Tabela De Distribui

Para definir a fun¸˜o desvio de forma an´loga aos modelos lineares generalizados (vide, ca a por exemplo, McCullagh e Nelder, 1989; Paula, 2003) considere inicialmente o caso de k grupos em que Yij , i = 1, . . . , k e j = 1, . . . , ni , segue distribui¸˜o trinomial com probca abilidades π0i = P (Yij = 0), π1i = P (Yij = 1) e π2i = P (Yij = 2). Logo, para cada Yij pode-se definir a vari´vel aleat´ria Zij = (Z0ij , Z1ij , Z2ij )T com as mesmas atribui¸˜es de a o co Z definida…

mediana das seguintes distribui¸oes c˜ (a) (b) CLASSES 0 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 60 Solu¸˜o do item (a) ca 1o Frequˆncias acumuladas: e fi 1 3 9 7 4 2 fi = 26 ESTATURAS (cm) 150 154 154 158 158 162 162 166 166 170 170 174 fi 4 9 11 8 5 13 fi = 50 CLASSES 0 10 10 20 20 30 30 40 40 50 50 60 2o fi 1 3 9 7 4 2 fi = 26 Fi 1 4 13 ← 20 24 26 fi 26 = = 13. 2 2 3o Observe, na tabela anterior,…

Faculdade ENIAC para a 1ª banca examinadora Guarulhos 2010 [pic] Apresentação da empresa A BRUMARO INDÚSTRIA E COMÈRCIO LTDA, conhecida como PIPALEGAL é uma fábrica de pipas, fundada em abril de 2010, que produz, comercializa e distribui produtos que divertem e que tragam a sensação de liberdade e aventura. Nosso principal objetivo é desenvolver novos produtos, atuar em novos nichos e ser uma empresa reconhecida em todo território nacional. Hoje a fábrica localiza-se…

estat´ıstica. Conhecemos a fun¸c˜ao de probabilidade que geralmente est´a envolvida com a distribui¸ca˜o de erros estat´ısticos que cometemos no laborat´orio, a fun¸ca˜o normal, e constru´ımos histogramas para observar o perfil dessa distribui¸c˜ao. Com isto conhecemos um dos princ´ıpios fundamentais de nossa disciplina: o princ´ıpio de que quanto maior a quantidade de dados, melhor ´e a nossa estimativa da distribui¸c˜ao que rege a medida. Tanto a m´edia quanto o desvio padr˜ao tem…

estimativa pontual do parˆmetro, informa¸˜es a a a co respeito de sua variabilidade. Intervalos de confian¸a s˜o obtidos atrav´s da distribui¸˜o c a e ca amostral dos estimadores. 2 / 15 IC para a m´dia µ e Intervalo de Confian¸a - IC c Jos´ e Waldemar da Silva 1o Caso: variˆncia populacional (σ 2 ) conhecida a Vimos que a vari´vel a Z= ¯ X −µ √ , σ/ n (1) tem distribui¸˜o normal com m´dia zero e variˆncia um. Logo, ca e a para γ, um valor fixo entre 0 e 1, podemos determinar P(−zt…

a u 18 2.3.5 Lˆmpadas Mistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 18 2.3.6 Lˆmpadas de vapor de s´dio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a o 19 2.3.7 Tabela pr´tica para c´lculo luminot´cnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a a e 19 2.3.8 C´lculo do n´mero m´ a u ınimo de lˆmpadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 20 Ilumina¸˜o de…

a u 18 2.3.5 Lˆmpadas Mistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 18 2.3.6 Lˆmpadas de vapor de s´dio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a o 19 2.3.7 Tabela pr´tica para c´lculo luminot´cnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a a e 19 2.3.8 C´lculo do n´mero m´ a u ınimo de lˆmpadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 20 Ilumina¸˜o de…

trat´gia. e Tentanto minimizar este problema, trabalhos posteriores (Brock et alii, 1992) utilizaram a t´cnica de bootstrap para simular realiza¸˜es alternativas da s´rie e co e dos pre¸os. Esta t´cnica permite, sob algumas condi¸˜es, construir a distribui¸˜o c e co ca emp´ ırica da performance de uma estrat´gia de an´lise t´cnica particular e assim, e a e verificar se uma performance estatisticamente significativa ´ realmente devido ` e a uma capacidade preditiva superior, ou um mero…

Cap´ıtulo 4 Vari´ aveis aleat´ orias Neste cap´ıtulo, introduzimos as vari´aveis aleat´orias e suas distribui¸c˜oes de probabilidade. Defini¸c˜ ao 4.1 Dado um experimento aleat´orio, descrito pelo espa¸co de probabilidades (Ω, E, P), uma fun¸c˜ao num´erica X : Ω → R ser´a dita uma vari´avel aleat´oria (do experimento). Exemplo 4.2 No Exemplo 3.1, X = “n´ umero lan¸cado” ´e uma vari´avel aleat´oria. Mais precisamente, X : Ω = {1, 2, . . . , 6} → R tal que X(ω) = ω ´e uma…

a u 18 2.3.5 Lˆmpadas Mistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 18 2.3.6 Lˆmpadas de vapor de s´dio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a o 19 2.3.7 Tabela pr´tica para c´lculo luminot´cnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a a e 19 2.3.8 C´lculo do n´mero m´ a u ınimo de lˆmpadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 20 Ilumina¸˜o de…