TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS
PTR5802 Técnicas de Análise de Dados Aplicadas à Engenharia de Transportes 2o. PERÍODO DE 2009 RESPONSÁVEIS: Prof. José Alberto Quintanilha Prof. Hugo Pietrantonio A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

INTRODUÇÃO REVISÃO VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE USUAIS ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES AMOSTRAGEM CORRELAÇÃO REGRESSÃO BIVARIADA A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

INTRODUÇÃO Objetivos da disciplina Programa da disciplina Listas Provas Software Bibliografia Artigos seminários Avaliação A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão
TIPOS DE VARIÁVEIS QUALITATIVAS ORDINAIS NOMINAIS QUANTITATIVAS DISCRETAS CONTÍNUAS A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

III – Tipos de variáveis geradoras de dados (Clóvis de Araújo Peres/SINAPE2006)
Categóricas Numéricas Nominal (classificação) Ordinal Discreta (contagem) Contínua (mensuração) sexo, raça, região, grupo sangüíneo pressão sangüínea (baixa, normal, alta) Número de acidentes, número de filhos Peso, altura, pressão sangüínea

Pequeno/ médio/grande # de acidentes, fluxo veicular,
VARIÁVEIS QUALITATI-VAS QUANTITATI-VAS Nominal (s/ordem) Ordinal (c/ordem) Discreta (contagem) Contínua (mensuração) Sexo sim/não Tem/não tem Grau instrução Opinião pública Pequeno/ médio/grande # de acidentes, fluxo veicular, # de defeitos por unidade Peso, altura, preço

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS INDEPENDENTES x MUTUAMENTE EXCLUSIVAS A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE USUAIS Normal Binomial Poisson Exponencial CONJUNTAS CONDICIONAIS A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Conceitos: Espaço Amostral: Conjunto de todos os resultados, inteiros não-negativos, possíveis do experimento; Variável Aleatória: É uma função avaliada numericamente e definida no espaço amostral; Histograma: É um dos tipos de gráficos mais utilizados para representar as frequências de uma variável aleatória;

Conceitos: Distribuições de Probabilidade: Modelo Estatístico da ocorrência de valores (aleatórios) de um certo evento; Discretas: A Função Distribuição Cumulativa Discreta é obtida pelas variáveis aleatórias discretas, que são aquelas que assumem um conjunto de valores finito ou infinito contável; Contínuas: A Função Distribuição Cumulativa Contínua é obtida pelas variáveis aleatórias contínuas, que são aquelas que assumem uma série contínua de valores;

Principais Distribuições Aplicadas aos Transportes

Binomial Binomial negativa Geométrica Hipergeométrica Normal A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL Definição Considere p a probabilidade de um evento ocorrer em uma tentativa única (probabilidade de sucesso) e q = 1-p a de que o evento não ocorra em qualquer tentativa única (probabilidade insucesso), então a probabilidade do evento acontecer exatamente x vezes, em n tentativas (x sucessos e n-x insucessos) é definida por: A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL NEGATIVA
Para apresentar a distribuição binomial negativa, faremos uma análise do que foi apresentado na distribuição binomial. O ponto de partida é o processo de Bernoulli, definido como o experimento aleatório cujo espaço amostral tem apenas dois possíveis resultados mutuamente excludentes denominados sucesso e falha, sendo  a probabilidade de sucesso. Se o processo Bernoulli for repetido n vezes, considerando que as experiências são independentes, então a variável aleatória X que define o número de sucessos do experimento terá distribuição binomial. Observe que, na distribuição binomial, o número de experimentos n é definido antecipadamente.

Em vez de repetir o experimento um número determinado de vezes, pode-se estabelecer que o experimento seja repetido até conseguir o primeiro resultado sucesso. Nesse caso, a variável aleatória X que define o número de experimentos necessários até conseguir o primeiro resultado sucesso tem uma distribuição geométrica. Ampliando as premissas da distribuição geométrica, em vez de repetir o experimento até conseguir o primeiro resultado sucesso, a distribuição binomial negativa, conhecida também como Distribuição de Pascal, permite determinar a probabilidade de que será necessário realizar exatamente n experimentos para obter x resultados de sucesso com probabilidade .

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA
A distribuição hipergeométrica não é derivada da distribuição binomial, pois os experimentos são dependentes. Numa população composta de N objetos que podem ser classificados em duas categorias, C1 e C2, de forma que na população há N1 em C1 e N2 em C2, desejamos retirar uma amostra sem reposição de n objetos dessa população, selecionando x objetos de C1 e (n-x) objetos de C2.

Normal padrão: xi - média dos x’s zi = desvio padrão dos x’s Onde xi~N(média, d.p.) e zi ~N(0,1) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Poisson Exponencial Gama Erlang A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuições Discretas
Distribuição de Poisson: Probabilidade: Aplicação: Esta distribuição é frequentemente usada para análise do número de chegadas de clientes num tempo fixado, demanda de um determinado produto etc.

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuição de Poisson:

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuições Contínuas
Distribuição Exponencial: Função Densidade de Probabilidade: Aplicação: Esta distribuição é usada para análide do tempo entre a chegada de clientes, o tempo de duração de conversas telefônicas e o tempo de vida de componentes eletrônicos.

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuição Exponencial

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuições Contínuas
Distribuição Gama: Função Densidade de Probabilidade: Aplicação: Esta distribuição é útil como uma representção matemática de fenômenos físicos ou para análide do tempo total para servir n clientes (independentes), lembrando que para o tempo de serviço para um cliente individualmente seja uma distribuição exponencial.

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuições Gama

Distribuição Erlang: Função Densidade de Probabilidade: Aplicação: A análise de chegadas por esta distribuição, engloba o tempo de atendimento e tempo em fila, Morse (1967). Para r = 1 tem-se uma dist. Exp. E o processo de chegada é Poissoniano. Para r , chega-se a situação determinística. :

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Distribuições de Erlang

Probabilidade condicional: P(X e wi) p(X|wi) = P(wi)

ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES Estimadores pontuais e por intervalos Comparação entre médias Pareado Independentes A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Estimadores pontuais e por intervalos A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Estimação da média Objetivo Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Vamos observar n elementos, extraídos ao acaso da população; Para cada elemento selecionado, observamos o valor da variável X de interesse. Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X1, X2, ..., Xn. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Um estimador pontual µ para é dado por: X1 + X Xn n Xbarra = = ∑ Xi n i=1 A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

TEOREMA CENTRAL DO LIMITE Seja X uma v. a. que tem média µ e variância σ2. Para amostras X1, X2, ..., Xn, retiradas ao acaso e com reposição de X, a distribuição de probabilidade da média amostral aproxima-se, para n grande, de uma distribuição normal, com média µ e variância σ2 / n , ou seja, Xbarra ~ N(µ; σ2 / n ) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Comentário: Se a distribuição de X é normal, então Xbarra tem distribuição normal . O desvio padrão √(σ2 / n) = (σ /√ n) é denominado erro padrão da média. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Um estimador intervalar ou intervalo de confiança para µ tem a forma: [Xbarra – є; Xbarra + є] sendo є o erro amostral (margem de erro) calculado a partir da distribuição de probabilidade de Xbarra. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Seja P(є) = γ, a probabilidade do intervalo: [µ – є; µ + є] conter a média amostral Xbarra numa distância de, no máximo є, da média populacional µ (desconhecida), ou seja, γ=P(| Xbarra - µ |<ou= є)=P(µ – є< Xbarra<µ + є) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

γ=P(| Xbarra - µ |<ou= є)=P(µ – є< Xbarra<µ + є) = P[– є/(σ /√ n) < (Xbarra-µ)/(σ /√ n) < є/(σ /√ n)] = P[– є/(σ /√ n) < Z < є/(σ /√ n)] sendo Z ~ N(0,1) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Fazendo z= є/(σ /√ n): γ =P(-z< Z<z), γ é o coeficiente de confiança. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

O intervalo de confiança para a estimativa intervalar da média µ, com coeficiente de confiança γ, é dado por: [Xbarra – z(σ /√ n); Xbarra + z(σ /√ n)]. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Estimação para a proporção populacional p Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos em uma população, apresentando certa característica de interesse, a partir da informação fornecida por uma amostra. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

A partir de n elementos, extraídos ao acaso e com reposição da população, verificamos, para cada elemento selecionado, a presença (sucesso) ou não (fracasso) da característica de interesse. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Um estimador pontual p, também denominado proporção amostral para é dado por: Pchapéu= X/n X = no. de elementos na amostra que apresentam a característica; n = o tamanho da amostra coletada. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

A estimativa intervalar corresponde a um intervalo determinado da seguinte maneira: [Pchapéu – є; Pchapéu + є] sendo є o erro amostral ou margem de erro. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Neste caso: P(є)= γ =P (| Pchapéu - P |<ou= є é o coeficiente de confiança. Como X ~ b(n,p) temos que, para n grande, a variável aleatória X-np Z = √ np(1-p) tem distribuição N(0,1) e, Є = z[√p(1-p)/n] e n= (z/ є)2[p(1-p)] A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Comparação entre médias 1. Se um conjunto de medidas(amostra) faz parte de uma população. 1.1 Desvio padrão da população conhecido(teste –z) 1.2 Desvio padrão da população desconhecido(teste-t) 2. Se duas amostras são iguais (teste –t) 2.1 Comparação entre itens pareados 2.2 Amostras independentes Para os casos acima: H0: <m1> =<m2> H1: <m1> <m2> Veremos depois como podemos verificar se uma média é maior do que a outra. Estes testes são chamados de testes direcionais ou testes uni-caudais. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização. 48

Método 1 Usando o limite de confiabilidade Passo zero: Enunciar as hipóteses: H0: m1= m H1 ( alternativa: ) m1  m Primeiro passo: Identificar o tipo de teste Desvio padrão conhecido : teste z Igualdade de médias: teste não direcional Segundo passo estimar o erro aceitável do tipo I ( alfa) ou nível de significância. É usual escolher alfa=0,05.Se possível determinar beta( probabilidade de erro do tipo 2) e Terceiro passo: coletar os dados ( n observações) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização. 49

Método 1 Usando o limite de confiabilidade Quarto Passo . Calcular o erro padrão (Serro) ATENÇÃO! USAR O DESVIO PADRÃO DA POPULAÇÃO: Quinto passo. Calcular os limites de confiabilidade para a média, usando o valor de z ( z crítico) obtido a partir do valor de alfa escolhido : inv.normp(alfa/2) do excel. M+= <m1> + z * Serro e M- = <m1>- z* Serro Sexto passo. Verificar se a média desejada está dentro dos limites calculados. Se estiver, aceita-se (não podemos rejeitar H0) H0 m1 =m Se não estiver, rejeitamos H0 e aceitamos H1 m1  m Sétimo passo: fazer recomendações...( rejeitar lote, fazer mais medidas, aceitar lote, trocar fornecedor, trocar equipamento....) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização. 50

Exemplo: O diâmetro de uma peça após a nitretação deve ser de 0,2540 cm com desvio padrão de 0,0001cm. Verifica-se que a média dos diâmetros de uma amostra com 10 itens é 0,2545 cm. A amostra atende a especificação? 0 Passo zero: H0: m1= m 0,2545 = 0,2540 H1 ( alternativa: ) 0,2545  0,2540 1. Primeiro passo: Identificar o tipo de teste Desvio padrão conhecido : teste z Igualdade de médias: teste não direcional 2. Segundo passo estimar o erro aceitável do tipo I ( alfa) ou nível de significância. alfa=0,05. 3. Terceiro passo: dados (10 observações com m1= 0,2545 cm)

M+= 0,2545 + 1,96 x Serro e M- = 0,2545- 1,96x Serro
Exemplo cont. 4. Quarto Passo . : 5. Quinto passo Calcular os limites de confiabilidade para a média, z= 1,96 M+= 0, ,96 x Serro e M- = 0, ,96x Serro 0s limites são : 0, cm e 0, cm. 6. Sexto passo A média desejada (0,2540 cm) não está dentro dos limites. Rejeitamos H0 e aceitamos H1 m1  m 7. Sétimo passo: fazer recomendações...( rejeitar lote)

Método 2: usando o valor de z Até o quarto passo os métodos são idênticos. Quinto passo Calcular o valor de z (z calculado) Sexto passo Verificar se o valor de z calculado é maior, em módulo, do que o valor de z crítico obtido de inv.normp(alfa). Se for maior, significa que as diferenças são muito grandes e rejeita-se H0 m1 =m e aceitamos H1 m1  m Se for menor, significa que as diferenças são pequenas e devemos aceitar H0 (Não foi possível rejeitar H0) Sétimo passo: fazer recomendações...( rejeitar lote, fazer mais medidas, aceitar lote, trocar fornecedor, trocar equipamento....) A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização. 53

TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DADOS - revisão Erros na conclusão
TIPO I: Rejeitamos a hipótese nula sendo ela verdadeira ()  é chamado de nível de significância do teste. TIPO II : Não rejeitamos a hipótese nula sendo ela falsa ( ) Poder : 1-

AMOSTRAGEM Obter parte das informações e efetuar inferências “processo pelo qual inferências são feitas examinando-se apenas uma parte do todo” vantagens: custo, rapidez, exatidão, amplitude de informações A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

AMOSTRAGEM: principais fases Objetivo do levantamento população alvo e população a ser amostrada determinação da precisão desejada A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

AMOSTRAGEM: terminologia Unidade amostral (ou elementar) Universo ou população Variável aleatória Amostra A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Levantamentos censitários são levantamentos cujo resultado (o censo) visa conhecer a totalidade da(s) característica(s) individuais de cada população. Já os levantamentos amostrais tem como resultado, amostras, definidas como “subconjunto de uma população, por meio do qual se estabelecem ou estima as propriedades e características dessa população” (Bolfarine e Bussab, 2005). É o processo pelo qual inferências são feitas examinando-se apenas uma parte do todo. Tem como algumas vantagens, um menor custo, uma maior rapidez, permite o levantamento de uma amplitude maior de informações com uma exatidão pré-estabelecida. A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

Sucintamente, as principais fases de um levantamento amostral são: a definição do objetivo do levantamento; a definição da população alvo a ser estudada e da população efetivamente a ser amostrada; a determinação da exatidão desejada (ou possível). A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

AMOSTRAGEM: técnicas casual simples (com e sem reposição) sistemática aleatória estratificada por conglomerados A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

AMOSTRAGEM: Plano amostral dimensionamento da amostra: a partir de z= є/(σ /√ n), temos: є= zσ /√ n. O tamanho n da amostra pode então ser determinado por: n = (z/e)2σ2 A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

AMOSTRAGEM Esquemas de amostragem espacial ESTRATIFICADA ALEATÓRIA
SISTEMÁTICA CONGLOMERADOS ALEATÓRIA CASUAL SIMPLES SISTEMÁTICA

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS observação = previsível + aleatória aleatória obedece algum modelo de probabilidade ferramenta: análise de variância A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS “identificar fatores, controláveis, que expliquem o fenômeno ou alterem a característica de interesse” “identificar estruturas nos dados, permite conhecer melhor o fenômeno” A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS fator versus variável níveis do fator (tratamento) unidade experimental fator fixo versus fator aleatório A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS experimentos com um fator fixo e k níveis: yij = μ + Ti + eij μ: média geral de todas as observações Ti: efeito do i-ésimo nível do fator T (cte.) eij: erro casual não observável Hipótese H0: T1 = = Tk = 0 A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS F.V. gl SQ QM F0 entre k-1 SQE QME QME/QMR dentro n-k SQR QMR Total n-1 SQT A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS Decisão: rejeita-se H0 se F0 > Fk-1, n-k, α A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS experimentos mais complexos (múltiplos fatores, fatores cruzados e hierárquicos, blocos) comparações múltiplas A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

FONTES: www-gen.fmrp.usp.br/rgm5837/2006/Bio_Aula_04_Distr_de_Probabilidade ppt Curso de Análise Estatística - SINAPE Prof. Dr. Clóvis de Araújo Peres – Edições anteriores da disciplina: material do docente e de alunos. Material sobre correlação e regressão: A tela reflete o entendimento abrangente da questão de SIG. SIG’s não são aqui vistos como software mas como um complexo de Base de Dados, Software, Hardware e Organização.

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