Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Departamento de Ciências Exatas

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Departamento de Ciências Exatas"

Transcrição

1 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Álgebra de Matrzes Questão. Uma forma quadrátca x Ax é dta ser postva defnda se a matrz A é postva defnda. Encontre os autovalores e autovetores da matrz núcleo da forma quadrátca 3x 2 +3y 2-2xy. Com base nesses resultados, calcule o traço e determnante de A. Dga ao fnal, com justfcatva, se a forma quadrátca é postva defnda.

2 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Estatístca Matemátca Questão 2. Seja que θ R., X 2, K X numa amostra aleatóra de uma dstrbução ( θ,) X, a) Obter um estmador de máxma verossmlhança para P ( X > 0). b) Exste um estmador não vcado de P ( X > 0)? Caso exsta, calcule-o. N em

3 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Estatístca Matemátca Questão 3. Responda ao que se pede: X e a < b. a) Determne a densdade de Y = ( b a) X + a, onde ~ U( 0,) b) Se X tem densdade ( x) Y = X? { x } exp f =, < x <, qual a dstrbução de 2

4 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Cálculo Integral e Dferencal Questão 4. Determne o volume do sóldo que está contdo abaxo do parabolóde z = x 2 + y 2 e acma da regão D do plano xy lmtada pela reta y = 2x e pela parábola y = x 2.

5 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Cálculo Integral e Dferencal Questão 5. a) Calcule a área da regão delmtada pelas curvas x + 2y = 2; y - x = e 2x + y = 7 utlzando (a) ntegração smples; (b) ntegração dupla nas ordens dx dy e dy dx. b) Calcule a dervada da função y= x.

6 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Modelos Lneares Questão 6. Consdere o conjunto de dados abaxo e o modelo lnear y = Xβ + ε, caracterzado por y j = µ + τ + ε j, para =, 2, 3 (grupos) e j =, 2, 3 (repetções). y j y 2j y 3j a) Escreva o sstema de equações normas (S.E.N.), X Xβˆ = X y, a partr do modelo defndo e dos dados apresentados. b) Estude a estmabldade das funções: () τ 2 + τ 3 () τ τ 2 () 2µ + τ + τ 2 c) Obtenha a solução do S.E.N. mpondo a condção (restrção) τ 2 = 0. e) Mostre que H 0 : τ = τ 3 é uma hpótese testável. Assumndo que y ~ N (Xβ, Iσ 2 ), F (, 6; 5%) = 8,8 e F (, 6; 5%) = 7,26, teste H 0 utlzando as seguntes fórmulas: y 2 SQTotal = y y, onde y = kn y j, k é o número de tratamentos e n é o, j número de repetções de cada tratamento. k ( c'βˆ ) SQHp = = c ' 2 ( X'X) e c βˆ é a estmatva do contraste c β. SQRes = y y βˆ X y Dcas: y y = 63 e y = 75. c, onde (X X) é qualquer nversa generalzada de X X

7 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Estatístca Expermental Questão 7. Em um ambente homogêneo, fo realzado um expermento fatoral 3 3, nteramente casualzado e com 4 repetções, onde foram estudadas fontes de N, formas e épocas de aplcação do adubo. Pede-se: a) Croqu do expermento. b) Esquema da análse da varânca. c) Como você nterpretara os resultados da análse da varânca. d) E como você contnuara a análse dos dados. Justfque sua resposta.

8 Unversdade de São Paulo Escola Superor de Agrcultura Luz de Queroz Departamento de Cêncas Exatas Prova escrta de seleção para DOUTORADO em Estatístca e Expermentação Agronômca Nome do canddato (a): Questão de Regressão Questão 8. Os dados que se seguem referem-se a meddas de peso (g) de lagartas (Y) almentadas com detas com dferentes teores de tanno (X) (Crawley, 2007). X Y = = = X X 2 X Y = 36 = 204 = 75 = = Y Y 2 = 62 = 536 Pede-se: Consderar o modelo Y β β + ε = 0 + X a) Fazer a análse de regressão lnear e testar a hpótese H 0 : β = 0. Trar conclusão. b) Testar a hpótese H0 : β 0 = 0, ao nível de 5% de sgnfcânca. Trar conclusão.

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

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

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

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

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

Leia mais

a média populacional do i-ésimo tratamento; o efeito do i-ésimo tratamento na variável dependente Y e mede o afastamento da média µ

a média populacional do i-ésimo tratamento; o efeito do i-ésimo tratamento na variável dependente Y e mede o afastamento da média µ UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (5,5): Vnte e cnco

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

1ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL

1ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL UNIVERSIAE ESTAUAL PAULISTA FACULAE E CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS E JABOTICABAL ª PROVA E ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEICINA VETERINÁRIA NOME: ATA / / ª QUESTÃO (5,5): Vnte suínos foram dstrbuídos

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

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

Leia mais

Cap. 11 Correlação e Regressão

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

Leia mais

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

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

Leia mais

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

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

Leia mais

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo: UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (,): A redução da

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

Prof. Lorí Viali, Dr.

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

Leia mais

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011 Instruções: PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 00/0 Cada uestão respondda corretamente vale (um) ponto. Cada uestão respondda ncorretamente vale - (menos um) ponto. Cada uestão

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

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

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

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

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

Leia mais

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

Regressão Linear Simples by Estevam Martins

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

Leia mais

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários Análse de Campos Modas em Guas de Onda Arbtráros Neste capítulo serão analsados os campos modas em guas de onda de seção arbtrára. A seção transversal do gua é apromada por um polígono conveo descrto por

Leia mais

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

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo: UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (5,5): A redução da

Leia mais

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

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

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

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha) Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado

Leia mais

UNIDADE VIII ENSAIOS FATORIAIS

UNIDADE VIII ENSAIOS FATORIAIS UNIDADE VIII ENSAIOS FATORIAIS CUIABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA 1. INTRODUÇÃO Ensaos fatoras são aqueles em que se estudam smultaneamente dos ou mas fatores, cada um deles com dos ou mas níves. O fatoral

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

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu 1 Programação Não Lnear com Restrções Aula 9: Programação Não-Lnear - Funções de Váras Varáves com Restrções Ponto Regular; Introdução aos Multplcadores de Lagrange; Multplcadores de Lagrange e Condções

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

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado 8.6. Expermentos Fatoras e o Fatoral Fraconado Segundo Kng (995) os arranos fatoras e fatoral fraconado estão dentre os arranos mas usados em expermentos ndustras. Veremos aqu alguns casos mas geras e

Leia mais

Ajuste de Curvas Regressão. Computação 2º Semestre 2016/2017

Ajuste de Curvas Regressão. Computação 2º Semestre 2016/2017 Ajuste de Curvas Regressão Computação 2º Semestre 2016/2017 Ajuste de Curvas Quando apenas sabemos alguns valores de uma função contínua e queremos estmar outros valores ntermédos Quando queremos obter

Leia mais

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA Análse de Regressão Profa Alcone Mranda dos Santos Departamento de Saúde Públca UFMA Introdução Uma das preocupações estatístcas ao analsar dados, é a de crar modelos que explctem estruturas do fenômeno

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

Parte 1: Exercícios Teóricos

Parte 1: Exercícios Teóricos Cálculo Numérco SME0300 ICMC-USP Lsta 2: Sstemas Lneares Métodos Dretos Professora: Cyntha de O. Lage Ferrera Parte 1: Exercícos Teórcos 1. Consdere o sstema Ax = b, onde 1 α 3 α 1 4 ; x = 5 2 1 Para que

Leia mais

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

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

Leia mais

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

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS CIÊNCIAS ECONÔMICAS ECONOMETRIA (04-II) PRIMEIRA LISTA DE EXERCÍCIOS Exercícos do Gujarat Exercíco 5 Capítulo Capítulo Exercíco 3 4 5 7 0 5 Capítulo 3 As duas prmeras demonstrações

Leia mais

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

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

Leia mais

Métodos Avançados em Epidemiologia

Métodos Avançados em Epidemiologia Unversdade Federal de Mnas Geras Insttuto de Cêncas Exatas Departamento de Estatístca Métodos Avançados em Epdemologa Aula 5-1 Regressão Lnear Smples: Estmação e Interpretação da Reta Tabela ANOVA e R

Leia mais

Nome: Nº: Estatística para Economia e Gestão Licenciaturas em Economia e Gestão. 2.º Semestre de 2008/2009

Nome: Nº: Estatística para Economia e Gestão Licenciaturas em Economia e Gestão. 2.º Semestre de 2008/2009 Estatístca para Economa e Gestão Lcencaturas em Economa e Gestão.º Semestre de 008/009 Exame Fnal (.ª Época) 16 de Junho de 009; 17h30m Duração: 10 mnutos INSTRUÇÕES Escreva o nome e número de aluno em

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

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

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

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

Leia mais

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2 Econometra - Lsta 3 - Regressão Lnear Múltpla Professores: Hedbert Lopes, Prscla Rbero e Sérgo Martns Montores: Gustavo Amarante e João Marcos Nusdeo QUESTÃO 1. Você trabalha na consultora Fazemos Qualquer

Leia mais

Teoremas de Otimização com Restrições de Desigualdade

Teoremas de Otimização com Restrições de Desigualdade Teoremas de Otmzação com Restrções de Desgualdade MAXIMIZAÇÃO COM RESTRIÇÃO DE DESIGUALDADE Consdere o segunte problema (P) de maxmzação condconada: Maxmze Fx onde x x,x,...,x R gx b As condções de Prmera

Leia mais

Teoria Elementar da Probabilidade

Teoria Elementar da Probabilidade 10 Teora Elementar da Probabldade MODELOS MATEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBABILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) ALEATÓRIO - Quando o acaso nterfere na ocorrênca de um ou mas dos resultados nos quas tal processo

Leia mais

Introdução a Processos Estocásticos:Exercícios

Introdução a Processos Estocásticos:Exercícios lvroexerccos 2017/3/19 11:24 page #1 Introdução a Processos Estocástcos:Exercícos Luz Antono Baccalá Escola Poltécnca da USP Departamento de Engenhara de Telecomuncações e Controle 2016 lvroexerccos 2017/3/19

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa. Introdução à Metodologia de Superfícies de

Universidade Federal de Viçosa. Introdução à Metodologia de Superfícies de Unversdade Federal de Vçosa Departamento de Estatístca Dscplna: EST 63 Métodos Estatístcos II Apostla Introdução à Metodologa de Superfíces de Resposta Paulo Roberto Cecon Anderson Rodrgo da Slva Vçosa,

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse

Leia mais

58 Textos de Apoio de Análise Matemática IV 2003/2004. Tem-se assim uma decomposição da região rectangular R em mk rectângulos

58 Textos de Apoio de Análise Matemática IV 2003/2004. Tem-se assim uma decomposição da região rectangular R em mk rectângulos 58 Textos de Apoo de Análse Matemátca IV 3/4.3 Integral duplo.3.1 efnção Seja um rectângulo fechado de, sto é, [a, b] [c, d] {(x, y) : a x b e c y d}, com a < b e c < d. Consdere-se uma partção do ntervalo

Leia mais

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO PREUPOTO DO MODELO DE REGREÃO A aplcação do modelo de regressão lnear múltpla (bem como da smples) pressupõe a verfcação de alguns pressupostos que condensamos segudamente.. Os erros E são varáves aleatóras

Leia mais

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

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-4 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Programa do curso: Semana Conteúdo Apresentação da dscplna. Prncípos de modelos lneares de regressão.

Leia mais

Classificação de Padrões

Classificação de Padrões Classfcação de Padrões Introdução Classfcadores Paramétrcos Classfcadores Sem-paramétrcos Redução da Dmensonaldade Teste de Sgnfcânca 6.345 Sstema de Reconhecmento de Voz Teora Acústca da Produção de Voz

Leia mais

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

PROVA 2 Cálculo Numérico. Q1. (2.0) (20 min) PROVA Cálculo Numérco Q. (.0) (0 mn) Seja f a função dada pelo gráfco abaxo. Para claro entendmento da fgura, foram marcados todos os pontos que são: () raízes; () pontos crítcos; () pontos de nflexão.

Leia mais

valor do troco recebido foi a) R$ 0,50. b) R$ 1,00. c) R$ 1,50. d) R$ 2,50. e) R$ 2,00.

valor do troco recebido foi a) R$ 0,50. b) R$ 1,00. c) R$ 1,50. d) R$ 2,50. e) R$ 2,00. Nome: nº Data: / _ / 017 Professor: Gustavo Bueno Slva - Ensno Médo - 3º ano Lsta de Revsão 1. (Upe-ssa 017) Márca e Marta juntas pesam 115 kg; Marta e Mônca pesam juntas 113 kg; e Márca e Mônca pesam

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

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 =

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 = Análse de Regressão Cap.. Introdução Análse de regressão é uma técnca de modelagem utlzada para analsar a relação entre uma varável dependente () e uma ou mas varáves ndependentes,, 3,..., n. O ojetvo

Leia mais

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

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero

Leia mais

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

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-4 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Programa do curso: Semana Conteúdo Apresentação da dscplna. Prncípos de modelos lneares de regressão.

Leia mais

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07 Estatístca I Lcencatura MAEG 006/07 AMOSTRAGEM. DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM.. Em determnada unversdade verfca-se que 30% dos alunos têm carro. Seleccona-se uma amostra casual smples de 0 alunos. a) Qual

Leia mais

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados Identdade dos parâmetros de modelos segmentados Dana Campos de Olvera Antono Polcarpo Souza Carnero Joel Augusto Munz Fabyano Fonseca e Slva 4 Introdução No Brasl, dentre os anmas de médo porte, os ovnos

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

Econometria II. Painel (1ª Diferenças, Efeitos Fixos e escolha entre estimadores de painel)

Econometria II. Painel (1ª Diferenças, Efeitos Fixos e escolha entre estimadores de painel) Eco montora Leandro Anazawa Econometra II Este não é um resumo extensvo. O ntuto deste resumo é de servr como gua para os seus estudos. Procure desenvolver as contas e passos apresentados em sala de aula.

Leia mais

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo Modelos Conexonstas com tempo contínuo Mutos fenômenos de aprendzado assocatvo podem ser explcados por modelos em que o tempo é uma varável dscreta como nos casos vstos nas aulas anterores. Tas modelos

Leia mais

ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) CLÁSSICA: TÉCNICA ÚTIL, PORÉM RESTRITIVA!

ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) CLÁSSICA: TÉCNICA ÚTIL, PORÉM RESTRITIVA! ANÁLSE DE VARÂNCA (ANOVA) CLÁSSCA: TÉCNCA ÚTL, PORÉM RESTRTVA! Questões assocadas à verfcação de suas suposções: (adtvdade, ndependênca, homocedastcdade e normaldade) k..d.~n(0, ) quadrados mínmos ordnáros

Leia mais

INTRODUÇÃO À CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA

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

Leia mais

5 Implementação Procedimento de segmentação

5 Implementação Procedimento de segmentação 5 Implementação O capítulo segunte apresenta uma batera de expermentos prátcos realzados com o objetvo de valdar o método proposto neste trabalho. O método envolve, contudo, alguns passos que podem ser

Leia mais

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

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas

Leia mais

Interpolação Segmentada

Interpolação Segmentada Interpolação Segmentada Uma splne é uma função segmentada e consste na junção de váras funções defndas num ntervalo, de tal forma que as partes que estão lgadas umas às outras de uma manera contínua e

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

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

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3 FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas

Leia mais

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

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA REGRESSÃO LINEAR CUIABÁ, MT 6/ INTRODUÇÃO Relação dos valores da varável depedete (varável resposta) aos valores de regressoras ou exógeas). SIMPLES MÚLTIPLA (varáves depedetes,... =,,, K=,,, k em que:

Leia mais

UM PROBLEMA ECONOMÉTRICO NO USO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS EM FUNÇÕES DE PRODUÇÃO AJUSTADAS A DADOS EXPERIMENTAIS

UM PROBLEMA ECONOMÉTRICO NO USO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS EM FUNÇÕES DE PRODUÇÃO AJUSTADAS A DADOS EXPERIMENTAIS UM PROBLEMA ECONOMÉTRICO NO USO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS EM FUNÇÕES DE PRODUÇÃO AJUSTADAS A DADOS EXPERIMENTAIS Rodolfo Hoffmann * Vctor Hugo da Fonseca Porto ** SINOPSE Neste trabalho deduz-se qual é o

Leia mais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais 30 Varáves aleatóras bdmensonas Sea ε uma experênca aleatóra e S um espaço amostral assocado a essa experênca. Seam X X(s) e Y Y(s) duas funções cada uma assocando um número real a cada resultado s S.

Leia mais

XXVII Olimpíada Brasileira de Matemática GABARITO Primeira Fase

XXVII Olimpíada Brasileira de Matemática GABARITO Primeira Fase Soluções Nível Unverstáro XXVII Olmpíada Braslera de Matemátca GABARITO Prmera Fase SOLUÇÃO DO PROBLEMA : Pelo enuncado, temos f(x) = (x )(x + )(x c) = x 3 cx x + c, f'(x) = 3x cx, f '( ) = ( + c) e f

Leia mais

EXERCÍCIOS SUPLEMENTARES

EXERCÍCIOS SUPLEMENTARES PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA I EXERCÍCIOS SUPLEMENTARES Secção de Estatístca e Aplcações Departamento de Matemátca Insttuto Superor Técnco 2004/2005 Adenda A1. De um lote de

Leia mais

Regressão Linear Simples. Frases. Roteiro

Regressão Linear Simples. Frases. Roteiro Regressão Lnear Smples Frases Por serem mas precsos que as palavras, os números são partcularmente adequados para transmtr conclusões centífcas Pagano e Gauvre, 4 Rotero. Modelagem de Relação. Modelo Lnear

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

ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) CLÁSSICA: TÉCNICA ÚTIL, PORÉM RESTRITIVA!

ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) CLÁSSICA: TÉCNICA ÚTIL, PORÉM RESTRITIVA! ANÁLSE DE VARÂNCA (ANOVA) CLÁSSCA: TÉCNCA ÚTL, PORÉM RESTRTVA! Questões assocadas à verfcação de suas suposções: (adtvdade, ndependênca, homocedastcdade e normaldade) k..d.~n(0, ) quadrados mínmos ordnáros

Leia mais

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas Métodos Expermentas em Cêncas Mecâncas Professor Jorge Luz A. Ferrera Sumáro.. Dagrama de Dspersão. Coefcente de Correlação Lnear de Pearson. Flosofa assocada a medda da Estatstca. este de Hpótese 3. Exemplos.

Leia mais

Exame final de Estatística 2ª Época - 24 de Junho de 2004

Exame final de Estatística 2ª Época - 24 de Junho de 2004 xame fnal de statístca ª Época - de Junho de Faculdade de conoma José Antóno nhero Unversdade Nova de Lsboa Mara Helena Almeda Note bem:. Resolva grupos dferentes em folhas dferentes;. IDNTIFIQU todas

Leia mais

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 )

Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 ) DIGRM OX-PLOT E CRCTERIZÇÃO DE OUTLIERS E VLORES EXTREMOS Outlers e valores extremos são aqueles que estão muto afastados do centro da dstrbução. Uma forma de caracterzá-los é através do desenho esquemátco

Leia mais

Cristina Caldeira 97. Tem-se assim uma decomposição da região Q em mkq paralelipípedos rectangulares

Cristina Caldeira 97. Tem-se assim uma decomposição da região Q em mkq paralelipípedos rectangulares Crstna Caldera 97 (c) T {(x, y) R : y a x } (a R + ) e ρ(x, y) é a dstânca de (x, y) ao ponto (, ); (d) T [, 3] [, ] e ρ(x, y) xy..4 Integral trplo.4.1 efnção e propredades Seja Q um paralelpípedo rectangular

Leia mais

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial 5 Métodos de cálculo do lmte de retenção em função da ruína e do captal ncal Nesta dssertação serão utlzados dos métodos comparatvos de cálculo de lmte de retenção, onde ambos consderam a necessdade de

Leia mais

Introdução. Uma lâmpada nova é ligada e observa-se o tempo gasto até queimar. Resultados possíveis

Introdução. Uma lâmpada nova é ligada e observa-se o tempo gasto até queimar. Resultados possíveis Introdução A teora das probabldades é um ramo da matemátca que lda modelos de fenômenos aleatóros. Intmamente relaconado com a teora de probabldade está a Estatístca, que se preocupa com a cração de prncípos,

Leia mais

Reconhecimento Estatístico de Padrões

Reconhecimento Estatístico de Padrões Reconhecmento Estatístco de Padrões X 3 O paradgma pode ser sumarzado da segunte forma: Cada padrão é representado por um vector de característcas x = x1 x2 x N (,,, ) x x1 x... x d 2 = X 1 X 2 Espaço

Leia mais

REGRESSÃO APLICADA À DADOS FLORESTAIS

REGRESSÃO APLICADA À DADOS FLORESTAIS 3/6/8 REGRESSÃO APLICADA À DADOS FLORESTAIS INTRODUÇÃO SOFTWARE R IRATI, PR 8 HISTÓRICO O R é uma lnguagem orentada a objetos, crada em 996 por Ross Ihaka e Robert Gentleman, que alada a um ambente ntegrado,

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

ESTUDO DA MÁQUINA SIMÉTRICA TRIFÁSICA

ESTUDO DA MÁQUINA SIMÉTRICA TRIFÁSICA CAPÍTUO ETUDO DA ÁQUINA IÉTICA TIFÁICA. INTODUÇÃO A máquna de ndução trfásca com rotor bobnado é smétrca. Apresenta estruturas magnétcas clíndrcas tanto no rotor quanto no estator. Os enrolamentos, tanto

Leia mais

O PROBLEMA DA MODELAGEM DA VARIÂNCIA NA OTIMIZAÇÃO EXPERIMENTAL DE PRODUTOS OU PROCESSOS

O PROBLEMA DA MODELAGEM DA VARIÂNCIA NA OTIMIZAÇÃO EXPERIMENTAL DE PRODUTOS OU PROCESSOS O PROBLEMA DA MODELAGEM DA VARIÂNCIA NA OTIMIZAÇÃO EXPERIMENTAL DE PRODUTOS OU PROCESSOS Pedro Alberto Barbetta Departamento de Informátca e de Estatístca Unversdade Federal de Santa Catarna Antono Cezar

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

Universidade Salvador UNIFACS Cursos de Engenharia Cálculo IV Profa: Ilka Rebouças Freire. Integrais Múltiplas

Universidade Salvador UNIFACS Cursos de Engenharia Cálculo IV Profa: Ilka Rebouças Freire. Integrais Múltiplas Unversdade Salvador UNIFACS Cursos de Engenhara Cálculo IV Profa: Ilka ebouças Frere Integras Múltplas Texto 3: A Integral Dupla em Coordenadas Polares Coordenadas Polares Introduzremos agora um novo sstema

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

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

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

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2 FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 2 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas

Leia mais

Avaliação do Modelo. Avaliação de Modelos. Métricas para avaliação de desempenho. Métricas para avaliação de desempenho 31/05/2017

Avaliação do Modelo. Avaliação de Modelos. Métricas para avaliação de desempenho. Métricas para avaliação de desempenho 31/05/2017 3/05/07 Avalação do Modelo Avalação de Modelos Métrcas para avalação de desempenho Como avalar o desempenho do modelo? Métodos para avalação de desempenho Como obter estmatvas confáves? Métodos para comparação

Leia mais

Cálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial

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

Leia mais

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revisões de Estatística

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revisões de Estatística ESTATÍSTICA MULTIVARIADA º SEMESTRE 010 / 11 EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 1 Revsões de Estatístca -0-11 1.1 1.1. (Varáves aleatóras: função de densdade e de dstrbução; Méda e Varânca enquanto expectatvas

Leia mais