Electronic Thesis or Dissertation.

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Acompanha: Ensino de estatística para os anos finais do ensino fundamental. / O presente trabalho teve como objetivo investigar as contribuições de uma sequência didática, utilizando a realidade dos discentes, na aprendizagem de conceitos estatísticos pelos alunos do nono ano do Ensino Fundamental. A revisão de literatura referente ao ensino de Estatística apoia-se em Rumsey (2002), Lopes (1998, 2003, 2008, 2010), Campos (2007), Silva (2007), Estevam (2010), Walichinski (2012), dentre outros. Com a intenção de alcançar o objetivo proposto, foi desenvolvida no ano de 2014 uma pesquisa aplicada, qualitativa com análise interpretativa e descritiva em uma turma de alunos do 9° ano do Ensino Fundamental de um colégio da rede privada de um município do norte do Paraná. Quanto a característica da pesquisa apoiou-se em Bogdan e Biklen (1994), Roesch (1996), Rosa (2009) e Silva e Menezes (2005). Em um primeiro momento foi aplicado um teste diagnóstico denominado pré-teste, no intuito de analisar o desempenho prévio dos alunos com relação aos conteúdos básicos de Estatística. Após a aplicação foi desenvolvida uma sequência didática que contemplou conteúdos básicos de Estatística. Durante a aplicação da sequência, observou-se uma participação mais efetiva dos alunos, isto é, apresentaram maior envolvimento e interesse pelos conteúdos abordados, uma vez que puderam coletar, organizar e tabular dados. Com base nos resultados do desempenho dos alunos após a aplicação é possível inferir que a sequência didática mostrou-se eficaz quanto a aquisição ao conhecimento de conceitos estatísticos, contribuindo assim, para o desenvolvimento das competências de raciocínio, pensamento e letramento estatístico. Como produto final desta pesquisa, apresenta-se um caderno pedagógico de apoio ao professor contendo uma sequência didática com conteúdos básicos de Estatística voltada para os anos finais do Ensino Fundamental, que se encontra anexado a esta dissertação. / The present study aimed to examine the contributions that a didactic sequence, using the reality of the students learning of statistical concepts by students in the ninth year of basic school. The literature review concerning the teaching of statistics relies on Rumsey (2002), Lopes (1998, 2003, 2008, 2010), Campos (2007), Silva (2007), Estevam (2010), Walichinski (2012), among others. With the intention of achieving the proposed goal, was developed in the year 2014 a applied research, interpretive analysis and qualitative, descriptive in a batch of students of 9° year of basic school to a College’s private network of the city the north of Paraná. As a feature of the research was supported in Bogdan and Biklen (1994), Roesch (1996), Rosa (2009) and Silva and Menezes (2005). At first it was used diagnostic test called pre-test in order to analyze prior student performance in relation to the basic contents of Statistics . After the application was developed a didactic sequence that included basic contents of Statistics was developed . During application of the sequence, there was a more effective participation of students, this is, showed greater involvement and interest in the content covered, since they could collect, organize and tabulate data. Based on the results of student performance after application it is possible to infer that the instructional sequence was effective as acquiring the knowledge of statistical concepts, thus contributing to the development of reasoning skills, thinking and statistical literacy . As a final product of this research, presents an education booklet teacher support containing a didactic sequence with basic content Statistics facing the final years of basic school, which is appended to this dissertation.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pos-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 1997 / Made available in DSpace on 2012-10-17T01:59:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T22:10:07Z : No. of bitstreams: 1 108698.pdf: 6867385 bytes, checksum: 545367a8e18501240ad174ce04f0afc6 (MD5) / Esta dissertação aborda inicialmente a importância do conhecimento das características dos bens produzidos, bem como do controle e garantia de sua especificações, visando à satisfação do consumidor e à lucratividade da empresa. Posteriormente, trata de conceitos básicos da indústria ceramica e de técnicas de implantação de um controle estatístico de processos para, então, aplicá-los em uma olaria. Descreve o processo produtivo analisado, identificando as características a serem monitoradas, dentro de abordagens de qualidade centradas no produto, no consumidor e no processo. Esse procedimento é auxiliado por várias técnicas estatísticas tais como medidas descritivas, diagramas de Pareto, testes de hipóteses e, principalmente cartas de controle. Os resultados mostraram que, embora o produto apresentasse pouquíssimos defeitos e satisfizesse razoavelmente os consumidores, existiam algumas falhas no processo de produção que, se controladas, poderiam não só melhorar a lucratividade da empresa como, também, a qualidade do produto acabado.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T17:27:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 296725.pdf: 45785865 bytes, checksum: 0f6e457e0c88b709936ffce422390ae7 (MD5) / A confecção de um sistema mecânico está sempre sujeita às imperfeições e incertezas oriundas do seu processo de fabricação que podem eventualmente estabelecer diferenças significativas entre o desempenho desejado inicialmente em projeto e aquele efetivamente apresentado pelo sistema real. Como conseqüência deste fato, uma variação aleatória das respostas dinâmicas é certamente esperada ao longo de um ensemble composto de sistemas similares, dificultando de forma considerável as análises de engenharia nas regiões de médias e altas frequências. Assim, com o objetivo de garantir que os requisitos de projeto e certificação sejam devidamente cumpridos, um engenheiro projetista deve considerar os principais efeitos decorrentes destas incertezas na elaboração dos seus modelos matemáticos. Neste sentido, intensos esforços têm sido realizados pela comunidade acadêmica para o desenvolvimento de metodologias eficazes e otimizadas para a descrição estatística das respostas oriundas de sistemas randômicos (i.e. sistemas com propriedades não-determinísticas). Atualmente, a Análise Estatística de Energia (SEA) é uma das principais metodologias para análise vibroacústica nas regiões de médias e altas frequências, visto que seus resultados predizem o comportamento médio esperado de um ensemble composto de sistemas similares, como por exemplo: carros que saem de uma linha de montagem ou aviões produzidos em série. Recentemente, as formulações analíticas de SEA foram estendidas para predizer a variância da resposta energética. Nestas formulações, as estatísticas dos parâmetros modais (freqüências naturais e formas modais) foram descritas pelas estatísticas dos auto-valores e auto-vetores de uma matriz do tipo GOE (Gaussian Orthogonal Ensemble) oriunda da Teoria da Matriz Randômica. Diversos trabalhos experimentais e numéricos têm confirmado um estabelecimento satisfatório da estatística GOE para as frequências naturais de sistemas suficientemente randômicos. Entretanto, alguns desvios significativos em relação ao modelo GOE têm sido identificados para as formas modais correspondentes afetando sensivelmente o desempenho das predições da variância de SEA. Neste trabalho de doutorado, as estatísticas dos parâmetros modais de sistemas randômicos foram sistematicamente investigadas com o auxílio dos resultados dos observadores estatísticos oriundos da Teoria da Matriz Randômica. Duas classes de problemas foram analisadas: ondas longitudinais em barras e ondas de flexão em placas. Para as estatísticas de cada um dos parâmetros modais, os níveis de concordância com o modelo GOE (ou de Poisson) foram prontamente avaliados. Além disso, os valores da média e da variância relativa da densidade de energia cinética foram calculados e comparados com as predições analíticas de SEA baseadas nos modelos GOE e de Poisson. Os possíveis impactos, ou degradações, no desempenho das predições da variância de SEA baseadas no modelo GOE foram investigados para os casos em que as estatísticas dos parâmetros modais não concordam plenamente com a estatística descrita pelo modelo GOE. Dentre as principais contribuições deste trabalho de doutorado destacam-se o estabelecimento de métricas eficientes para a verificação do nível de concordância de cada um dos parâmetros modais com as estatísticas descritas pelos modelos GOE e de Poisson, bem como a obtenção de uma melhor compreensão das relações existentes entre as estatísticas do modelo GOE (ou de Poisson) e as estatísticas esperadas para os parâmetros modais de sistemas vibroacústicos de engenharia.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T20:33:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 238806.pdf: 907744 bytes, checksum: cff64e1483fcca731e67fc2a1d5f52d0 (MD5) / Neste trabalho, são apresentados modelos estatísticos que descrevem o comportamento de dois algoritmos adaptativos com estrutura em sub-bandas: o algoritmo NLMS (normalized least-mean-square) aplicado a uma estrutura em sub-bandas com decomposição generalizada (GSD-NLMS) e o algoritmo de filtragem adaptativa em sub-bandas normalizado (normalized subband adaptive filtering - NSAF). Para tais algoritmos, são considerados sinais de entrada Gaussianos e hipótese de adaptação lenta. Esses algoritmos são utilizados como uma alternativa ao algoritmo LMS convencional, visando melhorar a velocidade de convergência para sinais de entrada fortemente correlacionados. Os dois algoritmos aqui considerados realizam um processamentoparalelo do sinal de entrada e utilizam um passo de adaptação variável no tempo. Tal processamento é baseado em uma decomposição em sub-bandas. Modelos analíticos para o momento de primeira ordem do vetor de coeficientes do filtro adaptativo bem como para a curva de aprendizagem são obtidos. Para isso, são levadas em conta a natureza variante no tempo do passo de adaptação como também um parâmetro de regularização, o qual é adicionado à estimativa de potência média requerida pelo algoritmo. Através de simulações numéricas, a precisão dos modelos aqui obtidos é avaliada. This work presents stochastic models for the normalized least-mean-square algorithm using a structure with generalized subband decomposition (GSD-NLMS) and for the normalized subband adaptive filtering (NSAF) algorithm, considering Gaussian input signal and slow adaptation. Such algorithms are used as an alternative to the standard LMS to overcome the convergence problems under correlated input signals. Both the studied algorithms make use of a parallel processing of the input signal, based on a subband decomposition, as well as consider a time-varying step-size parameter. Analytical models for the first moment of the filter weight vector and the learning curve for the discussed algorithms are presented. The used analysis takes into account the time-varying nature of the step-size parameter as well as a regularization parameter (added to the power estimate), which prevents division by zero in the power normalization phase. Through simulation results the accuracy of the model here derived is assessed.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-24T00:54:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 250771.pdf: 2570235 bytes, checksum: 1dda2a4bddd4ca97facaebb511f5ea4c (MD5) / Este trabalho teve como objetivo analisar as relações existentes entre processo de medição e o processo de fabricação no contexto do controle estatístico de processos por variáveis, almejando gerar conhecimentos que viabilizem um uso mais racional do controle estatístico de processos (CEP) e da metrologia. Foi construído um modelo matemático que permitiu propagar a incerteza de medição através do CEP, considerando seu efeito potencial sobre os limites de controle e sobre a capacidade do gráfico para detectar mudanças da média do processo. O modelo matemático foi implementado em um algoritmo de simulação de Monte Carlo. A simulação Monte Carlo permitiu criar um ambiente único, bastante intuitivo, para estudar todos os casos sem ter que mudar continuamente a modelagem matemática. São apresentados os resultados de diversos estudos de caso que permitiram avaliar o impacto da incerteza dos dados sobre incerteza dos limites de controle do gráfico de posição (isto é, gráfico de médias) e posteriormente sobre a incerteza do comprimento médio de corrida (ARL), considerado um indicador da capacidade do gráfico para detectar mudanças da média do processo. Dois indicadores foram utilizados nesta pesquisa para avaliar o efeito da incerteza de medição no desempenho do gráfico. Os mesmos permitiram quantificar o efeito da incerteza de medição sobre o desempenho do gráfico de controle. Em todos os estudos de casos, buscou-se avaliar combinações realistas de processo de medição e processo de fabricação, através da utilização de informações sobre processos reais ou dados extraídos de bibliografias reconhecidas. Mediante os estudos de caso, pode-se provar que a incerteza de medição pode ser propagada através das operações estatísticas necessárias para a construção e operação de um gráfico de controle, causando incerteza no posicionamento dos limites de controle e nos valores do indicador ARL para diferentes deslocamentos da média do processo. E ao final é feita uma análise critica sobre os resultados alcançados e são feitas recomendações para melhorar a aplicação dos sistemas de medição no controle estatístico de processos. The objective of this work is to analyze the existing relations between measurement process and manufacturing process, within the framework of Statistical Processes Control (SPC). The focus will be generating knowledge that enables a more rational use of SPC and industrial metrology. A mathematical model was developed, allowing the propagation of measurement uncertainty through SPC, considering its potential effect on the control limits and the capacity of the control charts to detect changes in the process mean. The mathematical model was implemented using the Monte Carlo simulation approach. This approach allows the creation of a very unique and intuitive environment for the user, studying all the cases without having to continually modify the mathematical model. The results of several case studies are presented, analyzing the impact of measurement uncertainty on the uncertainty of the control limits, specifically for the average control chart. In the same manner, the uncertainty of the average run length (ARL) was investigated, considered as a good indicator of the capacity of control charts to detect changes on the process average. Another two indicators were used in this study to evaluate the effect of the measurement uncertainty in the performance of the control charts. In all case studies, the aim was set to evaluate realistic combinations of measurement process and manufacturing process, through the use of information of actual cases or data extracted from recognized bibliographies. As a consequence, it was proved that measurement uncertainty can be propagated in conjunction with stochastic operations, which are needed to construct realistic control charts. Thus, uncertainty in measurements causes an uncertainty on the real location of the control limits and the values of ARL for different perturbations on the process mean. Finally, a critic analysis is made about the results and recommendations are made to improve the application of the measurement systems in the real SPC situations.