Assunto: Altura. Altura

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Assunto: Altura. Altura"

Transcrição

1 1 UNIVERSIDADE FEDERAL DOS VALES DO JEQUITINHONHA E MUCURI DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA FLORESTAL Assunto: Altura Nome: Ano/Semestre: Prof: Marco Leles Romarco de Olvera - DEF Este materal é destnado aos dscentes da dscplna de dendrometra (FLO014) da UFVJM. 1 Altura ü A altura de uma árvore e á dstânca lnear ao longo do seu exo prncpal partndo do solo até o topo ou até outro ponto de referênca; ü Por meo da altura e do DAP, pode-se estmar o volume das árvores para dferentes stuações, como, por exemplo, o volume total e volumes parcas. ü Árvores provenentes de um mesmo materal genétco, recebendo smlar tratamento slvcultural, mesmo que apresentem o mesmo valor de DAP, podem dferr sgnfcatvamente em altura, fornecendo, consequentemente, volumes de madera dferentes. 2

2 2 Altura ü Outra mportânca na medção da altura está na classfcação da capacdade produtva dos locas de planto. 3 Pontos de medção da altura A altura pode ser medda em dferentes pontos de uma árvore, de acordo com o nteresse de quem va medr: ü Altura total (H) da árvore: dstânca vertcal consderada desde o chão até o ápce da copa; ü Altura do fuste (h f ): dstânca vertcal que corresponde desde o chão até a base da copa; ü Altura comercal (h c ): parte do fuste economcamente aprovetável que corresponde a dstânca desde a altura do corte até a altura do dâmetro mínmo comercal; 4

3 38 3 FIM Pontos de medção da altura ü Altura do toco (h 0,3 ): parte que fca no terreno após o corte aprovetável da árvore; ü Altura da copa (h cop ) = H h f. Da altura

4 4 37 Qual sera a altura? Fonte da magem: Métodos de medção da altura 1) Métodos expedtos Medr a altura total de uma árvore é bem mas oneroso que medr seu DAP, especalmente em florestas de porte mas elevado. Por este motvo, é comum encontrar em algumas stuações, mensuradores trenados para estmar a altura da árvore a olho desarmado. Para auxlar esta tarefa, pode-se colocar uma vara com tamanho conhecdo próxmo da árvore de modo que, por comparação, o mensurador possa fazer uma avalação melhor. 8 74

5 Clque em Dados e Análse de Dados. Aparecerá a tela abaxo onde deverá ser seleconado a opção Regressão 71 9 Método da sombra Método do índo Método do lenhador

6 Métodos dretos São aqueles em que as meddas são tomadas dretamente na árvore. Como exemplos desse tpo de método, pode-se ctar: ü Medção por escalada da árvore: Consste em escalar a árvore e medr sua altura com uma trena. É pouco prátco e arrscado. Usado às vezes em trabalhos de pesqusa. ü Derrubada da árvore com posteror medção de sua altura com uma trena: Usado em procedmentos de cubagem rgorosa. ü Medção com régua telescópca Métodos ndretos São aqueles que precsam de nstrumentos (clnômetros ou hpsômetros) para a estmação da altura correspondente. Estes aparelhos em geral se baseam em prncípos geométrcos e trgonométrcos. Pode-se usar também fotografas aéreas e sensores Ajuste do modelo de altura em função do dâmetro e da altura domnante 1 LnHt = b 0 + b1 + b2lnhd + e DAP 4 Estmatvas domnante Relação hpsométrca è Altura em função do dâmetro, altura 12 70

7 34 7 Os nstrumentos para mensurar a altura são construídos com base em dos prncípos: Instrumentos para medr altura a) Prncípo geométrco è Semelhança de trângulo b) Prncípo trgonométrco; è Relação de ângulos Hpsômetro Geométrco Estes métodos são deduzdos a partr da relação entre trângulos semelhantes, podendo-se ctar os hpsômetros de Chrsten, Wese, Merrt e a prancheta dendrométrca. Consste de uma barra graduada de aproxmadamente 30 cm

8 8 33 Ajuste de modelo de altura em função do dâmetro 1 Ln( Ht) = b 0 + b1 + e DAP BD = bd BC bc BD = altura total da árvore; BC = comprmento da balza auxlar apoada na parte nferor do fuste da árvore; bd = tamanho do hpsômetro (» 30cm); bc = escala do nstrumento Uso prátco do aparelho Segurar o hpsômetro da vertcal, de preferênca pendurando-o em um cordão qualquer para facltar a perpendculardade do aparelho. Clque em Dados e Análse de Dados. Aparecerá a tela abaxo onde deverá ser seleconado a opção Regressão Enquadrar a magem da árvore entre as reentrâncas dos dos quadrados exstentes nas extremdades da barra graduada. Isto se consegue Afastando-se ou aproxmando-se da árvore, ou então colocando o nstrumento mas próxmo ou mas dstante do olho, para aumentar o dmnur o ângulo de vsada. Nesta posção, sem mas movmentar o aparelho e a cabeça, o operador lança uma lnha de vsta para o topo da vara auxlar encostada ao fuste da árvore. Esta lnha de vsta cortará a escala graduada do hpsômetro em um ponto, sobre o qual será lda a altura da árvore dretamente

9 32 9 ü Ajuste do modelo:!"#/ = 3, , Vantagens: üfácl construção; ünão se necessta de meddas de dstâncas do operador à árvore; üapenas uma letura fornece a altura da árvore; üa altura lda não é nfluencada pela declvdade do terreno. Desvantagens: ünecessdade absoluta de se manter a mão móvel no ato da medção; üdfculdade de encontrar ponto aproprado para enquadramento da árvore no comprmento do hpsômetro em florestas densas; üquanto maor for a altura da árvore a ser medda, menor será a exatdão da medda, porque os ntervalos entre as graduações tornamse cada vez menores. 17 Métodos baseados em prncípos trgonométrcos Os aparelhos baseados em prncípos trgonométrcos podem ser dvddos em dos grupos: Os clnômetros e os hpsômetros. Exemplo Ajuste equação hpsométrca São graduados partndo do prncípo que o operador está a uma dstânca fxa da árvore e faz uma vsada para o topo e outra para a base da árvore. Estas vsadas formarão dos ângulos com a lsta de vsta horzontal do operador a arvore. Um ângulo é formado ao vsar o topo e o outro ao vsar a base da árvore. A lnha horzontal (magnára) com orgem no olho do observador faz um ângulo reto com o exo da árvore 64 18

10 10 31 Demonstração do prncípo para graduação do aparelho Consdere a fgura (A): Exemplo Equação Hpsométrca Seja os dados coletados de uma área: Consderando os ângulos a e b, a dstânca L (horzontal) e os segmentos BC e CD, pode-se escrever as seguntes relações trgonométrcas: ou ü Utlzar o modelo:!"#/ = % & + % ( A altura da árvore BD pode ser obtda por: 20 62

11 30 11 Modelos empregados em relações hpsométrcas ü Modelos em função do dâmetro Exemplo 1: De posse de uma trena em um terreno plano, um mensurador posconou-se a uma dstânca horzontal de 25 metros de uma árvore. Utlzando um clnômetro, o mensurador fez uma vsada no topo da árvore e encontrou um ângulo de +43,83 graus na escala do aparelho. Vsando a base da árvore o mensurador encontrou um ângulo de -4,00 graus. Qual a altura (H) da árvore em questão? ü Modelos em função do dâmetro e de altura domnante!"# = % & + % ( %,!" # Modelo de altura em função somente do dâmetro B) Terreno em Aclve Versus Modelo de altura em função do dâmetro e da altura domnante 60 22

12 12 29 Consderando os ângulos a e b, a dstânca L (horzontal) e os segmentos DC e BC, pode-se escrever as seguntes relações trgonométrcas: Fatores que afetam a relação hpsométrca ü Idade; ü Qualdade do local; ü Densdade; A altura da árvore BD pode ser obtda por: ü Posção socológca. Relação hpsométrca versus homogenedade do povoamento! Relações hpsométrcas com o tpo de floresta C) Terreno em Declve Procedmento 24 58

13 28 13 Ø Altura domnante (Hd, Hdom) Consderando os ângulos a e b, a dstânca L (horzontal) e os segmentos BC e DC, pode-se escrever as seguntes relações trgonométrcas: Importânca! A altura da árvore BC pode ser obtda por: A relação entre a altura e o dâmetro de uma árvore é denomnada relação hpsométrca. Relação hpsométrca FORMULAÇÃO GERAL [ ( α) Tg( b )] H = L Tg ± H = h 1 ± h 2 Em populações com árvores de grande porte, a varável altura é dfícl Sendo: h 1 - letura nferor e h 2 - letura superor de ser mensurada, elevando muto o tempo e o custo da coleta dos dados do nventáro. Sendo assm, uma relação hpsométrca pode permtr estmar boa parte das alturas de uma amostra, sgnfcando um grande ganho prátco na realzação de nventáros florestas

14 Exstem nstrumentos que fornecem as estmatvas de altura em porcentagem da dstânca entre o observador e a árvore no plano horzontal. Nesse caso a expressão fca: Exemplo: L H = P 1 ± P [ ] Fonte: FINGER, 1992 h = [(15 x 11,5) + (22 x 13,0) (1 x 28,0)]/254 = 17,90 m h L = [(11,5 x 0,0954) + (13 x 0,2091) (28 x 0,0491)]/4,8926 = 19,12 m REGRA GERAL A escala do hpsomêtro baseada no prncípo trgonométrco é dvdda em duas partes, assumndo valor zero representa a lnha horzontal de vsada, valores postvos a dreta e negatvo a esquerda. Se as leturas forem obtdas em lados opostos da escala (+ e -), elas devem ser somadas para se ter a altura da árvore. Se forem obtdas no mesmo lado (mesmo snal), devem ser subtraídas. Ø Altura domnante (Hd, Hdom) Wese (1880) defnu a altura domnante como sendo a méda das alturas correspondente a 20% das árvores de maor dâmetro do povoamento; Spurr (1952) defne Hd como sendo a altura da árvore ou das duas árvores mas altas do povoamento. Normalmente a altura domnante é defnda como a altura méda das 100 árvores de maor dâmetro por hectare (Assmann, 1970) Exemplo: Para uma parcela de 600m² e espaçamento 3x2 seram meddas 6 árvores e estmada a méda

15 26 15 Ø Altura méda quadrátca (Hg) Corresponde a méda de das alturas de 15 a 30 árvores que tem o dâmetro méda quadrátco. É a altura da árvore que tem a área secconal méda na população Problemas com a declvdade do terreno ü Em aparelhos com prncípo trgonométrco, as expressões geras utlzadas para estmar a altura das árvores levam em consderação a dstânca horzontal (L) entre o observador e a árvore. ü Este fato reforça o cudado que se deve ter em se medr esta dstânca corretamente quando no uso de clnômetros e hpsômetros baseados neste prncípo de estmação da altura da árvore. ü O erro mas comum no uso desta dstânca ocorre em terrenos nclnados. Este erro é pode ser percebdo pela observação da fgura: Ø Altura méda de Lorey A altura méda de Lorey pode ser calculada pela segunte expressão: h ( g h ) + ( g h ) +! + ( g h ) å n n = 1 L = = n g1 + g2 +! + gn n å = 1 g h g h L Para dados agrupados em classes de dâmetro, tem-se: ( f g h ) + ( f g h ) +! + ( f g h ) å n n n = 1 = = n f1g1 + f2g2 +! + fngn n å = 1 f g h f g ( θ) cos = d d I d d I = cos( θ) Como evtar esta stuação! 52 30

16 16 25 Exemplo 1: Um mensurador deseja medr a altura de uma árvore em um terreno com declvdade gual a 14 graus. A que dstânca no campo ele devera fcar da árvore para que a medção seja feta corretamente na escala de 25 metros do hpsômetro? Solução: q = 14 o ; d = 25 metros e d I =? d I = 25 cos ( 14) = 25,77metros Méda de alturas Como o dâmetro é usual e mutas vezes necessáro o cálculo de altura méda do povoamento para: Ø Proceder estmatva de volume; Ø Classfcação de sítos florestas; Ø Verfcar estágo de desenvolvmento da floresta Obs: Em aparelhos em que a declvdade é medda em %, o ângulo em graus é obtdo por: æ q = ArcTg ç è % 100 ö ø 31 Ø Comparação entre talhões, espéces, etc. 49 Exemplo 2: Um mensurador deseja medr a altura de uma árvore em um terreno com declvdade gual a 30%. A que dstânca no campo ele Tpos de Alturas médas do povoamento Ø Altura méda artmétca (Ht, ht, HT) devera fcar da árvore para que a medção seja feta corretamente na escala de 25 metros do hpsômetro? Solução: expressão: A altura méda artmétca pode ser calculada pela segunte h1 + h2 h = +! + h n n Þ h n å = = 1 n h 32 h = Para dados agrupados em classes de dâmetro, tem-se: n f h + f h +! + f h f + f +! + f n n Þ 1 2 n h å = 1 = n å = 1 f h f 50

17 O clnômetro calcula a altura e apresenta o resultado na tela. Caso o mensurador faça a medção da altura em uma dstânca dferente daquela defnda no hpsômetro, é possível fazer a correção a partr da segunte relação trgonométrca: H C = H L cos( q ) Þ Para letura dreta H H [ Tg( α) ± Tg( )] = D * Cosf b D campo * Cosf campo = Þ Para letura em ângulo [ P ± P ] Þ Para letura em porcentagem Exemplo: a) Apresente a stuação de campo b) Calcular a altura da árvore Erros nas medções das alturas a) Dfculdades na vsualzação da copa e da base da árvore 48 34

18 18 23 b) Inclnação da árvore 3- Dê um clque curto para r para o modo % ou DEG. Com os olhos abertos nvele a lnha da mra do clnômetro com a base da árvore. Dê um clque longo para congelar a medda da base. 2 AC = AB + BC c) Erros relaconados aos nstrumentos 4- Mova o clnômetro para cma, nvele a mra com o topo da árvore e dê um clque longo para congelar a medda. d) Erros relaconados ao operados Como resolver? 36 46

19 è Clnômetro Haglof Aparelhos de medção è Clnômetros e Hpsômetros Fonte: 1- Meça a dstânca entre você e a árvore ü São aparelhos construídos para medr ângulos vertcas (clnômetros) e alturas (hpsômetros). ü Nas escalas desses aparelhos podem-se fazer leturas dos ângulos em graus ou percentagem e letura dreta. ü A partr de prncípos trgonométrcos e juntamente com meddas de dstâncas horzontas do mensurador à árvore, podem ser utlzados para medr as alturas das árvores Dê um clque curto no botão para lgar. O vsor mostrará a abrevatura DIST é a dstânca em metros. Para alterar a dstânca mantenha o botão apertado enquanto move o clnômetro para cma ou para baxo para mudar para a dstânca desejada; em seguda solte o botão para congelar na dstânca desejada è Nível de Abney ü Consta de um arco com escalas graduadas em tangentes multplcadas por 100 e em graus, com varação de 0º a 90º para ambos os lados ü Proporcona estmatvas de altura com alta precsão ü É encontrado, com relatva facldade, no mercado naconal, a preço comparatvamente baxo, porém a letura é demorada

20 è Clnômetro de Suunto è Haga ü É um nstrumento compacto feto de alumíno, contendo escalas em grau (0 ± 90º) e percentagem (0 ± 150%) ü Segue os mesmos prncípos aplcados para o Nível de Abney 39 ü - Apresenta cnco escalas, sendo somente uma vsível. Tem fxadas as dstâncas de 15, 20, 30 e 40 cm, entre o observador e a árvore ü - A escala nferor presta-se para determnação da declvdade do terreno, estando graduada em porcentagem. 41 è Blume-less è Forestor Vertex ü - Apresenta cnco escalas vsíves ao mesmo tempo, tendo fxadas as dstâncas de 15, 20, 30 e 40 cm, entre o observador e a árvore ü - A escala nferor presta-se para determnação da declvdade do terreno, estando graduada em graus 40 ü Trata-se de um aparelho para medção de altura, ângulos de nclnação, dstâncas e temperaturas ü A altura é estmada com ou sem conhecmento da dstânca do observador à árvore ü A altura é calculada utlzando dos ângulos e uma dstânca, medda tanto automatcamente, com o emssor, como manualmente, empregando-se uma trena

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos

Laboratório 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 mais

Página 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

Página 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 mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. 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 mais

Assunto: Diâmetro. Estatísticas associadas ao diâmetro. 3. Diâmetro equivalente (deq)

Assunto: Diâmetro. Estatísticas associadas ao diâmetro. 3. Diâmetro equivalente (deq) Estatísticas associadas ao diâmetro 3. Diâmetro equivalente (deq) Ø Tem uma aplicação grande para inventário de nativas. Principalmente quando se tem a árvore com diferentes fustes. Ø E denominado as vezes

Leia mais

CURSO de ESTATÍSTICA Gabarito

CURSO 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 mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de

Leia mais

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite

5 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 mais

7 - Distribuição de Freqüências

7 - Distribuição de Freqüências 7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr

Leia mais

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples Contalometra Aula 8 Regressão Lnear Smples Orgem hstórca do termo Regressão Le da Regressão Unversal de Galton 1885 Galton verfcou que, apesar da tendênca de que pas altos tvessem flhos altos e pas axos

Leia mais

2 Incerteza de medição

2 Incerteza de medição 2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr

Leia mais

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)

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) 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

Leia mais

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

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

Leia mais

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR 1 CORRELAÇÃO E REGREÃO LINEAR Quando deseja-se estudar se exste relação entre duas varáves quanttatvas, pode-se utlzar a ferramenta estatístca da Correlação Lnear mples de Pearson Quando essa correlação

Leia mais

Aula Características dos sistemas de medição

Aula Características dos sistemas de medição Aula - Característcas dos sstemas de medção O comportamento funconal de um sstema de medção é descrto pelas suas característcas (parâmetros) operaconas e metrológcas. Aqu é defnda e analsada uma sére destes

Leia mais

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017

REGRESSÃO 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 mais

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas

Leia mais

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade

Leia mais

Curvas Horizontais e Verticais

Curvas 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 mais

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

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

Leia mais

2ª PARTE Estudo do choque elástico e inelástico.

2ª 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 mais

Realimentação negativa em ampliadores

Realimentação negativa em ampliadores Realmentação negatva em ampladores 1 Introdução necessdade de amplfcadores com ganho estável em undades repetdoras em lnhas telefôncas levou o Eng. Harold Black à cração da técnca denomnada realmentação

Leia mais

Capítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES

Capítulo 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 mais

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

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

Leia mais

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro. Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na

Leia mais

UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. Física Experimental. Prof o José Wilson Vieira

UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. Física Experimental. Prof o José Wilson Vieira UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO ESCOLA POLITÉCNICA DE PERNAMBUCO Físca Expermental Prof o José Wlson Vera wlson.vera@upe.br AULA 01: PROCESSOS DE ANÁLISE GRÁFICA E NUMÉRICA MODELO LINEAR Recfe, agosto de 2015

Leia mais

MATEMÁTICA A - 12o Ano N o s Complexos - Potências e raízes Propostas de resolução

MATEMÁTICA 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 mais

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

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

Leia mais

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS SUMÁRIO 1 Delneamentos Expermentas 2 1.1 Delneamento Interamente Casualzado..................... 2 1.2 Delneamento Blocos Casualzados (DBC).................... 3 1.3 Delneamento Quadrado Latno (DQL)......................

Leia mais

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas 3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

3 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 mais

7 Tratamento dos Dados

7 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 mais

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1 O nosso objetvo é estudar a relação entre duas varáves quanttatvas. Eemplos:. Idade e altura das cranças.. v. Tempo de prátca de esportes e rtmo cardíaco

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da

Leia mais

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

Leia mais

PROVA 2 Cálculo Numérico. Q1. (2.0) (20 min)

PROVA 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 mais

SC de Física I Nota Q Nota Q2 Nota Q3 NOME: DRE Teste 1

SC 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 mais

AEP FISCAL ESTATÍSTICA

AEP FISCAL ESTATÍSTICA AEP FISCAL ESTATÍSTICA Módulo 11: Varáves Aleatóras (webercampos@gmal.com) VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1. Conceto de Varáves Aleatóras Exemplo: O expermento consste no lançamento de duas moedas: X: nº de caras

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1

FICHA 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 mais

Análise Exploratória de Dados

Análise Exploratória de Dados Análse Exploratóra de Dados Objetvos Análse de duas varáves quanttatvas: obter uma reta que se ajuste aos dados segundo o crtéro de mínmos quadrados; apresentar outros crtéros para a determnação de uma

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

Medidas e resultados em um experimento.

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

Leia mais

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência. MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ ou expermental. Numa relação

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de

Leia mais

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

4 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 mais

PARTE I Componente teórica

PARTE I Componente teórica Gua de resolução TOPOGRAFIA Mestrado Integrado em ngenhara Cvl 1.º Semestre 016/017 1.ª Época 14 de janero de 017, 11h0m - Duração: h0m Sem consulta Materal admtdo só na parte II: calculadora PART I Componente

Leia mais

Testes não-paramétricos

Testes não-paramétricos Testes não-paramétrcos Prof. Lorí Val, Dr. http://www.mat.ufrgs.br/val/ val@mat.ufrgs.br Um teste não paramétrco testa outras stuações que não parâmetros populaconas. Estas stuações podem ser relaconamentos,

Leia mais

Cap. 5 Classificação Temática

Cap. 5 Classificação Temática Prncípos e Aplcações da Deteção Remota Cap. 5 Classfcação Temátca 5.1 O Processo de Classfcação 5. Classfcação de Máxma Verosmlhança (supervsonada paramétrca) 5..1 Classes multvaradas normas 5.. Lmtes

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

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

Leia mais

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,

Leia mais

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D. Unversdade Federal do Paraná Departamento de Informátca Reconhecmento de Padrões Classfcadores Lneares Luz Eduardo S. Olvera, Ph.D. http://lesolvera.net Objetvos Introduzr os o conceto de classfcação lnear.

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3

FICHA 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 mais

Dinâmica do Movimento de Rotação

Dinâmica 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 mais

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

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

Leia mais

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação

Regressão 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 mais

Dendrometria 27/6/2011. Easy PDF Creator is professional software to create PDF. If you wish to remove this line, buy it now.

Dendrometria 27/6/2011. Easy PDF Creator is professional software to create PDF. If you wish to remove this line, buy it now. Diâmetro Dendrometria Definição O diâmetro consiste na medida de comprimento de uma linha reta que, passando através do centro de um círculo ou esfera, termina ao atingir seus limites externos. (Finger,

Leia mais

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 10º Ano de Matemática A Estatística

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 10º Ano de Matemática A Estatística Escola Secundára com º cclo D. Dns 10º Ano de Matemátca A Estatístca Trabalho de casa nº 15 GRUPO I 1. Num referencal o.n. Oxyz, a undade é o cm e a esfera defnda por ( ) ( ) está nscrta num cubo. O volume

Leia mais

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias TLF 010/11 Cap. IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras Capítulo IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras 4.1. Méda 43 4.. Desvo padrão 44 4.3. Sgnfcado do desvo padrão 46 4.4. Desvo padrão da méda

Leia mais

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro

RAD1507 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 mais

DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS DIAGNÓSTICO EM MODELOS LINEARES GENERALIZADOS 1 A análse de dagnóstco (ou dagnóstco do ajuste) confgura uma etapa fundamental no ajuste de modelos de regressão. O objetvo prncpal da análse de dagnóstco

Leia mais

TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

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

Leia mais

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

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

Leia mais

Cálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial

Cálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial Cálculo Numérco BCC76 Interpolação Polnomal Departamento de Computação Págna da dscplna http://www.decom.ufop.br/bcc76/ 1 Interpolação Polnomal Conteúdo 1. Introdução 2. Objetvo 3. Estênca e uncdade 4.

Leia mais

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

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

Leia mais

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo:

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo: CONTROLADORES FUZZY Um sstema de controle típco é representado pelo dagrama de blocos abaxo: entrada ou referênca - erro CONTROLADOR snal de controle PLANTA saída A entrada ou referênca expressa a saída

Leia mais

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório Programa de Certfcação de Meddas de um laboratóro Tratamento de dados Elmnação de dervas Programa de calbração entre laboratóros Programa nterno de calbração justes de meddas a curvas Tratamento dos resultados

Leia mais

CAPÍTULO IV PROPRIEDADES GEOMÉTRICAS DA SEÇÃO TRANSVERSAL

CAPÍTULO 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 mais

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo 5. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

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

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

Leia mais

Centro de massa - Movimento de um sistema de partículas

Centro 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 mais

Radiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2)

Radiação 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 mais

Escola Superior de Tecnologia de Viseu. Fundamentos de Estatística 2006/2007 Ficha nº 7

Escola Superior de Tecnologia de Viseu. Fundamentos de Estatística 2006/2007 Ficha nº 7 Escola Superor de Tecnologa de Vseu Fundamentos de Estatístca 006/00 Fcha nº. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas

Leia mais

NÚMEROS COMPLEXOS (C)

NÚMEROS COMPLEXOS (C) Professor: Casso Kechalosk Mello Dscplna: Matemátca Aluno: N Turma: Data: NÚMEROS COMPLEXOS (C) Quando resolvemos a equação de º grau x² - 6x + = 0 procedemos da segunte forma: b b ± 4ac 6 ± 6 4 6 ± 6

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4

FICHA 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 mais

3 Algoritmos propostos

3 Algoritmos propostos Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos

Leia mais

Regressão Linear Simples by Estevam Martins

Regressão Linear Simples by Estevam Martins Regressão Lnear Smples by Estevam Martns stvm@uol.com.br "O únco lugar onde o sucesso vem antes do trabalho, é no dconáro" Albert Ensten Introdução Mutos estudos estatístcos têm como objetvo estabelecer

Leia mais

Modelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária.

Modelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária. Modelagem multvarável com varáves quanttatvas e qualtatvas, com resposta bnára. O modelo de regressão não lnear logístco ou modelo logístco é utlzado quando a varável resposta é qualtatva com dos resultados

Leia mais

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

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

Leia mais

Modelagem do crescimento de clones de Eucalyptus via modelos não lineares

Modelagem do crescimento de clones de Eucalyptus via modelos não lineares Modelagem do crescmento de clones de Eucalyptus va modelos não lneares Joselme Fernandes Gouvea 2 Davd Venanco da Cruz 3 Máco Augusto de Albuquerque 3 José Antôno Alexo da Slva Introdução Os fenômenos

Leia mais

Mestrado Integrado em Engenharia Civil

Mestrado Integrado em Engenharia Civil Mestrado Integrado em ngenhara Cvl xame de Topografa 1.º Semestre 009/010 1ª Época 1 de Janero de 010, 9h O exame tem a duração de h30m. O exame tem duas partes: na prmera parte teórca as respostas deverão

Leia mais

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A CLASSIFICAÇÃO DE MONOGRAFIAS UMA PROPOSTA PARA MAIOR OBJECTIVIDADE ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

Leia mais

Análise Descritiva com Dados Agrupados

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

Leia mais

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

EXPANSÃO TÉRMICA DOS LÍQUIDOS

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

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

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

Leia mais

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

EXERCÍCIO: 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 mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRGS Insttuto de Matemátca

Leia mais

3. Estatística descritiva bidimensional

3. Estatística descritiva bidimensional 3. Estatístca descrtva bdmensonal (Tabelas, Gráfcos e números) Análse bvarada (ou bdmensonal): avala o comportamento de uma varável em função da outra, por exemplo: Quantas TV Phlps são venddas na regão

Leia mais

Tabela 1. Porcentagem de crianças imunizadas contra DPT e taxa de mortalidade de menores de 5 anos para 20 países, 1992.

Tabela 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 mais

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL

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

Leia mais

Medida de Quatro Pontas Autor: Mauricio Massazumi Oka Versão 1.0 (janeiro 2000)

Medida de Quatro Pontas Autor: Mauricio Massazumi Oka Versão 1.0 (janeiro 2000) Medda de Quatro Pontas Autor: Maurco Massazum Oka Versão.0 (janero 000) Introdução A técnca de medda de quatro pontas é largamente usada para a medda de resstvdades e resstêncas de folha. O método em s

Leia mais

LISTA DE REVISÃO DE MATEMÁTICA 3º ANO 2º TRIMESTRE PROF. JADIEL

LISTA 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 mais