Notação Assintotica

............................................. 26 2.3 A complexidade de algoritmos e a comparação entre complexidades ................... 29 2.4 Ordens assintóticas.................................................................................................. 30 2.5 Análise do desempenho de algoritmos por tempo de execução – uso da notação O (Ômicron)...................................................................................................................... 32 UNIDADE…

Mariana Ragassi Urbano. - - Piracicaba, 2008. 83 p. : il. Dissertação (Mestrado) - - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, 2008. Bibliografia. 1. Distribuição normal 2. Método de Monte Carlo 3. Modelos lineares generalizados 4. Teoria assintótica (Inferência estatística) I. Título CDD 519.5 V72m “Permitida a cópia total ou parcial deste documento, desde que citada a fonte – O autor” 3 Dedicatória A Deus, pois sem Ele nada teria acontecido. Aos meus pais, José Adilso…

que pesava no processamento das informações. Com a evolução do hardware e dos algoritmos o INGRES, já contava com uma outra estrutura de dados, as Árvores B. Tal estrutura demonstrou uma melhor performance no quesito de espaço utilizado e notação assintótica. Uma Árvore B tem sua inserção e busca em tempos logarítmicos, porque mantém os dados ordenados e permite ter mais de uma folha no nó, fazendo com que o desempenho, quando comparado com árvores binárias por exemplo, seja maior.…

usar recursão? ..................................................43 Capítulo 4 – Análise de um algoritmo ...............................................47 1. Uma experiência: eficiência de soma-subconjunto ......................48 2. Análise assintótica ........................................................................55 Considerações Finais ........................................................................63 Conheça os Autores…

................ 51 1.2.72. PROBLEMAS EM GRAFOS ................................................................................ 52 1.3. COMPLEXIDADE ALGORÍTMICA ................................................................... 57 1.3.1. NOTAÇÃO ASSINTÓTICA................................................................................. 59 1.3.2. CLASSES DE ALGORITMOS............................................................................. 60 1.3.3. CLASSES DE PROBLEMAS ...................

ministrada aos alunos do último ano do Bacharelado em Estatística do IME-USP. No Capítulo 1 introduzimos a classe dos modelos lineares generalizados juntamente com alguns conceitos básicos. Em seguida discutimos a estimação dos parâmetros, propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança e a aplicação de alguns testes estatísticos mais conhecidos. Uma revisão abrangente de métodos de diagnóstico é apresentada na sequência, em que definimos pontos de alavanca e…

desejado. VARIÁVEL: Característica pela qual deseja-se que a população seja descrita. Essa característica pode assumir diferentes valores de elemento para elemento. DADO: É o valor que assume a variável para um elemento em particular. NOTAÇÃO: Tamanho da população = número de elementos da população: N Tamanho da amostra = número de elementos da amostra: n Variável: X, Y, Z, etc. (São letras maiúsculas, geralmente as últimas do alfabeto) TIPOS DE VARIÁVEIS As…

corresponde ao 2º elemento recolhido; são os valores observados de uma v.a. com distribuição idêntica à de X, independente de X1, X2,... que representamos por Xn, para x1n, x2n, ...,xkn significar que foi o enésimo elemento a ser recolhido. Com esta notação, as amostras (x11, x12, x13,..., x1n ), ( x21, x22, x23,..., x2n ) ..., ( xk1, xk2, xk3,..., xkn ) são amostras observadas da amostra aleatória (X1, X2, …, Xn) Admitindo que a população X, que estávamos a estudar, era constituída…

repetido em condições semelhantes, não produz sempre resultados idênticos. Exemplo: verificar o resultado do lançamento de um dado. 7.4.4 – Espaço Amostral: é o nome do conjunto formado por todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. Notação: S ou . Exemplos: Lançamento de um dado - Espaço Amostral =  = {1,2,3,4,5,6} Lançamento de uma moeda - Espaço Amostral =  = {ca, co} Lançamento de duas moedas - Espaço Amostral =  = {(ca,ca),(ca,co),(co,ca),(co,co)}…

Θ(nlgn) O método da substituição 1. Adivinhe uma solução 2. Use indução para provar que a solução está correta Método da substituição • Adivinhe uma solução (um chute) – T(n) = O(g(n)) – Objetivo da indução: aplicar a definição de notação assintótica • – • T(n) ≤ d g(n), para algum d > 0 e n ≥ n0 Hipótese indutiva: T(k) ≤ d g(k) para todo k < n Prove a indução – Use a hipótese indutiva para encontrar alguns valores de constantes d e n0 para os quais a indução seja…