Made available in DSpace on 2017-07-21T20:56:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Roberto Batista.pdf: 2161905 bytes, checksum: 9b7930538ba1a3b0a7952ca6651fe0ad (MD5) Previous issue date: 2013-04-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Statistics is considered a science that provides methods for the collection, organization, description, analysis and interpretation of data, in order to draw conclusions about the object of study and, therefore, assist in decision making. It plays a fundamental role as a basis for practical resolutions of problems in various areas of knowledge, in this way, directly or indirectly, it is present in the daily lives of all citizens without distinction. Thus, increasingly, the statistic should contribute to the citizenship of our students and the entire society which critically and consciously need to make accurate and appropriate decisions for every problem they face. In this context, mathematics teachers have the important task of creating a connection between the statistical concepts and realities of students, using existing technologies and methodologies that lead to a consistent better learning. In view of the above, this study has the objective to investigate what the consequences of Mathematical Modeling environment can provide to the teaching and learning of statistics in high school. Therefore, the research objectives are characterized as: recommend the study of Statistics through Mathematical Modeling Methodology juncture in high school and so research and discuss the results that this learning environment can provide to the teaching and learning of statistics; defend and give value to the development of the student, with regard to the critical aspects, awareness of the seriousness of their participation in society and the competence to integrate academic content with their day-to-day life. In order to accomplish all of that, we try to base the research in relation to Education Statistics, as well as present the design of mathematical modeling through literature review and practical application of a problem situation that summarizes the process of statistical investigation. / A Estatística é considerada uma ciência que fornece métodos para a coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados, com o objetivo de tirar conclusões sobre o objeto de estudo e; consequentemente, auxiliar nas tomadas de decisões. Desempenha papel fundamental como embasamento para resoluções práticas de problemas nas mais diversas áreas do saber; dessa forma, de maneira direta ou indireta, está presente no dia a dia de todos os cidadãos indistintamente. Assim, cada vez mais, a Estatística deve contribuir para a formação da cidadania dos nossos alunos e de toda a sociedade, que de forma crítica e consciente precisam tomar decisões precisas e adequadas a cada problema que se apresente. Nesse contexto, os professores de Matemática têm a importante missão de criar a conexão entre os conceitos estatísticos e as realidades dos alunos, utilizando-se das tecnologias existentes e metodologias que melhor conduzam ao aprendizado consistente. Em face do exposto, este estudo tem como escopo pesquisar quais as decorrências o ambiente da Modelagem Matemática pode proporcionar para o processo de ensino e aprendizagem da Estatística do ensino médio. Portanto, os objetivos da pesquisa se configuram como: recomendar o estudo de Estatística por meio da Metodologia Modelagem Matemática na conjuntura do ensino médio e assim pesquisar e discutir os resultados que tal ambiente de aprendizagem pode proporcionar para o ensino e a aprendizagem da Estatística; defender e dar valor ao desenvolvimento, do discente, no que se refere aos aspectos críticos, da consciência da seriedade de sua participação na sociedade e da competência de integrar conteúdo escolar com o seu dia-a-dia. Para tanto, procura-se basear a investigação no que se refere à Educação Estatística, bem como apresentar a concepção de Modelagem Matemática por meio de revisão da literatura e aplicação prática de uma situação problema que sintetiza o processo de investigação estatística.

Uma teoria em 2+1 dimensões de partículas escalares carregadas acopladas com um campo Abeliano de gauge e com o termo de Chern-Simons na ação é canonicamente quantizada no gauge de Coulomb e no gauge super-axial. Mostra-se que a tranformação que conecta estes dois gauges é singular. Então, encontra-se que as excitações no gauge super-axial obedecem uma estatística fracionária. Mostra-se que este efeito não aparece quando o termo convencional está presente na ação. / A 2+1 dimensional theory of charged scalar particles coupled to an Abelian gauge field with the Chern-Simons term in the action is canonically quantized in the Coulomb and superaxial gauges. The gauge transformation linking these two gauges is shown to be singular. Then, the superaxial gauge excitations are found to obey fractional statistics. We demonstrate that this effect does not arise when the conventional term is present in the action.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:08:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivo 1 - Capa 1.pdf: 14839 bytes, checksum: 4aceff6f3a05166a03ac50b15cef72d4 (MD5) Previous issue date: 2008-10-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma estimação precisa do comportamento do reservatório é necessária para a avaliação das reservas de hidrocarbonetos, previsão de desempenho futuro desenvolvimento das instalações de produção e planejamento de métodos eficazes de recuperação de óleo. No entanto, a medição de todas as propriedades do petróleo durante a operação de um poço exploratório é inviável por causa do tempo demandado para a completa caracterização. O problema é contornado com a medição de algumas propriedades, a partir das quais se estimam outras. Com esta finalidade diversos modelos foram desenvolvidos nos últimos anos para relacionar, de forma eficiente, as propriedades do fluido do reservatório como, por exemplo, fator volume de formação, razão de solubilidade, pressão de saturação, temperatura, grau API, densidade etc. Estes modelos são conhecidos na literatura e indústria como correlações PVT, dentre as quais as mais conhecidas são de Standing, Glaso e Vazquez-Beggs. Diversas modificações dessas correlações têm sido introduzidas nos últimos anos por De Ghetto, Al Marroun, Petrosky, dentre outros. Neste trabalho apresentamos, com aplicação de um ferramental estatístico adequado, uma análise destas das correlações PVT que estimam a pressão de saturação propostas por Standing, Glaso e Vazquez-Beggs. Os dados experimentais utilizados são os apresentados por De Ghetto et al. (1995). / A precise estimation of a reservoir behavior is very important for the correct evaluation of hydrocarbons amount, prediction of the performance, development of production facilities and planning of efficient recuperation methods. But direct evaluation of all petroleum properties is not viable during operation of an exploratory well bore. This problem is solved by estimating some properties from others whose evaluation in laboratory is easier. Several correlations were proposed and commented in the literature for correlating oil formation volume factor, solubility ratio, bubble point pressure, reservoir temperature, oil gravity, gas gravity, and so on. These models have been nominated PVT correlations, although sometimes the include some non PVT properties as oil and gas viscosity. The most famous correlations is that proposed by Standing, Glaso and Vazquez-Beggs, which have been modified by other researchers as, for example, De Gheto, Al Marroun and Petrosky. In this work, we present statistical analysis of some correlations (for bubble point pressure estimation) for Standing, Glaso and Vazquez-Beggs correlations. The experimental data are that presented by De Gheto in 1995.

Tese de mestrado. Estatística Aplicada e Modelação. 2005. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor J. L. Martins de Carvalho

Submitted by Fatima Fonseca (fatima.fonseca@sibi.ufrj.br) on 2018-04-03T17:51:33Z No. of bitstreams: 1 168712.pdf: 1795661 bytes, checksum: 56a9cc63d5fd4515a2c7cc6fed449857 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-03T17:51:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 168712.pdf: 1795661 bytes, checksum: 56a9cc63d5fd4515a2c7cc6fed449857 (MD5) Previous issue date: 1988-10 / Nesta tese é abordado o problema da incerteza na estimação de parâmetros de modelos probabilísticos quando aplicados em hidrologia. A forma adotada para consideração desta incerteza é o uso de intervalos de confiança para os parâmetros em questão. Como o intervalo de confiança é função do desvio padrão dos estimadores dos parâmetros, são apresentados três metodologias alternativas ao uso da Estatística Clássica para o cálculo do estimador do desvio padrão destes parâmetros: o método Bayesiano, o Bootstrap e o Jackknife. Os dois últimos métodos são conhecidos como Técnicas de Reamostragem. O método de Bootstrap é aplicado para analisar o problema da quantidade de informação a considerar na modelagem de fenômenos hidrológicos, especificamente na determinação do pico da cheia centenária. Mostra-se que as Técnicas de Reamostragem são métodos razoavelmente precisos podendo ser adotados na construção de intervalos de confiança. / This thesis focus on the uncertainty regarding the numerical values of model parameters usually employed in Hydrology. Confidence intervals are adopted in order to consider this uncertainty. Three metodologies are proposed to estimate the standard deviation of these parameters: the Bayesian, the Bootstrap and the Jackknife. Both Bootstrap and Jackknife are called Resampling Methods. The Bootstrap is applied to decide the amount of information needed for modeling the one hundred year flood. It is shown that the resampling techniques are reasonably accurate methods and can be applied to define confidence intervals.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciencias Fisicas e Matematicas / Made available in DSpace on 2012-10-16T21:26:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T14:07:16Z : No. of bitstreams: 1 91730.pdf: 1366589 bytes, checksum: d8bf398825fd68f034c5d05f487073e6 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-22T17:21:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 231343.pdf: 1980494 bytes, checksum: 634b0a012bf5f2e679c12c1a53a5ea45 (MD5) / Este trabalho de pesquisa visa ao desenvolvimento de um Sistema de Informação onde o objetivo principal é realizar a integração da metodologia SIEGO (Sistema de Informação Estratégico para o Gerenciamento Operacional) aos Métodos Estatísticos (Séries Temporais, Análise de Regressão e Distribuições de Freqüências) para que através desta associação empresas possam tomar decisões visando melhorias relacionadas ao tripé Custo, Tempo e Qualidade com embasamento científico. Para esta integração foi desenvolvido um sistema que aponta dados relativos ao tripé acima mencionado e posteriormente os exporta para o aplicativo Microsoft Excel, onde os dados são analisados. Como resultados desta integração são apontados locais onde podem ser realizadas melhorias de acordo com o proposto pela metodologia SIEGO. Para realização do trabalho é mostrada uma aplicação a uma empresa do ramo eletromecânico, situada em Blumenau, SC. A fundamentação teórica deste trabalho aborda conteúdos relacionados a Sistemas de Informação de modo geral, à metodologia SIEGO, à montagem de Data Warehouses e também conteúdos relacionados aos métodos estatísticos empregados, análise de regressão, séries temporais e distribuições de freqüências.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-06-02T17:34:16Z No. of bitstreams: 1 template-msc.pdf: 7779839 bytes, checksum: 3727636ba3903e44e4de17aefcf68481 (MD5) / Approved for entry into archive by Uillis de Assis Santos (uillis.assis@ufba.br) on 2017-06-07T18:25:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 template-msc.pdf: 7779839 bytes, checksum: 3727636ba3903e44e4de17aefcf68481 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-07T18:25:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 template-msc.pdf: 7779839 bytes, checksum: 3727636ba3903e44e4de17aefcf68481 (MD5) / O câncer de mama é considerado a segunda neoplasia responsável por mais mortes em mulheres no mundo. Para a prevenção e redução desse número, a mamografia de screening é o exame mais utilizado para detecção de nódulos em estágios iniciais. A partir desse exame, o radiologista pode analisar as anomalias e a partir disso desenvolver um diagnóstico. Para aumentar a acurácia dos resultados obtidos a partir das imagens de mamografia, estão sendo desenvolvidos softwares de auxílio à diagnóstico computer-aided diagnosis capazes de automatizar o processo de análise da imagem e extrair informações relevantes para a classificação dos nódulos presentes nos exames. Esse trabalho apresenta duas novas metodologias para extração de features e classificação de massas e não-massas,s a partir da Entropia de Tsallis extraídas através da matriz de co-ocorrência (GLCM) e através da matriz de valores singulares (SVD) da imagem de mamografia, alcançando uma acurácia máxima de 91.3% / Breast cancer has been considered the second neoplasia responsible for women’s death in the last few years. To prevent and to reduce these statistics, screening mammography has been used as the most important exam to detect nodules on initial stages. From this exam, the radiologist can analyze anomalies and to provide some diagnostic. To improve the results accuracy rate from mammography images, computer-aided diagnosis softwares have been developed with the ability to automate the image analyses processing and to extract relevant information for mass classifications on screening exams. This work presents two new methodologies for feature extraction for mass and non-mass classification, based on Tsallis entropy calculated from gray level cooccurrence matrix (GLCM) and from singular value decomposition (SVD), reaching the best accuracy rate of 91.3%.

Submitted by Pedro Mizukami (pedro.mizukami@fgv.br) on 2010-03-09T18:07:28Z No. of bitstreams: 1 DMPPJ - RUY ROSADO DE AGUIAR NETO.pdf: 1024769 bytes, checksum: d67cbeb98dd44f86f5d6902e9b4683c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Pedro Mizukami(pedro.mizukami@fgv.br) on 2010-03-09T18:14:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DMPPJ - RUY ROSADO DE AGUIAR NETO.pdf: 1024769 bytes, checksum: d67cbeb98dd44f86f5d6902e9b4683c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-03-09T18:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DMPPJ - RUY ROSADO DE AGUIAR NETO.pdf: 1024769 bytes, checksum: d67cbeb98dd44f86f5d6902e9b4683c6 (MD5) / A partir da Constituição de 1988, houve crescimento expressivo na busca pela prestação jurisdicional, mas sem acréscimo proporcional na estrutura judiciária e sem a adequada alteração do sistema processual. O descompasso provocou o congestionamento da maioria dos órgãos judiciais. Atualmente, a morosidade é o problema mais grave enfrentado pelo Poder Judiciário brasileiro. Dentre as suas várias causas, somente as que têm relação com o modo de prestação do serviço podem ser enfrentadas internamente. Nesse contexto, a modernização da administração judiciária, baseada em informação estatística de qualidade, é a solução que se mostra viável. No Rio Grande do Sul, o aprimoramento do sistema de coleta de dados é condição indispensável para que o Tribunal de Justiça disponha de estatísticas adequadas de medição da produtividade individual e de indicadores de desempenho da instituição. A capacitação dos magistrados em técnicas estatísticas básicas também se faz necessária, a fim de que as informações fornecidas pelo sistema possam ser interpretadas corretamente, em benefício da administração do Poder Judiciário.