F X Ex² 40 Raiz X

MACE ATPS MATEMÁTICA APLICADA Trabalho realizado pela turma de Administração e do terceiro semestre de 2012 por finalidade responder o Desafio de Aprendizagem por exigência a Disciplina da Teoria da Administração sob orientação do Profa. Mônica F. Satolani CAMPO GRANDE / MS ABRIL/2012 SUMÁRIO INTRODUÇÃO 04 1. OS PRIMÓRDIOS DA ADMINISTRAÇÃO 05 2. ABORDAGEM HUMANÍSTICA DA ADMINISTRAÇÃO 09 3. ABORDAGEM NEOCLÁSSICA DA ADMINISTRAÇÂO 11 4. TEORIA ESTRUTURALISTA…

que representa uma série de eventos futuros cuja ocorrência é definida por alguns fenômenos físicos aleatórios. Este conceito pode ser dividido em fenômenos físicos que são previsíveis através de informação suficiente (ex: uma roleta) e fenômenos que são essencialmente imprevisíveis (ex: um decaimento radioativo). • Probabilidade epistemológica ou probabilidade Bayesiana, que representa nossas incertezas sobre proposições quando não se tem conhecimento completo das circunstâncias…

às equações da forma: P (x) = 0, onde P (x) é um polinômio de grau n > 0. As raízes da equação algébrica, são as mesmas do polinômio P (x). O grau do polinômio, será também o grau da equação. Exemplos: x4 + 9x2 –10x + 3 = 0 x10 + 6x2 + 9 = 0 Números Complexos ´ Relembremos que o corpo dos números complexos é´ o conjunto C = {(x, y) : x, y ǫ ℜ}, com as ˜ o e multiplicaçã ˜ o: seguintes operaçõ˜ es de adiçã ˜ o z + w = (x + a, y + b) e z · w = (xa−yb, xb + ya). Se z = (x, y) e w =…

......................................................................................................39 Método da Eliminação de Gauss .................................................................................................................40 Método de Jordan ........................................................................................................................................42 Exemplos .................................................................................

......................................................................................................39 Método da Eliminação de Gauss .................................................................................................................40 Método de Jordan ........................................................................................................................................42 Exemplos .................................................................................

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 20 21 22 25 26 4 Aproxima¸˜o de Fun¸˜es ca co 4.1 Teoria de Interpola¸˜o . . ca 4.2 Interpola¸˜o Polinomial . ca 4.3 F´rmula de Lagrange . . . o 4.4 Diferencia¸˜o Num´rica . ca e 4.5 F´rmula de Newton . . . o 4.6 Ajuste de Curvas . . . . . 4.6.1 Crit´rios de Ajuste e 4.6.2 Ajuste Polinomial 4.7 Exerc´ ıcios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

relação de elementos que não foram numericamente organizados. É difícil formarmos uma ideia exata do comportamento do grupo como um todo, a partir de dados não ordenados. Ex : 45, 41, 42, 41, 42 43, 4, 41 ,50, 46, 50, 46, 60, 54, 52, 58, 57, 58, 60, 51 ROL: Tem-se um rol após a ordenação dos dados (crescente ou decrescente). Ex : 41, 41, 41, 42, 42 43, 4, 45 ,46, 46, 50, 50, 51, 52, 54, 57, 58, 58, 60, 60. Distribuição de frequência sem intervalos de classe: É a simples condensação…

multas) Baixa qualidade do produto. (Controle de qualidade nos produtos oferecidos). Higiene no ambiente e nos sanitários (Ter uma frequência satisfatória) Objetivos da Pizzaria Bom Preço Aumento das vendas em 15% por mês; Aumento da quantidade de 40% clientes trimestralmente; Diminuir os custos indiretos em 10% em um mês; Oferecer 02 produtos novos para os clientes por mês; Atingir um nível de Satisfação do cliente de 95%. A pizzaria tem como objetivo maior fazer com…

......................................................................................................39 Método da Eliminação de Gauss .................................................................................................................40 Método de Jordan ........................................................................................................................................42 Exemplos .................................................................................

Média b) Mediana c) Moda As medidas de variabilidade informam sobre a dispersão desses resultados. Algumas séries são compostas por valores muito próximos, enquanto que outras, por valores bastante dispersos. Série A: 40; 40; 41; 39; 40 valores mais próximos. Série B: 4; 76; 40; 10; 70 valores mais dispersos Gráfico 1 Gráfico 2 Homogêneo ou…