Física Geral - Laboratório (2014/2) Aula 1: Introdução & Organização e descrição de dados
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- Vitória de Sintra Bicalho
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1 Física Geral - Laboratório (2014/2) Aula 1: Introdução & Organização e descrição de dados 1
2 Física Geral /1 Bibliografia: Estimativas e Erros em Experimentos de Física (EdUERJ) 2
3 A Física A mais básica das ciências.! Seu principal objetivo é ampliar nosso conhecimento sobre o mundo em que vivemos.! Quais são os componentes fundamentais da matéria; as interações entre eles; como são formados os sistemas mais complexos; as leis que regem os fenômenos naturais, etc. 3
4 O método da Física Na sua tentativa de entender a Natureza, os físicos criam conceitos que são associados a grandezas físicas.! As relações estabelecidas entre grandezas são denominadas leis físicas.! O experimento tem papel fundamental na Física (e Ciências, em geral).! O método inaugurado no século XVII pelo físico italiano Galileu Galilei ( ), condicionando a aceitação ou rejeição de uma hipótese sobre a Natureza a um procedimento experimental, foi adotado pela Ciência permitindo seu enorme avanço desde então. 4
5 O método da Física Para entender os fenômenos naturais a ciência depende da observação, da razão e da experimentação, que constituem a base do chamado Método Científico.! A observação consiste num exame cuidadoso crítico de um fenômeno onde é feito o registro e análise dos diferentes fatores que parecem influenciá-lo.! A razão vêm da análise crítica do fenômeno com base em hipóteses, modelos, teorias ou leis que o prevêem.! Poucas vezes os fenômenos físicos ocorrem na natureza com as variações, flexibilidade e freqüência que seriam desejáveis. Por este motivo a experimentação se torna necessária. 5
6 O método da Física A experimentação consiste na observação de um fenômeno em condições previamente estabelecidas e cuidadosamente controladas.! No passado, tal como ocorreu com Galileu, Newton Huyghens e outros, um cientista podia trabalhar mais ou menos isoladamente.! A ciência moderna, como conseqüência da sua complexidade, é principalmente resultado de equipes de físicos teóricos e experimentais trabalhando em conjunto. 6
7 Etapas de um experimento Simples ou complexo, um experimento obedece basicamente o seguinte esquema. 7
8 Um experimento moderno O acelerador de partículas LHC no CERN (Suíça / França) 8
9 Um experimento moderno O experimento CMS (Compact Muon Solenoid) do LHC 9
10 Dados e medidas Dados: Valores ou qualificações de atributos dos elementos de um conjunto! Medidas: Dados numéricos associados a grandezas que descrevem um fenômeno ou sistema físico 10
11 Dados brutos Exemplo de conjunto de dados: 1) Valores das idades de um grupo de estudantes de Física Geral Estudante 1: 18 anos Estudante 2: 19 anos Estudante 3: 18 anos! Unidade: Anos 11
12 Dados brutos Exemplo de conjunto de dados: 2) Valores das massas de um grupo de estudantes de Física Geral Estudante 1: 60,2 Kg Estudante 2: 72,4 Kg Estudante 3: 65,6 Kg! Unidade: Quilograma (Kg) 12
13 Dados brutos Exemplo de conjunto de dados: 3) Valores das alturas de um grupo de estudantes de Física Geral Estudante 1: 172 cm Estudante 2: 168 cm Estudante 3: 180 cm! Unidade: Centímetro (cm) 13
14 Dados e medidas Representação do conjunto de dados:! Idades dos estudantes = {18; 19; 18} (anos) Massas dos estudantes = {60,2; 72,4; 65,6} (Kg) Alturas dos estudantes = {172; 168; 180} (cm)! Em geral: {x1, x2, x3,..., xn} = {valor n o 1, valor n o 2, valor n o 3,..., valor n o N } 14
15 Dados e medidas Outros exemplos: Medidas do comprimento de uma mesa: {150,3; 152,0; 150,4; 151,8} (cm) Medidas de temperatura de uma sala: {29,3; 28,6; 30,4} ( o C) Medidas da tensão da rede elétrica: {115,2; 124,5; 128,3; 121,1} (V) Tipo sanguíneo dos estudantes de FG: { O- ; A- ; O+ } 15
16 Organizando um conjunto de dados: Tabelas Tabelas: arranjos, ordenados ou não, de dados Estudante de FG Idade (anos) Massa (Kg) Altura (cm) , , ,6 180 Mesa Comprimento (cm) 1 150, , , ,8 16
17 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Classes: Intervalos em que um conjunto de dados é agrupado Histogramas: Número de ocorrências ou frequência das classes de agrupamento de um conjunto de dados 17
18 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Classes: Intervalos em que um conjunto de dados é agrupado Histogramas: Número de ocorrências ou frequência das classes de agrupamento de um conjunto de dados Passo n o 1: Definir classes de agrupamento de dados Passo n o 2: Computar frequências para cada classe de dados Passo n o 3: Representar graficamente frequências em forma de histogramas 17
19 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Classes: Intervalos em que um conjunto de dados é agrupado Histogramas: Número de ocorrências ou frequência das classes de agrupamento de um conjunto de dados Passo n o 1: Definir classes de agrupamento de dados Passo n o 2: Computar frequências para cada classe de dados Passo n o 3: Representar graficamente frequências em forma de histogramas Que tamanho de intervalo devemos usar para cada classe de frequência? 17
20 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Classes: Intervalos em que um conjunto de dados é agrupado Histogramas: Número de ocorrências ou frequência das classes de agrupamento de um conjunto de dados Exemplo: Um conjunto maior de dados (idades): {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) 24 elementos 18
21 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Um conjunto maior de dados (idades): {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) 19
22 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Um conjunto maior de dados (idades): {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Escolha 1: Classe de idades (anos) Frequências
23 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Um conjunto maior de dados (idades): {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Escolha 1: Escolha 2: Classe de idades (anos) Frequências Classe de idades (anos) Frequência [6-8) 4 [8-10) 6 [10-12) 7 [12-14) 4 [14-16)
24 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Conjunto de idades: {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Classe de idades (anos) Frequências
25 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Conjunto de idades: {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Classe de idades (anos) Frequências
26 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Conjunto de idades: {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Classe de idades (anos) Frequência
27 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Conjunto de idades: {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Classe de idades (anos) Frequência
28 Organizando um conjunto de dados: Classes e Histogramas Conjunto de idades: {10, 7, 10, 11, 10, 15, 8, 12, 14, 9, 6, 8, 7, 14, 10, 10, 7, 12, 12, 9, 13, 10, 9, 8} (anos) Outra representação gráfica: % % % % % 22
29 Organizando um conjunto de dados: Histogramas Que tamanho de intervalo devemos usar para cada classe de frequência? Maior valor de intervalo 23
30 Um conjunto ainda maior de dados (valores de alturas de estudantes): Maior valor de intervalo 24
31 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados {x1, x2, x3,..., xn} x x 1 + x 2 + x x N N = 1 N NX i=1 x i 25
32 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados {x1, x2, x3,..., xn} Símbolo x x 1 + x 2 + x x N N = 1 N NX i=1 x i 25
33 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados {x1, x2, x3,..., xn} Símbolo x x 1 + x 2 + x x N N = 1 N NX i=1 x i Cada elemento do conjunto de dados 25
34 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados agrupados em M classes de frequência Cada classe possue ponto médio {x1, x2,..., xm} e frequência {n1, n2,..., nm}: 26
35 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados agrupados em M classes de frequência Cada classe possue ponto médio {x1, x2,..., xm} e frequência {n1, n2,..., nm}: x n 1x 1 + n 2 x n M x M N = 1 N MX n j x j j=1 26
36 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados agrupados em M classes de frequência Cada classe possue ponto médio {x1, x2,..., xm} e frequência {n1, n2,..., nm}: x n 1x 1 + n 2 x n M x M N = 1 N MX j=1 n j x j M: número de classes de frequência N: número total de elementos 26
37 Parâmetros de posição Média: Valor médio de um conjunto de dados agrupados em M classes de frequência Cada classe possue ponto médio {x1, x2,..., xm} e frequência {n1, n2,..., nm}: x n 1x 1 + n 2 x n M x M N = 1 N MX j=1 n j x j M: número de classes de frequência N: número total de elementos MX n j = n 1 + n n M = N j=1 26
38 Parâmetros de posição Moda: Valor mais frequente de um conjunto de dados {x1, x2, x3,..., xn} Símbolo: x mod Para dados agrupados em classes de frequências a moda é o ponto médio da classe de maior frequência 27
39 Parâmetros de posição Moda: Valor mais frequente de um conjunto de dados {x1, x2, x3,..., xn} Símbolo: x mod Para dados agrupados em classes de frequências a moda é o ponto médio da classe de maior frequência Moda 27
40 Parâmetros de posição Média quadrática: raiz quadrada da média dos quadrados dos dados: x rms r x x x x2 N N = v u t 1 N NX i=1 x 2 i 28
41 Parâmetros de posição Média quadrática: raiz quadrada da média dos quadrados dos dados: Símbolo x rms r x x x x2 N N = v u t 1 N NX i=1 x 2 i 28
42 Parâmetros de posição Mediana: valor que divide uma distribuição ordenada de dados de forma que metade dos dados está acima, e metade abaixo deste valor N(ímpar)! x med = x (N+1)/2 N(par)! x med = x N/2 + x (N/2+1) 2 29
43 Exercício (2.5.1): a) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31} 30
44 Exercício (2.5.1): a) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31} 30
45 Exercício (2.5.1): a) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31} Média: 31,40 Moda: amodal Média quadrática: 31,63 Mediana: 31,00 Desvio médio: 3,28 Variância: 14,64 Desvio padrão: 3,83 30
46 Exercício (2.5.1): b) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31, 34} 31
47 Exercício (2.5.1): b) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31, 34} 31
48 Exercício (2.5.1): b) {xi} = {34, 29, 26, 37, 31, 34} Média: 31,83 Moda: 34 Média quadrática: 32,04 Mediana: 32,50 Desvio médio: 3,17 Variância: 13,14 Desvio padrão: 3,62 31
49 Exercício (2.5.1): c) {xi} = {5, 8, 12, 3, 9} 32
50 Exercício (2.5.1): c) {xi} = {5, 8, 12, 3, 9} 32
51 Exercício (2.5.1): c) {xi} = {5, 8, 12, 3, 9} Média: 7,40 Moda: amodal Média quadrática: 8,04 Mediana: 8,00 Desvio médio: 2,72 Variância: 9,84 Desvio padrão: 3,14 32
52 Exercício (2.5.1): d) {xi} = {3, 6, 4, 7, 9, 8} 33
53 Exercício (2.5.1): d) {xi} = {3, 6, 4, 7, 9, 8} 33
54 Exercício (2.5.1): d) {xi} = {3, 6, 4, 7, 9, 8} Média: 6,17 Moda: amodal Média quadrática: 6,52 Mediana: 6,50 Desvio médio: 1,83 Variância: 4,47 Desvio padrão: 2,11 33
55 Exercício (2.5.1): e) {xi} = {14, 19, 16, 21, 18, 19, 24, 15, 19} 34
56 Exercício (2.5.1): e) {xi} = {14, 19, 16, 21, 18, 19, 24, 15, 19} 34
57 Exercício (2.5.1): e) {xi} = {14, 19, 16, 21, 18, 19, 24, 15, 19} Média: 18,33 Moda: 19 Média quadrática: 18,56 Mediana: 19,00 Desvio médio: 2,30 Variância: 8,44 Desvio padrão: 2,91 34
58 Exercício (2.5.1): f) {xi} = {6, 7, 7, 3, 8, 5, 3, 9} 35
59 Exercício (2.5.1): f) {xi} = {6, 7, 7, 3, 8, 5, 3, 9} 35
60 Exercício (2.5.1): f) {xi} = {6, 7, 7, 3, 8, 5, 3, 9} Média: 6,00 Moda: 3 e 7 Média quadrática: 6,34 Mediana: 6,50 Desvio médio: 1,75 Variância: 4,25 Desvio padrão: 2,06 35
61 Exercício (2.5.1): g) {xi} = {500, 600, 800, 800, 500, 900, 900, 900, 900, 1100} 36
62 Exercício (2.5.1): g) {xi} = {500, 600, 800, 800, 500, 900, 900, 900, 900, 1100} 36
63 Exercício (2.5.1): g) {xi} = {500, 600, 800, 800, 500, 900, 900, 900, 900, 1100} Média: 790,00 Moda: 900 Média quadrática: 811,79 Mediana: 850,00 Desvio médio: 154,00 Variância: 34900,00 Desvio padrão: 186,81 36
64 Exercício (2.5.3): a) {xi} = {18, 21, 23, 25, 18, 18, 21, 19, 22, 19, 21, 20, 17, 21, 24, 24, 20, 21, 18, 25, 21, 17, 22, 19} 37
65 Exercício (2.5.3): a) {xi} = {18, 21, 23, 25, 18, 18, 21, 19, 22, 19, 21, 20, 17, 21, 24, 24, 20, 21, 18, 25, 21, 17, 22, 19} 37
66 Exercício (2.5.3): a) {xi} = {18, 21, 23, 25, 18, 18, 21, 19, 22, 19, 21, 20, 17, 21, 24, 24, 20, 21, 18, 25, 21, 17, 22, 19} Média: 20,58 Variância: 5,58 Desvio padrão: 2,36 37
67 Exercício (2.5.3): a) {xi} = {18, 21, 23, 25, 18, 18, 21, 19, 22, 19, 21, 20, 17, 21, 24, 24, 20, 21, 18, 25, 21, 17, 22, 19, 50} 38
68 Exercício (2.5.3): a) {xi} = {18, 21, 23, 25, 18, 18, 21, 19, 22, 19, 21, 20, 17, 21, 24, 24, 20, 21, 18, 25, 21, 17, 22, 19, 50} Média: 21,76 Variância: 38,58 Desvio padrão: 6,21 38
69 Atividade de aula 1- Obtenha as coleções de dados das idades, massas e alturas de todos os estudantes da turma de Física Geral 2- Construa uma tabela com os dados ordenados 3- Defina as classes de agrupamento (intervalos) dos dados relativos a cada atributo (idade, massa, altura) 4- Construa tabelas com as frequências de cada classe de agrupamento e para cada atributo 5- Em um papel milimetrado, construa os histogramas para a partir das tabelas de frequências 6- Compute o valor máximo, o valor mínimo, a média, a moda, a média quadrática e a mediana para cada coleção de dados 39
70 Estudante Idade (anos) Massa (kg) Altura (cm)
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