Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s)
|
|
- Victor Duarte Carreira
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 4 Estudo de Caso O estudo de caso, para avalar o método de estmação de parâmetros trdmensonal fo realzado em um modelo de referênca de três camadas, e foram realzados os seguntes passos: Descrção do modelo sísmco sntétco trdmensonal e da estrutura dos dados de referênca; processo de estmação de parâmetros, tratamento de resultados, construção dos polígonos das superfíces de nterface para cada retângulo da malha, e a quantfcação dos erros de estmação Modelo de Referênca em Três Dmensões O modelo sntétco trdmensonal consta de três camadas homogêneas (propredades constantes em qualquer ponto da camada) e sotrópcas separadas com superfíces curvas, geradas com curvas senódes e parabólcas. As camadas curvas estão emplhadas como se fossem estratos que formam uma dobra geológca, mostradas na Fgura 15. Assume-se que a velocdade da onda nas camadas é proporconal à profunddade. O cubóde sísmco tem comprmento de 12 metros no exo X, 48 no exo Y. A profunddade de exploração é assumda próxma aos 1 metros. A Tabela 11 descreve o número de camadas e os ntervalos dos parâmetros sísmcos. Espessura [h mn h max ] m Velocdade da Onda P (m/s) Ângulo de Inclnação (rad) [α mn α max ] 1 a Camada [36, 52,] 2 X:[-,265,265] Y:[, -,3218] 2 a Camada [122, 228,] 25 X:[-,627,627] Y:[, -,1244] 3 a Camada [258,1 311,9] 3 X:[-4,7x1-4 4,7x1-4 ] Y:[,,]. Tabela 11 Intervalos dos parâmetros Sísmcos da estrutura de camadas curvas e sotrópcas em três dmensões.
2 Estudo de Caso 78 Fgura 28 Cubóde Sísmco sntétco com a dstrbução de três camadas. Na Fgura 28 é mostrado o cubóde sísmco com as três camadas e na Fgura 29 é mostrada, para o mesmo cubóde, a posção das superfíces de nterface entre camadas usadas como referênca, e os pontos onde fcam as menores e maores espessuras dos ntervalos apresentados na Tabela 11. Cubo Geofísco hmax1 ângulos Y mínmos ângulos Y máxmos ângulos X máxmos ângulos X mínmos hmn1 7 6 Z (m e tro s ) hmn2 hmn3 hmax2 hmax Y(metros) Fgura 29 Dstrbução das superfíces de nterface entre camadas, espessuras e pontos onde os ângulos de nclnação são mínmos e máxmos.
3 Estudo de Caso Geração de Dados de Referênca Para gerar os tempos sntétcos (dados) é usado o smulador descrto no captulo três. A área da malha é de 48 x 12 m 2, dvdda em 1 quadrados de 24 x 24 m 2, onde os deslocamentos máxmos em X e Y são guas a 24 metros. O número de receptores por tro sísmco (ou lado do quadrado) é de 12, (ver Tabela 1), com dstâncas de 2 metros entre receptores e entre fonte e o receptor mas próxmo. Para ter um sstema sobredetermnado é necessáro de mas receptores que o número de parâmetros por camada (3). Quanto mas equações no sstema a convergênca ao valor desejado é mas rápda até determnado número de equações, mas se deve equlbrar com o tempo que demoram as avalações. Com 12 ou mas receptores é possível obter rapdez para a resolução do sstema de equações (ver Tabela 1). Se os traços sísmcos fossem de medções reas, então o número deles deve ser calculado usando a Eq.(15), e logo depos de reduzr o número de snas sísmcos, com o processamento, se constró a matrz dos tempos de trânsto das ondas refletdas P. O tamanho da matrz com os tempos de trânsto para tros sísmcos paralelos ao exo X é de 6 x 3 x 2; dado que contêm os tempos de 6 receptores, com três eventos para cada receptor e para duas secções sísmca vertcas paralelas ao exo X. De forma análoga, o tamanho da matrz com os tempos de trânsto para tros sísmcos paralelos ao exo Y é de 24 x 3 x 5; o que sgnfca que contém os tempos de 24 receptores, com três eventos para cada receptor e para cnco secções sísmca vertcas paralelas ao exo Y. A Fgura 3, gerada pelo smulador, mostra os tros sísmcos com as trajetóras ou raos que percorrem as ondas sísmcas refletdas nas nterfaces entre camadas. Os raos percorrem em lnha reta nas camadas mas profundas porque é assumda a unão das camadas. Na realdade as trajetóras são curvas porque as ondas atravessam estratos de dferentes densdades. As coordenadas dos pontos de reflexão sobre as superfíces não estão sobre retas, por sso o smulador faz lnearzação dos parâmetros sísmcos para calcular os tempos usados como pesos da V rms e assm achar os tempos de referênca. Prmero com a méda das coordenadas e dos ângulos de tangênca são calculados os parâmetros geométrcos do modelo sísmco: os ângulos de nclnação e as dstâncas mas curtas que percorre a onda P nas camadas. Com estes valores mas as velocdades ntervalares são calculadas as velocdades
4 Estudo de Caso 8 V rms e fnalmente com este últmo valor são calculados os tempos de trânsto das ondas refletdas P usando a Eq.(26). 1 2 Grelha de Receptores Fontes Z(m etros ) Raos Refletdos Y(metros) Pontos de reflexão Fgura 3 Dstrbução de receptores e trajetóras que percorrem as frentes das ondas (raos) para cada tro sísmco Estmação dos Parâmetros da estrutura Trdmensonal Para a estmação dos parâmetros dos modelos sísmcos paralelos ao exo X, prmero se dvde a matrz de dados, com os tros sísmcos paralelos ao exo X, em 1 submatrzes que é número de retângulos da malha. Para cada uma das 1 submatrzes são estmados os três parâmetros sísmcos de cada uma das três camadas usando AGHs. Os procedmentos são guas para estmar os parâmetros dos modelos sísmcos paralelos ao exo Y. Com as matrzes solução, formadas com os parâmetros sísmcos estmados para cada tro sísmco paralelos aos exos X e Y, é construída uma estrutura composta de estruturas mas smples, para cada retângulo da malha, mostradas nas Tabelas 12 e 13.
5 Estudo de Caso ,9 2,, ,2 2, -, ,2 2, -,28 39,2 2, -, , 2,, ,4 2 5,, ,8 2 5, -,2 182,7 2 5, -,614 29,5 2 5, -,31 213,5 2 5,, ,5 3,,4 28,1 3,, 291,1 3, -,4 31,8 3, -,3 32,2 3,,3 393,8 2,,23 442,2 2, -,18 415,7 2, -,213 37,3 2, -, ,3 2,, , 2 5,,611 17,4 2 5, -,2 194,6 2 5, -, ,9 2 5, -,32 225,7 2 5,,325 Posção Y / X 31,8 3,,4 287,6 3,, 298,4 3, -,4 39,2 3, -,3 39,7 3,, Tabela 12 Estrutura com os resultados da estmação para os tros sísmcos paralelos ao exo X. A ordem das matrzes está nvertda em Y, para encaxar na posção dos tros sísmcos da Fgura 3. Por exemplo, a matrz (3; 1) contém os parâmetros do modelo paralelo ao exo X do quadrado da malha (3;1). 417,2 2,, ,2 2,, ,1 2,, ,4 2,, ,3 2,, ,5 2 5,, ,8 2 5,, ,6 2 5,,682 21,3 2 5,,684 22, 2 5,, ,2 3,, 283,1 3,, 287,4 3,, 31, 3,, 35,3 3,, 43, 2,,349 44,9 2,, ,5 2,, ,6 2,, ,2 2,, ,5 2 5,, , 2 5,, ,2 2 5,, ,9 2 5,, , 2 5,,146 Posção Y / X 298,7 3,, 287,4 3,, 291,7 3,, 35,7 3,, 31, 3,, Tabela 13 - Estrutura com os resultados da estmação para os tros sísmcos paralelos ao exo Y. A ordem das matrzes está nvertda em Y, para encaxar na posção dos tros sísmcos da Fgura 3. Por exemplo, a matrz (3 ; 2) contém os parâmetros do modelo paralelo ao exo Y do quadrado da malha (3 ; 2). Fca clara a qualdade dos resultados da estmação das velocdades ntervalares (as segundas colunas das submatrzes), nas Tabelas 12 e 13. Para avalar os outros dos parâmetros é necessáro transformá-los em coordenadas, e assm, compará-los como pontos da superfíce orgnal Geração das Superfíces Estmadas Com as dstâncas h, (para calcular às dstâncas H ) e os ângulos de nclnação α (ver seção 3.1.2), estmados para cada modelo sísmco e mostradas nas Tabelas 12 e 13, determnam-se as equações das retas das nterfaces entre camadas com a Eq.(34): Z r = tan α X + H cosα ( X + H senα ) tanα, Eq.(34) r onde X o é o deslocamento da fonte em relação á orgem das coordenadas, X r e Z r são as coordenadas dos pontos sobre a reta para nterface da camada. o
6 Estudo de Caso 82 A segur se ntersectam as retas dos modelos sísmcos vznhos, que representam à nterface de uma determnada camada, para obter os vértces dos polígonos das superfíces de nterfaces entre camadas, justo embaxo dos quadrados vznhos da malha de receptores da superfíce. Os vértces do prmero conjunto de superfíces são os pontos de nterseção das retas paralelas ao exo X, Se o número de tros sísmcos de uma seção vertcal paralela a um exo é NTX, então o número de pontos de nterseção por nterface será de NTX-1 e o número de vértces por nterface será de NTX+1. O número de vértces para a seção vertcal paralela será o produto de NTX+1 pelo número de camadas. Se o número de tros sísmcos em Y é NTY, então o número de secções paralelas será gual à NTY+1, Fnalmente o número de vértces por superfíce de nterface será o produto de NTX+1 por NTY+1, e o número total de vértces será o produto do número de vértces por superfíce de nterface pelo número de camadas. A prmera seção paralela ao exo X, composta pelos modelos sísmcos 1 até 5 da Tabela 12, tem 6 vértces por nterface e 18 por seção (ver Fgura 31). O número de secções paralelas é de três. A seção paralela e deslocada 24 metros em Y possu gual número de vértces. Para a últma seção paralela ao exo X (NTY+1), deslocada a 48 metros não há nformação obtda por receptores, então para completar os vértces, (pontos sobre as retas) localzados a 48 metros, são usados os vértces da seção paralela (NTY), localzada a 24 m, e os ângulos de nclnação das camadas dos modelos sísmcos paralelos ao exo Y nessa regão. Para determnar os vértces (com índces NTY+1 e NTX+1) com coordenadas X = 12 metros e Y = 48 metros, se usam os vértces da seção anteror, com coordenadas X = 12 metros e Y = 24 metros, e os ângulos de nclnação do modelo sísmco paralelo ao exo Y, de essa regão. Para determnar os vértces dos polígonos do segundo conjunto de superfíces de nterface se executam os mesmo procedmentos do prmero conjunto, mas com os parâmetros estmados dos modelos sísmcos paralelos ao exo Y. Um ponto de nterseção e três (3) vértces por cada camada e nove (9) por seção sísmca paralela ao exo Y. Para completar as coordenadas dos vértces localzados a 12 metros se usam os vértces da seção sísmca anteror e os ângulos de nclnação das camadas dos modelos sísmcos paralelos ao exo X da regão. Na Fgura 32, no lado esquerdo, localzam-se as superfíces geradas com os vértces das retas dos modelos sísmcos paralelos ao exo X, e no lado dreto as superfíces com os vértces dos modelos sísmcos paralelos ao exo Y.
7 Estudo de Caso 83 3 Retas de Interface para 5 modelos sísmcos de uma seção 3 Pontos de Interseção Z (m e tro s ) 7 Z (m e tro s ) Fgura 31 Interpolação com retas das nterfaces das camadas da seção paralela ao exo X localzada em Y =. À esquerda as retas estmadas e à dreta os pontos de nterseção Modelos Geofíscos Paralelos a X Modelos Geofíscos Paralelos a Y Z(metros) 6 7 Z(metros) Y(metros) Y(metros) Fgura 32 Três Superfíces Estmadas das nterfaces entre camadas para cada conjunto de superfíces geradas uma com os modelos X (esquerda) e a outra como os modelos Y (dreta).
8 Estudo de Caso Avalação de Resultados Os resultados, da estmação de parâmetros, são avalados usando duas métrcas do erro: erro percentual absoluto e erro percentual absoluto médo, MAPE, calculado de acordo com a Eq.(35). MAPE j s= = 1 yˆ y y j s s Eq.(35) Grafcamente os resultados podem ser observados na Fgura 33, onde estão os dos conjuntos de superfíces estmadas e superpostas às superfíces orgnas. Os erros das velocdades e os parâmetros geométrcos (as dstâncas e os ângulo) estmados são avalados separadamente. Os parâmetros geométrcos do modelo estmado são representados pelas coordenadas dos vértces das superfíces, e assm, são calculados os erros em relação com as coordenadas das superfíces orgnas. Superposção de Superfíces Z (m e tro s ) Y(metros) Fgura 33 - Superposção das superfíces estmadas (lnha azul para secções paralelas ao exo X e lnha vermelha para secções paralelas ao exo Y) superfíces orgnas. Na Tabela 14 são apresentados os erros de estmação das velocdades ntervalares, MAPE, para os modelos sísmcos paralelos ao exo X e ao exo Y. A posção ndca o valor do erro para um modelo sísmco da malha (ver Tabelas 12 e 13).
9 Estudo de Caso 85 Posção X; Y MAPE modelo X MAPE modelo Y 1;1 %,997x1-5 % 2;1,179 x1-5 %,127x1-5 % 3;1,68 x1-5 %,162x1-5 % 4;1,236 x1-5 %,1179x1-5 % 5;1,1275 x1-5 %,1754x1-5 % 1;2,928x1-5 %,251x1-5 % 2;2,513 x1-5 %,1877x1-5 % 3;2,1233 x1-5 %,2584x1-5 % 4;2,431 x1-5 %,2164x1-5 % 5;2,1456 x1-5 %,19x1-5 % Tabela 14 Erros de estmação das velocdades ntervalares, MAPE, para cada modelo sísmco segundo a posção na malha de receptores. A topografa usa métodos e técncas para quantfcar as deformações das superfíces terrestres. Uma característca que nfluenca na estmação de parâmetros do estudo de caso proposto é a rugosdade. Exstem múltplas expressões para calcular a rugosdade, dependendo da área do conhecmento humano (Thomas, 1999), mas neste trabalho se usa uma expressão smples de entender e calcular. B A Fgura 34 Representação da cadea A e da corda B para calcular a Rugosdade. A rugosdade é calculada através de uma corda de comprmento conhecdo estcada acma do substrato (superfíce) como mostrado na Fgura 34. Uma cadea que está lgada a um extremo da corda é apoada em todo o contorno do substrato. A rugosdade é a razão entre o comprmento da cadea (A) e o comprmento da corda (B) da Eq.36. (Shumway, 28; Luckhurst et al., 1978) A Rugosdade = Eq.(36) B O valor da rugosdade fo, então, normalzado pelo cálculo da taxa z usando a equação z = x - µ / δ onde x = valor da rugosdade, µ = a rugosdade
10 Estudo de Caso 86 méda e δ = desvo padrão. A taxa z dz quantos desvos padrão é o valor da méda. (Shumway, 28; Luckhurst et al., 1978) Nas Tabelas 14 e 15 são apresentados os erros percentuas absolutos para as coordenadas em Z de cada vértce dos polígonos que formam as superfíces de nterface e os erros MAPE, para cada superfíce estmada. Além dsso, são calculados os erros máxmos das coordenadas em Z, de cada superfíce para mostrar a relação com a deformação, lnear ou orogênca, das camadas. A deformação é quantfcada com a Eq.(36). Erros Percentuas Absolutos dos Vértces Modelos paralelos a X MAPE Erro Máxmo Rugosdade,8,157,181,222,132,34 3,15% 32,77 m 1,19 Interface,27,179,496,159,258,645 1,38,319,589,27,345,683,3,78,28,47,29,34,54% 7,75 m 1,1 Interface,7,16,12,49,67,128 2,4,12,88,16,32,92,5e-4,28e-4,13e-4,2e-4,19e-4,%,5 m 1, Interface,5e-4,28e-4,13e-4,2e-4,19e-4 3,5e-4,28e-4,13e-4,2e-4,19e-4 Tabela 15 Erros percentuas absolutos para as componentes em Z de cada vértce das superfíces estmadas, MAPEs, erros máxmos e rugosdades para cada superfíce de nterface construída a partr de modelos sísmcos paralelos ao exo X. Erros Percentuas Absolutos dos Vértces Modelos paralelos a Y MAPE Erro Máxmo Rugosdade,5,191,136,7,44,242 2,24% 3,135 m 1, 44 Interface,4,176,128,66,42,244 1,4,266,33,511,494,628,7,74,31,1,8,1,46% 6,681 m 1, 6 Interface,6,72,3,1,7,1 2,4,26,66,17,15,15 6,33e-5 6,16e-5 1,46e-5 2,44e-6 3,32e-6 2,e-5,%,57 m 1, Interface 6,34e-5 6,16e-5 1,46e-5 2,44e-6 3,32e-6 2,e-5 3 6,34e-5 6,16e-5 1,46e-5 2,44e-6 3,32e-6 2,e-5 Tabela 16 - Erros percentuas absolutos para as componentes em Z de cada vértce das superfíces estmadas, MAPEs, erros máxmos e rugosdades para cada superfíce de nterface construída a partr de modelos sísmcos paralelos ao exo Y. Os resultados dos erros ndcam uma relação proporconal entre rugosdade e os erros de estmação dos parâmetros sísmcos. As superfíces das
11 Estudo de Caso 87 dobras com maor rao de curvatura (mas rugosas) produzem maores erros de estmação de parâmetros. Por exemplo, a superfíce de nterface entre a prmera e a segunda camada apresenta maor rugosdade, consequentemente maores erros. Os erros da estmação dos polígonos são maores para o lado das superfíces convexas para cma (antclnal), vsto em sentdo oposto ao deslocamento fonte - receptor, como pode ser vsto na sexta coluna de cada nterface da Tabela 15 e na tercera fla de cada nterface da Tabela 16. O tempo de execução para estmar os parâmetros e gerar as superfíces do cubóde sísmco fo de 4 mnutos, aproxmadamente, com os seguntes recursos computaconas: processador de 64 bts, 1,81 GHz e 1 GB de RAM. Os resultados são do expermento mas rápdo de um conjunto de cnco (5) expermentos com tempos execução de 4 até 55 mnutos. Consderou-se mas relevante a escolha do expermento mas rápdo do que as dferenças dos erros de estmação entre expermentos (dferenças de alguns décmos).
3 Método Proposto para Estimação de Parâmetros Sísmicos em três Dimensões
3 Método Proposto para Estmação de Parâmetros Sísmcos em três Dmensões Neste capítulo é descrto com detalhe como fo consderado o modelo sísmco de camadas e como foram desenvolvdas as equações, para múltplas
Leia maisGabarito para a prova de 1º Ano e 8ª serie (atual 9º Ano)
Gabarto para a prova de 1º Ano e 8ª sere (atual 9º Ano) 1. t t c F 5 3 9 ; t c 451 3 5 9 o ; tc 33 C ΔS. a) Δ t 5 s V 4, 1 mnuto possu 6 s, portanto, dos 5 s temos: 8 mnutos (equvale a 48 s) e sobram segundos.
Leia maisCurvas Horizontais e Verticais
Insttução: Faculdade de Tecnologa e Cêncas Professor: Dego Queroz de Sousa Dscplna: Topografa Curvas Horzontas e ertcas 1. Introdução Exstem dversas ocasões na engenhara em que os projetos são desenvolvs
Leia mais4 Critérios para Avaliação dos Cenários
Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada
Leia maisRepresentação 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 maisCurso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos
Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,
Leia maisCAPÍTULO IV PROPRIEDADES GEOMÉTRICAS DA SEÇÃO TRANSVERSAL
CPÍTULO IV PROPRIEDDES GEOMÉTRICS D SEÇÃO TRNSVERSL Propredades Geométrcas da Seção Transversal 4. Propredades Geométrcas da Seção Transversal 4.. Introdução O presente trabalho é desenvolvdo paralelamente
Leia maisFUNDAMENTOS DE ROBÓTICA. Modelo Cinemático de Robôs Manipuladores
FUNDMENTOS DE ROBÓTIC Modelo Cnemátco de Robôs Manpuladores Modelo Cnemátco de Robôs Manpuladores Introdução Modelo Cnemátco Dreto Modelo Cnemátco de um Robô de GDL Representação de Denavt-Hartenberg Exemplos
Leia maisAlgarismos 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 maisSISMICA DE REFRACÇÃO
SISMICA DE REFRACÇÃO Ondas elástcas e parâmetros de propagação As elocdades das ondas P e S respectamente, p e s estão relaconadas com as constantes elástcas e a densdade do materal. As relações são: k
Leia mais3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial
3 Método Numérco O presente capítulo apresenta a dscretação da equação dferencal para o campo de pressão e a ntegração numérca da expressão obtda anterormente para a Vscosdade Newtonana Equvalente possbltando
Leia maisMódulo I Ondas Planas. Reflexão e Transmissão com incidência normal Reflexão e Transmissão com incidência oblíqua
Módulo I Ondas Planas Reflexão e Transmssão com ncdênca normal Reflexão e Transmssão com ncdênca oblíqua Equações de Maxwell Teorema de Poyntng Reflexão e Transmssão com ncdênca normal Temos consderado
Leia maisCONCEITOS 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 maisCapítulo 24: Potencial Elétrico
Capítulo 24: Potencal Energa Potencal Elétrca Potencal Superfíces Equpotencas Cálculo do Potencal a Partr do Campo Potencal Produzdo por uma Carga Pontual Potencal Produzdo por um Grupo de Cargas Pontuas
Leia maisMETODOLOGIA 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 maisREGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017
7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados
Leia maisLaboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos
Laboratóro de Mecânca Aplcada I Estátca: Roldanas e Equlíbro de Momentos 1 Introdução O conhecmento das condções de equlíbro de um corpo é mprescndível em númeras stuações. Por exemplo, o estudo do equlíbro
Leia mais2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários
Análse de Campos Modas em Guas de Onda Arbtráros Neste capítulo serão analsados os campos modas em guas de onda de seção arbtrára. A seção transversal do gua é apromada por um polígono conveo descrto por
Leia maisFigura 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 maisCAPÍTULO 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 maisCentro de massa - Movimento de um sistema de partículas
Centro de massa - Movmento de um sstema de partículas Centro de Massa Há um ponto especal num sstema ou objeto, chamado de centro de massa, que se move como se toda a massa do sstema estvesse concentrada
Leia maisEstatística 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 mais4 Discretização e Linearização
4 Dscretzação e Lnearzação Uma vez defndas as equações dferencas do problema, o passo segunte consste no processo de dscretzação e lnearzação das mesmas para que seja montado um sstema de equações algébrcas
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisMatemática. Veículo A. Veículo B. Os gráficos das funções interceptam-se quando 50t = 80t
Matemátca 0 Dos veículos, A e B, partem de um ponto de uma estrada, em sentdos opostos e com velocdades constantes de 50km/h e 70km/h, respectvamente Após uma hora, o veículo B retorna e, medatamente,
Leia maisRegressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação
Regressão Múltpla Parte I: Modelo Geral e Estmação Regressão lnear múltpla Exemplos: Num estudo sobre a produtvdade de trabalhadores ( em aeronave, navos) o pesqusador deseja controlar o número desses
Leia maisTABELAS 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 maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisNotas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012
Notas Processos estocástcos Nestor Catcha 23 de abrl de 2012 notas processos estocástcos 2 O Teorema de Perron Frobenus para matrzes de Markov Consdere um processo estocástco representado por um conunto
Leia maisEXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA
EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos
Leia mais7 - 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 maisNeste 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 mais1º Exame de Mecânica Aplicada II
1º Exame de Mecânca Aplcada II Este exame é consttuído por 4 perguntas e tem a duração de três horas. Justfque convenentemente todas as respostas apresentando cálculos ntermédos. Responda a cada pergunta
Leia maisGráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados
Gráfcos de Controle para Processos Autocorrelaconados Gráfco de controle de Shewhart: observações ndependentes e normalmente dstrbuídas. Shewhart ao crar os gráfcos de controle não exgu que os dados fossem
Leia mais4 Sistemas de partículas
4 Sstemas de partículas Nota: será feta a segunte convenção: uma letra em bold representa um vector,.e. b b Nesta secção estudaremos a generalzação das les de Newton a um sstema de váras partículas e as
Leia mais7 Tratamento dos Dados
7 Tratamento dos Dados 7.. Coefcentes de Troca de Calor O úmero de usselt local é dado por h( r )d u ( r ) (7-) k onde h(r), o coefcente local de troca de calor é h( r ) q''- perdas T q''- perdas (T( r
Leia maisCORRELAÇÃO 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 maisContabilometria. 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 maisMODELO 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 mais5 Formulação para Problemas de Potencial
48 Formulação para Problemas de Potencal O prncpal objetvo do presente capítulo é valdar a função de tensão do tpo Westergaard obtda para uma trnca com abertura polnomal (como mostrado na Fgura 9a) quando
Leia mais2 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 maisESPELHOS E LENTES ESPELHOS PLANOS
ESPELHOS E LENTES 1 Embora para os povos prmtvos os espelhos tvessem propredades mágcas, orgem de lendas e crendces que estão presentes até hoje, para a físca são apenas superfíces poldas que produzem
Leia maisIsostática 2. Noções Básicas da Estática
Isostátca. Noções Báscas da Estátca Rogéro de Olvera Rodrgues .1. Força Força desgna um agente capa de modfcar o estado de repouso ou de movmento de um determnado corpo. É uma grandea vetoral e, como tal,
Leia maisF r. PASES 2 a ETAPA TRIÊNIO o DIA GAB. 1 5 FÍSICA QUESTÕES DE 11 A 20
PSES 2 a ETP TRIÊNIO 2004-2006 1 o DI G. 1 5 FÍSI QUESTÕES DE 11 20 11. onsdere um sstema consttuído por duas partículas. Uma das partículas está ncalmente se movendo e colde nelastcamente com a outra
Leia maisDados ajustáveis a uma linha recta
Capítulo VI juste dos Mínmos Quadrados Dados ajustáves a uma lnha recta Determnação das constantes e B Incerteza nas meddas de Incerteza na determnação de e B juste dos mínmos quadrados a outras curvas:
Leia maisPROVA 2 Cálculo Numérico. Q1. (2.0) (20 min)
PROVA Cálculo Numérco Q. (.0) (0 mn) Seja f a função dada pelo gráfco abaxo. Para claro entendmento da fgura, foram marcados todos os pontos que são: () raízes; () pontos crítcos; () pontos de nflexão.
Leia maisFlambagem. Cálculo da carga crítica via MDF
Flambagem Cálculo da carga crítca va MDF ROF. ALEXANDRE A. CURY DEARTAMENTO DE MECÂNICA ALICADA E COMUTACIONAL Flambagem - Cálculo da carga crítca va MDF Nas aulas anterores, vmos como avalar a carga crítca
Leia maisClassificação de Padrões
Classfcação de Padrões Introdução Classfcadores Paramétrcos Classfcadores Sem-paramétrcos Redução da Dmensonaldade Teste de Sgnfcânca 6.345 Sstema de Reconhecmento de Voz Teora Acústca da Produção de Voz
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisExperiência 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 maisCAPÍTULO 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 maisGABARITO ERP19. impedância total em pu. impedância linha em pu; impedância carga em pu; tensão no gerador em pu.
GABARITO ERP9 Questão mpedânca total em pu. mpedânca lnha em pu; mpedânca carga em pu; tensão no gerador em pu. Assm, tem-se que: ( ). Mas, ou seja: : ( ).. Logo: pu. () A mpedânca da carga em pu,, tem
Leia maisPágina 293. w1 w2 a b i 3 bi a b i 3 bi. 2w é o simétrico do dobro de w. Observemos o exemplo seguinte, em que o afixo de 2w não
Preparar o Exame 0 0 Matemátca A Págna 9. Se 5 5 é o argumento de z, é argumento de z e 5 5. Este ângulo é gual ao ângulo de ampltude 5 é argumento de z.. Resposta: D w w a b b a b b. a b a a b b b bem
Leia mais1. 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 maisCOEFICIENTE DE GINI: uma medida de distribuição de renda
UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA ESCOLA SUPERIOR DE ADMINISTRAÇÃO E GERÊNCIA DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS COEFICIENTE DE GINI: uma medda de dstrbução de renda Autor: Prof. Lsandro Fn Nsh
Leia maisParênteses termodinâmico
Parênteses termodnâmco Lembrando de 1 dos lmtes de valdade da dstrbução de Maxwell-Boltzmann: λ
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse
Leia maisRadiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2)
Radação Térmca Processos, Propredades e Troca de Radação entre Superfíces (Parte ) Obetvo: calcular a troca por radação entre duas ou mas superfíces. Essa troca depende das geometras e orentações das superfíces,
Leia mais2ª PARTE Estudo do choque elástico e inelástico.
2ª PARTE Estudo do choque elástco e nelástco. Introdução Consderemos dos corpos de massas m 1 e m 2, anmados de velocdades v 1 e v 2, respectvamente, movmentando-se em rota de colsão. Na colsão, os corpos
Leia maisCurso Técnico em Informática. Eletricidade
Curso Técnco em Informátca Eletrcdade Eletrcdade Aula_0 segundo Bmestre Intensdade do Vetor B Condutor Retlíneo A ntensdade do vetor B, produzdo por um condutor retlíneo pode ser determnada pela Le de
Leia maisEstatística 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 mais3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo
3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas
Leia maisPrograma 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 maisAnálise Exploratória de Dados
Análse Exploratóra de Dados Objetvos Análse de duas varáves quanttatvas: traçar dagramas de dspersão, para avalar possíves relações entre as duas varáves; calcular o coefcente de correlação entre as duas
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano N o s Complexos - Potências e raízes Propostas de resolução
MATEMÁTICA A - 1o Ano N o s Complexos - Potêncas e raízes Propostas de resolução Exercícos de exames e testes ntermédos 1. Smplfcando a expressão de z na f.a., como 5+ ) 5 1 5, temos: z 1 + 1 ) + 1 1 1
Leia mais3. Um protão move-se numa órbita circular de raio 14 cm quando se encontra. b) Qual o valor da velocidade linear e da frequência ciclotrónica do
Electromagnetsmo e Óptca Prmero Semestre 007 Sére. O campo magnétco numa dada regão do espaço é dado por B = 4 e x + e y (Tesla. Um electrão (q e =.6 0 9 C entra nesta regão com velocdade v = e x + 3 e
Leia maisEletrotécnica AULA Nº 1 Introdução
Eletrotécnca UL Nº Introdução INTRODUÇÃO PRODUÇÃO DE ENERGI ELÉTRIC GERDOR ESTÇÃO ELEVDOR Lnha de Transmssão ESTÇÃO IXDOR Equpamentos Elétrcos Crcuto Elétrco: camnho percorrdo por uma corrente elétrca
Leia maisMEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
3.1- Introdução. ESTATÍSTICA MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL Como na representação tabular e gráfca dos dados a Estatístca Descrtva consste num conjunto de métodos que ensnam a reduzr uma quantdade de dados
Leia maisRobótica. Prof. Reinaldo Bianchi Centro Universitário FEI 2016
Robótca Prof. Renaldo Banch Centro Unverstáro FEI 2016 6 a Aula IECAT Objetvos desta aula Momentos Lneares, angulares e de Inérca. Estátca de manpuladores: Propagação de forças e torques. Dnâmca de manpuladores:
Leia maisDinâmica do Movimento de Rotação
Dnâmca do Movmento de Rotação - ntrodução Neste Capítulo vamos defnr uma nova grandeza físca, o torque, que descreve a ação gratóra ou o efeto de rotação de uma força. Verfcaremos que o torque efetvo que
Leia maisLISTA DE REVISÃO DE MATEMÁTICA 3º ANO 2º TRIMESTRE PROF. JADIEL
LISTA DE REVISÃO DE MATEMÁTICA º ANO 2º TRIMESTRE PROF. JADIEL 1) O valor de z sabendo que 6 z é: z A) 6 B) 6 C) 8 + D) 8 E) 8 2) Qual o valor de z para que z z 2? A) z 2 B) z 1 2 C) z D) z E) z 1 ) Consdere
Leia maisRAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro
UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero
Leia mais8 - Medidas Descritivas
8 - Meddas Descrtvas 8. Introdução Ao descrevemos um conjunto de dados por meo de tabelas e gráfcos temos muto mas nformações sobre o comportamento de uma varável do que a própra sére orgnal de dados.
Leia maisESTATÍSTICA APLICADA II ANO LECTIVO 2011/2012. Exame Final 26 de Julho de 2012
ETATÍTICA APLICADA II ANO LECTIVO / Exame Fnal 6 de Julho de Duração : H 3 M Nota: Responder um grupo por folha (utlze frente e verso de cada folha) Em todas as questões apresentar os cálculos efectuados
Leia maisUMA 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 maisAnálise 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 maisCAPÍTULO 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 maisCap. 6 - Energia Potencial e Conservação da Energia Mecânica
Unversdade Federal do Ro de Janero Insttuto de Físca Físca I IGM1 014/1 Cap. 6 - Energa Potencal e Conservação da Energa Mecânca Prof. Elvs Soares 1 Energa Potencal A energa potencal é o nome dado a forma
Leia maisEletroquímica 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 maisIntrodução às Medidas em Física a Aula
Introdução às Meddas em Físca 4300152 8 a Aula Objetvos: Experênca Curvas Característcas Meddas de grandezas elétrcas: Estudar curvas característcas de elementos resstvos Utlzação de um multímetro Influênca
Leia maisTermo-Estatística Licenciatura: 4ª Aula (08/03/2013)
Termo-Estatístca Lcencatura: 4ª Aula (08/03/013) Prof. Alvaro Vannucc RELEMBRADO Dstrbução dscreta (hstogramas) x contínua (curvas de dstrbução): Dada uma Função de Dstrbução de Densdade de Probabldade,
Leia maisCapítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES
Capítulo. Aproxmações numércas 1D em malhas unformes 9 Capítulo. AROXIMAÇÕS NUMÉRICAS 1D M MALHAS UNIFORMS O prncípo fundamental do método das dferenças fntas (MDF é aproxmar através de expressões algébrcas
Leia maisTabela 1. Porcentagem de crianças imunizadas contra DPT e taxa de mortalidade de menores de 5 anos para 20 países, 1992.
Regressão Lnear Algumas vezes estamos nteressados não apenas se exste assocação entre duas varáves quanttatvas x e y, mas nós temos também uma hpótese a respeto de uma provável relação de causa e efeto
Leia maisCURSO de ESTATÍSTICA Gabarito
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE TRANSFERÊNCIA o semestre letvo de 010 e 1 o semestre letvo de 011 CURSO de ESTATÍSTICA Gabarto INSTRUÇÕES AO CANDIDATO Verfque se este caderno contém: PROVA DE REDAÇÃO com
Leia maisInterpolação Segmentada
Interpolação Segmentada Uma splne é uma função segmentada e consste na junção de váras funções defndas num ntervalo, de tal forma que as partes que estão lgadas umas às outras de uma manera contínua e
Leia maisAssociação 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 maisConhecimentos Específicos
PROCESSO SELETIVO 010 13/1/009 INSTRUÇÕES 1. Confra, abaxo, o seu número de nscrção, turma e nome. Assne no local ndcado. Conhecmentos Específcos. Aguarde autorzação para abrr o caderno de prova. Antes
Leia maisF-128 Física Geral I. Aula exploratória-11a UNICAMP IFGW
F-18 Físca Geral I Aula exploratóra-11a UNICAMP IFGW username@f.uncamp.br Momento Angular O momento angular em relação ao ponto O é: r p de uma partícula de momento (Note que a partícula não precsa estar
Leia mais1. 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 maisReconhecimento Estatístico de Padrões
Reconhecmento Estatístco de Padrões X 3 O paradgma pode ser sumarzado da segunte forma: Cada padrão é representado por um vector de característcas x = x1 x2 x N (,,, ) x x1 x... x d 2 = X 1 X 2 Espaço
Leia maisEletromagnetismo. Distribuição de grandezas físicas: conceitos gerais
Eletromagnetsmo Dstrbução de grandezas físcas: concetos geras Eletromagnetsmo» Dstrbução de grandezas físcas: concetos geras 1 Introdução Pode-se caracterzar um problema típco do eletromagnetsmo como o
Leia maisAo 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 mais3.6. 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 mais5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite
5 Relação entre Análse Lmte e Programação Lnear 5.. Modelo Matemátco para Análse Lmte Como fo explcado anterormente, a análse lmte oferece a facldade para o cálculo da carga de ruptura pelo fato de utlzar
Leia maisAo 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 maisSC de Física I Nota Q Nota Q2 Nota Q3 NOME: DRE Teste 1
SC de Físca I - 2017-2 Nota Q1 88888 Nota Q2 Nota Q3 NOME: DRE Teste 1 Assnatura: Questão 1 - [3,5 pontos] Uma partícula de massa m se move sobre uma calha horzontal lsa com velocdade constante de módulo
Leia maisAsas Finitas Escoamento permamente e incompressível
Escoamento permamente e ncompressível Caracterzação geométrca da asa - Espessura fnta muto menor do que a envergadura e a corda - Forma geométrca determnada por: a) Planta (varação de corda e ângulo de
Leia mais