Suponha Que T Graus Seja A Temperatura Em Qualquer Ponto X Y Z

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

64 65 66 66 67 69 69 74 75 76 77 81 81 82 87 89 92 94 94 95 97 97 97 97 97 97 98 99 101 102 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 4.6 – Distribuição…

1)---Suponha-se que a carga de ruptura de um tecido de algodo ( em gramas) X, seja normalmente distribuda com mdia 165 e varincia 9. Alm disso, admita-se que uma amostra desse tecido seja considerada defeituosa se X162. Qual a probabilidade de que um tecido escolhido ao acaso seja defeituoso 2)---Suponha que X tenha distribuio N(2 0,16). Determine a) EMBED Equation.3 b) EMBED Equation.3 3)---O dimetro de um cabo eltrico normalmente distribudo com mdia 0,8 e varincia 0,0004.

que precisam ser conhecidas e compreendidas pelos professores e futuros professores dessa disciplina A seguir serão analisados alguns pontos históricos relativos ao ensino da Matemática e ao desenvolvimento dessa ciência. Lopes, Viana, Lopes (2007, p. 17) afirma que a matemática teve…

de grande extensão, então o povo egípcio começou a procurar novas formas de medir baseado no cúbito padrão, fazendo-se uso de cordas compostas por nós, por exemplo, que eram colocados em espaços iguais, e o intervalo entre estes nós poderia medir “x” cúbitos fixos. Desta forma de medição com cordas, originou-se o que chamamos hoje de “trena”. Assim a partir das necessidades da sociedade foram criando unidades de medidas para cada tipo de grandeza conhecida. Os problemas de…

no efeito de apenas uma das variáveis, é aconselhável incluir as outras capazes de afetar Y, efetuando uma análise de regressão múltipla, por 2 razões: a) Para reduzir os resíduos estocásticos. Reduzindo-se a variância residual (ERRO PADRÃO DA ESTIMATIVA), aumenta a força dos testes de significância; b) Para eliminar a tendenciosidade que poderia resultar se simplesmente ignorássemos uma variável que afeta Y substancialmente. Uma estimativa é tendenciosa quando, por exemplo, numa…