A CONCENTRAÇÃO ESPACIAL DO EMPREGO FORMAL E DA MASSA SALARIAL NO RIO GRANDE DO SUL: METODOLOGIA E TIPOLOGIA 1

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "A CONCENTRAÇÃO ESPACIAL DO EMPREGO FORMAL E DA MASSA SALARIAL NO RIO GRANDE DO SUL: METODOLOGIA E TIPOLOGIA 1"

Transcrição

1 A CONCENTRAÇÃO ESPACIAL DO EMPREGO FORMAL E DA MASSA SALARIAL NO RIO GRANDE DO SUL: METODOLOGIA E TIPOLOGIA Ivá G. Peyré Tartaruga Mestre em Geografa pela UFRGS, Geógrafo da FEE. E-mal: va@fee.tche.br Ferada Queroz Sperotto Mestre em Ecooma pela UFRGS, Professora da PUCRS. E-mal: ferada.sperotto@pucrs.br INTRODUÇÃO Atualmete as aálses regoas partem do pressuposto que o espaço é heterogêeo e, portato, o desevolvmeto das regões ocorre de forma desgual face aos dferetes modos de adaptação da técca e da força de trabalho. Em vsta dsso os últmos aos defram-se cocetos mportates como arrajos produtvos locas, sstemas locas de produção, clusters e, mas recetemete, cofgurações produtvas locas. Nos bastdores da defção dessas oções ecoomstas e geógrafos foram aperfeçoado téccas de meddas de localzação e especalzação, a fm de detfcar e acompahar os processos aglomeratvos. Date do exposto, o objetvo prcpal deste estudo é apresetar dos métodos de aálse espacal (G e téccas de estatístca espacal), ressaltado sua complemetardade para auxlar o etedmeto dos feômeos de cocetração/descocetração espacal das atvdades produtvas. Para tato se aalsaram o emprego formal e a massa salaral a dústra de trasformação gaúcha o período de 985 a 006. Além desta Itrodução, o texto possu mas quatro seções. A seguda descreve as metodologas utlzadas G Locacoal e téccas de estatístca espacal. A tercera e a quarta seções examam, respectvamete, a dstrbução espacal do emprego formal e da massa salaral as classes dustras. E, falmete, a quta, expõe algumas cosderações sobre o uso das téccas, bem como dos resultados ecotrados. Os autores agradecem ao estagáro de Geografa Rodrgo Costa de Aguar da FEE pelo auxílo a realzação das estatístcas espacas. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

2 METODOLOGIA Coforme saletado a trodução deste artgo, o foco cetral do estudo é aalsar o deslocameto e a cocetração da dústra de trasformação o Ro Grade do Sul etre 985 e 006. Para tato se fez uso de duas metodologas. A prmera delas é a aplcação de uma tradcoal medda de localzação G Locacoal amplamete utlzada a vestgação de cocetração setoral. A seguda utlza téccas de estatístca espacal dstâca padrão e elpse de desvo padrão, pouco cohecdas ada o Brasl, que servem para aalsar a cocetração de um feômeo socal ou ecoômco os seus aspectos propramete geográfcos. A base de dados utlzada é a Relação Aual de Iformações Socas, do Mstéro do Trabalho e Emprego RAIS/MTE. As formações selecoadas esse baco de dados foram os úmeros de empregos e o valor da massa salaral. Para fs de compatblzação dos dados para a sére 985, 995 e 006, optou-se pela classfcação Subsetor de Atvdade Ecoômca segudo IBGE, composta por 6 categoras ecoômcas. Nesta classfcação defe-se como dústra de trasformação o cojuto dos segutes subsetores: dústra de produtos meras ão metálcos; dústra metalúrgca; dústra mecâca; dústra do materal elétrco e de comucações; dústra do materal de trasporte; dústra da madera e do mobláro; dústra do papel, papelão, edtoral e gráfca; dústra da borracha, fumo, couros, peles, smlares e dústras dversas; dústra químca de produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara; dústra têxtl do vestuáro e artefatos de tecdos; dústra de calçados; e dústra de produtos almetícos, bebdas e álcool etílco. Além dsso, para a realzação da aálse dos dados de emprego fo utlzado o Sstema de Coversão Mucpal da FEE (Pava, 007), para a compatblzação das formações as dferetes malhas mucpas dos aos aalsados. Para uma explcação pormeorzada do método de compatblzação desse sstema ver Pava (008). Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

3 . GINI LOCACIONAL A prmera etapa desta aálse cetra-se o cálculo do G Locacoal (GL) do emprego e da massa salaral, correspodetes as subclasses da dústra de trasformação. O GL, assm como o Coefcete de G tradcoal, revela o grau de cocetração geográfca da produção. Este coefcete assume valores etre zero e um (0 GL ). Quato mas próxmo de um ele for, maor será a cocetração a dstrbução da varável, portato, em um úmero meor de udades espacas; aalogamete, quato mas próxmo de zero ele estver, maor será a dspersão a dstrbução da varável, logo, em uma quatdade maor de udades espacas. Para se calcular o GL, prmeramete se calcula os Quocetes Locacoas (QLs) para cada regão e atvdade. O Quocete de Localzação dca o ível de especalzação da atvdade produtva local em relação a sua regão de abragêca (Estado ou país). Seu cálculo é determado pela razão etre a partcpação do emprego do setor a regão j em relação ao emprego total a regão j e a partcpação do emprego do setor em relação ao emprego total. Ou seja: QL j = Ej E j j E j j E j sedo QL j o Quocete Locacoal para o setor da regão j; E j o emprego o setor da regão j; E j o emprego o setor de todas as regões; E j o emprego em todos j os setores da regão j; E j o emprego em todos os setores de todas as regões; o j setor ( =,,..., setores); e j o mucípo (j =,,..., m mucípos). O QL das classes dustras fo poderado admtdo E j como sedo o j total do emprego em todos os setores dustras de todas as regões, uma vez que o objetvo era averguar a cocetração a dústra. Para calcular o QL da dústra de trasformação cosderou-se o somatóro do emprego de todos os setores produtvos, ou seja, E correspode ao emprego em todos os setores de todas as regões. j j O valor do QL revela três stuações: Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

4 a) QL gual a : especalzação do mucípo a atvdade do setor j é dêtca à especalzação do cojuto das regões aalsadas este setor. b) QL feror : especalzação do mucípo a atvdade do setor j é feror à especalzação do cojuto das regões aalsadas este setor. c) QL superor : especalzação do mucípo a atvdade do setor j é superor à especalzação do cojuto de regões aalsadas este setor. Após terem sdo calculados, estes são ordeados de forma decrescete. Posterormete, se apura as partcpações acumuladas do emprego da mcrorregão o emprego total do estado (lha horzotal) e do emprego do setor a mcrorregão o total do emprego do setor do estado (lha vertcal), obtedo-se a Curva de Localzação (o G tradcoal, deomada de Curva de Lorez). Falmete, o GL correspoderá à relação etre a área de cocetração dcada em α, coforme fgura abaxo, e a área do trâgulo (em cza claro) formado pela reta de perfeta gualdade com os exos x e y: Portato, GL = α. Gráfco Curva de Localzação e área de cocetração Embora o cálculo acma teha sdo exemplfcado pela varável emprego, o GL pode ser calculado para outras varáves, como o caso da massa salaral 3. 3 Coforme Suzga, Furtado, Garca e Sampao (004) e Puga (003), ates de calcular o QL e o GL deve-se defr uma varável-base. A varável-base escolhda por estes autores fo o úmero de postos de trabalho (emprego). Todava, outras varáves podem ser defdas, como valor da produção, massa salaral e úmero de estabelecmetos. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

5 . METODOLOGIA ESPACIAL Para a realzação da aálse espacal dos dados de emprego foram utlzadas as bases cartográfcas dgtas do Estado do Ro Grade do Sul de Pava (007) dos respectvos aos da aálse. Os mapas apresetados este trabalho utlzam a malha mucpal atual e têm como referêca o Sstema Geográfco (Sstema de Coordeadas Lat./Log.) e SAD/69 (South Amerca Datum/969) como datum horzotal. A costrução dos mapas e a realzação das aálses terrtoras foram realzadas o sstema de formações geográfcas ArcGIS. 4 A aálse espacal propramete dta realzou-se por meo de téccas de estatístca espacal que têm como objetvos prcpas apresetar e stetzar um cojuto de formações estatístcas, com localzações cohecdas o terrtóro, de modo a facltar a sua terpretação. Com esse tuto utlzaram-se duas meddas de dspersão (varabldade) espacal dos dados: a dstâca padrão e a elpse de desvo padrão. 5 Esses métodos auxlam a determação de padrões, de tedêcas ou de relações relatvas à dstrbução. Esses procedmetos vsam provdecar meddas báscas da dstrbução espacal de potos que represetam feômeos socas ou ecoômcos da realdade. Como a udade espacal este trabalho é o mucípo, represetado geometrcamete por um polígoo e ão um poto, deve-se proceder a trasformação dos mucípos/polígoos em potos, mas especfcamete os respectvos cetródes que são os cetros geométrcos ou gravtacoas (Fgura ). 4 ArcGIS (versão 9.) da Evrometal Systems Research Isttute (ESRI). 5 Para uma apresetação completa da metodologa e de aplcações relatvas a algus dados socoecoômcos (população, PIB e reda) de estatístca espacal, ver Peyré-Tartaruga (008a, 008b, 008c e 008d). Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

6 Fgura Represetações dos mucípos gaúchos: (a) malha mucpal (polígoos) e (b) respectvos cetródes (potos) dos mucípos.. DISTÂNCIA PADRÃO (PONDERADA) A dstâca padrão é uma medda do grau de cocetração (ou dspersão) da dstrbução espacal de potos em toro do cetro. Essa dstâca equvale ao rao de um círculo com cetro localzado o cetro da dstrbução. Assm, quato maor a dstâca padrão (e o círculo respectvo) de uma dstrbução de potos, maor será a dspersão desses potos em toro do respectvo cetro espacal, e, cotraramete, quato meor a dstâca padrão, maor será a cocetração dos potos em toro do cetro (Fgura ). Iteressate ressaltar que a dstâca padrão sera o equvalete espacal da medda de desvo padrão da estatístca clássca. Fgura Deseho esquemátco (a) de dstrbução de potos e (b) do respectvo círculo com rao de uma dstâca padrão (a) (b) Ates de proceder ao cálculo da dstâca padrão deve-se determar o cetro médo (ou cetral), uma medda de cetraldade espacal, que ada mas é do que um poto magáro que represeta o cetro da dstrbução ou seu cetro de gravdade (Fgura 3). Destaca-se que o cetro médo equvale à méda da estatístca covecoal. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

7 Fgura 3 Deseho esquemátco (a) de dstrbução de potos e (b) do respectvo cetro médo (a) (b) Matematcamete, o cetro médo é obtdo por meo do cálculo das médas das coordeadas X (logtudes) e Y (lattudes) dos cetródes dos mucípos, médas estas poderadas por alguma formação quattatva (população, emprego, reda,...), como descrto a segur: = ( x, y) px p, p y p = = = = ode x é a coordeada X (logtude) do cetro médo; y é a coordeada Y (lattude) do cetro médo; x é a coordeada X (logtude) do cetróde do mucípo ; y é a coordeada Y (lattude) do cetróde do mucípo ; é o úmero de cetródes (mucípos); p é o valor de poderação (peso) correspodete ao cetróde (mucípo). Assm, a equação da dstâca padrão poderada (S xy ) é a segute: S xy = p( x x) + = = p( y y) = p.. ELIPSE DE DESVIO PADRÃO (PONDERADA) A técca da elpse de desvo padrão possblta uma vsualzação da dstrbução terrtoral melhor do que a da dstâca padrão. Na elpse podem-se observar a dreção e a forma em termos geras da dstrbução. Essa técca proporcoa o cohecmeto da dspersão espacal em dos setdos: desdade (ou compacdade) e oretação; portato, proporcoa o cohecmeto da atureza da dstrbução dos dados a sua assmetra (em dferetes dreções). Dessa forma, auxla a detfcação da tedêca de uma dstrbução de potos, útl para a comparação de dstrbuções e em dferetes períodos de tempo. Cada elpse é determada por meo do cálculo de três parâmetros: âgulo de rotação, dspersão ao logo do maor exo e dspersão ao logo do meor exo. O exo Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

8 maor defe a dreção de máxma dspersão da dstrbução, equato o meor exo é perpedcular ao exo ateror e defe a míma dspersão (Fgura 4). Fgura 4 Deseho esquemátco (a) de dstrbução de potos e (b) da respectva elpse de desvo padrão Para este trabalho cosdera-se um desvo padrão para determar a abragêca das elpses, que podera ser de dos ou três desvos. Assm, para uma dstrbução de tpo ormal dos potos das formações aalsadas o etoro do cetro médo tem-se que a elpse de um desvo padrão cobrrá, aproxmadamete, 68% do total da varável de poderação. Etretato, a elpse de desvo padrão é calculada em duas etapas. Na prmera etapa, a oretação dos exos que defe a elpse é calculada de modo que a soma dos quadrados das dstâcas etre os potos da dstrbução e os exos da elpse seja mímo. Portato, obtém-se o âgulo (θ) dessa oretação por meo da segute equação: = = = = = = + + = y y x x p y y x x p y y p x x p y y p x x p Arc ) )( ( ) )( ( 4 ) ( ) ( ) ( ) ( ta θ em que θ é o âgulo de rotação da elpse de desvo padrão; x é a coordeada X (logtude) do cetro médo; y, a coordeada Y (lattude) do cetro médo; x é a coordeada X (logtude) do cetróde do mucípo ; y é a coordeada Y (lattude) do cetróde do mucípo ;, o úmero de cetródes (mucípos); p, o valor de poderação (peso) correspodete ao cetróde do mucípo. Assm, o exo Y é grado, o setdo horáro, pelo âgulo θ calculado aterormete. Na seguda etapa, são calculados os dos desvos padrões (σ x, σ y ), utlzado os exos X e Y grados, por meo das duas equações que seguem: ( ) ( ) [ ] = = x p y y p x x p s cos θ θ σ (a) (b) Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

9 σ y = [ p ( x x) sθ p ( y y) cosθ ] p = Dessa forma, a elpse de desvo padrão defe-se pelos segutes parâmetros: âgulo de rotação (θ); comprmeto do exo X (σ x ); comprmeto do exo Y (σ y ); cetro da elpse (cetro médo da dstrbução) ( x, y )..3 CONFRONTO DE METODOLOGIAS Partdo do pressuposto que as duas metodologas são complemetares, podemse detfcar quatro tpos de comportameto da dstrbução terrtoral de uma varável aalsada (Fgura 5): Tpo cocetração espacalmete cocetrada: o GL e a dstâca padrão dcaram cocetração, ou seja, tem-se uma stuação em que a varável em questão está cocetrada em poucos mucípos (GL) e, ao mesmo tempo, próxmos espacalmete (dstâca padrão); Tpo dspersão espacalmete dspersa: o GL e a dstâca padrão dcaram dspersão, sto é, coloca-se uma stuação em que a varável em questão ecotrase dspersa a regão em estudo (GL) e pulverzada o terrtóro (dstâca padrão); Tpo 3 cocetração espacalmete dspersa: o GL dcou cocetração, equato à dstâca padrão, dspersão, sto sgfca que a varável ecotra-se cocetrada em um úmero relatvamete pequeo de mucípos (GL) estado eles dstates geografcamete (dstâca padrão); e Tpo 4 dspersão espacalmete cocetrada: o GL dcou dspersão, equato à dstâca padrão, cocetração, esse caso a varável está dstrbuída em um úmero relatvamete grade de mucpaldades (GL) sedo elas espacalmete próxmas (dstâca padrão). Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

10 Fgura 5 Sítese do cruzameto das metodologas do G Locacoal (GL) e da dstâca padrão (DP) 3 ANÁLISE DO EMPREGO INDUSTRIAL Com o objetvo de verfcar o comportameto da dstrbução das atvdades dustras o Ro Grade do Sul, apurou-se o GL do emprego (GL-E) para os aos de 985, 995 e 006. Prmeramete, examado o GL-E da dústra de trasformação, costata-se que ela descocetrou o período: 0,43 (985) e 0,40 (006). No caso específco das classes dustras (Gráfco ) 6 o GL-E revelou que a maora cofgura-se como uma atvdade cocetrada espacalmete, apresetado GL superor a 0, Ver a tabela com os dados o Apêdce. 7 Embora ão esteja se aalsado Arrajos Produtvos Locas (APLs), os estudos de Puga (003) e Suzga, Furtado, Garca e Sampao (004) usam como crtéro de detfcação o GL gual ou superor a 0,5, o que dca que a atvdade produtva é de fato cocetrada espacalmete. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

11 Gráfco Coefcete de G Locacoal do emprego*, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 0,900 0,800 0,700 0,600 0,500 0,400 0,300 0,00 0,00 0,000 Borracha, fumo, couros, peles, smlares e d. dversas Calçados Madera e mobláro Materal elétrco e comucações Materal de trasporte Mecâca Metalúrgca Papel, papelão, edtoral e gráf ca Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco Produtos meras ão metálc os Químca e prod. farmacêutcos, veteráros Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos Idústra de trasformação GL-E 985 GL-E 995 GL-E 006 FONTE DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. NOTA: Elaborado pelos autores. * O GL-E para dústra de trasformação fo mesurado a partr do QL do emprego de todas as atvdades ecoômcas. Para as classes dustras calculou-se o GL-E com base o QL do total do emprego da dústra de trasformação. As atvdades mas cocetradas são: materal de trasporte; materal elétrco e de comucações; e calçados. Nestas o GL-E é maor ou gual a 0,7. Falmete, em stuação termedára (0,5 GL<0,7) ecotram-se as atvdades de madera e mobláro; borracha, fumo, couros, peles e smlares e dústras dversas; produtos ão metálcos; mecâca; produtos almetícos, bebdas e álcool etílco; e papel, papelão, edtoral e gráfca. Em cotrapoto, as atvdades com GL-E feror a 0,5 são: metalurga; dústra químca, produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara; e têxtl, vestuáro e artefatos de tecdo. Um aspecto pertete a ser observado é o comportameto da medda de cocetração/descocetração ao logo dos aos ( ). Na maora das atvdades costatou-se uma descocetração espacal do emprego. Os setores que apresetaram a maor descocetração foram das dústras químcas, de produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara; e têxtl, vestuáro e artefatos de tecdo. Essa descocetração, em algumas atvdades, ocorreu cotuamete ( e ), já em outras houve cocetração ( ) e descocetração ( ). Os setores com dspersão terrupta foram: mecâca; materal elétrco e Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

12 comucações; materal de trasporte; químca, produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara; têxtl, vestuáro e artefatos de tecdo; produtos almetícos, bebdas e álcool etílco e produtos meras ão metálcos. Por outro lado, a úca atvdade que apresetou cocetração cotíua ao logo de todo período fo a de calçados. Pelo lado da aálse geográfca, com o aporte da estatístca espacal, verfcou-se que o úmero total de empregos formas a dústra de trasformação, o período aalsado, passou por um processo cotíuo de descocetração o terrtóro, porém de fraca tesdade (Gráfco 3). 8 Ademas, pode-se observar as respectvas elpses de desvo padrão o comportameto geral do emprego dustral o terrtóro gaúcho ao logo do período (Fgura 6). Assm, verfcou-se que, em todo o período, a maor parte do emprego dustral está especalmete localzada a porção ordeste do Estado. Coforme represetação das elpses também se observou a expasão das ocupações ao logo do tempo a dreção oroeste da área de cocetração e, ao mesmo tempo, a retração a parte sudoeste dessa área. Gráfco 3 Dstâca padrão do emprego, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e (Km) Borracha, fumo, couros, peles, smlares e d. dversas Calçados Madera e mobláro Materal elétrco e comucações Materal trasporte Mecâca Metalúrgca Papel, papelão, edtoral e gráfca Produtos almetícos, bebdas e álcool etí lco Produtos meras ão metálcos Químca e prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos Idústra de trasformação FONTE DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. NOTA: Elaborado pelos autores. Dstâca padrão 985 Dstâca padrão 995 Dstâca padrão Ver a tabela com os dados o Apêdce. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

13 Fgura 6 Elpses de desvo padrão do emprego a dústra de trasformação o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 Ao aalsar os subsetores da dústra verfcou-se que o mas cocetrado espacalmete era o de calçados (meores dstâcas padrão), e o mas dsperso era o de produtos almetícos, bebdas e álcool etílco (maores dstâcas padrão) (Gráfco 3). Nesta dústra pode-se observar, também, que ela sofreu um processo cotíuo de cocetração terrtoral do emprego e o mas teso etre todos os subsetores dustras ao logo do período. Além do emprego a produção almetíca também passaram por processo de cocetração (etre 985 e 006), porém, ão cotíuo, as dústras químcas, de produtos farmacêutcos, veteráros, perfumara; e mecâca. Por outro lado, a descocetração, ou dspersão, terrupta do emprego o terrtóro gaúcho apresetou-se os segutes subsetores, da mas dspersa para a meos: calçados; metalúrgca; têxtl do vestuáro e artefatos de tecdos; e materal elétrco e de comucações. Cofrotado as duas metodologas (Quadro ) para a varável úmero de empregos detfcou-se para todo o período ( ): Classes dustras de cocetração espacalmete cocetrada (tpo ): ehuma detfcada. Classes dustras de dspersão espacalmete dspersa (tpo ): madera e mobláro; materal elétrco e comucações; materal de trasporte; papel, Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

14 papelão, edtoral e gráfca; produtos meras ão metálcos; têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos; e dústra de trasformação (todas as classes jutas). Classes dustras de cocetração espacalmete dspersa (tpo 3): borracha, fumo, couros, peles, smlares e dústras dversas; calçados; metalúrgca. Classes dustras de dspersão espacalmete cocetrada (tpo 4): mecâca; produtos almetícos, bebdas e álcool etílco; químca e produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara. Quadro Cruzameto de metodologas para a varável emprego CLASSES INDUSTRIAIS GINI LOCACIONAL DISTÂNCIA PADRÃO Borracha, fumo, couros, peles, smlares e dústras dversas C D C D C D Calçados C C C D D D Madera e mobláro C D D C D D Materal elétrco e comucações D D D D D D Materal de trasporte D D D D C D Mecâca D D D C D C Metalúrgca D D C D D D Papel, papelão, edtoral e gráfca D C D C D D Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco D D D C C C Produtos meras ão metálcos D D D C D D Químca e produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara. D D D C D C Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos D D D D I D Idústra de trasformação D D D I D D NOTA: Elaborado pelos autores. LEGENDA: C = cocetração; D = dspersão; e I = alterado. 4 ANÁLISE DA MASSA SALARIAL NA INDÚSTRIA Para fs de complemetação, calculou-se o GL da massa salaral (GL-MS), para as classes dustras, referete ao período 985, 995 e 006 (Gráfco 4). 9 Coforme era esperado, o comportameto do GL-MS fo muto semelhate ao do GL-E. No agregado da dústra de trasformação, etre 985 e 006, o GL-MS revelou que o ível de cocetração da massa salaral mateve-se o mesmo: 0,474 (985) e 0,470 (006). 9 Ver a tabela com os dados o Apêdce 3. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

15 Gráfco 4 Coefcete de G Locacoal da massa salaral*, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 0,900 0,800 0,700 0,600 0,500 0,400 0,300 0,00 0,00 0,000 Borracha, fumo, couros, peles, smlares e d. dversas Calçados Madera e mobláro Materal elétrco e comucações Materal de trasporte Mecâca Metalúrgca Papel, papelão, edtoral e gráf ca Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco Produtos meras ão metálc os Químca e prod. farmacêutcos, veteráros Têxtl, vestuáro e artefatos de tec Idústra de trasformação GL-MS 985 GL-MS 995 GL-MS 006 FONTE DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. NOTA: Elaborado pelos autores. * O GL-MS para dústra de trasformação fo mesurado a partr do QL da massa salaral de todas as atvdades ecoômcas. Para as classes dustras calculou-se o GL-MS com base o QL do total da massa salaral da dústra de trasformação. Em lhas geras, o cojuto das classes dustras, verfca-se que o ível de cocetração da massa salaral é superor ao do emprego. Uma hpótese explcatva é que os maores saláros ecotram-se aquelas regões ode a atvdade dustral é mas relevate. Em vsta dsso, a massa salaral global da atvdade tede a cocetrarse mas do que o respectvo úmero de postos de trabalho. Ao logo dos aos ota-se que a maor parte das classes dustras a massa salaral era mas cocetrada em 985 do que em 006, dcado que houve um movmeto de descocetração. Uma das justfcatvas dretas para essa tedêca é a própra descocetração ocorrda o emprego, que fez com que a massa salaral, ada que muto cocetrada, passasse por um processo de descocetração. Em pratcamete todas as classes verfcou-se esse comportameto, sedo que a maor descocetração ocorreu a dústra têxtl, vestuáro e artefatos de tecdo. As classes que apresetaram tedêca oposta (de cocetração) foram: borracha, fumo, couros, peles, smlares, e dústra dversas; calçados; e madera e mobláro. Coforme saletado a aálse sobre o emprego, estas classes Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

16 dustras apresetaram tedêca à cocetração. Logo, adcoado a hpótese do parágrafo ateror, justfca-se melhor a tedêca de cocetração da massa salaral essas atvdades dustras. A dstrbução espacal da massa salaral do emprego dustral global, o período, sofreu alterações de pouca tesdade coforme as dstâcas padrão (Gráfco 5). 0 Etre os aos de 985 e 995 ocorreu descocetração da massa, o período segute ( ), cocetração e, ao logo de todo o período ( ), uma leve descocetração. Já a observação das elpses de desvo padrão da varável salaral mostra que ela cocetrou-se prcpalmete a área ordeste do Estado e, da mesma forma do deslocameto do úmero de empregos, houve retrameto da massa salaral a porção sudoeste da área de cocetração ao logo do período, e dspersão o setdo oroeste da área, ao mesmo tempo (Fgura 7). Gráfco 5 Dstâca padrão da massa salaral, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e (Km) Borracha, fumo, couros, peles, smlares e d. dversas Calçados Madera e mobláro Materal elétrco e comucações Materal trasporte Mecâca Metalúrgca Papel, papelão, edtoral e gráfca Produtos almetícos, bebdas e álcool e tílco Produtos meras ão metálcos Químca e prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos Idústra de trasformação FONTE DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. NOTA: Elaborado pelos autores. Dstâca padrão 985 Dstâca padrão 995 Dstâca padrão Ver a tabela com os dados o Apêdce 4. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

17 Fgura 7 Elpses de desvo padrão da massa salaral a dústra de trasformação o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 Do mesmo modo que a dstrbução do emprego, ao examar os setores dustras em separado quato à massa salaral verfcou-se que a dústra de calçados era a mas cocetrada espacalmete e a de produtos almetícos, bebdas e álcool etílco, a mas dspersa (Gráfco 5). Observou-se que em três tpos de dústras a massa salaral cocetrou-se cotuamete durate todo o período: a de químca, produtos farmacêutcos, etc., de tesdade cosderável, e, de maera mas fraca, as de produtos almetícos, bebdas e álcool etílco; e mecâca. E a dspersão cotíua apresetou-se as segutes atvdades: calçados; metalúrgca; materal de trasporte; e produtos meras ão metálcos. Comparado as duas metodologas (Quadro ) para a varável massa salaral apurou-se para o período de 985 a 006: Classes dustras de cocetração espacalmete cocetrada (tpo ): madera e mobláro. Classes dustras de dspersão espacalmete dspersa (tpo ): materal elétrco e comucações; materal de trasporte; metalúrgca; papel, papelão, edtoral e gráfca; produtos meras ão metálcos; têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos; e dústra de trasformação (cojuto das classes). Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

18 Classes dustras de cocetração espacalmete dspersa (tpo 3): borracha, fumo, couros, peles, smlares e dústras dversas; calçados. Classes dustras de dspersão espacalmete cocetrada (tpo 4): mecâca; produtos almetícos, bebdas e álcool etílco; químca e produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara. Quadro Cruzameto de metodologas para a varável massa salaral CLASSES INDUSTRIAIS GINI LOCACIONAL DISTÂNCIA PADRÃO Borracha, fumo, couros, peles, smlares e dústras dversas C D C D C D Calçados C C C D D D Madera e mobláro C D C C D C Materal elétrco e comucações D D D C D D Materal de trasporte D D D D C D Mecâca D D D C C C Metalúrgca D D D D D D Papel, papelão, edtoral e gráfca D C D C D D Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco D C D C C C Produtos meras ão metálcos D D D D D D Químca e produtos farmacêutcos, veteráros e perfumara. D D D C C C Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos D D D D D D Idústra de trasformação D C D D C D NOTA: Elaborado pelos autores. LEGENDA: C = cocetração; D = dspersão; e I = alterado. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este estudo buscou cotrbur a dscussão sobre o uso de téccas estatístcas e espacas para aálses regoas de feômeos socoecoômcos, por um lado, e a dstrbução espacal dos empregos e dos respectvos saláros o terrtóro gaúcho as últmas décadas, por outro. O foco prcpal fo demostrar a complemetardade de dos métodos de aálse espacal: G Locacoal e téccas de estatístca espacal (dstâca padrão e elpse de desvo padrão). À prmera vsta, ambos relevam o grau de cocetração/dspersão espacal de uma dada varável. Porém, com maor rgor verfca-se uma mportate dfereça empírco-cocetual. De um lado, o coefcete de G Locacoal mafesta a cocetração/dspersão etre udades espacas (mucípos, regões, etc.) que ão ecessaramete estão próxmas geografcamete. De outro, a dstâca padrão, ao Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

19 dcar a exstêca de cocetração de uma varável, salza que as udades espacas de maor represetatvdade estão próxmas geografcamete. Como coseqüêca dessa dfereça pode-se apotar quatro tpos de comportameto terrtoral: cocetração espacalmete cocetrada (a varável está cocetrada em poucos mucípos e próxmos espacalmete); dspersão espacalmete dspersa (a varável ecotra-se dspersa a regão); cocetração espacalmete dspersa (a varável ecotra-se cocetrada em um úmero relatvamete pequeo de mucípos, estado eles dstates geografcamete); e dspersão espacalmete cocetrada (a varável está dstrbuída em um úmero relatvamete grade de mucpaldades, sedo elas espacalmete próxmas). Quato aos resultados observou-se o agregado da dústra de trasformação que tato o emprego como a massa salaral apresetaram um processo de dspersão espacalmete dspersa. Ao aalsar as classes dustras dvdualmete quato ao questo emprego ecotraram-se três dos quatro tpos: dspersão espacalmete dspersa em ses classes; cocetração espacalmete dspersa em três classes; dspersão espacalmete cocetrada em três. Quato à massa salaral: cocetração espacalmete cocetrada em uma classe; dspersão espacalmete dspersa em ses classes; cocetração espacalmete dspersa em duas classes; e dspersão espacalmete cocetrada em três. REFERÊNCIAS PAIVA, Carlos Águedo (coord.). RS em mapas e dados: bases georreferecadas para a comparação do desempeho socoecoômco dos mucípos gaúchos etre 966 e 006. Porto Alegre: FEE, 007. CD-ROM.. Itrodução. I:. (Org.). Evolução das desgualdades terrtoras o Ro Grade do Sul. Sata Cruz do Sul (RS): EDUNISC, 008. p PEYRÉ-TARTARUGA, Ivá G. Aálse espacal da cetraldade e da dspersão da população, do produto e da reda gaúchos de 970 a 000. I: PAIVA, Carlos Águedo. (Org.). Evolução das desgualdades terrtoras o Ro Grade do Sul. Sata Cruz do Sul (RS): EDUNISC, 008a. p Aálse espacal da cetraldade e da dspersão da população e da rqueza gaúchas de 970 a 000: metodologas e otas prelmares. Porto Alegre: FEE, 008b. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

20 (Textos para Dscussão FEE,. 43). Dspoível em: < >.. Aálse espacal da cetraldade e da dspersão da população do Estado do Ro Grade do Sul de 970 a 000: otas prelmares. I: XVI ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS, 008, Caxambu (MG). Aas... Caxambu (MG), 008c. Dspoível em: < >.. Aálse espacal da cetraldade e da dspersão da rqueza gaúcha de 970 a 000: otas prelmares. I: 4. ENCONTRO DE ECONOMIA GAÚCHA, 008, Porto Alegre. Aas... Porto Alegre: EDIPUCRS, 008d. p. -3. Dspoível em: < >. PUGA, Ferado Pmetel. Alteratvas de Apoo a MPMES Localzadas em Arrajos Produtvos Locas. Ro de Jaero: BNDES, 003. (Texto para Dscussão,. 99). Dspoível em: < >. Acesso em: mao 004. RAIS RELAÇÃO ANUAL DE INFORMAÇÕES SOCIAIS. Mstéro do Trabalho e Emprego. Dspoível em: < >. Acesso em: ago SUZIGAN, Wlso; FURTADO, João; GARCIA, Reato; SAMPAIO, Sérgo. Sstemas Locas de Produção: mapeameto, tpologa e sugestões de polítcas. Revsta de Ecooma Polítca, v. 4,. 4 (96), p , out./dez Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

21 APÊNDICE Tabela Coefcete de G Locacoal do emprego (GL-E)*, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 CLASSE INDUSTRIAL Borracha, fumo, couros, peles, smlares, d. dversas 0,540 0,6 0,588 Calçados 0,653 0,669 0,700 Madera e mobláro 0,64 0,645 0,604 Materal elétrco e comucações 0,80 0,734 0,70 Materal de trasporte 0,755 0,747 0,79 Mecâca 0,69 0,600 0,559 Metalúrgca 0,538 0,48 0,453 Papel, papelão, edtoral e gráfca 0,558 0,505 0,57 Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco 0,65 0,544 0,55 Produtos meras ão metálcos 0,68 0,599 0,54 Químca, prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. 0,607 0,5 0,446 Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos 0,6 0,490 0,45 Idústra de trasformação 0,43 0,44 0,40 FONTE DOS DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. * O GL-E para Idústra de Trasformação fo mesurado a partr do QL do emprego de todas as atvdades ecoômcas. Para as classes dustras calculou-se o GL-E com base o QL do total do emprego da Idústra de Trasformação. APÊNDICE Tabela Dstâca padrão do emprego, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 (km) CLASSE INDUSTRIAL Borracha, fumo, couros, peles, smlares, d. dversas 94,9 08,4 00,68 Calçados 44,47 63,69 77,69 Madera e mobláro,46 0,5 7,9 Materal elétrco e comucações 87,56 89,38 9,76 Materal de trasporte 7,00 93,66 84,57 Mecâca 45,0 34,53 38,77 Metalúrgca 87,4 97,79 09,4 Papel, papelão, edtoral e gráfca 7,7 09,80 0,36 Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco 83,97 76,56 66,37 Produtos meras ão metálcos 36,86 3,38 37,59 Químca, prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. 0,4 94,0 94,8 Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos 07,83 4,3 4,78 Idústra de trasformação,44,79 3,88 FONTE DOS DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

22 APÊNDICE 3 Tabela 3 Coefcete de G Locacoal da massa salaral (GL-MS)*, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 CLASSE INDUSTRIAL Borracha, fumo, couros, peles, smlares, d. dversas 0,58 0,664 0,635 Calçados 0,743 0,778 0,786 Madera e mobláro 0,640 0,703 0,659 Materal elétrco e comucações 0,750 0,696 0,645 Materal de trasporte 0,744 0,75 0,683 Mecâca 0,573 0,545 0,535 Metalúrgca 0,508 0,475 0,460 Papel, papelão, edtoral e gráfca 0,60 0,553 0,56 Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco 0,67 0,547 0,560 Produtos meras ão metálcos 0,65 0,60 0,558 Químca, prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. 0,644 0,565 0,5 Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos 0,60 0,479 0,454 Idústra de trasformação 0,474 0,457 0,470 FONTE DOS DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. * O GL-MS para Idústra de Trasformação fo mesurado a partr do QL da massa salaral de todas as atvdades ecoômcas. Para as classes dustras calculou-se o GL-MS com base o QL do total da massa salaral da Idústra de Trasformação. APÊNDICE 4 Tabela 4 Dstâca padrão da massa salaral, segudo as classes dustras, o Ro Grade do Sul 985, 995 e 006 (km) CLASSE INDUSTRIAL Borracha, fumo, couros, peles, smlares, d. dversas 87,3 00,57 93,3 Calçados 4,57 57,44 67,96 Madera e mobláro 04,90 9,4 03,37 Materal elétrco e comucações 78,87 7,73 85, Materal de trasporte 59,87 77,3 75,93 Mecâca 38,9 37,09 34,60 Metalúrgca 76,30 8, 95,8 Papel, papelão, edtoral e gráfca 95,8 84,68 0,87 Produtos almetícos, bebdas e álcool etílco 7,6 67,75 63,73 Produtos meras ão metálcos 3,7 8,6 8,5 Químca, prod. farmacêutcos, veteráros e perfumara. 03,73 9,06 8,79 Têxtl, vestuáro e artefatos de tecdos 0,46,35 4,0 Idústra de trasformação,83 5,68 4,07 FONTE DOS DADOS BRUTOS: RAIS/MTE. Realzado de 5 a 3 de julho de 00. Porto Alegre - RS, 00. ISBN

SUMÁRIO GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ. Cid Ferreira Gomes Governador. 1. Introdução... 2. Domingos Gomes de Aguiar Filho Vice Governador

SUMÁRIO GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ. Cid Ferreira Gomes Governador. 1. Introdução... 2. Domingos Gomes de Aguiar Filho Vice Governador INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ Cd Ferrera Gomes Goverador Domgos Gomes de Aguar Flho Vce Goverador SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GES- TÃO (SEPLAG)

Leia mais

A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes

A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes Mostra Nacoal de Icação Cetífca e Tecológca Iterdscplar VI MICTI Isttuto Federal Catarese Câmpus Camború 30 a 3 de outubro de 03 A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: echetes Ester Hasse

Leia mais

CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação

CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação INF 6 Prof. Luz Alexadre Peterell CAPÍTULO 9 - Regressão lear e correlação Veremos esse capítulo os segutes assutos essa ordem: Correlação amostral Regressão Lear Smples Regressão Lear Múltpla Correlação

Leia mais

Estudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples.

Estudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples. Estudo das relações etre peso e altura de estudates de estatístca através da aálse de regressão smples. Waessa Luaa de Brto COSTA 1, Adraa de Souza COSTA 1. Tago Almeda de OLIVEIRA 1 1 Departameto de Estatístca,

Leia mais

Unidade II ESTATÍSTICA

Unidade II ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA Udade II 3 MEDIDAS OU PARÂMETROS ESTATÍSTICOS 1 O estudo que fzemos aterormete dz respeto ao agrupameto de dados coletados e à represetação gráfca de algus deles. Cumpre agora estudarmos as

Leia mais

Capitulo 8 Resolução de Exercícios

Capitulo 8 Resolução de Exercícios FORMULÁRIO Audades Peródcas, Crescetes e Postecpadas, com Termos em P. A. G 1 1 1 1 G SPAC R R s s 1 1 1 1 1 G G C R a R a 1 1 PAC Audades Gradetes Postecpadas S GP G 1 1 ; C GP G 1 1 1 Audades Gradetes

Leia mais

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva INF 6 Prof. Luz Alexadre Peterell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Podemos dvdr a Estatístca em duas áreas: estatístca dutva (ferêca estatístca) e estatístca descrtva. Estatístca Idutva: (Iferêca Estatístca)

Leia mais

2 Avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica: Teoria

2 Avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica: Teoria Avalação da seguraça dâmca de sstemas de eerga elétrca: Teora. Itrodução A avalação da seguraça dâmca é realzada através de estudos de establdade trastóra. Nesses estudos, aalsa-se o comportameto dos geradores

Leia mais

MAE116 Noções de Estatística

MAE116 Noções de Estatística Grupo C - º semestre de 004 Exercíco 0 (3,5 potos) Uma pesqusa com usuáros de trasporte coletvo a cdade de São Paulo dagou sobre os dferetes tpos usados as suas locomoções dáras. Detre ôbus, metrô e trem,

Leia mais

Capítulo 6 - Centro de Gravidade de Superfícies Planas

Capítulo 6 - Centro de Gravidade de Superfícies Planas Capítulo 6 - Cetro de ravdade de Superfíces Plaas 6. Itrodução O Cetro de ravdade (C) de um sóldo é um poto localzado o própro sóldo, ou fora dele, pelo qual passa a resultate das forças de gravdade que

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística

Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Val, Dr. http://www.pucrs.br/famat/val/ val@pucrs.br Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Obetvos A Aálse de

Leia mais

Projeto de rede na cadeia de suprimentos

Projeto de rede na cadeia de suprimentos Projeto de rede a cadea de suprmetos Prof. Ph.D. Cláudo F. Rosso Egehara Logístca II Esboço O papel do projeto de rede a cadea de suprmetos Fatores que fluecam decsões de projeto de rede Modelo para decsões

Leia mais

Estatística Notas de Aulas ESTATÍSTICA. Notas de Aulas. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc.

Estatística Notas de Aulas ESTATÍSTICA. Notas de Aulas. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc. Estatístca Notas de Aulas ESTATÍSTICA Notas de Aulas Professor Iáco Adrus Gumarães, DSc. Professor Iáco Adrus Gumarães, DSc. Estatístca Notas de Aulas SUMÁRIO CONCEITOS BÁSICOS 5. Estatístca. Estatístca

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. É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/val www.pucrs.br/famat/val/ correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores

Leia mais

Análise de Regressão

Análise de Regressão Aálse de Regressão Prof. Paulo Rcardo B. Gumarães. Itrodução Os modelos de regressão são largamete utlzados em dversas áreas do cohecmeto, tas como: computação, admstração, egeharas, bologa, agrooma, saúde,

Leia mais

PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO

PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO A expressão dados, será ctada dversas vezes esta dscpla, em lguagem ormal, dados são ormações (úmeros ou ão) sobre um dvíduo (pessoa,

Leia mais

Econometria: 4 - Regressão Múltipla em Notação Matricial

Econometria: 4 - Regressão Múltipla em Notação Matricial Ecoometra: 4 - Regressão últpla em Notação atrcal Prof. arcelo C. ederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. arco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo

Leia mais

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA 003 Iformações: relembra-se os aluos teressados que a realzação de acções presecas só é possível medate solctação vossa, por escrto, à assstete da cadera. A realzação

Leia mais

Perguntas Freqüentes - Bandeiras

Perguntas Freqüentes - Bandeiras Pergutas Freqüetes - Baderas Como devo proceder para prestar as formações de quatdade e valor das trasações com cartões de pagameto, os casos em que o portador opte por lqudar a obrgação de forma parcelada

Leia mais

Algoritmos de Interseções de Curvas de Bézier com Uma Aplicação à Localização de Raízes de Equações

Algoritmos de Interseções de Curvas de Bézier com Uma Aplicação à Localização de Raízes de Equações Algortmos de Iterseções de Curvas de Bézer com Uma Aplcação à Localzação de Raízes de Equações Rodrgo L.R. Madurera Programa de Pós-Graduação em Iformátca, PPGI, UFRJ 21941-59, Cdade Uverstára, Ilha do

Leia mais

Monitoramento ou Inventário Florestal Contínuo

Monitoramento ou Inventário Florestal Contínuo C:\Documets ad Settgs\DISCO_F\MEUS-DOCS\LIVRO_EF_44\ef44_PDF\CAP XIV_IFCOTIUO.doc 6 Motorameto ou Ivetáro Florestal Cotíuo Agosto Lopes de Souza. ITRODUÇÃO Parcelas permaetes de vetáro florestal cotíuo

Leia mais

Neste capítulo pretende-se introduzir o conceito de centróide, em especial quando aplicado para o caso de superfícies planas.

Neste capítulo pretende-se introduzir o conceito de centróide, em especial quando aplicado para o caso de superfícies planas. Físca plcada à Egehara vl II aulo Medes ENTRÓIDES Neste capítulo pretede-se troduzr o coceto de cetróde, em especal quado aplcado para o caso de superfíces plaas. Este documeto, costtu apeas um strumeto

Leia mais

Perguntas freqüentes Credenciadores

Perguntas freqüentes Credenciadores Pergutas freqüetes Credecadores Como devo proceder para prestar as formações de quatdade e valor das trasações com cartões de pagameto, os casos em que o portador opte pelo facameto da compra pelo emssor?

Leia mais

Avaliação da Localização de Base de Atendimento para Equipamentos de Movimentação de uma Empresa Siderúrgica

Avaliação da Localização de Base de Atendimento para Equipamentos de Movimentação de uma Empresa Siderúrgica Avalação da Localzação de Base de Atedmeto para Equpametos de Movmetação de uma Empresa Sderúrgca Leadro Ferades da Slva Leadro.Ferades@cs.com.br UFF Ilto Curty Leal Juor ltocurty@gmal.com UFRJ Paul Adrao

Leia mais

Medidas de Localização

Medidas de Localização 07/08/013 Udade : Estatístca Descrtva Meddas de Localzação João Garbald Almeda Vaa Cojuto de dados utlzação de alguma medda de represetação resumo dos dados. E: Um cojuto com 400 observações como aalsar

Leia mais

IND 1115 Inferência Estatística Aula 9

IND 1115 Inferência Estatística Aula 9 Coteúdo IND 5 Iferêca Estatístca Aula 9 Outubro 2004 Môca Barros Dfereça etre Probabldade e Estatístca Amostra Aleatóra Objetvos da Estatístca Dstrbução Amostral Estmação Potual Estmação Bayesaa Clássca

Leia mais

Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano Projeção de Cenários Aplicados ao Orçamento Empresarial Com revisão das Ferramentas de Estatística

Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano Projeção de Cenários Aplicados ao Orçamento Empresarial Com revisão das Ferramentas de Estatística Projeção de Ceáros Aplcados ao Orçameto Empresaral Com revsão das Ferrametas de Estatístca Prof. Dr. Marco Atoo Leoel Caetao TÓPICO Tratameto, Quatfcação e Vsualzação de Dados Faceros. Itrodução Na dvulgação

Leia mais

FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL

FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL rofessores Ealdo Vergasta, Glóra Márca e Jodála Arlego ENCONTRO RM 0 FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL INTRODUÇÃO Numa operação de empréstmo, é comum o pagameto ser efetuado em parcelas peródcas, as quas

Leia mais

Projeção Populacional 2013-2020 para a Cidade do Rio de Janeiro: uma aplicação do método AiBi

Projeção Populacional 2013-2020 para a Cidade do Rio de Janeiro: uma aplicação do método AiBi ISSN 1984-7203 Projeção Populacoal 2013-2020 para a Cdade do Ro de Jaero: uma aplcação do método AB Nº 20130102 Jaero - 2013 Iva Braga Ls 1, Marcelo Pessoa da Slva, Atoo Carlos Carero da Slva, Sérgo Gumarães

Leia mais

Matemática Ficha de Trabalho

Matemática Ficha de Trabalho Matemátca Fcha de Trabalho Meddas de tedêca cetral - 0º ao MEDIDAS DE LOCALIZAÇÃO Num estudo estatístco, depos de recolhdos e orgazados os dados, há a ase de trar coclusões através de meddas que possam,

Leia mais

CURSO SOBRE MEDIDAS DESCRITIVA Adriano Mendonça Souza Departamento de Estatística - UFSM -

CURSO SOBRE MEDIDAS DESCRITIVA Adriano Mendonça Souza Departamento de Estatística - UFSM - CURSO SOBRE MEDIDAS DESCRITIVA Adrao Medoça Souza Departameto de Estatístca - UFSM - O telecto faz pouco a estrada que leva à descoberta. Acotece um salto a coscêca, chame-o você de tução ou do que quser;

Leia mais

MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS. M. Z. Nascimento, A. F. Frère e L. A.

MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS. M. Z. Nascimento, A. F. Frère e L. A. MÉTODO COMPUTACIONAL AUTOMÁTICO TICO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS RADIOGRÁFICAS M. Z. Nascmeto, A. F. Frère e L. A. Neves INTRODUÇÃO O cotraste as radografas vara ao logo do campo de

Leia mais

Capítulo 5 EQUAÇÕES DE CONSERVAÇÃO DA MASSA

Capítulo 5 EQUAÇÕES DE CONSERVAÇÃO DA MASSA Capítulo 5 EQUAÇÕES DE CONSERVAÇÃO DA MASSA O objetvo deste capítulo é apresetar formas da equação da coservação da massa em fução de propredades tesvas faclmete mesuráves, como a temperatura, a pressão,

Leia mais

É o quociente da divisão da soma dos valores das variáveis pelos números deles:

É o quociente da divisão da soma dos valores das variáveis pelos números deles: Meddas de Posção. Itrodução Proª Ms. Mara Cytha O estudo das dstrbuções de requêcas, os permte localzar a maor cocetração de valores de uma dstrbução. Porém, para ressaltar as tedêcas característcas de

Leia mais

Ana Clara P. Campos 1 Denise Nunes Viola 1 Moacyr Cunha Filho 2 Guilherme Vilar 2 Vanessa Van Der Linden 3

Ana Clara P. Campos 1 Denise Nunes Viola 1 Moacyr Cunha Filho 2 Guilherme Vilar 2 Vanessa Van Der Linden 3 Idetfcação da exstêca de padrão espacal aleatóro a dstrbução dos pacetes portadores de doeça geétca rara com defcêca físca da Assocação de Assstêca à Craça Defcete (AACD) de Perambuco Aa Clara P. Campos

Leia mais

A Medição e o Erro de Medição

A Medição e o Erro de Medição A Medção e o Erro de Medção Sumáro 1.1 Itrodução 1.2 Defções 1.3 Caracterzação da qualdade de medção 1.4 O erro da medção 1.4.1 Os erros aleatóros 1.4.2 Os erros sstemátcos 1.5 O verdadero valor, o erro

Leia mais

Requisitos metrológicos de instrumentos de pesagem de funcionamento não automático

Requisitos metrológicos de instrumentos de pesagem de funcionamento não automático Requstos metrológcos de strumetos de pesagem de fucoameto ão automátco 1. Geeraldades As balaças estão assocadas de uma forma drecta à produção do betão e ao cotrolo da qualdade do mesmo. Se são as balaças

Leia mais

RESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA. Juro Bom Investimento C valor aplicado M saldo ao fim da aplicação J rendimento (= M C)

RESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA. Juro Bom Investimento C valor aplicado M saldo ao fim da aplicação J rendimento (= M C) RESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA I. JUROS SIMPLES ) Elemetos de uma operação de Juros Smples: Captal (C); Motate (M); Juros (J); Taxa (); Tempo (). ) Relação etre Juros, Motate e Captal: J = M C ) Defção

Leia mais

Matemática. Resolução das atividades complementares. M18 Noções de Estatística

Matemática. Resolução das atividades complementares. M18 Noções de Estatística Resolução das atvdades complemetares Matemátca M8 Noções de Estatístca p. 3 (UFRJ) Dos estados do país, um certo ao, produzem os mesmos tpos de grãos. Os grácos de setores lustram a relação etre a produção

Leia mais

MA12 - Unidade 4 Somatórios e Binômio de Newton Semana de 11/04 a 17/04

MA12 - Unidade 4 Somatórios e Binômio de Newton Semana de 11/04 a 17/04 MA1 - Udade 4 Somatóros e Bômo de Newto Semaa de 11/04 a 17/04 Nesta udade troduzremos a otação de somatóro, mostrado como a sua mapulação pode sstematzar e facltar o cálculo de somas Dada a mportâca de

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE CENTRO DE ESTUDOS GERAIS INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA NÚMEROS ÍNDICES

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE CENTRO DE ESTUDOS GERAIS INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA NÚMEROS ÍNDICES UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE CENTRO DE ESTUDOS GERAIS INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA NÚMEROS ÍNDICES Aa Mara Lma de Faras Luz da Costa Laurecel Com a colaboração dos motores Maracajaro

Leia mais

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto Faculdade de Ecooma, Admstração e Cotabldade de Rberão Preto Ecooma Moetára Curso de Ecooma / º. Semestre de 014 Profa. Dra. Rosel da Slva Nota de aula CAPM Itrodução Há dos modelos bastate utlzados para

Leia mais

tica Professor Renato Tião

tica Professor Renato Tião Números complexos Algumas equações do segudo grau como x + 1 = 0 ão possuem solução o uverso real e o estudo destas soluções ão pareca ecessáro até o século XVI quado o matemátco aphael Bombell publcou

Leia mais

CAPÍTULO 1 PROBABILIDADE

CAPÍTULO 1 PROBABILIDADE CAPÍTULO PROBABILIDADE. Coceto O coceto de probabldade está sempre presete em osso da a da: qual é a probabldade de que o meu tme seja campeão? Qual é a probabldade de que eu passe aquela dscpla? Qual

Leia mais

Capítulo 1 PORCENTAGEM

Capítulo 1 PORCENTAGEM Professor Joselas Satos da Slva Matemátca Facera Capítulo PORCETAGEM. PORCETAGEM A porcetagem ada mas é do que uma otação ( % ) usada para represetar uma parte de cem partes. Isto é, 20% lê-se 20 por ceto,

Leia mais

Gestão de Sistemas de Produção/Operações Profº Túlio de Almeida

Gestão de Sistemas de Produção/Operações Profº Túlio de Almeida Gestão de Sstemas de Produção/Operações Profº Túlo de Almeda 3. AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO E INDICADORES 3.1. INDICADORES DE DESEMPENHO Os dcadores são tes essecas para qualquer tpo de projeto, processo,

Leia mais

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL 3 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Como vto em amotragem o prmero bmetre, etem fatore que fazem com que a obervação de toda uma população em uma pequa eja mpratcável, muta veze em vrtude

Leia mais

Curso de An lise de Fluxo de Caixa

Curso de An lise de Fluxo de Caixa Curso de A lse de Fluxo de Caxa SUMÁRIO PROGRESSÕES... 0. FÓRMULAS BÁSICAS... 0.. Progressões artmétcas... 0..2 Progressões geométrcas... 02.2 EXERCÍCIOS SUGERIDOS... 02 2 CONCEITOS DE MATEMÁTICA FINANCEIRA...

Leia mais

1) Escrever um programa que faça o calculo de transformação de horas em minuto onde às horas devem ser apenas número inteiros.

1) Escrever um programa que faça o calculo de transformação de horas em minuto onde às horas devem ser apenas número inteiros. Dscpla POO-I 2º Aos(If) - (Lsta de Eercícos I - Bmestre) 23/02/2015 1) Escrever um programa que faça o calculo de trasformação de horas em muto ode às horas devem ser apeas úmero teros. Deverá haver uma

Leia mais

3 Precificação de resseguro

3 Precificação de resseguro Precfcação de Resseguro 35 3 Precfcação de resseguro Este capítulo traz prmeramete uma oção ampla das aplcações das metodologas de precfcação de resseguro para melhor compreesão do mesmo Da seção 3 até

Leia mais

2 Estrutura a Termo de Taxa de Juros

2 Estrutura a Termo de Taxa de Juros Estrutura a Termo de Taxa de Juros 20 2 Estrutura a Termo de Taxa de Juros A Estrutura a termo de taxa de juros (também cohecda como Yeld Curve ou Curva de Retabldade) é a relação, em dado mometo, etre

Leia mais

APLICAÇÕES DE MÉTODOS DE ENERGIA A PROBLEMAS DE INSTABILIDADE DE ESTRUTURAS

APLICAÇÕES DE MÉTODOS DE ENERGIA A PROBLEMAS DE INSTABILIDADE DE ESTRUTURAS PONTIFÍCI UNIVERSIDDE CTÓLIC DO RIO DE JNEIRO DEPRTMENTO DE ENGENHRI CIVIL PLICÇÕES DE MÉTODOS DE ENERGI PROBLEMS DE INSTBILIDDE DE ESTRUTURS Julaa Bragh Ramalho Raul Rosas e Slva lua de graduação do curso

Leia mais

LEASING UMA OBSERVAÇÃO Economista Antonio Pereira da Silva

LEASING UMA OBSERVAÇÃO Economista Antonio Pereira da Silva LEASING UMA OBSERVAÇÃO Ecoomsta Atoo Perera da Slva AMOR POR DINHEIRO TITÃS Composção: Sérgo Brtto e To Bellotto Acma dos homes, a le E acma da le dos homes A le de Deus Acma dos homes, o céu E acma do

Leia mais

FERRAMENTA AVALIATIVA DINÂMICA A PARTIR DA TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM

FERRAMENTA AVALIATIVA DINÂMICA A PARTIR DA TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM FERRAMENTA AVALIATIVA DINÂMICA A PARTIR DA TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM Fabríca D. Satos, Lucla G. Rbero, Leoardo G. de R. Guedes, Weber Marts Uversdade Católca de Goás, Departameto de Computação Uversdade

Leia mais

ANÁLISE DA MOBILIDADE URBANA SUSTENTÁVEL UTILIZANDO ESTATÍSTICA ESPACIAL

ANÁLISE DA MOBILIDADE URBANA SUSTENTÁVEL UTILIZANDO ESTATÍSTICA ESPACIAL ANÁLISE DA MOBILIDADE URBANA SUSTENTÁVEL UTILIZANDO ESTATÍSTICA ESPACIAL Dese de Mrada e Slva Correa Vâa Barcellos Gouvêa Campos Isttuto Mltar de Egehara Resumo Neste trabalho apreseta-se uma aálse espacal

Leia mais

UMA ANÁLISE ESPACIAL DA INSUFICIÊNCIA E DA DESIGUALDADE DE RENDA NOS MUNICÍPIOS SERGIPANOS, 1991-2000

UMA ANÁLISE ESPACIAL DA INSUFICIÊNCIA E DA DESIGUALDADE DE RENDA NOS MUNICÍPIOS SERGIPANOS, 1991-2000 Aas III Smpóso Regoal de Geoprocessameto e Sesorameto Remoto Aracaju/SE, 25 a 27 de outubro de 2006 UMA ANÁLISE ESPACIAL DA INSUFICIÊNCIA E DA DESIGUALDADE DE RENDA NOS MUNICÍPIOS SERGIPANOS, 99-2000 OLIVEIRA,

Leia mais

Matemática Financeira

Matemática Financeira Cocetos Báscos de Matemátca Facera Uversdade do Porto Faculdade de Egehara Mestrado Itegrado em Egehara Electrotécca e de Computadores Ecooma e Gestão Na prátca As decsões faceras evolvem frequetemete

Leia mais

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira INEP Ministério da Educação MEC. Índice Geral de Cursos (IGC)

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira INEP Ministério da Educação MEC. Índice Geral de Cursos (IGC) Isttuto Nacoal de Estudos e Pesqusas Educacoas Aíso exera INEP stéro da Educação EC Ídce Geral de Cursos (IGC) O Ídce Geral de Cursos (IGC) é ua éda poderada dos cocetos dos cursos de graduação e pós-graduação

Leia mais

Cálculo de média a posteriori através de métodos de integração numérica e simulação monte carlo: estudo comparativo

Cálculo de média a posteriori através de métodos de integração numérica e simulação monte carlo: estudo comparativo INGEPRO Iovação, Gestão e Produção Jaero de 010, vol. 0, o. 01 www.gepro.com.br Cálculo de méda a posteror através de métodos de tegração umérca e smulação mote carlo: estudo comparatvo Helto Adre Lopes

Leia mais

Variância estatística associada a métodos semi-empíricos para estimativa da capacidade de carga de estacas

Variância estatística associada a métodos semi-empíricos para estimativa da capacidade de carga de estacas Teora e Prátca a Egehara vl,.0, p.6-67, ovemro, 0 arâca estatístca assocada a métodos sem-empírcos para estmatva da capacdade de carga de estacas Statstcal varace assocated wth sem-emprcal methods for

Leia mais

5.1 Seleção dos melhores regressores univariados (modelo de Índice de Difusão univariado)

5.1 Seleção dos melhores regressores univariados (modelo de Índice de Difusão univariado) 5 Aplcação Neste capítulo será apresentada a parte empírca do estudo no qual serão avalados os prncpas regressores, um Modelo de Índce de Dfusão com o resultado dos melhores regressores (aqu chamado de

Leia mais

12.2.2 CVT: Coeficiente de Variação de Thorndike...45 12.2.3 CVQ: Coeficiente Quartílico de Variação...45 13 MEDIDAS DE ASSIMETRIA...46 13.

12.2.2 CVT: Coeficiente de Variação de Thorndike...45 12.2.3 CVQ: Coeficiente Quartílico de Variação...45 13 MEDIDAS DE ASSIMETRIA...46 13. SUMARIO 2 MÉTODO ESTATÍSTICO...3 2. A ESTATÍSTICA...3 2.2 FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO...4 3 FERRAMENTAS DE CÁLCULO PARA O ESTUDO DA ESTATÍSTICA...5 3. FRAÇÃO...5 3.. Adção e subtração...5 3..2 Multplcação

Leia mais

Professor Mauricio Lutz ESTATÍSTICA BÁSICA

Professor Mauricio Lutz ESTATÍSTICA BÁSICA Proessor Maurco Lutz ESTATÍSTICA BÁSICA. Coceto Exstem mutas deções propostas por autores, objetvado estabelecer com clareza o que é estatístca, como por exemplo: Þ A Estatístca é um cojuto de métodos

Leia mais

UERJ CTC IME Departamento de Informática e Ciência da Computação 2 Cálculo Numérico Professora Mariluci Ferreira Portes

UERJ CTC IME Departamento de Informática e Ciência da Computação 2 Cálculo Numérico Professora Mariluci Ferreira Portes UERJ CTC IE Departameto de Iormátca e Cêca da Computação Udade I - Erros as apromações umércas. I. - Cosderações geras. Há váras stuações em dversos campos da cêca em que operações umércas são utlzadas

Leia mais

ÍNDICE DE TERMOS: MOTOR DEDICADO, PADRONIZAÇÃO;

ÍNDICE DE TERMOS: MOTOR DEDICADO, PADRONIZAÇÃO; Aplcação de Motores de Méda esão dedcados acoados por versor de frequêca e utlzação de um úco projeto em dferetes solctações de carga. Gleuber Helder Perera Rodrgues Esp. Eg. WEG Brasl gleuber@weg.et Alex

Leia mais

Marília Brasil Xavier REITORA. Prof. Rubens Vilhena Fonseca COORDENADOR GERAL DOS CURSOS DE MATEMÁTICA

Marília Brasil Xavier REITORA. Prof. Rubens Vilhena Fonseca COORDENADOR GERAL DOS CURSOS DE MATEMÁTICA Maríla Brasl Xaver REITORA Prof. Rubes Vlhea Foseca COORDENADOR GERAL DOS CURSOS DE MATEMÁTICA MATERIAL DIDÁTICO EDITORAÇÃO ELETRONICA Odvaldo Texera Lopes ARTE FINAL DA CAPA Odvaldo Texera Lopes REALIZAÇÃO

Leia mais

M = C( 1 + i.n ) J = C.i.n. J = C((1+i) n -1) MATEMÁTICA FINANCEIRA. M = C(1 + i) n BANCO DO BRASIL. Prof Pacher

M = C( 1 + i.n ) J = C.i.n. J = C((1+i) n -1) MATEMÁTICA FINANCEIRA. M = C(1 + i) n BANCO DO BRASIL. Prof Pacher MATEMÁTICA 1 JUROS SIMPLES J = C.. M C J J = M - C M = C( 1 +. ) Teste exemplo. ados com valores para facltar a memorzação. Aplcado-se R$ 100,00 a juros smples, à taxa omal de 10% ao ao, o motate em reas

Leia mais

Uma Calculadora Financeira usando métodos numéricos e software livre

Uma Calculadora Financeira usando métodos numéricos e software livre Uma Calculadora Facera usado métos umércos e software lvre Jorge edraza Arpas, Julao Sott, Depto de Cêcas e Egeharas, Uversdade Regoal ItegradaI, URI 98400-000-, Frederco Westphale, RS Resumo.- Neste trabalho

Leia mais

Módulo: Binômio de Newton e o Triângulo de Pascal. Binômio de Newton e o Triângulo de Pascal. 2 ano do E.M.

Módulo: Binômio de Newton e o Triângulo de Pascal. Binômio de Newton e o Triângulo de Pascal. 2 ano do E.M. Módulo: Bômo de Newto e o Trâgulo de Pascal Bômo de Newto e o Trâgulo de Pascal ao do EM Módulo: Bômo de Newto e o Trâgulo de Pascal Bômo de Newto e o Trâgulo de Pascal Exercícos Itrodutóros Exercíco Para

Leia mais

Olá, amigos concursandos de todo o Brasil!

Olá, amigos concursandos de todo o Brasil! Matemátca Facera ICMS-RJ/008, com gabarto cometado Prof. Wager Carvalho Olá, amgos cocursados de todo o Brasl! Veremos, hoje, a prova do ICMS-RJ/008, com o gabarto cometado. - O artgo º da Le.948 de 8

Leia mais

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00)

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00) Bussab&Morettn Estatístca Básca Capítulo 4 Problema. (b) Grau de Instrução Procedênca º grau º grau Superor Total Interor 3 (,83) 7 (,94) (,) (,33) Captal 4 (,) (,39) (,) (,3) Outra (,39) (,7) (,) 3 (,3)

Leia mais

Notas de aula da disciplina Probabilidade e Estatística

Notas de aula da disciplina Probabilidade e Estatística otas de aula da dscpla Probabldade e Estatístca Proessor M Sc Adré Luz DAMAT - UTFPR Esta apostla apreseta os tópcos prcpas abordados em sala de aula, cotedo deções, teoremas, eemplos Sua letura ão é obrgatóra,

Leia mais

Capítulo 1: Erros em cálculo numérico

Capítulo 1: Erros em cálculo numérico Capítulo : Erros em cálculo umérco. Itrodução Um método umérco é um método ão aalítco, que tem como objectvo determar um ou mas valores umércos, que são soluções de um certo problema. Ao cotráro das metodologas

Leia mais

Estatística Agosto 2009 Campus do Pontal Prof. MSc. Quintiliano Siqueira Schroden Nomelini

Estatística Agosto 2009 Campus do Pontal Prof. MSc. Quintiliano Siqueira Schroden Nomelini Estatístca Agosto 009 Campus do Potal Prof. MSc. Qutlao Squera Schrode Nomel - ESTATÍSTICA DESCRITIVA. - A NATUREZA DA ESTATÍSTICA COMO SURGIU A ESTATÍSTICA????? A Matemátca surge do covívo socal, da cotagem,

Leia mais

ELECTROTECNIA TEÓRICA MEEC IST

ELECTROTECNIA TEÓRICA MEEC IST ELECTROTECNIA TEÓRICA MEEC IST º Semestre 05/6 3º TRABALHO LABORATORIAL CIRCUITO RLC SÉRIE em Regme Forçado Alterado Susodal Prof. V. Maló Machado Prof. M. Guerrero das Neves Prof.ª Mª Eduarda Pedro Eg.

Leia mais

4 Capitalização e Amortização Compostas

4 Capitalização e Amortização Compostas 4.1 Itrodução Quado queremos fazer um vestmeto, podemos depostar todos os meses uma certa quata em uma cadereta de poupaça; quado queremos comprar um bem qualquer, podemos fazê-lo em prestações, a serem

Leia mais

1 SISTEMA FRANCÊS DE AMORTIZAÇÃO

1 SISTEMA FRANCÊS DE AMORTIZAÇÃO scpla de Matemátca Facera 212/1 Curso de Admstração em Gestão Públca Professora Ms. Valéra Espídola Lessa EMPRÉSTIMOS Um empréstmo ou facameto pode ser feto a curto, médo ou logo prazo. zemos que um empréstmo

Leia mais

JUROS SIMPLES. i 100 i 100. TAXA PROPORCIONAL: É aquela que aplicada ao mesmo capital, no mesmo prazo, produze o mesmo juros.

JUROS SIMPLES. i 100 i 100. TAXA PROPORCIONAL: É aquela que aplicada ao mesmo capital, no mesmo prazo, produze o mesmo juros. JUROS MONTANTE JUROS SIMPLES J = C 0 * * t 00 M = C * + * t 00 TAXA PROPORCIONAL: É aquela que aplcada ao mesmo captal, o mesmo prazo, produze o mesmo juros. * = * JUROS COMPOSTOS MONTANTE M = C * + 00

Leia mais

MODELAGEM DE DADOS POR REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS RURAIS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO

MODELAGEM DE DADOS POR REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS RURAIS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO ODEAGE DE DADOS POR REGRESSÃO INEAR ÚTIPA PARA AVAIAÇÃO DE IÓVEIS RURAIS DO SUBÉDIO SÃO FRANCISCO JOSÉ ANTONIO OURA E SIVA Isttuto Nacoal de Colozação e Reforma Agrára - INCRA UIZ RONADO NAI 3 Isttuto

Leia mais

Educação e Pesquisa ISSN: 1517-9702 revedu@usp.br Universidade de São Paulo Brasil

Educação e Pesquisa ISSN: 1517-9702 revedu@usp.br Universidade de São Paulo Brasil Educação e Pesqusa ISS: 1517-972 revedu@usp.br Uversdade de São Paulo Brasl Helee, Otavao Evolução da escolardade esperada o Brasl ao logo do século XX Educação e Pesqusa, vol. 38, úm. 1, marzo, 212, pp.

Leia mais

Em atendimento à solicitação de V.Sa., apresentamos, na seqüência, os resultados do estudo referenciado.

Em atendimento à solicitação de V.Sa., apresentamos, na seqüência, os resultados do estudo referenciado. 1 Belo Horzote, 14 de abrl de 2007. À UNAFISCO SAÚDE AT.: Glso Bezerra REF: AVALIAÇÃO ATUARIAL Prezado Sehor, Em atedmeto à solctação de V.Sa., apresetamos, a seqüêca, os resultados do estudo referecado.

Leia mais

Apostla Básca de Estatístca Slvo Alves de Souza ÍNDICE Itrodução... 3 Software R... 4 Software SPSS... 5 Dstrbução ormal de probabldade... 6 Testes de Hpótese paramêtrco... Testes Não-Paramétrco...5 Dstrbução

Leia mais

AVALIAÇÃO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA UFRJ EMPREGANDO UMA VARIANTE DESENVOLVIDA DO MÉTODO UTA

AVALIAÇÃO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA UFRJ EMPREGANDO UMA VARIANTE DESENVOLVIDA DO MÉTODO UTA versão mpressa ISSN 00-7438 / versão ole ISSN 678-542 AVALIAÇÃO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA UFRJ EMPREGANDO UMA VARIANTE DESENVOLVIDA DO MÉTODO UTA Luís Alberto Duca Ragel UFF-COPPE/PEP/UFRJ

Leia mais

AMOSTRAGEM EM DOIS ESTÁGIOS COM UNIDADES PRIMÁRIAS DE TAMANHOS DIFERENTES SUBSAMPLING TO TWO PROBATION WITH PRIMARY UNITS OF UNEQUAL SIZES

AMOSTRAGEM EM DOIS ESTÁGIOS COM UNIDADES PRIMÁRIAS DE TAMANHOS DIFERENTES SUBSAMPLING TO TWO PROBATION WITH PRIMARY UNITS OF UNEQUAL SIZES Cêca Florestal, v.6,., p.47-55 47 ISS 003-9954 AMOSTRAGEM EM DOIS ESTÁGIOS COM UIDADES PRIMÁRIAS DE TAMAHOS DIFERETES SUBSAMPLIG TO TWO PROBATIO WITH PRIMARY UITS OF UEQUAL SIZES Sylvo Péllco etto RESUMO

Leia mais

Nota Técnica n o 037/2013-SRG/ANEEL. Em 17 de maio de 2013. Processo: 48500.002907/2010-89

Nota Técnica n o 037/2013-SRG/ANEEL. Em 17 de maio de 2013. Processo: 48500.002907/2010-89 Nota Técca o 037/2013-SRG/ANEEL Em 17 de mao de 2013. Processo: 48500.002907/2010-89 Assuto: Cosoldação de todas as regulametações referetes à apuração de dspobldades de empreedmetos de geração de eerga

Leia mais

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO Professor Maurco Lutz 1 CORRELAÇÃO Em mutas stuações, torna-se nteressante e útl estabelecer uma relação entre duas ou mas varáves. A matemátca estabelece város tpos de relações entre varáves, por eemplo,

Leia mais

Regressão Linear - Introdução

Regressão Linear - Introdução Regressão Lear - Itrodução Na aálse de regressão lear pretede-se estudar e modelar a relação (lear) etre duas ou mas varáves. Na regressão lear smples relacoam-se duas varáves, x e Y, através do modelo

Leia mais

Capítulo 2 O conceito de Função de Regressão Populacional (FRP) e Função de Regressão Amostral (FRA)

Capítulo 2 O conceito de Função de Regressão Populacional (FRP) e Função de Regressão Amostral (FRA) I Metodologa da Ecoometra O MODELO CLÁSSICO DE REGRESSÃO LINEAR. Formulação da teora ou da hpótese.. Especfcação do modelo matemátco da teora. 3. Especfcação do modelo ecoométrco da teora. 4. Obteção de

Leia mais

TEXTO SUJEITO A REVISÃO

TEXTO SUJEITO A REVISÃO Aálse Comparatva de duas Metodologas Factíves para o Cálculo de IPCs com a Utlzação de Mcrodados do IPC-FIPE Hero Carlos Esvael do Carmo TEXTO SUJEITO A REVISÃO Resumo O prcpal objetvo deste texto é aalsar,

Leia mais

Licenciatura em Ciências USP/ Univesp funções polinomiais 4

Licenciatura em Ciências USP/ Univesp funções polinomiais 4 Lcecatura em Cêcas USP/Uvesp FUNÇÕES POLINOMIAIS 4 51 TÓPICO Gl da Costa Marques 4.1 Potecação 4. Fuções Polomas de grau 4.3 Fução Polomal do Segudo Grau ou Fução Quadrátca 4.4 Aálse da Forma Geral dos

Leia mais

RAI - Revista de Administração e Inovação ISSN: 1809-2039 campanario@uninove.br Universidade de São Paulo Brasil

RAI - Revista de Administração e Inovação ISSN: 1809-2039 campanario@uninove.br Universidade de São Paulo Brasil RAI - Revsta de Admstração e Iovação ISSN: 809-2039 campaaro@uove.br Uversdade de São Paulo Brasl Cotador, José Luz; Cotador, José Celso; Herques de Carvalho, Marcus Fabus; Olvera Costa Neto, Pedro Luz

Leia mais

Elaborado: 2002 Ultima atualização: 23/12/2004

Elaborado: 2002 Ultima atualização: 23/12/2004 Elaborado: 2002 Ultma atualzação: 23/12/2004 Cadero de Fórmulas Apresetação Sstema Nacoal de Atvos E ste Cadero de Fórmulas tem por objetvo esclarecer aos usuáros a metodologa de cálculo e os crtéros de

Leia mais

Estatística stica Descritiva

Estatística stica Descritiva AULA1-AULA5 AULA5 Estatístca stca Descrtva Prof. Vctor Hugo Lachos Davla oo que é a estatístca? Para mutos, a estatístca não passa de conjuntos de tabelas de dados numércos. Os estatístcos são pessoas

Leia mais

EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA UTILIZANDO MÉTODOS DE TANQUE CLASSE A PROPOSTOS PELA FAO, NA REGIÃO DE MOSSORÓ, RN

EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA UTILIZANDO MÉTODOS DE TANQUE CLASSE A PROPOSTOS PELA FAO, NA REGIÃO DE MOSSORÓ, RN EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA UTILIZANDO MÉTODOS DE TANQUE CLASSE A PROPOSTOS PELA FAO, NA REGIÃO DE MOSSORÓ, RN Tayd Dayvso Custódo Pexoto ; Sérgo Luz Agular Leve ; Adre Herma Frere Bezerra 3 ; José

Leia mais

ANÁLISE E MODELAGEM ESPACIAL PARA A INCIDÊNCIA DE AIDS NOS MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, 2009-2011

ANÁLISE E MODELAGEM ESPACIAL PARA A INCIDÊNCIA DE AIDS NOS MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, 2009-2011 ANÁLISE E MODELAGEM ESPACIAL PARA A INCIDÊNCIA DE AIDS NOS MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, 2009-2011 A. T. J. Alves* e F. F. Nobre* *Programa de Egehara Bomédca COPPE/UFRJ, Ro de Jaero, Brasl e-mal:

Leia mais

Relatório Final da disciplina de Probabilidades e Estatística. Economia Gestão Informática e Gestão

Relatório Final da disciplina de Probabilidades e Estatística. Economia Gestão Informática e Gestão Relatóro Fal da dscpla de Probabldades e Estatístca Ecooma Gestão Iformátca e Gestão Docetes: Paulo Ifate (resposável) Iês Sousa Das Ao Lectvo 007/008 Ídce Relatóro Crítco de Leccoação Programa detalhado

Leia mais

Lealdade à Marca e Sensibilidade ao Preço: Um Estudo da Escolha da Marca pelo Consumidor. Autoria: Delane Botelho, André Torrres Urdan.

Lealdade à Marca e Sensibilidade ao Preço: Um Estudo da Escolha da Marca pelo Consumidor. Autoria: Delane Botelho, André Torrres Urdan. Lealdade à Marca e Sesbldade ao Preço: Um Estudo da Escolha da Marca pelo Cosumdor Autora: Delae Botelho, Adré Torrres Urda Resumo Este artgo usa dados em pael do tpo escaeados, desagregados ao ível de

Leia mais

Uma Unidade Lógica e Aritmética Reversível

Uma Unidade Lógica e Aritmética Reversível WECIQ 2006 - Artgos Uma Udade Lógca e Artmétca Reversível Amada Leoel Nascmeto 1, Lus A. Brasl Kowada 2, Wlso Rosa de Olvera 3 1 Departameto de Sstemas Computacoas, Escola Poltécca de Perambuco Uversdade

Leia mais

Teoria da Amostragem

Teoria da Amostragem Teora da Amostragem I- oções fudametas sobre amostragem. Amostragem é todo o processo de recolha de uma parte, geralmete pequea, dos elemetos que costtuem um dado couto. Da aálse dessa parte pretede obter-se

Leia mais

TT.405 - ECONOMIA DE ENGENHARIA Material Didático - 2008 Prof. Lúcia R. A. Montanhini

TT.405 - ECONOMIA DE ENGENHARIA Material Didático - 2008 Prof. Lúcia R. A. Montanhini INTRODUÇÃO TT405 - ECONOMIA DE ENGENHARIA Materal Ddátco - 2008 Prof Lúca R A Motah INTRODUÇÃO 2 INDICE INTRODUÇÃO 7 2 O CONCEITO E ORIGEM DA ENGENHARIA ECONÔMICA 8 3 MATEMÁTICA FINANCEIRA 9 3 CONCEITOS

Leia mais