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Estatística 1 - Introdução Prof. Fernando Branco Página da FEG: www.feg.unesp.br/~fbranco.

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1 Estatística 1 - Introdução Prof. Fernando Branco Página da FEG:

2 PLANO DE AULAS - ESTATÍSTICA – MATERIAS PROF. FERNANDO Item Descrição Aula/ Data 1 ª Semestre 01 Introdução: Estatística; Objetivos e Aplicações 1a1a 05/03 02 Estatística Descritiva: Tipos de variáveis, Técnicas de Descrição Gráfica, Medidas de Posição, Dispersão e Assimetria 2 a - 3 a 12/03 19/03 03 Probabilidades: Eventos Aleatórios, Espaço Amostral; Função Probabilidade; Probabilidade da União de Eventos; Probabilidade Condicionada; Teorema de Bayes 4 a – 6 a 02/04 09/04 16/04 04 Variáveis Aleatórias Unidimensionais: Discretas e Contínuas; Função Distribuição de Probabilidade; Função Distribuição Acumulada; Parâmetros de Posição e Dispersão 7 a – 9 a 23/04 30/04 07/05 1 ª prova bimestral 10 a 14/05 06 Distribuições Discretas: Uniforme; Bernoulli; Binomial; Poisson; Geométrica; Pascal; Hipergeométrica; Polinomial 11 a – 12 a 21/05 28/05 07 Distribuições Contínuas: Uniforme; Exponencial; Normal; Teorema do Limite Central 13 a – 14 a 04/06 11/06 2 ª prova bimestral 15 a 18/06 Entrega das notas 16 a 25/06 TEXTOS BÁSICOS 1) COSTA NETO, P.L.O. Estatística. São Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda., ) COSTA NETO, P.L.O. e CYMBALISTA, M. Probabilidades. São Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda., CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO Média = (média entre P 1, P 2, P 3, P 4 e T) P i = Prova Bimestral (i=1,2,3,4) T = (média dos testes semanais)

3 Pedro Luiz de Oliveira Costa Neto Gradua ç ão em Engenharia de Aeron á utica pelo Instituto Tecnol ó gico de Aeron á utica (1962), mestrado em Master of Science - Leland Stanford Junior University (1975), mestrado em Engenharia (Engenharia de Produ ç ão) pela Universidade de São Paulo (1969) e doutorado em Engenharia (Engenharia de Produ ç ão) pela Universidade de São Paulo (1980).

4 Etapa 1: Definir o Problema DEFINIR A VARIÁVEL DE RESPOSTA Identificada com a pergunta do problema Exemplo 1: Quais as condições de fundição que resultam no menor número de defeitos por peça fundida? X : número de defeitos em uma peça

5 Etapa 1: Definir o Problema DEFINIR AS VARIÁVEIS DE CONTROLE Simplificar o máximo possível No exemplo: M: método de fundição M { M 1 ; M 2 ; M 3 } M 1 : gravidade M 2 : centrifugação M 3 : por pressão T: temperatura da matéria prima T { T 1 ; T 2 ; T 3 } (°C) T1T1 BAIXA T2T2 INTERMEDIÁRIA T3T3 ALTA NÍVEIS

6 Etapa 2: Especificar o Projeto de Experimento Unidade Experimental: 7 peças por corrida = total de 63 pe ç as Tratamentos: M1 & T1M1 & T1 M1 & T2M1 & T2 M2 & T2M2 & T2 M3 & T2M3 & T2 M3 & T1M3 & T1 M2 & T1M2 & T1 M1 & T3M1 & T3 M2 & T3M2 & T3 M3 & T3M3 & T3 Exemplo da Fundi ç ão: Níveis do Fator Método de Fundição M 1 : gravidade M 2 : centrifugação M 3 : por pressão Níveis do Fator Temperatura T 1 : temperatura baixa T 2 : temperatura intermediária T 3 : temperatura alta Etapa 3: Especificar a Coleta de Dados

7 Etapa 4: Coletar Dados Número de defeitos / peça TemperaturaReplicaçãoMétodo 1 Método 2 Método 3 baixa intermediária alta

8 Etapa 5: Processar Dados : Média Amostral (média de defeitos por peça da amostra) S : Desvio Padrão Amostral M é todo Temperatura S M 1 : Gravidade T 1 :baixa6,90,69 T 2 : intermedi á ria 7,71,11 T 3 : alta8,91,21 M 2 : Centrifuga ç ão T 1 :baixa2,90,38 T 2 : intermedi á ria 4,30,76 T 3 : alta6,11,07 M 3 : Por pressão T 1 :baixa5,10,69 T 2 : intermedi á ria 2,30,76 T 3 : alta1,10,90

9 Etapa 5: Processar Dados Defeitos / peça Temperatura (°C) baixaintermediáriaalta T1T1 T2T2 T3T3 Diagrama de Intervalos de Confiança M 1 : Gravidade M 2 : Centrifugação M 3 : Por pressão Etapa 6: Analisar Resultados e Apresentar Solução

10 Solução do Problema De acordo com os resultados, pode-se considerar que o Método M 3 e a Temperatura Alta são as condições de fundição que resultam no menor número de defeitos por peça fundida

11 Exemplo 2: Será que os filhos vão ser mais altos que os pais? DEFINIR A VARIÁVEL DE RESPOSTA X : altura

12 Exemplo 2: COLETAR DADOS PROCESSAR DADOS - EXCEL ANALISAR RESULTADOS


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