Engenharia de Métodos Profº Túlio de Almeida
|
|
- João Pedro Lombardi Cerveira
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Egehara de Métodos 6. ESTUDO DE TEMPOS E A CRONOANÁLISE 6.1. TEMPO É DINHEIRO! Se tempo é relatvo, dhero também! Teora da Relatvdade Moetára pracheta para observações: é ecessára para que se apoe ela a folha de observações e o croômetro Metodologa Fgura 1 - Etapas de Obteção do Tempo-Padrão Eemplo: Uma fábrca produz peças mecâcas por da. Vamos aos cálculos: 1 da = 8 horas de trabalho peças/da = 50 peças/hora = 37,5 peças/m Image agora, que uma mudaça o método de fabrcação seja capaz de produzr 40 peças/m. Qual sera a produção o fm do mês? 6.. OBJETIVOS DO MÉTODO Obter um tempo que represete determada etapa de um processo levado em cota o rtmo de produção, a velocdade e capacdade técca do operador assm como a fadga do mesmo. (1) Dvsão/Orgazação Racoal do Trabalho () Determação do Número de Cclos a Serem Croometrados (3) Avalação da Velocdade do Operador (4) Determação das Tolerâcas (5) Determação do Tempo-Padrão (6) Modelagem do Sstema Dvsão da Operação em Elemetos Os elemetos de uma operação são as partes em que a operação pode ser dvdda. Essa dvsão tem por prcpal faldade a verfcação do método de trabalho e deve ser compatível com a obteção de uma medda precsa. tomado-se o cudado de ão dvdr a operação em mutos, ou em demasadamete poucos elemetos. O tempo de cada elemeto será aotado separadamete a folha de observações CRONOANÁLISE Equpametos Utlzados o Estudo de Tempos Os equpametos lstados a segur são os mas utlzados para o estudo de tempos: croômetro cetesmal: é O croômetro mas utlzado e uma volta do potero maor correspode 1/100 de hora ou 36 segudos. Podem, cotudo, ser utlzados outros tpos de croômetros, clusve croômetros comus; flmadora: este é um equpameto aular que apreseta a vatagem de regstrar felmete todos os dversos movmetos eecutados pelo operador, aulado o aalsta do trabalho a verfcar se o método do trabalho fo tegralmete respetado pelo operador, aulado a verfcação da velocdade com que a operação fo realzada; folha de observações: para que os tempos e demas formações relatvas à operação croometrada possam ser adequadamete regstrados; Fgura - Eemplo de Lhas de Produção Croometragem A croometragem é um dos métodos mas empregados a dústra para medr o trabalho. Em que pese fato de o mudo ter sofrdo cosderáves modfcações desde a época em que F. W. Taylor estruturou a Admstração Cetífca, objetvado medr a efcêca dvdual, essa metodologa cotua sedo muto utlzada para que sejam estabelecdos padrões para a produção e para os custos dustras. Número de Croometrages Na prátca, para determar o tempo padrão de uma peça ou de uma operação, devem ser realzadas etre
2 Egehara de Métodos 10 e 0 croometrages. Cotudo, a maera mas correta para determar o úmero de croometrages ou cclos a serem croometrados é deduzda da epressão do tervalo de cofaça da dstrbução por amostragem da méda de uma varável dstrbuída ormalmete, resultado a epressão: z. R ' E. r d. Ode: Número de Croometrages Necessáras z Coefcete da Dstrbução Normal Padrão para uma Probabldade Determada R Ampltude da Amostra d Coefcete em Fução do Números de Croometrages Realzadas Prelmarmete X Méda da Amostra Para a utlzação da epressão, deve-se realzar uma croometragem préva, croometrado-se a operação etre cco e sete vezes e retrado-se dos resultados obtdos a méda e a ampltude R. Devem também ser fados os valores da probabldade e do erro relatvo que são desejados. (1) Fez-se etão uma croometragem desta atvdade usado 10 operáros de cada um dos 3 turos de trabalho (matuto, vesperto e oturo). Tabela 1 - Croometragem dos 3 Turos de Trabalho Turo A Turo B Turo C 1 10,3 10,5 10,9 11,1 10,9 11,6 3 11,5 10,8 1,0 4 10,8 10,5 11,5 5 9,9 10,4 10,8 6 10,6 10,9 11, 7 11,0 10,1 11,4 8 10,4 10,5 10,6 9 11,1 10,6 10, ,7 10, 11,0 A prcípo, pode-se perceber que há duas formas de comparar os turos: 1. Tempo Médo. Dspersão dos Dados Calculado a méda e o desvo padrão, tem-se que: Tabela - Resultados Parcas da Aálse Observação: Na prátca, costumam-se utlzar probabldade etre 90% e 95%, e erro relatvo varado etre 5% e 10%. Os coefcetes z e d são valores tabelados. Outra forma de calcular, cosderado um erro relatvo de 5% e cofaça de 95%. Tempo Médo Desvo Padrão Número de Ites por Turo Turo A Turo B Turo C 10,74 10,54 11,19 0,465 0,7 0, tes 73 tes 573 tes () Ode: Número de Croometrages Necessáras Número de Croometrages Realzadas Tempos Croometrados Observação: Se N < N etão a amostra é sufcete Se N > N etão é ecessáro mas croometrages do elemeto. Eemplo: Para uma lha de motagem, verfcou-se que uma das atvdades pertecetes ao gargalo estava gerado mutos atrasos a produção. A partr da tabela pode-se coclur: O turo da tarde possu o melhor desempeho. O turo da ote produz meos que os demas, se cosderar que todos trabalham 8 horas; Há dfereças cosderáves o ível de servço dos operáros do turo matuto. QUAIS SOLUÇÕES DEVEM SER TOMADAS? (1) Verfcar se a quatdade de croometrages é sufcete. Não tome decsões precptadas! Cosdere um ível de cofaça de 95% e um Erro de 5%. Cosderado a equação (1): z. R ' E. r d. O tamaho atual da amostra é gual 10;
3 Egehara de Métodos A costate d é obtda através da tabela os aeos, e ela é em fução do tamaho da amostra. No caso o valor de d = 3,08. O valor da costate z para uma dstrbução ormal bcaudal é obtdo de outra tabela (vde aeos). Para um ível de cofaça de 95% (0,9500) o valor tabela de z é gual a 1,96. O valor de R (Ampltude ou Desvo) se dá pela equação: R má ) mí( ) (3) ( O valor de é a méda, que pode ser vsta a equação: 1 (4) Logo para os 3 turos, tem-se que: Turo A ' 1,96.1,0 0,05.3,08.10,74,35 1,654,0 cclos <, etão o úmero de cclos meddos é sufcete para um ível de cofaça de 95%. Turo B ' 1,96.0,80 0,05.3,08.10,54 1,568 1,63 0,93 cclos <, etão o úmero de cclos meddos é sufcete para um ível de cofaça de 95%. Turo C ' 1,96.1,40 0,05.3,08.11,19,744 1,73,54 cclos <, etão o úmero de cclos meddos é sufcete para um ível de cofaça de 95%. () Avalar a Velocdade do Operador Será que o operador fez corpo mole? O operador é muto mas hábl que os demas? Uso do Croômetro Observação: Croômetro a Fução Marcar. Ele aota o tempo sem parar a cotagem. Letura Repettva O croômetro retora ao zero ao fm de cada elemeto Aálse da Velocdade do Operador A velocdade V do operador é determada subjetvamete por parte do croometrsta, que a refereca à assm deomada velocdade ormal de operação, à qual é atrbuído um valor I00 (ou I 00%). Para evtar erro é prátca habtual o treameto e retreameto sstemátco e cotíuo da equpe de croometrstas. Utlzado-se operações padrozadas (dstrbução de um baralho de 5 cartas, adar 15 metros o plao) ou operações realzadas detro da empresa e para as quas e teha covecoado tempo que represeta a velocdade ormal 100. A velocdade avalada deve ser regstrada a folha de observações Aálse das Tolerâcas Não é possível esperar que uma pessoa trabalhe sem terrupções o da tero. Assm, devem ser prevstas terrupções o trabalho para que sejam ateddas as deomadas ecessdades pessoas e para proporcoar um descaso, alvado os efetos da fadga o trabalho. A Prâmde de Maslow Não é possível esperar que uma pessoa trabalhe sem terrupções o da tero. Assm, devem ser prevstas terrupções o trabalho para que sejam ateddas as deomadas ecessdades pessoas e para proporcoar um descaso, alvado os efetos da fadga o trabalho. Abraham Maslow fo um mportate pscólogo amercao etre os aos que colaborou muto com a pscologa humasta. De acordo com ele, esse segmeto da pscologa está dretamete lgado com a satsfação das ecessdades humaas. Sobre esse assuto, ele declarou à medda que os aspectos báscos que formam a qualdade de vda são preechdos, podem deslocar seu desejo para asprações cada vez mas elevadas. Pesado sso, ele crou a Prâmde de Maslow, cohecda também como a Teora de Maslow. Nessa prâmde são colocadas as ecessdades humaas, sedo que a base estão as ecessdades prmáras, ou seja, as que são urgetes e dspesáves, e depos va subdo Letura Cotíua Croometragem do processo tero (íco até o fm) Tempo de cada etapa é determado através da subtração.
4 Egehara de Métodos para outras ecessdades secudáras. Fgura 3 - Prâmde das Necessdades de Maslow Tolerâca para Atedmeto de Necessdades Pessoas Quato à tolerâca para atedmeto às ecessdades pessoas, cosdera-se sufcete um tempo etre 10m e 5m (5% apromadamete) por da de trabalho de 8 horas. Tolerâca para Alívo da Fadga A fadga o trabalho é proveete ão somete do trabalho realzado. mas também das codções ambetas do local de trabalho. Ambetes de trabalho com ecesso de ruído, mas que 80 db, lumação sufcete. meos que 00 lu, codções de coforto térmco adequadas. temperatura ambete fora da faa de 0 a 4 C e umdade relatva abao de 40% ou acma de 60%, vbrações. cores adequadas das paredes e desrespeto à ergooma os postos de trabalho, etre outros. geram fadga. Em fução da tesdade dos dferetes fatores que dfcultam o trabalho, haverá muta dfereça o tempo destado ao descaso. As tolerâcas coceddas para a fadga têm um valor etre 10% para um trabalho leve em um bom ambete) e 50% do tempo (trabalhos pesados em codções adequadas). Geralmete. adota-se uma tolerâca varado etre 15% e 0% do tempo (fator de tolerâcas etre 1.15 e 1.0) para trabalhos ormas realzados em um ambete ormal, para as empresas dustras. Além da metodologa eposta as tolerâcas podem ser calculadas em fução dos tempos de permssão que a empresa se dspõe a coceder. Nesse método. determa-se a porcetagem de tempo p cocedda em relação ao tempo de trabalho dáro e calcula-se o fator de tolerâcas como sedo: FT 1 (1 p) Autorealzação Estma Socal Seguraça Fsológcas (5) Na prátca. costuma-se adorar FT = 1,05 para trabalhos em escrtóros e FT varado etre 1,10 e 1,0 para trabalhos em udades dustras com boas codções ambetas e trabalhos com ível de fadga termedáro TEMPO-PADRÃO Obteção do Tempo-Padrão Uma vez obtdas as croometrages váldas, devese: 1. Calcular a méda das croometrages obtedo-se o Tempo Croometrado (TC) ou Tempo Médo (TM);. Calcular o Tempo Normal (TN), fazedo uso da equação que segue TN TCV. (6) Ode: TN Tempo Normal TC Tempo Croometrado V Fator de Velocdade do Operador 3. Com o Tempo Normal (TN) em mãos, calcular o Tempo Padrão (TP): TP TN. FT (7) Ode: TP Tempo-Padrão TN Tempo Normal FT Fator de Tolerâca Tempo-Padrão para Atvdades Acíclcas O que é uma Atvdade Acíclca? São atvdades ode a produção é dscreta, logo os tempos de íco e de térmo (ou acabameto) das operações devem ser levados em cota. TS TPP q 1 TP TF L Ode: TPP Tempo Padrão do Produto TS Tempo de Setup (calzação do processo) q Número de produtos produzdos durate o Setup ΣTP Somatóro dos tempos padrões das atvdades TF Tempo Padrão para atvdades de falzação (embalagem, speção etc.) L Lote ecessáro para que ocorra a falzação (8)
5 Egehara de Métodos Eemplo: Um produto dustral é processado em três operações, cuja soma dos tempos padrões é 3,5 mutos. O tempo padrão do setup é de 5 mutos para 1000 peças. As peças produzdas são colocadas em um cotêer com capacdade para 100 peças que, quado cheo, é fechado e colocado ao lado. O tempo ecessáro para esta atvdade é de 1,5 mutos. Calcular o tempo padrão para cada peça. 1 TP 3, 5 TS 5 q 1000 TF 1,5 L 100 Colocado a equação: 5 1,5 TPP 3,5 TPP 3,5 m Tempo-Padrão para um Lote de uma Mesma Peça Para uma produção cotíua em 3 turos de 8 horas (4 horas): 10 das para produzr tal lote. QUE REDUÇÃO NO LEAD TIME! 6.5. BIBLIOGRAFIA E REFERÊNCIAS [1] BARNES, R.M. Estudo de Movmetos e de Tempos: Projeto e Medda do Trabalho. Edtora Edgard Buscher. (1977) [] HERNANDEZ, C.T. Estudo de Tempos e Movmetos: Estudo de Tempos. Uversdade Federal Flumese. 35 sldes (010) [3] MARTINS, P. G.; LAUGENI, F. P. Admstração da Produção. ª ed. São Paulo: Sarava, 005. [4] SLACK, Ngel., CHAMBERS, Stuart., HARLAND, C., JOHNSTON, Robert., BETTS, A. Gerecameto de Operações e de Processos. Porto Alegre: Bookma, 008. [5] MONTGOMERY, RUNGER. Estatístca Aplcada para Egeheros. 010 Um racocío smlar para um lote. TPL TS. p. TP f. TF (9) 1 Ode: TPL Tempo Padrão do Lote Número de setups que devem ser fetos p Quatdade de peças por lote f Número de falzações que devem ser fetas Eemplo: Calcule o tempo padrão para um lote de 1500 peças, usado os dados do eemplo ateror. TS 5 mutos ΣTP 3,5 mutos TF 1,5 mutos Se cada setup é para 1000 peças, etão serão ecessáros setups. Se cada falzação agrupa as peças em 100 udades, etão serão ecessáras 15 falzações. = f = 15 Aplcado a equação, tem-se que: TPL ,5 15.1,5 TPL 58,5m Ou seja, 0,104 horas de produção. Para uma produção dscreta em turo de 8 horas: 8 das para produzr tal lote.
6 Egehara de Métodos QUESTÕES PARA DISCUSSÃO Q1 Dscorra sobre a Relatvdade Moetára e como as gradezas tempo, dhero e qualdade estão tmamete lgadas. Q Quas são os objetvos a serem atgdos quado se faz uso do tempo-padrão? Q3 Quas são as etapas a serem segudas para se obter um tempo-padrão? Q4 Qual é a equação capaz de calcular o úmero ótmo de croometrages para qualquer ível de cofaça? Eplque cada um de seus termos. Q5 Qual a dfereça em realzar uma letura cotíua e uma letura repettva fazedo uso de um croômetro? Q6 Qual a mportâca de se avalar a velocdade do operador? Quas cosderações devem ser fetas? Q7 Eplque como a Prâmde de Maslow se ecaa detro dos métodos de trabalho o que se refere a tolerâcas. Q8 Quas as dfereças etre as tolerâcas? a. Necessdades fsológcas b. Alívo da fadga c. Trabalhos desevolvdos em escrtóro d. Trabalhos desevolvdos em ambetes agressvos Q9 Defa teórca e matematcamete: a. Tempo Croometrado (TC) b. Tempo Normal (TN) c. Tempo-Padrão (TP) d. Tempo-Padrão do Produto (TPP) e. Tempo-Padrão do Lote (TPL) EXERCÍCIOS DE FIXAÇÃO E1 Você está setado o sofá da sala ouvdo músca e toca a campaha da porta. A porta stua-se a 10 metros de ode você está setado. Você deve levatarse do sofá, adar até ode está a chave da porta (5 metros), pegar a chave, colocá-la a porta e abr-la. Em que elemetos essa atvdade podera ser dvdda? E Uma operação fo calmete croometrada sete vezes, obtedo-se um tempo médo de 1 muto e 34 segudos e uma ampltude de 0 segudo.determar o úmero de croometrages para uma cofaça de 95% e um erro relatvo mámo de 5%. E3 Ura operação de furar uma chapa fo croometrada 10 vezes, obtedo-se o tempo médo por cclo de 4,5 segudos. O croometrsta avalou a velocdade méda do operador em 95% e fo atrbuído ao trabalho um fator de tolerâcas lotas (pessoajs e para fadga) de 18%. Calcular o tempo padrão da operação E4 Um produto dustral é processado em três operações cuja soma dos tempos padrões é de 3,50m. O tempo padrão do setup é de 5,0m para 1000 peças. As peças produzdas são colocadas em um cotêer com capacdade para 100 peças que quado cheo, é fechado e colocado ao lado. O tempo ecessáro para essa atvdade é de 1,50m. Calcular o tempo-padrão para cada peça. E5 Com os dados da questão ateror, calcular o tempo-padrão para um lote de peças. PROBLEMAS E APLICAÇÕES P1 Um croometrsta fo escalado para determar a quatdade ótma de cclos a serem croometrados e obteve os segutes resultados: Número da Medção Tempo Obtdo (s) ,98 45,0 49,89 51,78 60,45 53,44 50,10 Calcule a quatdade ótma de cclos do processo a serem realzadas a crooaálse. Sedo ecessáro para a obteção do úmero de cclos, cosderar uma cofaça de 90% e um erro relatvo de 10%. P Para estabelecer o tempo padrão de uma operação, fo realzada uma croometragem prelmar com oto tomadas de tempo de uma operação. O tempo padrão deve ter 90% de probabldade e apresetar erra relatvo de 10%. Calcular o úmero de croometrages. Dados em mutos: Croometragem Tempo (m) 1 1,5 1,4 3 1,7 4 1,8 5 1,8
7 Egehara de Métodos 6 1,7 7 1,9 8 1,8 P3 Em um e tudo de tempo croometrado fo realzada uma croometragem prelmar com 4 tomadas de tempo obtedo-se os resultados em mutos: 3,0-3,3 -,7-3,0 A empresa deseja que o tempo-padrão teha 90% de probabldade de estar correto e uma varação máma de 6% sobre o tempo determado. Quatas croometrages devem ser realzadas? P4 Em um processo de motagem, fo realzada uma crooaálse coforme segue: 73,1 8,7 60,83 78,73 87,99 91,66 68,51 49,7 55,19 71,3 6,45 87,77 44,59 8,66 94,7 51,1 8,59 71,33 65,6 74,36 55,88 60,65 58,47 66,68 4,33 8,84 50,67 61,1 64,78 47,73 67,51 60,45 64,66 76,74 70,49 74,03 6,5 76,07 64,84 67,96 55,45 51,04 67,17 61,3 60,53 67,67 70,56 85,84 59,69 44,08 46,51 77,67 53,18 64,6 74,87 71,50 66,04 63,54 70,63 78,81 Ode o tempo está em segudos. Cosderado que tal atvdade é realzada em um ambete dustral e que a velocdade pode ser aumetada em o mámo 10%, calcule o tempo padrão da operação. P5 Um estudo de tempos de uma operação de preparação de uma máqua acusou um tempo médo de 7,50 mutos. A velocdade do operador avalada pelo croometrsta fo de 103% e a empresa cocede 30 mutos para laches e 5 mutos para atrasos evtáves em um da de 8 horas de trabalho. P6 Uma operação fo croometrada 5 vezes. O croometrsta avalou a velocdade da operação (valor váldo para as cco croometrages) em 95%. A empresa cosdera que a operação croometrada é uma operação que ão ege um esforço especal e fa um fator de tolerâcas de 15% sobre o tempo ormal (FT = 1,15). Determar O tempo médo - TM, o tempo ormal - TN e o tempo padrão - TP. Tempos croometrados (segudos): 0,7-1,0 -,9-3,4-0,8 P7 A lachoete Ma Burger fez um estudo de produtvdade e aotou os tempos ecessáros para o preparo de um saduíche. As tolerâcas são de 15% (FT = 1,15). Determar o tempo ormal e o tempopadrão. Se a estmatva de demada máma é de 50 saduíches etre as 1 horas e as 13 horas, quatos "chaperos" serão ecessáros? Croometrages Elemetos 1 3 v(%) Colocar hambúrguer a 0,40 0,4 0,38 90 chapa Cozhar um lado 0,75 0,8 0, Vrar e cozhar outro lado 0,70 0,80 0, Motar o saduíche 0,35 0,38 0,36 95 P8 Uma operação cosste em cortar barras de ferro com I metro de comprmeto em uma máqua de serrar. Para eecutar o corte a máqua de serrar deve ser preparada de maera adequada, colocado-se uma serra ova e deve-se marcar o poto de corte para que as barras cortadas teham o comprmeto correto. Estas atvdades levam um tempo de l0 mutos, que é cosderado o tempo padrão de setup (ou tempo de preparação da máqua). A cada 100 barras cortadas, deve-se trocar a serra e reajustar a máqua de serrar levado-se ovamete um tempo de 10 mutos. A operação de corte fo croometrada 10 vezes, obtedo-se um tempo médo de 10,7 segudos e o croometrsta avalou a velocdade do operador em 110%. Se o fator de tolerâca FT é gual a 1.0, determar: a. O tempo padrão por peça. b. O tempo padrão por peça com o setup. c. O tempo padrão para um lote de 1550 peças. P9 Um sstema de produção por lotes de embalages plástcas, possu uma máqua cujo taa de produção é de 90 sacolas plástcas por muto. Cada setup desta máqua dura apromadamete 45 mutos. Após o fucoameto da máqua, há 3 processos cosecutvos que são respectvamete a estampagem da logomarca do clete, secagem da tta e o trasporte para o setor de embalagem, e cada destas atvdades duram respectvamete 5 seg/sacola, 5 seg/sacola e 1,5 mutos. Ao chegar ao setor de embalagem, as sacolas são separadas em lotes de 1000, specoadas e alocadas em embalagem aproprada (embalagem da embalagem) e tas tarefas duram jutas após as 1000 peças embaladas 1 mutos. Pede-se calcular o tempo-padrão do produto para a stuação descrta aterormete. P10 Um produto dustral é processado em três operações, cuja soma dos tempos padrões é 3,5 mutos. O tempo padrão do setup é de 5 mutos para 1000 peças. As peças produzdas são colocadas em um cotêer com capacdade para 100 peças que, quado cheo, é fechado e colocado ao lado. O tempo ecessáro para esta atvdade é de 1,5 mutos. Calcular o tempo padrão do lote de peças.
8 Egehara de Métodos DESAFIOS D1 (PETROBRAS 010) Um egehero de produção fez um estudo de tempo para a motagem de caas em determada dústra. Cosderado as amostras apresetadas a tabela acma e que o úmero de meddas seja sufcete para a cofabldade do estudo, qual é o Tempo Normal, em segudos, dessa operação? a. 57,0 b. 57,5 c. 58,0 d. 58,5 e. 60,0 D (PETROBRAS 010) Os trabalhadores de uma dústra químca têm uma jorada de trabalho de 6 horas e gastam 0,0% desse tempo com ecessdades pessoas, em espera ou descasado. Um egehero de produção fez um estudo de tempo e movmetos e chegou ao Tempo Normal (TN) de 60 segudos para uma determada operação de motagem. Desprezado os efetos da fadga durate o trabalho, o Tempo Padrão (TP), em segudos, dessa operação e a quatdade (Q) de motages que pode ser eecutada por um operáro durate uma jorada de trabalho são, respectvamete, Formuláro: FT = 1 / (1 - PTp) Ode: FT: fator de tolerâca PTNp: percetual de tempo ão produtvo TP Q a. 60,0 360 b. 69,0 313 c. 7,0 300 d. 75,0 88 e. 78,0 76 ANEXOS Tabela z para Dstrbuções Normas Padrozadas (Bcaudal) 90% 91% 9% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99% z 1,64 1,70 1,75 1,81 1,88 1,96,05,17,33,58 Tabela para Fuções de Varabldade D 4 3,7,57,8,11,00 1,9 1,86 1,8 1,78 D 3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 d 1,13 1,69,06,33,53,70,85,97 3,08 A 1,88 1,0 0,73 0,58 0,48 0,4 0,37 0,34 0,31
Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a
Leia maisEstatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09
Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade
Leia maisProfessor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.
Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.
Leia maisInterpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.
Iterpolação Iterpolação é um método que permte costrur um ovo cojuto de dados a partr de um cojuto dscreto de dados potuas cohecdos. Em egehara e cêcas, dspõese habtualmete de dados potuas, obtdos a partr
Leia maisDistribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD
Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução
Leia maisCAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados
3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas
Leia maisMEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12
MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação
Leia maisESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA
ESTATÍSTICA MÓDULO OS RAMOS DA ESTATÍSTICA Ídce. Os Ramos da Estatístca...3.. Dados Estatístcos...3.. Formas Icas de Tratameto dos Dados....3. Notação por Ídces...5.. Notação Sgma ()...5 Estatístca Módulo
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO:
MEDID DE DIPERÃO: fução dessas meddas é avalar o quato estão dspersos os valores observados uma dstrbução de freqüêca ou de probabldades, ou seja, o grau de afastameto ou de cocetração etre os valores.
Leia maisREGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi
REGESD Prolc Matemátca e Realdade- Profª Suz Samá Pto e Profº Alessadro da Slva Saad Meddas de Posção ou Tedêca Cetral As meddas de posção ou meddas de tedêca cetral dcam um valor que melhor represeta
Leia maisApostila de Introdução Aos Métodos Numéricos
Apostla de Itrodução Aos Métodos Numércos PARTE III o Semestre - Pro a. Salete Souza de Olvera Buo Ídce INTERPOAÇÃO POINOMIA...3 INTRODUÇÃO...3 FORMA DE AGRANGE... 4 Iterpolação para potos (+) - ajuste
Leia maisÉ 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 etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisSumário. Mecânica. Sistemas de partículas
umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - stemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. - Vetor
Leia mais15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações
Itrodução.1 Juros Smples Juro: recompesa pelo sacrfíco de poupar o presete, postergado o cosumo para o futuro Maora das taxas de uros aplcadas o mercado facero são referecadas pelo crtéro smples Determa
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO
Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, Medca Veterára, Muscoterapa, Odotologa, Pscologa MEDIDAS DE DISPERSÃO 9 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO
Leia maisEconometria: 3 - Regressão Múltipla
Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão
Leia mais( k) Tema 02 Risco e Retorno 1. Conceitos Básicos
FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes EAC05 04_0 Profa. Joaíla Ca. Rsco e Retoro. Cocetos Báscos Rotero BE-cap.6 Tema 0 Rsco e Retoro. Cocetos Báscos I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo Idvdual
Leia maisESTATÍSTICA Aula 7. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano
ESTATÍSTICA Aula 7 Prof. Dr. Marco Atoo Leoel Caetao Dstrbuções de Probabldade DISCRETAS CONTÍNUAS (Números teros) Bomal Posso Geométrca Hper-Geométrca Pascal (Números reas) Normal t-studet F-Sedecor Gama
Leia maisProf. Eugênio Carlos Stieler
http://www.uemat.br/eugeo Estudar sem racocar é trabalho 009/ TAXA INTERNA DE RETORNO A taa tera de retoro é a taa que equalza o valor presete de um ou mas pagametos (saídas de caa) com o valor presete
Leia maisCentro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões
Cetro de massa, mometo lear de sstemas de partículas e colsões Prof. Luís C. Pera stemas de partículas No estudo que temos vdo a fazer tratámos os objectos, como, por exemplo, blocos de madera, automóves,
Leia maisEstudo 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 maisInferência Estatística e Aplicações I. Edson Zangiacomi Martinez Departamento de Medicina Social FMRP/USP
Iferêca Estatístca e Aplcações I Edso Zagacom Martez Departameto de Medca Socal FMRP/USP edso@fmrp.usp.br Rotero Parte I Escola frequetsta Defções: parâmetros, estmatvas Dstrbuções de probabldade Estmação
Leia mais( ) ( IV ) n ( ) Escolha a alternativa correta: A. III, II, I, IV. B. II, III, I, IV. C. IV, III, I, II. D. IV, II, I, III. E. Nenhuma das anteriores.
Prova de Estatístca Epermetal Istruções geras. Esta prova é composta de 0 questões de múltpla escolha a respeto dos cocetos báscos de estatístca epermetal, baseada os lvros BANZATTO, A.D. e KRONKA, S.N.
Leia maisAnálise 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 maisRevisão de Estatística X = X n
Revsão de Estatístca MÉDIA É medda de tedêca cetral mas comumete usada ara descrever resumdamete uma dstrbução de freqüêca. MÉDIA ARIMÉTICA SIMPLES São utlzados os valores do cojuto com esos guas. + +...
Leia maisMomento Linear duma partícula
umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Mometo lear de uma partícula e de um sstema de partículas. - Le fudametal da dâmca para um sstema de partículas. - Impulso
Leia maisA 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 maisESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
ESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TEDÊCIA CETRAL Ídce. Meddas de Tedêca Cetral...3 2. A Méda Artmétca Smles ( μ, )...3 3. A Méda Artmétca Poderada...6 Estatístca Módulo 3: Meddas de Tedêca Cetral 2 . MEDIDAS
Leia mais16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição:
6// IV. Juros: taxa efetva, equvalete e proporcoal Matemátca Facera Aplcada ao Mercado Facero e de Captas Professor Roaldo Távora IV. Taxa efetva Defção: É a taxa de juros em que a udade referecal de seu
Leia maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Cetífca Matemátca Udade Curso Egehara do Ambete Ao º Semestre º Folha Nº 8: Aálse de Regressão e de Correlação Probabldades e Estatístca Ao 00/0. Pretede-se testar um strumeto que mede a cocetração
Leia maisSUMÁRIO 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 maisCAPÍTULO 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 mais13 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 maisMatemática C Semiextensivo V. 2
Matemátca C Semetesvo V. Eercícos 0) Através da observação dreta do gráfco, podemos coclur que: a) País. b) País. c) 00 habtates. d) 00 habtates. e) 00 0 0 habtates. 0) C Através do gráfco, podemos costrur
Leia maisForma padrão do modelo de Programação Linear
POGAMAÇÃO LINEA. Forma Padrão do Modelo de Programação Lear 2. elações de Equvalêca 3. Suposções da Programação Lear 4. Eemplos de Modelos de PPL 5. Suposções da Programação Lear 6. Solução Gráfca e Iterpretação
Leia maisEstatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão
Estatístca Descrtva Meddas estatístcas: Localzação, Dspersão Meddas estatístcas Localzação Dspersão Meddas estatístcas - localzação Méda artmétca Dados ão agrupados x x Dados dscretos agrupados x f r x
Leia maisUso de covariáveis em modelos biométricos para estimação de altura total em árvores de Eucalyptus dunnii
Uso de covaráves em modelos bométrcos para estmação de altura total em árvores de Eucalyptus du Oar Medes de Olvera Adrao Rbero de Medoça Fábo Mareto Glso Ferades da Slva Samuel de Pádua Chaves e Carvalho
Leia mais1. Conceitos básicos de estatística descritiva 1.3. Noção de extracção aleatória e de probabilidade
Sumáro (3ª aula). Cocetos báscos de estatístca descrtva.3. Noção de etracção aleatóra e de probabldade.4 Meddas de tedêca cetral.4. Méda artmétca smples.4. Méda artmétca poderada.4.3 Méda artmétca calculada
Leia maisPUCRS 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 maisMAE116 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 mais2 Procedimentos para Ajuste e Tratamento Estatístico de Dados Experimentais
48 Procedmetos para Ajuste e Tratameto Estatístco de Dados Expermetas. Itrodução Modelos matemátcos desevolvdos para descrever eômeos íscos a partr de observações expermetas devem ser baseados em dados
Leia maisAnálise da Informação Económica e Empresarial
Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Guão Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração
Leia maisUnidade 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 maisApêndice 1-Tratamento de dados
Apêdce 1-Tratameto de dados A faldade deste apêdce é formar algus procedmetos que serão adotados ao logo do curso o que dz respeto ao tratameto de dados epermetas. erão abordados suctamete a propagação
Leia maisINTRODUÇÃO 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 maisANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO
ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO Quado se cosderam oservações de ou mas varáves surge um poto ovo: O estudo das relações porvetura estetes etre as varáves. A aálse de regressão e correlação compreedem
Leia maisUERJ 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 maisEstatística: uma definição
Coleção de úmeros estatístcas Estatístca: uma defção O úmero de carros veddos o país aumetou em 30%. A taa de desemprego atge, este mês, 7,5%. As ações da Telebrás subram R$,5, hoje. Resultados do Caraval
Leia maisCÁLCULO DE RAÍZES DE EQUAÇÕES NÃO LINEARES
CÁLCULO DE RAÍZES DE EQUAÇÕES NÃO LINEARES Itrodução Em dversos camos da Egehara é comum a ecessdade da determação de raízes de equações ão leares. Em algus casos artculares, como o caso de olômo, que
Leia maisRequisitos 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 mais3. TESTES DE QUALIDADE DE AJUSTAMENTO
Testes da qualdade de ajustameto 3 TESTES DE QULIDDE DE JUSTMENTO 3 Itrodução formação sobre o modelo da população dode se extra uma amostra costtu, frequetemete, um problema estatístco forma da dstrbução
Leia maisEstatística: uma definição
Prof. Lorí Val, Dr. val@ufrgs.br http://www.ufrgs.br/~val/ Estatístca: uma defção Coleção de úmeros estatístcas O úmero de carros veddos o país aumetou em 30%. A taa de desemprego atge, este mês, 7,5%.
Leia maisTEORIA DE ERROS MEDIDAS E GRÁFICOS
Uversdade Federal de Juz de Fora Isttuto de Cêcas Eatas Departameto de Físca TEORIA DE ERROS MEDIDAS E GRÁFICOS Prof. Carlos R. A. Lma Edção Março de 010 ÌNDICE CAPÍTULO 1 - PRINCÍPIOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
Leia maisUniversidade Federal de Alfenas - Unifal-MG Departamento de Ciências Exatas
Uversdade Federal de Alfeas - Ufal-MG Departameto de Cêcas Exatas Apostla Laboratóro de Físca I Prof. Dr. Célo Wsewsk Alfeas 05. oções geras sobre meddas de gradezas e avalação de certezas.. Medção (measuremet).....
Leia maisÉ 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 maisComo CD = DC CD + DC = 0
(9-0 www.eltecampas.com.br O ELITE RESOLVE IME 008 MATEMÁTICA - DISCURSIVAS MATEMÁTICA QUESTÃO Determe o cojuto-solução da equação se +cos = -se.cos se + cos = se cos ( se cos ( se se.cos cos + + = = (
Leia maisn. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.
Equlíbro e o Potecal de Nerst 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 11 Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte
Leia mais( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] ( ) ( k) ( k ) ( ) ( ) Questões tipo exame
Questões tpo eame Pá O poto U tem coordeadas (6, 6, 6) e o poto S pertece ao eo Oz, pelo que as suas coordeadas são (,, 6) Um vetor dretor da reta US é, por eemplo, US Determemos as suas coordeadas: US
Leia maisParte 3 - Regressão linear simples
Parte 3 - Regressão lear smples Defção do modelo Modelo de regressão empregado para eplcar a relação lear etre duas varáves (ajuste de uma reta). O modelo de regressão lear smples pode ser epresso a forma:
Leia mais3 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 maisProjeto 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 maisProf. Eugênio Carlos Stieler
UNEMAT Uversdade do Estado de Mato Grosso Matemátca Facera http://www2.uemat.br/eugeo SÉRIE DE PAGAMENTOS 1. NOÇÕES SOBRE FLUXO DE CAIXA Prof. Eugêo Carlos Steler Estudar sem racocar é trabalho perddo
Leia maisMonitoramento 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 maisO delineamento amostral determina os processos de seleção e de inferência do valor da amostra para o valor populacional.
Curso Aperfeçoameto em Avalação de Programas Socas ª Turma Dscpla: Téccas quattatvas de levatameto de dados: prcpas téccas de amostragem Docete: Claudete Ruas Brasíla, ovembro/005 Pesqusa por amostragem
Leia maisEstatística Básica - Continuação
Professora Adraa Borsso http://www.cp.utfpr.edu.br/borsso adraaborsso@utfpr.edu.br COEME - Grupo de Matemátca Meddas de Varabldade ou Dspersão Estatístca Básca - Cotuação As meddas de tedêca cetral, descrtas
Leia mais( ) Editora Ferreira - Toque de Mestre. Olá Amigos!
Olá Amgos! Hoje coloco à dsposção de vocês aqu a seção Toque de Mestre da Edtora Ferrera (www.edtoraferrera.com.br) as questões de Matemátca Facera cobradas o últmo cocurso da axa Ecoômca Federal (EF),
Leia maisAMOSTRAGEM 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 maisProf. 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 mais2 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 maisA 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 maisCaracterização de Partículas. Prof. Gerônimo
Caracterzação de Partículas Prof. Gerômo Aálse Graulométrca de partículas Tabela: Sére Padrão Tyler Mesh Abertura Lvre (cm) âmetro do fo () 2 ½ 0,7925 0,088 0,6680 0,070 ½ 0,56 0,065 4 0,4699 0,065
Leia mais16 - PROBLEMA DO TRANSPORTE
Prof. Volr Wlhel UFPR TP05 Pesqusa Operacoal 6 - PROBLEMA DO TRANSPORTE Vsa zar o custo total do trasporte ecessáro para abastecer cetros cosudores (destos) a partr de cetros forecedores (orges) a, a,...,
Leia maisDetermine a média de velocidade, em km/h, dos veículos que trafegaram no local nesse período.
ESTATÍSTICA - 01 1. (UERJ 01) Téccos do órgão de trâsto recomedaram velocdade máxma de 80 km h o trecho de uma rodova ode ocorrem mutos acdetes. Para saber se os motorstas estavam cumprdo as recomedações,
Leia maisCAPÍTULO 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 maisEm 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 maisESTATÍSTICA 2º. SEMESTRE DE 2016
ESTATÍSTICA O presete materal fo elaborado com o objetvo de facltar as atvdades em sala de aula, segudo a bblografa apresetada o fal do texto. Esclarece-se que o materal, ão substtu a bblografa apresetada,
Leia maisEstatística 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 mais1) 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 maisMatemática Financeira
1)Um vestdor aplcou R$6,, gerado uma remueração de R$3, ao fal de um período de um ao (36 das). Calcular a taxa de juros paga a operação. = J/ = 3/6 =, ou % ou 63 = 6 (1+ 1) 63 = 6 + 6 63 6 = 6 3 = 6 =
Leia maisPerguntas 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 maisCapítulo 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 maisMA12 - 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 maisCap.20 Avaliação Econ. Financ. de Projetos de Inv. Sumário. Jim Lane. $20 mi. Gordon Letwin $20 mi Paul Allen $25 bi
Pol-UFRJ/25.1 Cap.2 Avalação Eco. Fac. de Projetos de Iv. Ecooma Carlos Nemer 3ª Ed. Capítulo 2 Avalação Ecoômco Facera de Projetos de Ivestmeto Steve Wood $15 m Bob O' Rear $1 mllo Bob Wallace $5 m Bob
Leia maisÉ 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 maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA UNIVERSIDADE DO ALGARVE
SCOLA SUPIO D CNOLOGIA UNIVSIDAD DO ALGAV CUSO BIÁPICO M NGNHAIA CIVIL º cclo egme Duro/Nocturo Dscpla de COMPLMNOS D MAMÁICA Ao lectvo de 7/8 - º Semestre Ídce. egressão lear múltpla.... Itrodução....
Leia maisAvaliação 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 mais6. Inferência para Duas Populações USP-ICMC-SME 2013
6. Iferêca ara Duas Poulações UP-ICMC-ME 3 8.. Poulações deedetes co dstrbução oral Poulação Poulação,,,, ~ N, ~ N, ~ N, Obs. e a dstrbução de e/ou ão for oral, os resultados são váldos aroxadaete. Testes
Leia maisNúmeros Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo.
Números Complexos. (IME) Cosdere os úmeros complexos Z se α cos α e Z cos α se α ode α é um úmero real. Mostre que se Z Z Z etão R e (Z) e I m (Z) ode R e (Z) e I m (Z) dcam respectvamete as partes real
Leia maisCAMPUS DE GUARATINGUETÁ Computação e Cálculo Numérico: Elementos de Cálculo Numérico Prof. G.J. de Sena - Depto. de Matemática Rev.
uesp CAMUS DE GUARATINGUETÁ Computação e Cálculo Numérco: Elemetos de Cálculo Numérco ro. G.J. de Sea - Depto. de Matemátca Rev. 5 CAÍTUO 4 INTEROAÇÃO 4. INTRODUÇÃO Cosdere a segute tabela relacoado calor
Leia maisUniversidade Federal da Bahia Departamento de Hidráulica e Saneamento Capítulo 3
3.6 PRECIPITAÇÃO MÉDIA SOBRE UMA BACIA 3.6. MÉTODO ARITMÉTICO A precptação méda, calculada por este método, ada mas é do que a méda artmétca dos valores de precptação meddos a área da baca, o que mplca
Leia maisCorrelações genotípicas entre características agronômicas de sorgo granífero (Sorghum bicolor (L.) Moench).
Correlações geotípcas etre característcas agroômcas de sorgo graífero (Sorghum bcolor (L.) Moech). Crslee Vera dos Satos (1) ; Ccero Beserra de Meezes (2) ; Celso Herque Tuma e Slva (1) Ruae Alce da Slva
Leia maisApresenta-se em primeiro lugar um resumo da simbologia adoptada no estudo da quadratura de Gauss.
CAÍTULO QUADRATURA DE GAUSS Mutos dos tegras que é eessáro alular o âmbto da aplação do Método dos Elemetos Ftos (MEF) ão são trvas,.e., ou a prmtva da ução tegrada ão exste expltamete, ou é demasado omplada
Leia maisSistema Kanban para fábrica de tintas
Sstema Kaba para ábrca de ttas José Luz Cotador Proessor do Programa de Pós-Graduação em Admstração Uove; Doutor em Egehara Aeroáutca e Mecâca - Isttuto Tecológco de Aeroáutca ITA. [Brasl] luz@eg.uesp.br
Leia maisCapítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES
Cemátca da Posção de Robôs Mapuladores Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES A cemátca de um robô mapulador é o estudo da posção e da velocdade do seu efetuador e dos seus lgametos. Quado
Leia maisRESUMO E EXERCÍCIOS NÚMEROS COMPLEXOS ( )
NÚMEROS COMPLEXOS Forma algébrca e geométrca Um úmero complexo é um úmero da forma a + b, com a e b reas e = 1 (ou, = -1), chamaremos: a parte real; b parte magára; e udade magára. Fxado um sstema de coordeadas
Leia maisQwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq
Qwertyuopasdghjklzcvbmqwerty uopasdghjklzcvbmqwertyuopasd ghjklzcvbmqwertyuopasdghjklz cvbmqwertyuopasdghjklzcvbmq wertyuopasdghjklzcv bmqwertyuopasdghjklzcvbmqw ertyuopasdghjklzcvbmqwertyuo pasdghjklzcvbmqwertyuopasdgh
Leia maisFundamentos de Matemática I FUNÇÕES POLINOMIAIS4. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Gil da Costa Marques
FUNÇÕES POLINOMIAIS4 Gl da Costa Marques Fudametos de Matemátca I 4.1 Potecação de epoete atural 4. Fuções polomas de grau 4. Fução polomal do segudo grau ou fução quadrátca 4.4 Aálse do gráfco de uma
Leia maisUma 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 maisCoordenação directa de pontos novos, a partir de um ponto conhecido, medindo-se um ângulo e uma distância.
Irradada Smples Coordeação drecta de potos ovos, a partr de um poto cohecdo, meddo-se um âgulo e uma dstâca. P N M M M V E P P P V E P E R EN α c M V M M ser C P cos R C EV EV R EV R EN α c dstâca cartográfca
Leia maisFINANCIAMENTOS 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