQUIDO-VAPOR EM SISTEMAS BINÁRIOS

PLANILHAS EXCEL/VBA PARA PROBLEMAS ENVOLVENDO EQUILÍBRIO LÍQUIDO-VAPOR EM SISTEMAS BINÁRIOS PLANILHAS EXCEL/VBA PARA PROBLEMAS ENVOLVENDO EQUILÍBRIO LÍQUIDO-VAPOR EM SISTEMAS BINÁRIOS L. G. Olvera, J. K. S. Negreros, S. P. Nascmento, J. A. Cavalcante, N. A. Costa Unversdade Federal da Paraíba,

Leia mais

Objetivos da aula. Essa aula objetiva fornecer algumas ferramentas descritivas úteis para

Objetivos da aula. Essa aula objetiva fornecer algumas ferramentas descritivas úteis para Objetvos da aula Essa aula objetva fornecer algumas ferramentas descrtvas útes para escolha de uma forma funconal adequada. Por exemplo, qual sera a forma funconal adequada para estudar a relação entre

Leia mais

3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Medidas Numéricas

3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Medidas Numéricas PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EGEHARIA DE TRASPORTES E GESTÃO TERRITORIAL PPGTG DEPARTAMETO DE EGEHARIA CIVIL ECV DISCIPLIA: TGT41006 FUDAMETOS DE ESTATÍSTICA 3ª AULA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA Meddas umércas

Leia mais

Software para Furação e Rebitagem de Fuselagem de Aeronaves

Software para Furação e Rebitagem de Fuselagem de Aeronaves Anas do 14 O Encontro de Incação Centífca e Pós-Graduação do ITA XIV ENCITA / 2008 Insttuto Tecnológco de Aeronáutca São José dos Campos SP Brasl Outubro 20 a 23 2008. Software para Furação e Rebtagem

Leia mais

7. Resolução Numérica de Equações Diferenciais Ordinárias

7. Resolução Numérica de Equações Diferenciais Ordinárias 7. Resolução Numérca de Equações Dferencas Ordnáras Fenômenos físcos em dversas áreas, tas como: mecânca dos fludos, fluo de calor, vbrações, crcutos elétrcos, reações químcas, dentre váras outras, podem

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

UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL HÍBRIDA: MULTI-LAYER PERCEPTRON (MLP) E INTERAC- TIVE ACTIVATION AND COMPETITION (IAC)

UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL HÍBRIDA: MULTI-LAYER PERCEPTRON (MLP) E INTERAC- TIVE ACTIVATION AND COMPETITION (IAC) UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL HÍBRIDA: MULTI-LAYER PERCEPTRON (MLP) E INTERAC- TIVE ACTIVATION AND COMPETITION (IAC) ANDRÉA T. R. BARBOSA, GLORIA M. CURILEM SALDÍAS, FERNANDO M. DE AZEVEDO Hosptal São Vcente

Leia mais

Sistemas Robóticos. Sumário. Introdução. Introdução. Navegação. Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar?

Sistemas Robóticos. Sumário. Introdução. Introdução. Navegação. Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar? Sumáro Sstemas Robótcos Navegação Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar? Carlos Carreto Curso de Engenhara Informátca Ano lectvo 2003/2004 Escola Superor de Tecnologa e Gestão da Guarda

Leia mais

FERRAMENTA DE AUXÍLIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO DURANTE A GRAVIDEZ

FERRAMENTA DE AUXÍLIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO DURANTE A GRAVIDEZ FERRAMENTA DE AUXÍLIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO DURANTE A GRAVIDEZ M. G. F. Costa, C. F. F. Costa Flho, M. C. Das, A. C. S.Fretas. Unversdade do Amazonas Laboratóro de Processamento Dgtal de Imagens Av. Gal.

Leia mais

Geração de poses de faces utilizando Active Appearance Model Tupã Negreiros 1, Marcos R. P. Barretto 2, Jun Okamoto 3

Geração de poses de faces utilizando Active Appearance Model Tupã Negreiros 1, Marcos R. P. Barretto 2, Jun Okamoto 3 Geração de poses de faces utlzando Actve Appearance Model Tupã Negreros 1, Marcos R. P. Barretto 2, Jun Okamoto 3 1, 2, 3 Escola Poltécnca da Unversdade de São Paulo (POLI/USP) Caxa Postal 61548 CEP 05508-900

Leia mais

As tabelas resumem as informações obtidas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de informações.

As tabelas resumem as informações obtidas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de informações. 1. TABELA DE DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA As tabelas resumem as normações obtdas da amostra ou da população. Essas tabelas podem ser construídas sem ou com perda de normações. As tabelas sem perda de normação

Leia mais

Influência dos Procedimentos de Ensaios e Tratamento de Dados em Análise Probabilística de Estrutura de Contenção

Influência dos Procedimentos de Ensaios e Tratamento de Dados em Análise Probabilística de Estrutura de Contenção Influênca dos Procedmentos de Ensaos e Tratamento de Dados em Análse Probablístca de Estrutura de Contenção Mara Fatma Mranda UENF, Campos dos Goytacazes, RJ, Brasl. Paulo César de Almeda Maa UENF, Campos

Leia mais

CORRELAÇÃO DO EQUILÍBRIO DE FASES DO SISTEMA MULTICOMPONENTE ÉSTERES ETÍLICOS DO ÓLEO DE MURUMURU/DIÓXIDO DE CARBONO COM A EQUAÇÃO SRK

CORRELAÇÃO DO EQUILÍBRIO DE FASES DO SISTEMA MULTICOMPONENTE ÉSTERES ETÍLICOS DO ÓLEO DE MURUMURU/DIÓXIDO DE CARBONO COM A EQUAÇÃO SRK CORRELAÇÃO DO EQUILÍBRIO DE FASES DO SISTEMA MULTICOMPONENTE ÉSTERES ETÍLICOS DO ÓLEO DE MURUMURU/DIÓXIDO DE CARBONO COM A EQUAÇÃO SRK Welsson de Araújo SILVA PRODERNA/ITEC/UFPA waslva89@hotmal.com Fernando

Leia mais

Organização da Aula. Gestão de Obras Públicas. Aula 2. Projeto de Gestão de Obras Públicas Municipais. Contextualização

Organização da Aula. Gestão de Obras Públicas. Aula 2. Projeto de Gestão de Obras Públicas Municipais. Contextualização Gestão de Obras Públcas Aula 2 Profa. Elsamara Godoy Montalvão Organzação da Aula Tópcos que serão abordados na aula Admnstração e Gestão Muncpal Problemas Admnstração e Gestão Muncpal Gestão do Conhecmento

Leia mais

PREVISÃO DE PARTIDAS DE FUTEBOL USANDO MODELOS DINÂMICOS

PREVISÃO DE PARTIDAS DE FUTEBOL USANDO MODELOS DINÂMICOS PREVISÃO DE PRTIDS DE FUTEBOL USNDO MODELOS DINÂMICOS Oswaldo Gomes de Souza Junor Insttuto de Matemátca Unversdade Federal do Ro de Janero junor@dme.ufrj.br Dan Gamerman Insttuto de Matemátca Unversdade

Leia mais

Carlos Vogt, Flávia Gouveia, Ana Paula Morales, Flávio Daher e Fábio Pisaruk *

Carlos Vogt, Flávia Gouveia, Ana Paula Morales, Flávio Daher e Fábio Pisaruk * Scentfc Automatc Press Observer (SAPO): sstema automátco de geração de ndcadores de Cultura Centífca e de montoramento de temas centífcos na mída Carlos Vogt, Fláva Gouvea, Ana Paula Morales, Flávo Daher

Leia mais

O Uso do Software Matlab Aplicado à Previsão de Índices da Bolsa de Valores: Um Estudo de Caso no Curso de Engenharia de Produção

O Uso do Software Matlab Aplicado à Previsão de Índices da Bolsa de Valores: Um Estudo de Caso no Curso de Engenharia de Produção O Uso do Software Matlab Aplcado à Prevsão de Índces da Bolsa de Valores: Um Estudo de Caso no Curso de Engenhara de Produção VICENTE, S. A. S. Unversdade Presbterana Mackenze Rua da Consolação, 930 prédo

Leia mais

Despacho Econômico de. Sistemas Termoelétricos e. Hidrotérmicos

Despacho Econômico de. Sistemas Termoelétricos e. Hidrotérmicos Despacho Econômco de Sstemas Termoelétrcos e Hdrotérmcos Apresentação Introdução Despacho econômco de sstemas termoelétrcos Despacho econômco de sstemas hdrotérmcos Despacho do sstema braslero Conclusões

Leia mais

MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS

MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS versão mpressa ISSN 0101-7438 / versão onlne ISSN 1678-5142 MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS Ana Paula

Leia mais

ANALISADOR DE EVENTOS EM TEMPO QUASE-REAL

ANALISADOR DE EVENTOS EM TEMPO QUASE-REAL XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Versão 1.0 GPC.01 22 a 25 Novembro de 2009 Recfe - PE GRUPO -V GRUPO DE ESTUDO DE PROTEÇÃO, MEDIÇÃO, CONTROLE E AUTOMAÇÃO EM SISTEMAS

Leia mais

MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS

MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS versão mpressa ISSN 00-7438 / versão onlne ISSN 678-542 MODELO DE FILA HIPERCUBO COM MÚLTIPLO DESPACHO E BACKUP PARCIAL PARA ANÁLISE DE SISTEMAS DE ATENDIMENTO MÉDICO EMERGENCIAIS EM RODOVIAS Ana Paula

Leia mais

CURSO ON-LINE PROFESSOR: VÍTOR MENEZES

CURSO ON-LINE PROFESSOR: VÍTOR MENEZES O Danel Slvera pedu para eu resolver mas questões do concurso da CEF. Vou usar como base a numeração do caderno foxtrot Vamos lá: 9) Se, ao descontar uma promssóra com valor de face de R$ 5.000,00, seu

Leia mais

O Método de Redes Neurais com Função de Ativação de Base Radial para Classificação em Data Mining

O Método de Redes Neurais com Função de Ativação de Base Radial para Classificação em Data Mining O Método de Redes Neuras com Função de Atvação de Base Radal para Classfcação em Data Mnng Ana Paula Scott 1, Mersandra Côrtes de Matos 2, Prscyla Walesa T. A. Smões 2 1 Acadêmco do Curso de Cênca da Computação

Leia mais

Universidade Salvador UNIFACS Cursos de Engenharia Cálculo IV Profa: Ilka Rebouças Freire. Integrais Múltiplas

Universidade Salvador UNIFACS Cursos de Engenharia Cálculo IV Profa: Ilka Rebouças Freire. Integrais Múltiplas Unversdade Salvador UNIFACS Cursos de Engenhara Cálculo IV Profa: Ilka ebouças Frere Integras Múltplas Texto 3: A Integral Dupla em Coordenadas Polares Coordenadas Polares Introduzremos agora um novo sstema

Leia mais

ANEXO II METODOLOGIA E CÁLCULO DO FATOR X

ANEXO II METODOLOGIA E CÁLCULO DO FATOR X ANEXO II Nota Técnca nº 256/2009-SRE/ANEEL Brasíla, 29 de julho de 2009 METODOLOGIA E ÁLULO DO FATOR X ANEXO II Nota Técnca n o 256/2009 SRE/ANEEL Em 29 de julho de 2009. Processo nº 48500.004295/2006-48

Leia mais

IMPLEMENTAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS UTILIZANDO A LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO JAVA

IMPLEMENTAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS UTILIZANDO A LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO JAVA IMPLEMENTAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS UTILIZANDO A LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO JAVA José R. Campos 1, Anna D. P. Lotufo 1, Carlos R. Mnuss 1, Mara L. M. Lopes 1 1 UNESP, Ilha Soltera, Brasl, jrcampos8@gmal.com,

Leia mais

Análise do sistema logístico de descarga de cana inteira e picada de uma usina de cana de açúcar

Análise do sistema logístico de descarga de cana inteira e picada de uma usina de cana de açúcar Análse do sstema logístco de descarga de cana ntera e pcada de uma usna de cana de açúcar Abstract Ana Paula Iannon Renaldo Morabto Neto Unversdade Federal de São Carlos e-mal: pap@rs.ufscar.br Logstcs

Leia mais

PROPOSIÇÃO, VALIDAÇÃO E ANÁLISE DOS MODELOS QUE CORRELACIONAM ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA

PROPOSIÇÃO, VALIDAÇÃO E ANÁLISE DOS MODELOS QUE CORRELACIONAM ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA 658 Gaudo & Zandonade Qum. Nova Qum. Nova, Vol. 4, No. 5, 658-671, 001. Dvulgação PROPOSIÇÃO, VALIDAÇÃO E ANÁLISE DOS MODELOS QUE CORRELACIONAM ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA Anderson Coser Gaudo

Leia mais

E FICIÊNCIA EM S AÚDE E C OBERTURA DE P LANOS DE S AÚDE NO B RASIL

E FICIÊNCIA EM S AÚDE E C OBERTURA DE P LANOS DE S AÚDE NO B RASIL E FICIÊNCIA EM S AÚDE E C OBERTURA DE P LANOS DE S AÚDE NO B RASIL Clarssa Côrtes Pres Ernesto Cordero Marujo José Cechn Superntendente Executvo 1 Apresentação Este artgo examna se o rankng das Undades

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

UM MODELO DE ALOCAÇÃO DINÂMICA DE CAMINHÕES VISANDO AO ATENDIMENTO DE METAS DE PRODUÇÃO E QUALIDADE

UM MODELO DE ALOCAÇÃO DINÂMICA DE CAMINHÕES VISANDO AO ATENDIMENTO DE METAS DE PRODUÇÃO E QUALIDADE UM MODELO DE ALOCAÇÃO DINÂMICA DE CAMINHÕES VISANDO AO ATENDIMENTO DE METAS DE PRODUÇÃO E QUALIDADE RESUMO Felppe Perera da Costa, PPGEM/UFOP, Mestrando. felppe@mneral.em.ufop.br Marcone Jamlson Fretas

Leia mais

X Encontro Nacional de Educação Matemática Educação Matemática, Cultura e Diversidade Salvador BA, 7 a 9 de Julho de 2010

X Encontro Nacional de Educação Matemática Educação Matemática, Cultura e Diversidade Salvador BA, 7 a 9 de Julho de 2010 Salvador BA, 7 a 9 de Julho de 00 ODELOS ATEÁTICOS E CONSUO DE ENERGIA ELÉTRICA Clece de Cássa Franco Cdade Centro Unverstáro Francscano klleyce@hotmal.com Leandra Anversa Foreze Centro Unverstáro Francscano

Leia mais

REGRESSÃO LOGÍSTICA. Seja Y uma variável aleatória dummy definida como:

REGRESSÃO LOGÍSTICA. Seja Y uma variável aleatória dummy definida como: REGRESSÃO LOGÍSTCA. ntrodução Defnmos varáves categórcas como aquelas varáves que podem ser mensurados usando apenas um número lmtado de valores ou categoras. Esta defnção dstngue varáves categórcas de

Leia mais

UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE CCSA - Centro de Ciências Sociais e Aplicadas Curso de Economia

UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE CCSA - Centro de Ciências Sociais e Aplicadas Curso de Economia CCSA - Centro de Cêncas Socas e Aplcadas Curso de Economa ECONOMIA REGIONAL E URBANA Prof. ladmr Fernandes Macel LISTA DE ESTUDO. Explque a lógca da teora da base econômca. A déa que sustenta a teora da

Leia mais

Estudo para Implementação de um Sistema de Roteirização e um Novo Centro de Distribuição para uma Empresa de Água Mineral do Sul de Minas Gerais

Estudo para Implementação de um Sistema de Roteirização e um Novo Centro de Distribuição para uma Empresa de Água Mineral do Sul de Minas Gerais Estudo para Implementação de um Sstema de Roterzação e um Novo Centro de Dstrbução para uma Empresa de Água Mneral do Sul de Mnas Geras Ilton Curty Leal Junor ltoncurty@gmal.com UFF Dego de Olvera Pexoto

Leia mais

Metodologia IHFA - Índice de Hedge Funds ANBIMA

Metodologia IHFA - Índice de Hedge Funds ANBIMA Metodologa IHFA - Índce de Hedge Funds ANBIMA Versão Abrl 2011 Metodologa IHFA Índce de Hedge Funds ANBIMA 1. O Que é o IHFA Índce de Hedge Funds ANBIMA? O IHFA é um índce representatvo da ndústra de hedge

Leia mais

Hansard OnLine. Guia Unit Fund Centre

Hansard OnLine. Guia Unit Fund Centre Hansard OnLne Gua Unt Fund Centre Índce Págna Introdução ao Unt Fund Centre (UFC) 3 Usando fltros do fundo 4-5 Trabalhando com os resultados do fltro 6 Trabalhando com os resultados do fltro Preços 7 Trabalhando

Leia mais

Probabilidade nas Ciências da Saúde

Probabilidade nas Ciências da Saúde UNIVERSIDDE ESTDUL DE GOIÁS Undade Unverstára de Cêncas Exatas e Tecnológcas Curso de Lcencatura em Matemátca robabldade nas Cêncas da Saúde Rafaela Fernandes da Slva Santos NÁOLIS 014 Rafaela Fernandes

Leia mais

Estimativa dos fluxos turbulentos de calor sensível, calor latente e CO 2, sobre cana-de-açúcar, pelo método do coespectro.

Estimativa dos fluxos turbulentos de calor sensível, calor latente e CO 2, sobre cana-de-açúcar, pelo método do coespectro. Estmatva dos fluxos turbulentos de calor sensível, calor latente e CO 2, sobre cana-de-açúcar, pelo método do coespectro. O. L. L. Moraes 1, H. R. da Rocha 2, M. A. Faus da Slva Das 2, O Cabral 3 1 Departamento

Leia mais

Goal Programming como Ferramenta de Gestão

Goal Programming como Ferramenta de Gestão Resumo Goal Programmng como Ferramenta de Gestão Dmtr Pnhero SANTANNA Fláva Zóbol DALMÁCIO Lucene Laurett RANGEL Valcemro NOSSA O objetvo deste artgo é demonstrar como o gestor pode aplcar a técnca do

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

Escolha do Consumidor sob condições de Risco e de Incerteza

Escolha do Consumidor sob condições de Risco e de Incerteza 9/04/06 Escolha do Consumdor sob condções de Rsco e de Incerteza (Capítulo 7 Snyder/Ncholson e Capítulo Varan) Turma do Prof. Déco Kadota Dstnção entre Rsco e Incerteza Na lteratura econômca, a prmera

Leia mais

AGRUPAMENTO DE CLIENTES COM BASE NA FICHA DE ANAMNESE ODONTOLÓGICA: UMA APLICAÇÃO DA ART2.

AGRUPAMENTO DE CLIENTES COM BASE NA FICHA DE ANAMNESE ODONTOLÓGICA: UMA APLICAÇÃO DA ART2. AGRUPAMENTO DE CLIENTES COM BASE NA FICHA DE ANAMNESE ODONTOLÓGICA: UMA APLICAÇÃO DA ART2. andrey soares Unversdade Federal de Santa Catarna UFSC Campus Unverstáro Trndade Floranópols, SC 88040-900 andrey@nf.ufsc.br

Leia mais

MODELAGEM MATEMÁTICA DO PROCESSO DE EVAPORAÇÃO MULTI-EFEITO NA INDÚSTRIA DE PAPEL E CELULOSE

MODELAGEM MATEMÁTICA DO PROCESSO DE EVAPORAÇÃO MULTI-EFEITO NA INDÚSTRIA DE PAPEL E CELULOSE MODELAGEM MATEMÁTICA DO PROCESSO DE EVAPORAÇÃO MULTI-EFEITO NA INDÚSTRIA DE PAPEL E CELULOSE R. L. S. CANEVESI 1, C. L. DIEL 2, K. A. SANTOS 1, C. E. BORBA 1, F. PALÚ 1, E. A. DA SILVA 1 1 Unversdade Estadual

Leia mais

PROBLEMAS SOBRE PONTOS Davi Máximo (UFC) e Samuel Feitosa (UFC)

PROBLEMAS SOBRE PONTOS Davi Máximo (UFC) e Samuel Feitosa (UFC) PROBLEMS SOBRE PONTOS Dav Máxmo (UFC) e Samuel Fetosa (UFC) Nível vançado Dstrbur pontos num plano ou num espaço é uma tarefa que pode ser realzada de forma muto arbtrára Por sso, problemas sobre pontos

Leia mais

Distribuição de Massa Molar

Distribuição de Massa Molar Químca de Polímeros Prof a. Dr a. Carla Dalmoln carla.dalmoln@udesc.br Dstrbução de Massa Molar Materas Polmércos Polímero = 1 macromolécula com undades químcas repetdas ou Materal composto por númeras

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

LOCALIZAÇÃO ESPACIAL DA MÃO DO USUÁRIO UTILIZANDO WII REMOTE. Ricardo Silva Tavares 1 ; Roberto Scalco 2

LOCALIZAÇÃO ESPACIAL DA MÃO DO USUÁRIO UTILIZANDO WII REMOTE. Ricardo Silva Tavares 1 ; Roberto Scalco 2 LOCALIZAÇÃO ESPACIAL DA MÃO DO USUÁRIO UTILIZANDO WII REMOTE Rcardo Slva Tavares 1 ; Roberto Scalco 1 Aluno de Incação Centífca da Escola de Engenhara Mauá (EEM/CEUN-IMT); Professor da Escola de Engenhara

Leia mais

TRABALHADORES COM DEFICIÊNCIAS EM LINHAS DE PRODUÇÃO: MODELOS, RESULTADOS E DISCUSSÕES 1

TRABALHADORES COM DEFICIÊNCIAS EM LINHAS DE PRODUÇÃO: MODELOS, RESULTADOS E DISCUSSÕES 1 XIV ELAVIO El Fuerte Snaloa Méxco 9-14 de agosto de 2009 TRABALHADORES COM DEFICIÊNCIAS EM LINHAS DE PRODUÇÃO: MODELOS RESULTADOS E DISCUSSÕES 1 Mayron César de O. Morera Lana Mara R. Santos Alysson M.

Leia mais

Capítulo 1. O plano complexo. 1.1. Introdução. Os números complexos começaram por ser introduzidos para dar sentido à 2

Capítulo 1. O plano complexo. 1.1. Introdução. Os números complexos começaram por ser introduzidos para dar sentido à 2 Capítulo O plano compleo Introdução Os números compleos começaram por ser ntrodudos para dar sentdo à resolução de equações polnomas do tpo Como os quadrados de números reas são sempre maores ou guas a

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

Ambiente de Desenvolvimento de Manufatura Virtual

Ambiente de Desenvolvimento de Manufatura Virtual UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA Welnton Das Ambente de Desenvolvmento de Manufatura Vrtual Dssertação submetda ao Programa de Pós- Graduação em Engenhara

Leia mais

Análise Fatorial F 1 F 2

Análise Fatorial F 1 F 2 Análse Fatoral Análse Fatoral: A Análse Fatoral tem como prncpal objetvo descrever um conjunto de varáves orgnas através da cração de um número menor de varáves (fatores). Os fatores são varáves hpotétcas

Leia mais

GENETIC FUZZY SISTEM PARA SELEÇÃO DE POÇOS DE PETRÓLEO PARA FRATURAMENTO HIDRÁULICO

GENETIC FUZZY SISTEM PARA SELEÇÃO DE POÇOS DE PETRÓLEO PARA FRATURAMENTO HIDRÁULICO A pesqusa Operaconal e os Recursos Renováves 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN GENETIC FUZZY SISTEM PARA SELEÇÃO DE POÇOS DE PETRÓLEO PARA FRATURAMENTO HIDRÁULICO Antôno Orestes de Salvo Castro Petrobras

Leia mais

Elaboração: Fevereiro/2008

Elaboração: Fevereiro/2008 Elaboração: Feverero/2008 Últma atualzação: 19/02/2008 E ste Caderno de Fórmulas tem por objetvo esclarecer aos usuáros a metodologa de cálculo e os crtéros de precsão utlzados na atualzação das Letras

Leia mais

IBMEC São Paulo Faculdade de Economia e Administração

IBMEC São Paulo Faculdade de Economia e Administração IBMEC São Paulo Faculdade de Economa e Admnstração O Sstema de Transplantes de Rns do Estado de São Paulo: uma Análse Sob a Ótca da Teora dos Jogos Proponente: Marcel Zmmermann Aranha Orentador: Prof.

Leia mais

TRANSPORTE E ESTOCAGEM DE FUMO UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO LINEAR USADO NA TOMADA DE DECISÃO

TRANSPORTE E ESTOCAGEM DE FUMO UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO LINEAR USADO NA TOMADA DE DECISÃO TRANSPORTE E ESTOCAGEM DE FUMO UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO LINEAR USADO NA TOMADA DE DECISÃO Janaína Poffo Possama janapoffo@gmal.com Unversdade Regonal de Blumenau Rua Antôno da Vega, 0 8902-900 - Blumenau

Leia mais

RESOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS

RESOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS Defnções RESOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS Problemas de Valor Incal PVI) Métodos de passo smples Método de Euler Métodos de sére de Talor Métodos de Runge-Kutta Equações de ordem superor Métodos

Leia mais

Nota Técnica Médias do ENEM 2009 por Escola

Nota Técnica Médias do ENEM 2009 por Escola Nota Técnca Médas do ENEM 2009 por Escola Crado em 1998, o Exame Naconal do Ensno Médo (ENEM) tem o objetvo de avalar o desempenho do estudante ao fm da escolardade básca. O Exame destna-se aos alunos

Leia mais

CQ110 : Princípios de FQ

CQ110 : Princípios de FQ CQ110 : Prncípos de FQ CQ 110 Prncípos de Físco Químca Curso: Farmáca Prof. Dr. Marco Vdott mvdott@ufpr.br Potencal químco, m potencal químco CQ110 : Prncípos de FQ Propredades termodnâmcas das soluções

Leia mais

7.4 Precificação dos Serviços de Transmissão em Ambiente Desregulamentado

7.4 Precificação dos Serviços de Transmissão em Ambiente Desregulamentado 64 Capítulo 7: Introdução ao Estudo de Mercados de Energa Elétrca 7.4 Precfcação dos Servços de Transmssão em Ambente Desregulamentado A re-estruturação da ndústra de energa elétrca que ocorreu nos últmos

Leia mais

Algoritmo de Otimização para o Problema de Roteamento de Veículos no Transporte Conjunto de Cargas e de Passageiros

Algoritmo de Otimização para o Problema de Roteamento de Veículos no Transporte Conjunto de Cargas e de Passageiros Programa de Pós-Graduação em Engenhara Elétrca Centro de Pesqusa e Desenolmento em Engenhara Elétrca Escola de Engenhara da Unersdade Federal de Mnas Geras Algortmo de Otmzação para o Problema de Roteamento

Leia mais

XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Versão 1.0 XXX.YY 22 a 25 Novembro de 2009 Recfe - PE GRUPO - VI GRUPO DE ESTUDO DE COMERCIALIZAÇÃO, ECONOMIA E REGULAÇÃO DE ENERGIA

Leia mais

XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA NOVO MODELO PARA O CÁLCULO DE CARREGAMENTO DINÂMICO DE TRANSFORMADORES

XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA NOVO MODELO PARA O CÁLCULO DE CARREGAMENTO DINÂMICO DE TRANSFORMADORES XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Versão 1.0 22 a 25 Novembro de 2009 Recfe - PE GRUPO XIII GRUPO DE ESTUDO DE TRANSFORMADORES, REATORES, MATERIAIS E TECNOLOGIAS

Leia mais

Determinação da Correspondência entre Objectos utilizando Modelação Física

Determinação da Correspondência entre Objectos utilizando Modelação Física Determnação da Correspondênca entre Objectos utlzando Modelação Físca João Manuel R. S. avares J. Barbosa A. Jorge Padlha FEUP - Faculdade de Engenhara da Unversdade do Porto INEB - Insttuto de Engenhara

Leia mais

Filtro de Conteúdo para Sistemas SMS Baseado em Classificador Bayesiano e Agrupamento por Palavras

Filtro de Conteúdo para Sistemas SMS Baseado em Classificador Bayesiano e Agrupamento por Palavras XV Workshop de Gerênca e Operação de Redes e Servços 131 Fltro de Conteúdo para Sstemas SMS Baseado em Classfcador Bayesano e Agrupamento por Drceu Belém 1, Fátma Duarte-Fgueredo 1 1 Pontfíca Unversdade

Leia mais

INTRODUÇÃO AO CÁLCULO DE ERROS NAS MEDIDAS DE GRANDEZAS FÍSICAS

INTRODUÇÃO AO CÁLCULO DE ERROS NAS MEDIDAS DE GRANDEZAS FÍSICAS Físca Laboratoral Ano Lectvo 003/04 ITRODUÇÃO AO CÁLCULO DE ERROS AS MEDIDAS DE GRADEAS FÍSICAS. Introdução.... Erros de observação: erros sstemátcos e erros fortutos ou acdentas... 3. Precsão e rgor...3

Leia mais

ISEP - ÍNDICE DE SHARPE ESCOLAR A PARTIR DA PROVA BRASIL: CRIAÇÃO E ESTUDO

ISEP - ÍNDICE DE SHARPE ESCOLAR A PARTIR DA PROVA BRASIL: CRIAÇÃO E ESTUDO ISEP - ÍNDICE DE SHARPE ESCOLAR A PARTIR DA PROVA BRASIL: CRIAÇÃO E ESTUDO Roberta Montello Amaral (UNIFESO) amaralroberta@yahoo.com.br Crado em 1990, o Saeb é um sstema de avalação do MEC que, junto à

Leia mais

UMA METODOLOGIA MULTICRITÉRIO DE SUBORDINAÇÃO PARA CLASSIFICAÇÃO DA QUALIDADE DE SERVIÇOS SOB A ÓTICA DO CLIENTE

UMA METODOLOGIA MULTICRITÉRIO DE SUBORDINAÇÃO PARA CLASSIFICAÇÃO DA QUALIDADE DE SERVIÇOS SOB A ÓTICA DO CLIENTE UMA METODOLOGIA MULTICRITÉRIO DE SUBORDINAÇÃO PARA CLASSIFICAÇÃO DA QUALIDADE DE SERVIÇOS SOB A ÓTICA DO CLIENTE ANDRÉ LUÍS POLICANI FREITAS UNIVERSIDADE ESTADUAL DO NORTE FLUMINENSE CAMPOS DOS GOYTACAZES

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

8 Indicadores de desempenho na cadeia de suprimentos

8 Indicadores de desempenho na cadeia de suprimentos 8 Indcadores de desempenho na cadea de suprmentos 8.1 O desafo da mensuração O estabelecmento de ndcadores de desempenho do supply chan management está sueto à estrutura da cadea, seus elos e partcpantes

Leia mais

PARTE 1. 1. Apresente as equações que descrevem o comportamento do preço de venda dos imóveis.

PARTE 1. 1. Apresente as equações que descrevem o comportamento do preço de venda dos imóveis. EXERCICIOS AVALIATIVOS Dscplna: ECONOMETRIA Data lmte para entrega: da da 3ª prova Valor: 7 pontos INSTRUÇÕES: O trabalho é ndvdual. A dscussão das questões pode ser feta em grupo, mas cada aluno deve

Leia mais

CONSUMO PER CAPITA DE ÁGUA NA CIDADE DE NATAL SEGUNDO A ESTRATIFICAÇÃO SOCIOECONÔMICA

CONSUMO PER CAPITA DE ÁGUA NA CIDADE DE NATAL SEGUNDO A ESTRATIFICAÇÃO SOCIOECONÔMICA CONSUMO PER CAPITA DE ÁGUA NA CIDADE DE NATAL SEGUNDO A ESTRATIFICAÇÃO SOCIOECONÔMICA Jorge Ivan de Olvera 1 e Manoel Lucas Flho 2 Resumo Neste trabalho realzou-se uma sondagem, acerca do consumo per capta

Leia mais

Modelos estatísticos para previsão de partidas de futebol

Modelos estatísticos para previsão de partidas de futebol Modelos estatístcos para prevsão de partdas de futebol Dan Gamerman Insttuto de Matemátca, UFRJ dan@m.ufrj.br X Semana da Matemátca e II Semana da Estatístca da UFOP Ouro Preto, MG 03/11/2010 Algumas perguntas

Leia mais

Software. Guia do professor. Como comprar sua moto. Secretaria de Educação a Distância. Ministério da Ciência e Tecnologia. Ministério da Educação

Software. Guia do professor. Como comprar sua moto. Secretaria de Educação a Distância. Ministério da Ciência e Tecnologia. Ministério da Educação números e funções Gua do professor Software Como comprar sua moto Objetvos da undade 1. Aplcar o conceto de juros compostos; 2. Introduzr o conceto de empréstmo sob juros; 3. Mostrar aplcações de progressão

Leia mais

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS E OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS MISTOS

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS E OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS MISTOS PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS E OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS MISTOS Smone P. Saramago e Valder Steffen Jr UFU, Unversdade Federal de Uberlânda, Curso de Engenhara Mecânca Av. João Naves de Ávla, 2160, Santa Mônca,

Leia mais