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André Palhares(avap) Kalil Bispo (kab) Petrônio Júnior (pglj) Uma avaliação do consumo de energia em rede de sensores sem fio.

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1 André Palhares(avap) Kalil Bispo (kab) Petrônio Júnior (pglj) Uma avaliação do consumo de energia em rede de sensores sem fio

2 Roteiro Introdução Metodologia Testes sobre os dados Testes de normalidade Testes de hipótese Regressão Conclusão

3 Introdução

4 Metodologia

5 Testes de Normalidade Alguns gráficos e testes foram utilizados para indicar a tendência da distribuição dos dados Histograma Boxplot Q-Q plot Teste de aderência Todos os procedimentos foram realizados para todos os conjuntos de dados Inicialmente, os gráficos e, posteriormente, o teste de aderência

6 Testes de Normalidade Histograma para taxa de coleta de 200ms

7 Testes de Normalidade Boxplot para taxa de coleta de 500ms

8 Testes de Normalidade Q-Q plot para taxa de coleta de 750ms

9 Testes de Normalidade Teste de aderência Teste Kolmogorov-Smirnov Com o auxílio do R, através da função ks.test O valor do p-value (0.968) próximo de 1 indica a normalidade dos dados

10 Testes de hipótese A fim de demonstrar que, de fato, taxas de amostragem diferentes resultam em níveis de energia diferentes, foi realizado um teste de hipótese Utilizando o teste t de duas amostras Hipótese nula: As médias amostrais são iguais Hipótese alternativa: As médias amostrais são diferentes Nível de significância de 1%

11 Testes de hipótese Em todos os casos, a hipótese de que as médias são iguais (hipótese nula) é rejeitada Diante dos casos estudados, a taxa de amostragem dos sensores é um fator diferencial na quantidade de energia consumida pelo sensor

12 Regressão Estimação da energia consumida dada a taxa de coleta de informações O coeficiente de correlação entre a taxa de coleta e a energia utilizada obteve um valor de R = 99,51% Uma regressão cúbica obteve melhores resultados com R² = 99,97%

13 Regressão

14 Foi utilizado um teste de normalidade sobre os erros da regressão cúbica, sendo rejeitada a normalidade Além disso, os erros apresentam uma tendência, indicando variância não constante Visando o tratamento desse comportamento anômalo, foi criado outro modelo, transformando a variável de energia.

15 Regressão

16 Teste de aderência sobre os erros, cuja hipótese nula é a normalidade dos dados. P-value obtido de 49,87%, indicando a não rejeição da hipótese nula Esse novo modelo possui diversas características que o favorecem, sendo o melhor obtido durante nossas pesquisas, com R² = 99,99%

17 Conclusão Os dados coletados se distribuem com alto grau de certeza como uma Normal De fato há evidência de que a taxa de amostragem altera o consumo médio de energia Um modelo de estimação foi construido com sucesso, obtendo ótimos resultados na região estudada


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