ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS"

Transcrição

1 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca ESTUDO GRANULOMÉTRICO DE CHOCOLATES ARTESANAIS ELABORADOS EM DIFERENTES MOINHOS L. A. QUEMELLI 1*, B. P. NASCIMENTO 1, L. S. ARRIECHE 2 1 Alunos de Incação Centífca, Unversdade Federal do Espírto Santo (CEUNES) 2 Professor, Unversdade Federal da Integração Latno Amercana, Insttuto Latno Amercano de Tecnologa, Infraestrutura e Terrtóro *E-mal para contato: lucas_lq8@hotmal.com RESUMO O dâmetro das partículas do chocolate é uma propredade que deve ser nferor a 20 μm. Assm, nvestgou-se a granulometra de um chocolate artesanal elaborado em monho de rolos côncos e em monho de bolas. Amostras dspersas em óleo mneral foram colocadas sobre câmara de Neubauer, com escala de 250 μm. Imagens foram capturadas em um mcroscópo óptco, com aumento de 40 vezes, para a determnação de dâmetro e forma. Modelos clásscos como o GGS, e log-normal foram ajustados aos dados. Os perfs granulométrcos foram estatstcamente bem representados pelo modelo, com R 2 superor a 0,99, a um nível de sgnfcânca de 5%. O monho de rolos demandou menor tempo para reduzr as partículas à especfcação e proporconou melhor fludez. 1. INTRODUÇÃO O chocolate orgnou-se no povo Asteca, que o consuma na forma de bebda. Era elaborado com as amêndoas da árvore Theobroma cacao. Posterormente, fo processado com adção de açúcar pelos europeus (SCHUMACHER, 2008). Um estudo de Schmtz (2001), snalza seus efetos benéfcos à saúde. Segundo Oetterer et. al., (2006), o processamento engloba a moagem, em que as partículas são reduzdas de tamanho. O concheamento confere textura característca e reduz a acdez. No refno, reduz-se os crstas para em torno de 20 μm. Para obtenção das dstrbuções de tamanho das partículas de chocolate, exstem três modelos clásscos: o de Gates, Gaudn e Schumann (GGS), o de Rosn, Rammler e Bennet (), e o modelo que estabelece a função X=X (D) no formato log-normal (MASSARANI, 1984). A partr desses modelos é possível obter parâmetros de mportante sgnfcado físco. Assm, elaborou-se um chocolate artesanal em monhos de rolos e de bolas, a fm de comparar esses equpamentos para a produção do chocolate, em função da dstrbução dos dâmetros de partícula do produto e o tempo de processamento. 2. METODOLOGIA 2.1. Materas e equpamentos O chocolate fo elaborado com dos ngredentes: nbs de cacau e açúcar crstal.

2 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca Utlzou-se o monho de rolos côncos fxos, com rotação de 1100 rpm, e dmensões do monho de 46 (cm)x28 (cm)x28(cm); monho de bolas com 45 bolas, sendo 30 bolas com dâmetros de 25 mm e 15 bolas de 30 mm; balança de precsão analítca; câmera de Neubauer; mcroscópo óptco; mcrômetro dgtal; termômetro nfravermelho; termopar; secador de convecção forçada portátl, com aquecmento por resstêncas elétrcas, além de vdraras de laboratóro. 2.2 Métodos Elaboração do chocolate e análse do materal partculado: Para os expermentos no monho de rolos foram elaborados 500 g de chocolate, com 70 % em massa de cacau, em ses horas. Já no monho de bolas, foram realzados expermentos varando o percentual de cacau entre 70 e 100%, com e sem aquecmento, promovdo pelo secador portátl, conforme Tabela 1. Nesse monho, utlzou-se massa de 150 g. Durante a elaboração dos chocolates, amostras foram coletadas a cada 30 mnutos, para análse das partículas de dâmetro máxmo, em um mcrômetro dgtal. Para análse no mcroscópo, foram preparadas quatro dspersões, com as amostras fnas de chocolate produzdo, tendo como dspersante o óleo mneral. Posterormente, cada amostra fo colocada sobre câmara de Neubauer, para serem fotografadas em um mcroscópo óptco, com aumento de quarenta vezes. Tabela 1 Planejamento de expermento. Expermento Composção Aquecmento 1 Nbs Não 2 Nbs Sm 3 70 % Nbs + 30% Açúcar Sm 4 70 % Nbs + 30% Açúcar Sm 2.3. Cálculo do dâmetro médo de Sauter A obtenção representatva do dâmetro médo de partículas de uma amostra pode ser determnada por meo da Equação 1, que representa o dâmetro médo de Sauter, caracterzando-se como um dos métodos mas utlzados em sstemas partculados, sendo que o x representa a dstrbução de frequênca e o D representa o dâmetro médo entre fração mássca passante e a retda (CREMASCO, 2012). n dp 1/( x / D ) (1) s 1 O dâmetro de Sauter é uma medda mas precsa quando comparada à méda ponderada, utlzada para se encontrar o dâmetro médo da amostra. A precsão assocada ao dâmetro médo de Sauter está na utlzação dos parâmetros que caracterzam a amostra Modelos de dstrbução granulométrca O dâmetro de Sauter pode ser obtdo também por meo dos modelos clásscos de dstrbução granulométrca: Gates, Gaudn e Schumann (GGS), Rosn, Rammler e Bennet () e log-normal (MASSARANI, 1984), conforme Tabela 2,

3 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca Tabela 2 - Modelos de dstrbução granulométrca. Modelo Parâmetros Equação característca GGS k, m m X D / k D, n ' X 1 exp D / D log-normal σ, D X / 21 erf Z n (2) (3) 1 (4) em que: Z ln D D50. (5) 2ln A partr desses modelos e de seus parâmetros assocados é possível estabelecer equações para o cálculo do dâmetro médo de Sauter, correspondente a cada modelo (CRESMASCO, 2012). Assm, ao conhecer o modelo de dstrbução granulométrca que melhor se ajusta ao chocolate, o dâmetro médo de Sauter pode ser calculado a partr das expressões apresentadas na Tabela 3 (FRARE et al., 2000). Tabela 3 - Dâmetro médo de Sauter. Modelo GGS Log-normal D m 1 (6) d ps k, m > 1 m ' d D (7) ps 11 / n, n > 1 d ps D 1 exp ln (8) O ajuste dos modelos aos dados fo realzado por meo do método dos mínmos quadrados, a 95% de confança. Parâmetros estatístcos como o teste t, o erro relatvo e o coefcente de determnação foram utlzados para avalação dos ajustes. 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Os valores dos dâmetros máxmos das partículas do chocolate meddos pelo mcrômetro dgtal, após o processo ser realzado no monho de bolas, estão apresentados na Fgura 1. Observa-se que a dmnução do dâmetro das partículas do chocolate levou menor tempo quando houve aquecmento (Expermento 2) do que sem aquecmento (Expermento 1). Com a adção de açúcar crstal (Expermento 3), houve aumento no tempo.

4 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca Fgura 1 Dâmetro (mm) em função do tempo (mn) para os expermentos 1, 2, 3 e 4. A descontnudade na Fgura 1 (expermento 4) corresponde à adção de açúcar crstal, próxmo ao tempo de 300 mn. A temperatura do processo, no monho de bolas, para todos os expermentos com aquecmento fcou entre 30 e 35 C. No processo sem aquecmento, a temperatura não ultrapassou 30 C. As magens capturadas no mcroscópo óptco foram processadas e analsadas no software ImageJ. Obteve-se as áreas projetadas de partículas para a determnação do dâmetro equvalente. Assm, fo possível elaborar os gráfcos do dâmetro em função da fração cumulatva. Na Fgura 2, apresenta-se dos resultados típcos. Fgura 2 Dstrbução granulométrca cumulatva com ajuste ao modelo. 0,8 Fraçمo Cumulatva 0,6 0,4 Chocolate expermento 1 Fração Cumulatva 0,5 Chocolate expermeto 2 0, Dâmetro da esfera projetada (m Dâmetro da esfera projetada (m) 0,8 0,8 Fração cumulatva 0,6 0,4 Chocolate expermento 3 Fração Cumulatva 0,6 0,4 Chocolate expermento 4 0,2 0, Dâmetro da esfera projetada (mm) Dâmetro da esfera projetada (m)

5 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca O modelo teve maores valores do coefcente de determnação (R² maor que 0,98) e menor erro relatvo (em torno de 10 %). Na Tabela 3, apresenta-se um resultado típco. Fo o modelo que melhor se ajustou à dstrbução das partículas do chocolate. Por sso, optou-se uncamente pela representação do ajuste ao modelo na Fgura 2, como vsto anterormente. Tabela 4 - Modelos de dstrbução granulométrca e seus parâmetros para o chocolate. Expermento Modelo R² Parâmetros Teste t Erro Relatvo GGS 0,730 m = 0,523 28,555 28,72 % k = 13,298 24,856 0,985 n = 1,782 35,779 10,96 % 1 D = 4,007 μm 206,907 log-normal 0,781 D 50 = 1014, 404 μm 6, ,63 % σ = 31,601 32,217 Para cálculo dos dâmetros médos de Sauter utlzando a equação 7, para o modelo, obteve-se um dâmetro de Sauter ao fnal do processo para os expermentos 1, 2, 3 e 4 de 1,991 μm, 1,428 μm, 1,627 μm e 1,366 μm, respectvamente. E o dâmetro médo de Sauter ao fnal do processo, calculado a partr da equação 1, para os expermentos 1, 2, 3 e 4 fo de, respectvamente, 2,662 μm, 2,427 μm, 2,196 μm e 2,983 μm. Também foram realzados expermentos no monho de rolos, a fm de produzr um chocolate com 70 % em massa de cacau e 30 % de açúcar crstal. O açúcar crstal fo adconado próxmo ao tempo de 360 mn, conforme Fgura 4. Fgura 4 Dâmetro do chocolate em função do tempo para um processo de 480 mn método de medção: mcroscopa óptca. As amostras foram retradas a cada trnta mnutos. O valor de dâmetro muto pequeno, logo no níco, é devdo ao método de medção das partículas. Este consdera a méda dos valores de partículas de uma amostra, para então ser calculado outro valor médo: o dâmetro médo de Sauter. Anda assm, podem ser notadas varações nos valores dos dâmetros médos de Sauter na Fgura 4. Porém essas varações dmnuem. Portanto, a tendênca é se tornar constante.

6 XII Congresso Braslero de Engenhara Químca em Incação Centífca 4. CONCLUSÃO Para o chocolate produzdo em monho de bolas, obteve-se um melhor resultado quando fo utlzado aquecmento durante o processo, tanto na textura quanto no tempo de redução das partículas. Entretanto, fo vsto que a adção de açúcar fez com que o processo ocorresse mas lentamente. Fca mas evdente no Expermento 4, quando há uma descontnudade bem perceptível no gráfco. Também é observado que o modelo fo o que teve melhor ajuste na dstrbução granulométrca da análse fnal de cada chocolate produzdo. O modelo é valdo na faxa de 0,6 μm <D< 40 μm para o chocolate. Fo evdencado que as partículas de cacau no monho de rolos têm um lmte para ser reduzdas, que é uma regão do gráfco entre 3 e 3,5 μm. O processo no monho de rolos ocorre mas rapdamente. Além de o produto fnal possur menor arenosdade, também foram observados menores valores de dâmetro médo de Sauter. O monho de rolos permte que o chocolate possua aspecto mas próxmo ao de fludo de Bngham - fludo não Newtonano que descreve o comportamento do chocolate - sem utlzar fonte externa de aquecmento no sstema. Dessa forma, essas nformações são útes na seleção da melhor tecnologa e na busca das condções ótmas de processo de modo que as etapas fnas do processo de moagem, concheamento e refno ocorram de forma mas efcente. 6. REFERÊNCIAS CREMASCO, M. A. Operações Untáras em Sstemas Partculados e Fludomecâncos. São Paulo: Edgar Blucher, p FRARE L. M.; GIMENES, M. L.; PEREIRA N. C; MENDES, E. S. Lnearzação do modelo log-normal para dstrbução de tamanho de partículas. Acta Scentarum. Technology, v. 22, n. 5, p , MASSARANI, G. Problemas de sstemas partculados. São Paulo: Edgard Blucher, OETTERER, M. et al. Tecnologas de obtenção do cacau, produtos do cacau e do chocolate. In: OETTERER, M.; REGITANO-D'ARCE, M. A. B.; SPOTO, M. H. F. Fundamentos de Cênca e Tecnologa de Almentos. Baruer: Manole, Cap. 1. p SCHMITZ, H. H. Chocolate, flavonods and heart health. Manuf. Confect., Glen Rock, v. 81, n. 9, p , SCHUMACHER, A.B. Desenvolvmento de um chocolate meo amargo com maor percentual de proteína. Porto Alegre, p. Dssertação (Mestrado) Unversdade Federal do Ro Grande do Sul - UFRS.

2 Incerteza de medição

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

Leia mais

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

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

Leia mais

7 - Distribuição de Freqüências

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

Leia mais

Aula Características dos sistemas de medição

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

Leia mais

7 Tratamento dos Dados

7 Tratamento dos Dados 7 Tratamento dos Dados 7.. Coefcentes de Troca de Calor O úmero de usselt local é dado por h( r )d u ( r ) (7-) k onde h(r), o coefcente local de troca de calor é h( r ) q''- perdas T q''- perdas (T( r

Leia mais

ESTUDO GRANULOMÉTRICO DO PROCESSO DE CRISTALIZAÇÃO DE SACAROSE EM LEITO VIBRADO

ESTUDO GRANULOMÉTRICO DO PROCESSO DE CRISTALIZAÇÃO DE SACAROSE EM LEITO VIBRADO ESTUDO GRANULOMÉTRICO DO PROCESSO DE CRISTALIZAÇÃO DE SACAROSE EM LEITO VIBRADO 1 Rafael P. C. Mranda, 1 Roberto Matsumura, ² Dav B. Quntno e ³ Rcardo A. Malagon 1 Dscente do Curso de Engenhara Químca

Leia mais

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

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

Leia mais

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório

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

Leia mais

Análise da curva de crescimento de ovinos cruzados

Análise da curva de crescimento de ovinos cruzados Análse da curva de crescmento de ovnos cruzados Dana Campos de Olvera DEX, UFLA Antôno Polcarpo Souza Carnero DET, UFV Joel Augusto Munz DEX, UFLA Introdução Os ovnos, assm como grande maora dos anmas

Leia mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

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

Leia mais

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

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo 3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas

Leia mais

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias

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

Leia mais

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

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

Leia mais

CURSO de ESTATÍSTICA Gabarito

CURSO de ESTATÍSTICA Gabarito UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE TRANSFERÊNCIA o semestre letvo de 010 e 1 o semestre letvo de 011 CURSO de ESTATÍSTICA Gabarto INSTRUÇÕES AO CANDIDATO Verfque se este caderno contém: PROVA DE REDAÇÃO com

Leia mais

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

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

Leia mais

(1) A uma parede totalmente catalítica quanto para uma parede com equilíbrio catalítico. No caso de uma parede com equilíbrio catalítico, tem-se:

(1) A uma parede totalmente catalítica quanto para uma parede com equilíbrio catalítico. No caso de uma parede com equilíbrio catalítico, tem-se: 1 RELATÓRIO - MODIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE CONTORNO DE ENTRADA: MODELOS PARCIALMENTE CATALÍTICO E NÃO CATALÍTICO PARA ESCOAMENTOS COM TAXA FINITA DE REAÇÃO 1. Condções de contorno Em escoamentos reatvos,

Leia mais

Representação e Descrição de Regiões

Representação e Descrição de Regiões Depos de uma magem ter sdo segmentada em regões é necessáro representar e descrever cada regão para posteror processamento A escolha da representação de uma regão envolve a escolha dos elementos que são

Leia mais

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

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

Leia mais

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

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

Leia mais

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

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

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

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

Leia mais

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

4 Critérios para Avaliação dos Cenários Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada

Leia mais

Capítulo 2 Estatística Descritiva Continuação. Prof. Fabrício Maciel Gomes

Capítulo 2 Estatística Descritiva Continuação. Prof. Fabrício Maciel Gomes Capítulo Estatístca Descrtva Contnuação Prof. Fabríco Macel Gomes Problema Uma peça após fundda sob pressão a alta temperatura recebe um furo com dâmetro especfcado em 1,00 mm e tolerânca de 0,5 mm: (11,75

Leia mais

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados Gráfcos de Controle para Processos Autocorrelaconados Gráfco de controle de Shewhart: observações ndependentes e normalmente dstrbuídas. Shewhart ao crar os gráfcos de controle não exgu que os dados fossem

Leia mais

3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial

3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial 3 Método Numérco O presente capítulo apresenta a dscretação da equação dferencal para o campo de pressão e a ntegração numérca da expressão obtda anterormente para a Vscosdade Newtonana Equvalente possbltando

Leia mais

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

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

Leia mais

Análise Descritiva com Dados Agrupados

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

Leia mais

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas

Leia mais

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

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

Leia mais

Modelagem do crescimento de clones de Eucalyptus via modelos não lineares

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

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

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

Leia mais

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap A técnca de computação ntensva ootstrap O termo ootstrap tem orgem na expressão de língua nglesa lft oneself by pullng hs/her bootstrap, ou seja, alguém levantar-se puxando seu própro cadarço de bota.

Leia mais

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1 DISPARIDADE DO VALOR BRUTO DOS PRODUTOS MADEIREIROS NATIVOS PARA AS MESORREGIÕES DA PARAÍBA DISPARITY OF THE GROSS VALUE OF THE NATIVE WOOD PRODUCTS FOR THE MESORREGIONS OF PARAÍBA Santos Júnor, EP 1 ;

Leia mais

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

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

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

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

Leia mais

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação. Estudo quanttatvo do processo de tomada de decsão de um projeto de melhora da qualdade de ensno de graduação. Rogéro de Melo Costa Pnto 1, Rafael Aparecdo Pres Espíndula 2, Arlndo José de Souza Júnor 1,

Leia mais

MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR MODELO RECEPTOR. Princípio do modelo:

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

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva INF 16 Prof. Luz Alexandre Peternell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Exercícos Propostos 1) Consderando os dados amostras abaxo, calcular: méda artmétca, varânca, desvo padrão, erro padrão da méda e coefcente

Leia mais

Isotermas de Sorção de Ägua dos Grãos de Quinoa

Isotermas de Sorção de Ägua dos Grãos de Quinoa Isotermas de Sorção de Ägua dos Grãos de Qunoa 92 Jame Danel Bustos, Paulo Cesar Correa, Lara Santana Fernandes, Renata Cássa Campos RESUMO A qunoa (Chenopodum qunoa) é um grão, que apresenta elevado valor

Leia mais

Física I LEC+LET Guias de Laboratório 2ª Parte

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

Leia mais

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anas Eletrônco ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO Anderson Takash Hara, Heraldo Takao Hashgut, Antôno Carlos Andrade

Leia mais

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

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

Leia mais

DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO

DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO DENSIDADE DE BIODIESEL EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA: EXPERIMENTAL X PREDIÇÃO A. M. M. BESSA 1 ; F. M. R. MESQUITA 1 ; F. R. DO CARMO 1 ; H.B.DE SANT ANA 1 E R.S.DE SANTIAGO-AGUIAR 1 1 Unversdade Federal do

Leia mais

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma.

TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma. UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA AV. FERNANDO FERRARI, 514 - GOIABEIRAS 29075-910 VITÓRIA - ES PROF. ANDERSON COSER GAUDIO FONE: 4009.7820 FAX: 4009.2823

Leia mais

AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO RESUMO ABSTRACT

AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO RESUMO ABSTRACT AVALIAÇÃO NA PRECISÃO DE RECEPTORES GPS PARA O POSICIONAMENTO ABSOLUTO Rodrgo Mkosz Gonçalves John Alejandro Ferro Sanhueza Elmo Leonardo Xaver Tanajura Dulana Leandro Unversdade Federal do Paraná - UFPR

Leia mais

Variáveis Aleatórias

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

Leia mais

DETERMINAÇÃO DO FACTOR CONCENTRAÇÃO DE TENSÕES EM PLACAS UTILIZANDO A EXTENSOMETRIA COM VALIDAÇÃO NUMÉRICA

DETERMINAÇÃO DO FACTOR CONCENTRAÇÃO DE TENSÕES EM PLACAS UTILIZANDO A EXTENSOMETRIA COM VALIDAÇÃO NUMÉRICA DETERMINAÇÃO DO FACTOR CONCENTRAÇÃO DE TENSÕES EM PLACAS UTILIZANDO A EXTENSOMETRIA COM VALIDAÇÃO NUMÉRICA Fonseca, E.M.M. 1 ; Mesquta, L.R. 2 ; Calero, C. 3 ; Lopes, H. 4 ; Vaz. M.A.P. 5 Prof. Adjunta

Leia mais

Termo-Estatística Licenciatura: 4ª Aula (08/03/2013)

Termo-Estatística Licenciatura: 4ª Aula (08/03/2013) Termo-Estatístca Lcencatura: 4ª Aula (08/03/013) Prof. Alvaro Vannucc RELEMBRADO Dstrbução dscreta (hstogramas) x contínua (curvas de dstrbução): Dada uma Função de Dstrbução de Densdade de Probabldade,

Leia mais

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação Regressão Múltpla Parte I: Modelo Geral e Estmação Regressão lnear múltpla Exemplos: Num estudo sobre a produtvdade de trabalhadores ( em aeronave, navos) o pesqusador deseja controlar o número desses

Leia mais

2ª Atividade Formativa UC ECS

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

Leia mais

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017 7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

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

Leia mais

2. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL OU MEDIDAS DE POSIÇÃO

2. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL OU MEDIDAS DE POSIÇÃO Materal elaborado por Mara Tereznha Marott, Rodrgo Coral e Carla Regna Kuss Ferrera Atualzado por Mlton Procópo de Borba. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL OU MEDIDAS DE POSIÇÃO Para melhor caracterzar um conjunto

Leia mais

Avaliação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estimar a área plantada com café na região sul de Minas Gerais

Avaliação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estimar a área plantada com café na região sul de Minas Gerais Avalação do tamanho da amostra de segmentos regulares para estmar a área plantada com café na regão sul de Mnas Geras Marcos Adam Maurco Alves Morera Bernardo Fredrch Theodor Rudorff Insttuto Naconal de

Leia mais

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

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 013 PROTOCOLO CT-Floresta - LPC - FOI/004 05/0/013 Aprovado: Mara Luza Otero D'Almeda / SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 1 PÚBLICO ALVO...

Leia mais

Procedimento Recursivo do Método dos Elementos de Contorno Aplicado em Problemas de Poisson

Procedimento Recursivo do Método dos Elementos de Contorno Aplicado em Problemas de Poisson Trabalho apresentado no III CMAC - SE, Vtóra-ES, 015. Proceedng Seres of the Brazlan Socety of Computatonal and Appled Mathematcs Procedmento Recursvo do Método dos Elementos de Contorno Aplcado em Problemas

Leia mais

Sempre que surgir uma dúvida quanto à utilização de um instrumento ou componente, o aluno deverá consultar o professor para esclarecimentos.

Sempre que surgir uma dúvida quanto à utilização de um instrumento ou componente, o aluno deverá consultar o professor para esclarecimentos. Nesse prátca, estudaremos a potênca dsspada numa resstênca de carga, em função da resstênca nterna da fonte que a almenta. Veremos o Teorema da Máxma Transferênca de Potênca, que dz que a potênca transferda

Leia mais

ANÁLISE DO CRESCIMENTO DA CELULOSE MICROCRISTALINA GRANULADA EM LEITO VIBROFLUIDIZADO

ANÁLISE DO CRESCIMENTO DA CELULOSE MICROCRISTALINA GRANULADA EM LEITO VIBROFLUIDIZADO ANÁLISE DO CRESCIMENTO DA CELULOSE MICROCRISTALINA GRANULADA EM LEITO VIBROFLUIDIZADO 1 Vva Rocha Perera, 2 Suzara Santos Costa, 3 Sandra Crstna dos Santos Rocha 1 Bolssta de Incação Centífca PIBIC/CNPq/Uncamp,

Leia mais

Mecânica Estatística. - Leis da Física Macroscópica - Propriedades dos sistemas macroscópicos

Mecânica Estatística. - Leis da Física Macroscópica - Propriedades dos sistemas macroscópicos Mecânca Estatístca Tal como a Termodnâmca Clássca, também a Mecânca Estatístca se dedca ao estudo das propredades físcas dos sstemas macroscópcos. Tratase de sstemas com um número muto elevado de partículas

Leia mais

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística 1 AULA EXTRA Análse de Regressão Logístca Ernesto F. L. Amaral 13 de dezembro de 2012 Metodologa de Pesqusa (DCP 854B) VARIÁVEL DEPENDENTE BINÁRIA 2 O modelo de regressão logístco é utlzado quando a varável

Leia mais

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira Meddas de Tendênca Central Prof.: Ademlson Texera ademlson.texera@fsc.edu.br 1 Servem para descrever característcas báscas de um estudo com dados quanttatvos e comparar resultados. Meddas de Tendênca Central

Leia mais

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

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

Leia mais

6 Modelo Proposto Introdução

6 Modelo Proposto Introdução 6 Modelo Proposto 6.1. Introdução Neste capítulo serão apresentados detalhes do modelo proposto nesta dssertação de mestrado, onde será utlzado um modelo híbrdo para se obter prevsão de carga curto prazo

Leia mais

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS Depto de Físca/UFMG Laboratóro de Fundamentos de Físca NOTA II TABELAS E GRÁFICOS II.1 - TABELAS A manera mas adequada na apresentação de uma sére de meddas de um certo epermento é através de tabelas.

Leia mais

ESCOAMENTO TRIFÁSICO NÃO-ISOTÉRMICO EM DUTO VERTICAL COM VAZAMENTO VIA CFX: ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA RUGOSIDADE DA PAREDE DO DUTO

ESCOAMENTO TRIFÁSICO NÃO-ISOTÉRMICO EM DUTO VERTICAL COM VAZAMENTO VIA CFX: ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA RUGOSIDADE DA PAREDE DO DUTO ESCOAMENTO TRIFÁSICO NÃO-ISOTÉRMICO EM DUTO VERTICAL COM VAZAMENTO VIA CFX: ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA RUGOSIDADE DA PAREDE DO DUTO W. R. G. SANTOS 1, H. G. ALVES 2, S. R. FARIAS NETO 3 e A. G. B. LIMA 4

Leia mais

UTILIZAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR PARA PRODUÇÃO DE SOPA DESIDRATADA EM LEITO DE JORRO.

UTILIZAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR PARA PRODUÇÃO DE SOPA DESIDRATADA EM LEITO DE JORRO. UTILIZAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR PARA PRODUÇÃO DE SOPA DESIDRATADA EM LEITO DE JORRO. Lenlson V. de Olvera, Ana Paula Qutes Larrosa, 2 Patríca Musznsk, 3 Luz Antôno de Almeda Pnto Graduandos em Engenhara

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla VII

Análise de Regressão Linear Múltipla VII Análse de Regressão Lnear Múltpla VII Aula 1 Hej et al., 4 Seções 3. e 3.4 Hpótese Lnear Geral Seja y = + 1 x 1 + x +... + k x k +, = 1,,..., n. um modelo de regressão lnear múltpla, que pode ser escrto

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO 1 Um modelo lnear generalzado é defndo pelos seguntes três componentes: Componente aleatóro; Componente sstemátco; Função de lgação; Componente aleatóro: Um conjunto

Leia mais

Métodos para Determinação do Valor Característico da Resistência à Compressão Paralela às Fibras da Madeira

Métodos para Determinação do Valor Característico da Resistência à Compressão Paralela às Fibras da Madeira Voltar MADEIRA arqutetura e engenhara nº 4 artgo 4 Métodos para Determnação do Valor Característco da Resstênca à Compressão Paralela às Fbras da Madera Edna Moura Pnto, Unversdade de São Paulo, Interundades

Leia mais

EXPANSÃO TÉRMICA DOS LÍQUIDOS

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

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla IV

Análise de Regressão Linear Múltipla IV Análse de Regressão Lnear Múltpla IV Aula 7 Guarat e Porter, 11 Capítulos 7 e 8 He et al., 4 Capítulo 3 Exemplo Tomando por base o modelo salaro 1educ anosemp exp prev log 3 a senhorta Jole, gerente do

Leia mais

DESENVOLVIMENTO DE UM PRÉ-PROCESSADOR PARA ANÁLISE ISOGEOMÉTRICA

DESENVOLVIMENTO DE UM PRÉ-PROCESSADOR PARA ANÁLISE ISOGEOMÉTRICA DESENVOLVIMENTO DE UM PRÉ-PROCESSADOR PARA ANÁLISE ISOGEOMÉTRICA Pedro Luz Rocha Evandro Parente Junor pedroluzrr04@gmal.com evandroparentejr@gmal.com Laboratóro de Mecânca Computaconal e Vsualzação, Unversdade

Leia mais

PREFEITURA MUNICIPAL DE CURITIBA

PREFEITURA MUNICIPAL DE CURITIBA Especfcação de Servço Págna 1 de 9 1. DEFINIÇÃO Reforço do subleto é a camada que será executada com espessura varável, conforme defnção de projeto, nos trechos em que for necessáro a remoção de materal

Leia mais

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS GARANIA DE EXCELENE INERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSOS ARAVÉS DA ANÁLISE ESAÍSICA DE OLERÂNCIAS Edvaldo Antono Bulba* *Prof. Dr. da Fatec SP FEI e Unversdade São Judas E mal: bulba@fe.edu.br Resumo Numa

Leia mais

4 Discretização e Linearização

4 Discretização e Linearização 4 Dscretzação e Lnearzação Uma vez defndas as equações dferencas do problema, o passo segunte consste no processo de dscretzação e lnearzação das mesmas para que seja montado um sstema de equações algébrcas

Leia mais

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão.

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão. Departamento de Produção e Sstemas Complementos de Investgação Operaconal Exame Época Normal, 1ª Chamada 11 de Janero de 2006 Responda às questões utlzando técncas adequadas à solução de problemas de grande

Leia mais

Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s)

Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s) 4 Estudo de Caso O estudo de caso, para avalar o método de estmação de parâmetros trdmensonal fo realzado em um modelo de referênca de três camadas, e foram realzados os seguntes passos: Descrção do modelo

Leia mais

Caracterização de Partículas. Prof. Gerônimo

Caracterização 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 mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 011 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de

Leia mais

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização 30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,

Leia mais

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma Redução dos Dados Júlo Osóro Meddas Característcas da Dstrbução Tendênca Central (Localzação) Varação (Dspersão) Forma 1 Meddas Característcas da Dstrbução Meddas Estatístcas Tendênca Central Dspersão

Leia mais

COMBUSTÍVEIS E COMBUSTÃO

COMBUSTÍVEIS E COMBUSTÃO COMBUSTÍVEIS E COMBUSTÃO PROF. RAMÓN SILVA Engenhara de Energa Dourados MS - 2013 CHAMAS DIFUSIVAS 2 INTRODUÇÃO Chamas de dfusão turbulentas tpo jato de gás são bastante comuns em aplcações ndustras. Há

Leia mais

RIGIDEZ À FLEXÃO DE CABOS UMBILICAIS SUBMARINOS

RIGIDEZ À FLEXÃO DE CABOS UMBILICAIS SUBMARINOS RGDEZ À FLEXÃO DE CABOS UMBLCAS SUBMAROS Luz Antono Lobanco e Souza, M.Sc. Petróleo Braslero S.A.- PETROBRAS Prof. Murlo Augusto Vaz, Ph.D. Prof. Segen Fard Estefen, Ph.D. Programa de Engenhara Oceânca

Leia mais

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

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

Leia mais

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

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

Leia mais

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

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite 5 Relação entre Análse Lmte e Programação Lnear 5.. Modelo Matemátco para Análse Lmte Como fo explcado anterormente, a análse lmte oferece a facldade para o cálculo da carga de ruptura pelo fato de utlzar

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

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

Leia mais

GABARITO. Física C 11) 42. Potencial no equilíbrio

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

Leia mais