Referências: No mínimo, para cada experimento o Caderno de Laboratório deve sempre conter:

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Referências: No mínimo, para cada experimento o Caderno de Laboratório deve sempre conter:"

Transcrição

1 Sstemas Mecâncos III - EXPERIMETO - Dlatação Térmca Prof.: Dr. Cláudo S. Sartor Técnco: Fernando ITRODUÇÃO: Forma Geral dos Relatóros É muto desejável que seja um caderno grande (formato A) pautada com folhas enumeradas ou com folhas enumeradas e quadrculadas, do tpo contabldade, de capa dura preta, brochura. Chamaremos de Caderno de Laboratóro. o verso deste caderno você pode fazer o rascunho a láps. a parte enumerada fará o relatóro com a segunte estruturação: o mínmo, para cada epermento o Caderno de Laboratóro deve sempre conter:. Título do epermento data de realzação e colaboradores;. Objetvos do epermento; 3. Rotero dos procedmentos epermentas; Referêncas:. G.L. Squres, "Practcal Phscs" (Cambrdge Unverst Press, 99), capítulo, pp. 39-; e D.W. Preston, "Eperments n Phscs" (John Wle & Sons, 95), pp C. H. de Brto Cruz, H. L. Fragnto, Gua para Físca Epermental Caderno de Laboratóro, Gráfcos e Erros, Insttuto de Físca, Uncamp, IFGW D.W. Preston, "Eperments n Phscs" (John Wle & Sons, 95), pp. -3; G.L.. C.E. Hennes, W.O.. Gumarães e J.A. Rovers, "Problemas Epermentas em Físca" 3ª edção, (Edtora da Uncamp, 99), capítulo V, pp.-7.. Esquema do aparato utlzado; 5. Teora utlzada.. Descrção dos prncpas nstrumentos; 7. Dados Epermentas meddos; Tabelas Epermentas;. Tratamento estatístco dos dados epermentas. Cálculos utlzados; 9. Gráfcos;. Conclusões;. Referêncas. O formato de apresentação destes 9 tens não é rígdo. O mas ndcado é usar um formato seqüencal, anotando-se à medda que o epermento evolu.

2 Dlatação Térmca Introdução e Teora: Objetvos: 3 Acma de varações de temperatura, a natureza lnear de epansão térmca conduz a relações de epansão para duração, área, e volume em termos do coefcente de epansão lnear. Estudo sobre a dlatação lnear de um materal, determnação do coefcente de dlatação lnear, determnação da varação do comprmento devdo a varação da temperatura. Prncpas característcas: Materal Coefcente C - - Epansão fraconal por grau F - Vdro, (comum) 9 5 Vdro (pre). Quartzo (funddo) Alumíno 3 Metal 9 Cobre 7 9. Ferro.7 Aço 3 7. Platna 9 5 Tungstêno.3. Ouro 7. Prata Acma de pequenos valores de temperatura, a epansão térmca fraconára de objetos lneares unformes é proporconal o a mudança de temperatura. A epansão térmca é descrta pelo coefcente de epansão lnear. A epansão lnear é dada por: L L L ( ) L Analogamente, se tvermos uma epansão térmca em um materal bdmensonal, teremos para a área a uma certa temperatura: S S S S ( ) Um materal trdmensonal epandndo-se termcamente, terá volume a uma certa temperatura dada por: V V V V ( ) A relação entre os coefcentes de dlatação superfcal, o coefcente de dlatação volumétrca e o lnear é dada por: 3 corpos de prova: cobre, latão e aço. Relógo comparador: Resolução de. mm. Termômetro dgtal: Escala de - a C. Resolução de C. Base prncpal confecconada em aço, revestda em epó pelo sstema eletrostátco com sapatas nveladoras. Coneão rápda de saída com duto fleível e epansão termnal. Batente móvel no fm do curso. Montagem epermental: Dlatômetro lnear dgtal. Materas ecessáros: base prncpal metálca (l) com meddor de dlatação, dvsão um centésmo de mlímetro (), escala mlmetrada gua com mufa, gua de saída (b) c sapatas nveladoras; l corpo de prova em latão l coneão rápda de saída com duto fleível e epansão termnal;

3 Sstemas Mecâncos III - EXPERIMETO - Dlatação Térmca Prof.: Dr. Cláudo S. Sartor Técnco: Fernando conjunto com coneão rápda de entrada, orfíco para termopar duto fleível e rolha: l pnça com mufa fa; balão volumétrco; l haste com fação M5; l meddor de temperatura; sensor tpo K; batente móvel fm de curso; pano de lmpeza; l fonte de calor; recpente com água fra. Procedmento epermental: Eecute a montagem. Com a gua com mufa na marca dos 5 mm, verfque se o corpo de prova está tocando na pontera do meddor de dlatação. Determne o comprmento ncal do corpo de prova, dstânca L entre o centro da gua com mufa até o meddor, à temperatura : Materal Cobre L (m) L (m) 3 L 3 (m) Materal Cobre Latão Aço F F F3 ( ) F C Encontre a varação do comprmento L do corpo de prova pela equação: L L Com um pano molhado, remova o corpo de prova e esfre. Refaça a atvdade anteror medndo um novo L. Materal: L (m) Dados Epermentas obtdos F Cobre ( C - ) Latão Aço Atve a fonte de calor e aguarde para que o corpo de prova atnja a temperatura máma. O momento para a eecução dessa letura deve ser no mínmo s após a establzação dos meddores. Após o equlíbro térmco, determne as temperaturas dos pontos de entrada e saída dos vapores. Verfque se concdem essas temperaturas. Materal Cobre Latão Aço (entrada) (saída) Calcule a temperatura méda fnal do corpo de prova e a varação de temperatura. Materal: L (m) Materal: L (m) F F latão Aço ( C - ) ( C - ) 3

4 Análse dos dados Epermentas obtdos Utlzando o modo estatístco da calculadora, encontre: A méda de : O desvo padrão populaconal: O erro assocado à méda: Com os dados obtdos, faça um gráfco L versus L. Represente matematcamente a relação estente entre L versus L. Encontre o coefcente lnear da reta e encontre o coefcente de dlatação lnear epermental. Em seguda, compare com o coefcente de dlatação lnear dado na tabela da teora. Comparar os resultados obtdos. Com os dados obtdos, faça um gráfco L versus L. Represente matematcamente a relação estente entre L versus L. Encontre o coefcente lnear da reta e encontre o coefcente de dlatação lnear epermental. Em seguda, compare com o coefcente de dlatação lnear dado na tabela da teora. _Sstema de Undades: M.Kg.S. = [ L ] = [m ] Bblografa:. Sears, Zemansk, Young - VII. Anotações Complementares: Observações/ Conclusões

5 Y Sstemas Mecâncos III - EXPERIMETO - Dlatação Térmca Prof.: Dr. Cláudo S. Sartor Técnco: Fernando Ajuste de pontos por funções Método dos mínmos quadrados Pode-se ajustar pontos (, ) nserdos por dversos tpos de curvas, utlzando uma calculadora de funções g a serem escolhdas. Uma vez escolhda as m funções que se deseja realzar o ajuste dos pontos, pode-se esboçar o gráfco da função juntamente com a dspersão do pontos. O método utlzado é o método dos mínmos quadrados, e a resolução numérca pode ser feta por um método chamado SVD (sngular value decomposton). Fgura Gráfco de dspersão dos pontos e da função ajustada Gráfcos: Ajuste método dos mínmos quadrados X (X, Y ) (X, Y ) Seres3 +-,E+.^+3,E+.^ +-,3E-.^+,E+.^+-,7E+.^ Seres Seres7 Seres Seres9 Seres Seres Seres A escolha da famíla de funções apromadoras g deve levar em conta os seguntes aspectos: Inserr ncalmente os pontos (, ) que se deseja fazer o ajuste da curva f(). Escolher as m funções g k uma a uma, ndvdualmente. m k k k f a g Assm, o problema consstrá em determnar os valores a,a,...,a k que mnmzam a soma dos 5

6 quadrados dos resíduos M(a,a,...,a k ) nos pontos,, 3,..., n : n M ( a, a,.., an) f ( ) g( ) n M ( a, a,.., a ) f ( ) a g ( ) a g ( ) a g ( ) n m m E precsamos obter a,a,...,a k tal que: M ( a,..., am ) al Essas condções geram um sstema de ordem m denomnado sstema normal: g g g g g a g f g g g g g g m a g f g g am f a g g g g g g f a g g g g g g f a g g g g g g g f m m m m m m Os valores de g g j são dados por: g g g g k j k j g f g f k k Para encontrar a matrz nversa de: g g g g g g g g g g A g g Coloca-se A na forma: t A U W V a qual: t U: formado por autovetores de A A t V: formado por autovetores de A A W: Matrz dagonal formada pelas raízes dos t autovalores de A A As entradas não nulas de W são: w ; w ; ; wk k onde,,, são os autovalores não nulos k de A T A assocados aos vetores coluna de V. Os vetores de V são ordenados de tal modo que:. w w w k A V W U Em seguda: T w w Após a nserção dos pontos (, ) e das k funções, temos de encontrar: As matrzes: g g g g g g g g g g A g g g f g f B f Os coefcentes: a a am O gráfco de dspersão dos pontos (, ) juntamente com a curva g(). Os parâmetros estatístcos de cada coluna de dado: Médas: Desvo padrão populaconal: O erro assocado à méda será: ;

7 Sstemas Mecâncos III - EXPERIMETO - Dlatação Térmca Prof.: Dr. Cláudo S. Sartor Técnco: Fernando a Regressão lnear: Fazendo o ajuste de pontos (, ) pela reta: b a b a Teremos: Coefcente angular da reta: b Coefcente lnear da reta: Coefcente de correlação: / R / / Eemplo Medram-se a base e a altura de uma chapa retangular. Os valores meddos estão ndcadas na tabela abao: pontos: (cm) (cm),5 5,, 5,,7 5,9, 5,, 5,3, 5,5,3 5, 3, 5,3 3, 5, (a) Faça um ajuste lnear desses pontos: a b (b) Faça um ajuste quadrátco desses a b c (c) Faça um ajuste do tpo: Solução: ae b e (a) Faça um ajuste lnear desses pontos: a b a b pontos: (b) Faça um ajuste quadrátco desses a b c a b c (c) Faça um ajuste do tpo: 7

8 ae b e a b.5. e 5 e

Referências: No mínimo, para cada experimento o Caderno de Laboratório deve sempre conter:

Referências: No mínimo, para cada experimento o Caderno de Laboratório deve sempre conter: Fenômenos de Transporte, Calor e Massa - FTCM - Rotero Epermental - Relatóro Prof.: Dr. Cláudo S. Sartor - EXPERIMETO Dlatação Térmca ITRODUÇÃO: Forma Geral dos Relatóros É muto desejável que seja um caderno

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

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte Físca I LEC+LET Guas de Laboratóro 2ª Parte 2002/2003 Experênca 3 Expansão lnear de sóldos. Determnação de coefcentes de expansão térmca de dferentes substâncas Resumo Grupo: Turno: ª Fera h Curso: Nome

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

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

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF

Flambagem. 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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

FGE2255 Física Experimental para o Instituto de Química. Segundo Semestre de 2013 Experimento 1. Corrente elétrica

FGE2255 Física Experimental para o Instituto de Química. Segundo Semestre de 2013 Experimento 1. Corrente elétrica FGE2255 Físca Expermental para o Insttuto de Químca Segundo Semestre de 213 Expermento 1 Prof. Dr. Crstano Olvera Ed. Baslo Jafet, Sala 22 crslpo@f.usp.br Corrente elétrca q Defnção de Corrente elétrca

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

do Semi-Árido - UFERSA

do Semi-Árido - UFERSA Unversdade Federal Rural do Sem-Árdo - UFERSA Temperatura e Calor Subêna Karne de Mederos Mossoró, Outubro de 2009 Defnção: A Termodnâmca explca as prncpas propredades damatéra e a correlação entre estas

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

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

Covariância na Propagação de Erros

Covariância na Propagação de Erros Técncas Laboratoras de Físca Lc. Físca e Eng. omédca 007/08 Capítulo VII Covarânca e Correlação Covarânca na propagação de erros Coefcente de Correlação Lnear 35 Covarânca na Propagação de Erros Suponhamos

Leia mais

Análise de Regressão

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

Leia mais

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

Cap. 11 Correlação e Regressão

Cap. 11 Correlação e Regressão Estatístca para Cursos de Engenhara e Informátca Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Res / Antono Cezar Borna São Paulo: Atlas, 2004 Cap. 11 Correlação e Regressão APOIO: Fundação de Apoo à Pesqusa

Leia mais

Notas de Aula de Probabilidade A

Notas de Aula de Probabilidade A VII- VARIÁVEIS ALEATÓRIAS UNIDIMENSIONAIS. 7. CONCEITO DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS: Informalmente, uma varável aleatóra é um característco numérco do resultado de um epermento aleatóro. Defnção: Uma varável

Leia mais

Ajuste de um modelo linear aos dados:

Ajuste de um modelo linear aos dados: Propagação de erros Suponhamos que se pretende determnar uma quantdade Z, a partr da medda drecta das grandezas A, B, C,, com as quas se relacona através de Z = f(a,b,c, ). Se os erros assocados a A, B,

Leia mais

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO Alne de Paula Sanches 1 ; Adrana Betâna de Paula Molgora 1 Estudante do Curso de Cênca da Computação da UEMS, Undade Unverstára de Dourados;

Leia mais

INTRODUÇÃO À CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA

INTRODUÇÃO À CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA INTRODUÇÃO À CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA APLICAÇÃO NO CONTROLE DE QUALIDADE DE FÁRMACOS Prof. Dr. Marcelo Martns de Sena MÓDULO 04 Undade Unverstára de Cêncas Eatas e Tecnológcas UnUCET Anápols 1 MÓDULO 04

Leia mais

Fundamentos da Física Experimental

Fundamentos da Física Experimental Curso ntrodutóro de Fundamentos da Físca Epermental Um gua para as atvdades de laboratóro Elaborado por: Marca Muller José Luís Fabrs Agosto de 07 Prefáco A déa orgnal que será abordada neste teto é a

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

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

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

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

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

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

Aula 6: Corrente e resistência

Aula 6: Corrente e resistência Aula 6: Corrente e resstênca Físca Geral III F-328 1º Semestre 2014 F328 1S2014 1 Corrente elétrca Uma corrente elétrca é um movmento ordenado de cargas elétrcas. Um crcuto condutor solado, como na Fg.

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

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

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

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

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

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

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

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Prncípos de cração de modelos empírcos: Modelos (matemátcos, lógcos, ) são comumente utlzados na

Leia mais

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade Aproxmação por curvas mpĺıctas e partção da undade Este capítulo expõe alguns concetos báscos necessáros para o entendmento deste trabalho 1 Curvas Algébrcas Um subconjunto O R é chamado de uma curva mplícta

Leia mais

TECNOLOGIA EM MEDIÇÃO POR COORDENADAS

TECNOLOGIA EM MEDIÇÃO POR COORDENADAS TECNOLOGIA EM MEDIÇÃO POR COORDENADAS Prof. Alessandro Marques www.metrologa.ufpr.br MEDIÇÃO UNI-DIMENSIONAL Paquímetro e Mcrômetro, Máquna de Medção Horzontal, Máquna de Medção Vertcal e Interferômetro

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2

FICHA 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 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

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

TEORIA CINÉTICA DOS GASES

TEORIA CINÉTICA DOS GASES TEORIA CIÉTICA DOS GASES Hpóteses: y t A z ; V ta q = m de uma molécula antes da colsão q = -m depos da colsão q m De todas as moléculas V taˆ V m Atˆ p F A A q t V m ou que pv m em todas as moléculas

Leia mais

2ª Atividade Formativa UC ECS

2ª Atividade Formativa UC ECS I. Explque quando é que a méda conduz a melhores resultados que a medana. Dê um exemplo para a melhor utlzação de cada uma das meddas de localzação (Exame 01/09/2009). II. Suponha que um professor fez

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

CARGA E DESCARGA DE UM CAPACITOR

CARGA E DESCARGA DE UM CAPACITOR EXPEIÊNCIA 06 CAGA E DESCAGA DE UM CAPACITO 1. OBJETIVOS a) Levantar, em um crcuto C, curvas de tensão no resstor e no capactor em função do tempo, durante a carga do capactor. b) Levantar, no mesmo crcuto

Leia mais

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo:

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

Leia mais

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

GABARITO. Física C 11) 42. Potencial no equilíbrio

GABARITO. Física C 11) 42. Potencial no equilíbrio GBITO Físca C Semextensvo V. Exercícos 0) 45 0. O campo elétrco no nteror de um condutor eletrzado é nulo. Se o campo não fosse nulo no nteror do condutor eletrzado esse campo exercera uma força sobre

Leia mais

ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS. Palavras-chave: Tensões térmicas, Propriedades variáveis, Condução de calor, GITT

ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS. Palavras-chave: Tensões térmicas, Propriedades variáveis, Condução de calor, GITT ANÁLISE DAS TENSÕES TÉRMICAS EM MATERIAIS CERÂMICOS Dnz, L.S. Santos, C.A.C. Lma, J.A. Unversdade Federal da Paraíba Laboratóro de Energa Solar LES/DTM/CT/UFPB 5859-9 - João Pessoa - PB, Brasl e-mal: cabral@les.ufpb.br

Leia mais

5 Formulação para Problemas de Potencial

5 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 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

Introdução à Análise de Dados nas medidas de grandezas físicas

Introdução à Análise de Dados nas medidas de grandezas físicas Introdução à Análse de Dados nas meddas de grandezas físcas www.chem.wts.ac.za/chem0/ http://uregna.ca/~peresnep/ www.ph.ed.ac.uk/~td/p3lab/analss/ otas baseadas nos apontamentos Análse de Dados do Prof.

Leia mais

Resistores. antes de estudar o capítulo PARTE I

Resistores. antes de estudar o capítulo PARTE I PARTE I Undade B 6 capítulo Resstores seções: 61 Consderações ncas 62 Resstênca elétrca Le de Ohm 63 Le de Joule 64 Resstvdade antes de estudar o capítulo Veja nesta tabela os temas prncpas do capítulo

Leia mais

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1. Obtenha os estmadores dos coefcentes lnear e angular de um modelo de regressão lnear smples utlzando o método

Leia mais

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

γ = C P C V = C V + R = q = 2 γ 1 = 2 S gas = dw = W isotermico

γ = C P C V = C V + R = q = 2 γ 1 = 2 S gas = dw = W isotermico Q1 Um clndro feto de materal com alta condutvdade térmca e de capacdade térmca desprezível possu um êmbolo móvel de massa desprezível ncalmente fxo por um pno. O rao nterno do clndro é r = 10 cm, a altura

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

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

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

Roteiro-Relatório da Experiência N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR

Roteiro-Relatório da Experiência N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR PROF.: Joaqum Rangel Codeço Rotero-Relatóro da Experênca N o 4 CARACTERÍSTICAS DO TRANSISTOR BIPOLAR 1. COMPONENTES DA EQUIPE: ALUNOS 1 2 NOTA Prof.: Joaqum Rangel Codeço Data: / / : hs 2. OBJETIVOS: 2.1.

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

Laboratório de Mecânica Aplicada I Determinação de Centros de Gravidade

Laboratório de Mecânica Aplicada I Determinação de Centros de Gravidade Laboratóro de Mecânca Aplcada I Determnação de Centros de Gravdade Em mutos problemas de mecânca o efeto do peso dos corpos é representado por um únco vector, aplcado num ponto denomnado centro de gravdade.

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

Experiência I (aulas 01 e 02) Medidas de Tempo e Pêndulo simples

Experiência I (aulas 01 e 02) Medidas de Tempo e Pêndulo simples Experênca I (aulas 01 e 02) Meddas de Tempo e Pêndulo smples 1. Objetvos 2. Introdução 3. O pêndulo smples 4. Medda do período de osclação de um pêndulo 5. Arranjo e procedmento expermental 6. Análse de

Leia mais

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados

Gráficos 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 mais

USO DA FERRAMENTA HYDRUS1D NA SIMULAÇÃO DA DINÂMICA DA ÁGUA EM SOLO CULTIVADO COM FEIJÃO CAUPI NO NORDESTE BRASILEIRO EDEVALDO MIGUEL ALVES

USO DA FERRAMENTA HYDRUS1D NA SIMULAÇÃO DA DINÂMICA DA ÁGUA EM SOLO CULTIVADO COM FEIJÃO CAUPI NO NORDESTE BRASILEIRO EDEVALDO MIGUEL ALVES USO DA FERRAMENTA HYDRUS1D NA SIMULAÇÃO DA DINÂMICA DA ÁGUA EM SOLO CULTIVADO COM FEIJÃO CAUPI NO NORDESTE BRASILEIRO EDEVALDO MIGUEL ALVES INTRODUÇÃO O fejão caup é a prncpal legumnosa cultvada no Nordeste.

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

Introdução às Medidas em Física a Aula

Introdução 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 mais

ANÁLISE MATRICIAL DE ESTRUTURAS DE BARRAS PELO MÉTODO DE RIGIDEZ

ANÁLISE MATRICIAL DE ESTRUTURAS DE BARRAS PELO MÉTODO DE RIGIDEZ ANÁISE MATRICIA DE ESTRUTURAS DE BARRAS PEO MÉTODO DE RIGIDEZ A análse matrcal de estruturas pelo método de rgdez compreende o estudo de cnco modelos estruturas báscos: trelça plana, trelça espacal, pórtco

Leia mais

ESCOLA DE APLICAÇÃO DR. ALFREDO JOSÉ BALBI UNITAU APOSTILA PROF. CARLINHOS MATRIZES NOME DO ALUNO: Nº TURMA: blog.portalpositivo.com.

ESCOLA DE APLICAÇÃO DR. ALFREDO JOSÉ BALBI UNITAU APOSTILA PROF. CARLINHOS MATRIZES NOME DO ALUNO: Nº TURMA: blog.portalpositivo.com. ESCOL DE PLICÇÃO DR. LFREDO JOSÉ LI UNITU POSTIL MTRIZES PROF. CRLINHOS NOME DO LUNO: Nº TURM: blog.portalpostvo.com.br/captcar MTRIZES Uma matrz de ordem m n é qualquer conunto de m. n elementos dspostos

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

EXERCÍCIOS DE RECUPERAÇÃO PARALELA 4º BIMESTRE

EXERCÍCIOS DE RECUPERAÇÃO PARALELA 4º BIMESTRE EXERCÍCIOS DE RECUERAÇÃO ARALELA 4º BIMESTRE NOME Nº SÉRIE : 2º EM DATA : / / BIMESTRE 4º ROFESSOR: Renato DISCILINA: Físca 1 VISTO COORDENAÇÃO ORIENTAÇÕES: 1. O trabalho deverá ser feto em papel almaço

Leia mais

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários

2 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 mais

Cap. 6 - Energia Potencial e Conservação da Energia Mecânica

Cap. 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 mais

CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA

CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA PMR - Mecânca Computaconal para Mecatrônca CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA O problema de derencação numérca aparentemente é semelante ao de ntegração numérca ou seja obtendo-se um polnômo nterpolador

Leia mais

Matemática. Veículo A. Veículo B. Os gráficos das funções interceptam-se quando 50t = 80t

Matemática. 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 mais

Palavras-Chave: Métodos Interativos da Potência e Inverso, Sistemas Lineares, Autovetores e Autovalores.

Palavras-Chave: Métodos Interativos da Potência e Inverso, Sistemas Lineares, Autovetores e Autovalores. MSc leandre Estáco Féo ssocação Educaconal Dom Bosco - Faculdade de Engenhara de Resende Caa Postal 8.698/87 - CEP 75-97 - Resende - RJ Brasl Professor e Doutorando de Engenhara aefeo@yahoo.com.br Resumo

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

Física do Calor Licenciatura: 6ª Aula (19/08/2015)

Física do Calor Licenciatura: 6ª Aula (19/08/2015) Físca do Calor Lcencatura: 6ª Aula (9/08/05) Pro. Alaro annucc mos, na últma aula: Se um gás sore uma transormação sotérmca, então o trabalho é calculado por: W F I Pd usando que P = KT: W n K T d W( T

Leia mais

Variáveis Aleatórias

Variáveis Aleatórias Unversdade Federal do Pará Insttuto de Tecnologa Estatístca Aplcada I Prof. Dr. Jorge Teóflo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenhara Mecânca /08/06 7:39 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teora das Probabldades

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

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

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

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

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 013 PROTOCOLO CT-Floresta - LPC - FOI/004 7/11/01 Aprovado: Mara Luza Otero D'Almeda / SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 1 PÚBLICO ALVO...

Leia mais

MÉTODOS DE ANÁLISE DE CIRCUITOS RESISTIVOS ANÁLISE NODAL

MÉTODOS DE ANÁLISE DE CIRCUITOS RESISTIVOS ANÁLISE NODAL CIRCUITOS ELÉTRICOS Método de Análse: Análse Nodal Dscplna: CIRCUITOS ELÉTRICOS Professor: Dr Marcos Antôno de Sousa Tópco MÉTODOS DE ANÁLISE DE CIRCUITOS RESISTIVOS ANÁLISE NODAL Referênca bbloráfca básca:

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

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA PROVA DE MATEMÁTICA RETA FINAL (LPM) INSTRUÇÕES

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA PROVA DE MATEMÁTICA RETA FINAL (LPM) INSTRUÇÕES INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA PROVA DE MATEMÁTICA RETA FINAL (LPM) INSTRUÇÕES. Esta prova tem duração de quatro horas.. Não é permtdo dear o local de eame antes de decorrdos duas horas do níco da

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