Esboce O Histograma Para Os Dados

. . . . . . . . . . . . . . 244 244 244 244 245 245 245 245 246 246 F Valores da distribuição normal 247 Bibliografia 250 Lista de Figuras 1.1 1.2 1.3 1.4 2.1 Espaço amostral para o arremesso de um dado. . . . . . . . . . . . . . . Representação do a) complemento, b) união, c) interseção de eventos, e d) eventos disjuntos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Demonstração da lei de De Morgan. . . . . . . . . . . . . . . .

material em cada uma delas. Dado que possamos medir a massa total de cada proveta, e que saibamos a massa da proveta vazia, queremos calcular a densidade de cada um dos materiais. 11 12 ˜ CAP´ITULO 1. EXEMPLOS DE APLICAC ¸ OES DE SISTEMAS LINEARES Para colocar o problema em termos matem´aticos, chamemos os materiais de A, B, C e D, e suas densidades respectivas de ρA , ρB , ρC e ρD . Essas s˜ ao as inc´ ognitas do problema, n´ umeros que queremos descobrir. Entre os dados…

posteriori ser´a zero qualquer que seja a amostra observada. A constante normalizadora da posteriori pode ser facilmente recuperada pois p(θ|x) = kp(x|θ)p(θ) onde k −1 = p(x|θ)p(θ)dθ = Eθ [p(X|θ)] = p(x) chamada distribui¸c˜ao preditiva. serva¸c˜ao x dado θ. Assim, Esta ´e a distribui¸c˜ ao esperada para a ob- • Antes de observar X podemos checar a adequa¸c˜ ao da priori fazendo predi¸c˜oes via p(x). • Se X observado recebia pouca probabilidade preditiva ent˜ ao o modelo deve ser…

cada pulso tem a seguinte resposta ao impulso: h (t ) = kg (T − t ) Interpretado este resultado, h(t) é o próprio formato de pulso g(t) espelhado, deslocado de T segundos para a direita e escalonado de um fator k qualquer, diferente de zero. Então, dado um formato de pulso g(t), h(t) definido como acima é o único filtro que proporcionará a máxima relação sinal-ruído no momento da decisão e, portanto, a menor taxa de erro de decisão. Como exemplo, vejamos como determinar a resposta ao…

problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.4.2 Planejamento do experimento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.4.3 Recolha dos dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4.4 Análise de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4.5 Estabelecimento de inferência estatística acerca da população . . . . . . . . . . 4…

. . . . . . . . . . . . . . 175 12.4 Exemplo 2 (Bussab&Morettin - Exercício 40 p. 353) . . . . . . . . . . . . 176 Capítulo 1 Inferência Estatística - Conceitos Básicos No estudo de métodos estatísticos, já foi visto como resumir um conjunto de dados através de tabelas de freqüências, gráficos e medidas de posição e dispersão. Depois, foram estudados modelos probabilísticos, discretos ou contínuos, para descrever determinados fenômenos. Agora, essas ferramentas serão utilizadas no estudo de um

AUTORES João Ismael Pinheiro é Engenheiro Eletrônico pelo IME, RJ (1969), mestre em Matemática pelo IMPA, RJ (1972), mestre em Economia (1981) e mestre em Análise de Dados e Estatística Computacional (1982), ambos pela Stanford University, Estados Unidos. Santiago S. Ramírez Carvajal é Engenheiro Químico pela Universidade de Concepción, Chile (1968), Master em Estatística Matemática pelo Centro Interamericano de Enseñanza de Estatística, CIENES, Chile (1871) e Doutor em Engenharia de…

. . . 1.4 Algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Programação Estruturada e Fluxogramas . . . . . 1.6 Variáveis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.1 EXERCÍCIOS . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.2 Tipos de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.3 Nomes de Variáveis (ou “Identificadores”) 1.7 Comandos de Atribuição de Variáveis . . . . . . . 1.7.1 Expressões Aritméticas . . . . . . . . . . . 1.7.2 Funções matemáticas . . . . . . . . . . . . .…

representações, as operações em cada universo, suas propriedades e possíveis limitações algébricas. Entendemos como álgebra um conjunto de procedimentos algorítmicos. Isto é, a álgebra é a arte das transformações matemáticas. Os números comportam-se como os dados de entrada em uma transformação, cujas regras são ditadas pela álgebra, com objetivo de alcançar certos resultados, saídas. ~ 12 ~ Figura 1 Nota: O diagrama acima foi reproduzido do livro: Teoria dos Conjuntos, traduzidopor…

instantes de tempo t = k , em que k   e    ( = intervalo de amostragem ou o tempo em que o sinal é observado), ou seja, t é uma variável discreta. Logo, uma função de tempo discreto f(k)  f(k) será, portanto, uma seqüência de registros de dados amostrados (exemplo: Figura 1.1-b). f(k) f(t)  t 0 1 2 3 4 5 6 7 k 0 (a) (b) Figura 1.1: Exemplos de funções de tempo: (a) contínuo e (b) discreto c) Sistemas: um sistema é definido como algo que processa, traduz ou manipula um ou…