Atualmente o Projeto de Experimentos (DOE) vem sendo largamente utilizado para determinar os fatores de projetos e processos mais significativos afetando uma variável resposta e para estabelecer modelos empíricos entre os fatores, entretanto este método ainda é pouco utilizado e processo de forjamento a quente. O presente trabalho analisa a influência individual e cumulativa de alguns parâmetros controláveis de um processo de forjamento a quente em matriz fechada na força de prensagem necessária para sua realização. Esta análise foi realizada utilizando a técnica de Projeto de Experimentos (DOE). Para a determinação da influência dos parâmetros de processo selecionados na variável resposta do Projeto de Experimentos (DOE), uma série de ensaios variando o lubrificante utilizado, o diâmetro da geratriz e a temperatura de forjamento foram realizados. A variável resposta para o experimento foi definida como a força de prensagem exigida do equipamento para a realização do forjamento. Para este trabalho foi utilizado o material ABNT 4140 fornecido em barras trefiladas de 28,6mm (1.1/8″) posteriormente forjado a quente em matriz fechada. Os resultados mostraram que o fator que mais influencia na força de prensagem para a situação ensaiada é o lubrificante. Os demais fatores, mesmo combinados, não apresentaram uma influência significativa na variável resposta. O presente estudo demonstra que é possível a utilização de técnicas de ajuste e definição de parâmetros de processo de forjamento a quente de maneira confiável e sem a necesside da aplicação dos complexos programas de simulação computacional e os métodos de tentativa e erro ainda presentes na indústria. Finalmente este trabalho reforça a versatilidade do Projeto de Experimentos (DOE) ainda pouco aplicado em processos de forjamento. / Nowadays the Design of Experiments (DOE) has been widely used to determine the most significant project and process factors affecting a response variable and to establish empirical models among the factors, although this method is still little used and the process of hot forging. This work analyzes the individual and cumulative influence of some controllable parameters in a closed die hot forging process in the pressing force required for its realization. This analysis was performed using a Design of Experiments (DOE) method. To determine the influence of variable factors selected in response Design of Experiments (DOE), a several tests varying the lubricant, the diameter of the billet and the forging temperature was performed. The response variable for the experiment was defined as pressing force. For this study, it was used the ABNT 4140 steel provided in drawn bars of 28,6mm (1 1/8 ″). The fator that had more influence over the pressing force was the lubricant. Other factors, whether or not combined, did not show a significant influence on the response variable. This study demonstrates that it is possible use techniques to set hot forging process parameters reliably and without necesside the application of complex computer simulation programs or the trial and error system. Finally, this work reinforces the versatility of Design of Experiments (DOE) wich is still little used in forging processes.

A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais. / The demand prediction has a role of fundamental importance inside the organizations, because trough it is possible to obtain a previous declaration of the demanded amount in the future, allowing the managers to take more consistent decisions and to allocate the resources in an efficient manner in order to satisfy this demand. However, the efficiency in the support decision and resource allocation demands accurated predictions. So, the combination of predictions have been used with the aim of improving the accuracy and, consequently, the precision of the prediction. This study has as objective to do an adaptation of a prediction model to estimate the demand of products designated to animal supplementation through the combination of prediction, considering the variables that can impact in the demand and in the expert opinion. The work is structured in two papers, considering that the first searches to priorize and select through the Analitic Hierarch Process (AHP), variables that can impact in the demand, so they could be evalute in the regression modelling of the paper 2. By the way, in the second paper, it was done an adaptation of the composed prediction model proposed by Werner (2004), searching for a more accurated final prediction. The obtained results reinforce that the prediction, when combined, present superior performance to the accuracy metrics MAPE, MAE and MSE, in relation to the individual predictions.

A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado. / The adequate forecasting in industries allows the correct sizing of many aspects of production management. A method used to improve the precision of forecasts is the combination of predictions. Over time, many studies were conducted to evaluate the existent methods and to indicate which one is the most precise. However, there is no unanimity in those studies conclusions. Among the combination methods, the arithmetic average is recognized as the broadly applied, while the minimum variance is sometimes presented as more accurate allowing to consider the correlation between the errors of individual forecasts or not. This study proposes to identify, in real industrial predictions series, if there are differences between accuracy of individual forecasts and their combinations. The individual predictions are performed by ARIMA and ANN models, and the measures used to choose the best method are MAPE, MAE and MSE. This dissertation is structured as three articles, in which a series of comparisons between individual prediction techniques and their combinations. Article 1 addresses the comparison between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and simplified minimum variance. Article 2 presents a comparative study between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and minimum variance, considering errors correlated. The comparison between the three combinations presented in the previous articles is explained in Article 3. As main result of the dissertation, it is highlighted the superior performance obtained with the minimum variance combined methods, specially the simplified method.

O aumento da confiabilidade operacional é responsável pela elevação da segurança em plantas industriais assim como, pela redução de custos com manutenção. Engenheiros de inspeção, em muitos casos, utilizam métodos estatísticos que possibilitam a execução de inspeção por amostragem, nestes casos extrapolações dos resultados obtidos nos ensaios devem ser feitas para a partir daí estimar as condições físicas do equipamento como um todo. Propomos neste estudo dois métodos de cálculo que quando aplicados nos resultados de ensaio IRIS se possa estimar a menor espessura presente no feixe tubular. O primeiro método, designado como método de cálculo I, utiliza os conceitos de arranjo simples em conjunto com a delimitação do grupo de tubos de interesse na obtenção da estimativa da menor espessura presente no feixe tubular. O segundo método de cálculo, método de cálculo II, consiste em uma adaptação do método de cálculo proposto pela JSCE para a estimação da profundidade de pite no feixe, este método utiliza a distribuição dos valores de espessuras obtidos no ensaio, para através do conceito de período de retorno realizar cálculos que proporcionem obter uma estimativa da menor medida de espessura presente no feixe. Os métodos de cálculo estatísticos existentes utilizados na estimativa de menores espessuras em vasos e tubulações se baseia no ajuste dos valores de espessura obtidos por ensaios à curvas de distribuição previamente estabelecidas, verifica-se que este ajuste em geral não é encontrado para os dados utilizados no método de cálculo II, esta falta de aderência pode ser explicada quando são analisados vários aspectos no que se refere a operação e a atuação de mecanismos de corrosão em feixes tubulares de permutadores de calor: Intensidades diferenciadas de processos corrosivos em passes distintos, mecanismos de corrosão distintos que produzam taxas de desgaste semelhante externa e internamente aos tubos, variações no processo que proporcionem alterações nos fenômenos corrosivos. Para avaliar o ajuste dos valores medidos à curva de distribuição empregamos os métodos gráficos PP-Plot e QQ-plot e para determinar os parâmetros necessários a curva de distribuição utilizamos a estimação de máxima verossimilhança. No método de cálculo I o tamanho da amostragem necessária para a probabilidade de obtenção desejada varia de forma não linear com o número de tubos do feixe e com o percentual de tubos de interesse, em geral não há um aumento significativo na probabilidade de obtenção de uma medida em percentuais de interesse acima de 4% dos tubos presentes no feixe. O método de cálculo II possui aplicabilidade apenas em feixe com no mínimo 600 tubos e pode apresenta erro na estimativa de até ± 0,2mm, para feixes com 1500 tubos o erro máximo varia com o período de retorno utilizado e pode alcançar valores entre ±0,3. / Increased operational reliability is responsible for security in lifting industrial plants as well as the reduction of costs with maintenance, inspection engineers, in many cases, using techniques of inspection and sampling by complementing these tests employ statistical methods to make extrapolations of the results from tests for the equipment as a whole. We propose in this study two methods of calculation that can be applied in the test results for IRIS that it is possible to estimate the maximum depth of pite in the tubular beam, the first method ,designated as of calculation method I, use the concepts of permutation in together with the delineation of sets of tubes of interest in obtaining the estimate of the lower thickness in the bundles. The second calculation method, calculation method II, is an adaptation of the method of calculating proposed by JSCE to estimate the depth of pite in the bundles, this method uses the distribution of values of thickness obtained in the test for using the concept of time return to perform more calculations to provide an estimate of the lowest measure of thickness in the bundles. The existing statistical methods of calculation used to estimate the thickness in smaller vessels and pipes is based on the adjustment of the values of thickness obtained by testing the distribution curves of previously established, it appears that this adjustment generally is not found for the data used in Calculation Method II, this lack of adherence may be explained when they are examined several aspects as regards the operation and performance of mechanisms of corrosion of bundles in heat exchangers: corrosion processes with different intensities in different passes, different mechanisms of corrosion that produce similar wear rates of the external and internal tubes, which provide variations in changes in corrosive phenomena. To assess the fit of the measured values of the distribution curve of the methods employed graphic Plot and PP-and QQ-plot, to determine the parameters needed to use the curve of distribution of maximum likelihood estimation. In the method of calculating the size of the sample I needed for the likelihood of achieving desired changes in a non-linear with the number of tubes of the bundle and the percentage of tubes of interest, in general there is a significant increase in the probability of obtaining a measured in percentage of interest above 4% of the tubes in the bundle. The calculation method II has applicability only to bundles with at least 600 tubes and may make the estimation error of up to ± 0.2 mm for bundles with 1,500 pipes the maximum error varies with the period of return used and can reach values between ± 0 3.

O objetivo fundamental desta dissertação foi desenvolver modelos de estimativa da radiação solar no intuito de complementar a base de dados visando o traçado de mapas de radiação solar para o Rio Grande do Sul. Inicialmente foi realizada uma pesquisa na literatura sobre as metodologias desenvolvidas para a estimativa da radiação solar para locais onde inexistem dados medidos desta variável. Foi feito um levantamento das técnicas estatísticas utilizadas na previsão de valores de variáveis. As metodologias pesquisadas foram aplicadas ao banco de dados SAMSON (Solar and Meteorological Surface Observational Network). Entre as variáveis deste banco de dados estão a radiação solar, a umidade relativa, a temperatura, a latitude, a altitude e a nebulosidade. A metodologia dos modelos de estimativa aplicada neste trabalho baseia-se no Método dos Mínimos Quadrados. Foram realizadas correlações mensais e anuais entre as variáveis acima citadas e seus resultados validados através de validação cruzada. Resultou apropriada, na disponibilidade de dados climatológicos, a aplicação de modelos com parâmetros mensais de regressão linear múltipla envolvendo as variáveis explicativas: insolação, temperatura média e umidade relativa. Este modelo, entre outros, foi aplicado aos dados do Rio Grande do Sul. A metodologia acima descrita aplicada aos dados medidos no Rio Grande do Sul, resultou eficaz. Foram pesquisadas técnicas de interpolação para traçado de mapas e estabelecidas regras para o traçado dos mesmos. Foram utilizados dados periféricos para a Argentina, Uruguai e Santa Catarina. Foram feitos mapas mensais de médias mensais de radiação solar global horizontal diária bem como um mapa da média anual de radiação solar global horizontal diária. Observou-se que o modelo de Ångström–Prescott apresenta bons resultados quando se dispõe apenas da insolação Os mapas serão úteis para a pesquisa e implementação de sistemas empregando Energia Solar no Estado do Rio Grande do Sul. Finalmente, a principal conclusão é a de que modelos de correlações obtidos com dados de cada mês e produzindo parâmetros mensais são mais adequados do que um único modelo de correlação com parâmetros de validade anual utilizado nas estimativas mensais.

Resumo não disponível

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-13T19:37:22Z No. of bitstreams: 2 Kátia Barros Cabral dos Santos Dissertação Final.pdf: 1828084 bytes, checksum: 2f36c9f2d55e521f0c3dba35b0570804 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T19:37:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Kátia Barros Cabral dos Santos Dissertação Final.pdf: 1828084 bytes, checksum: 2f36c9f2d55e521f0c3dba35b0570804 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012 / No contexto global em que as informações transitam através de representações cada vez mais sintéticas, como os gráficos e tabelas, faz-se necessário que os indivíduos realizem a interpretação das informações de forma crítica. Nesse sentido, a escola passa a desempenhar um papel muito importante na formação dos estudantes. O objetivo deste estudo foi analisar a compreensão de professores de 4º e 5º anos do Ensino Fundamental sobre interpretação de gráficos. Participaram da pesquisa 12 professoras: seis do 4º ano e seis do 5º ano do Ensino Fundamental dos municípios de Igarassu e Itapissuma. Foi realizada com cada professora uma entrevista individual constituída de quatro tópicos: 1) Perfil das professoras, em que analisamos aspectos sobre a formação e prática pedagógica; 2) Elaboração de Questões sobre gráficos propostos, em que foram analisados os tipos de questões elaborados pelas professoras; 3) Análise de Atividades propostas em livros didáticos, em que as professoras observaram o nível de dificuldade de questões envolvendo interpretação de gráficos; 4) Análise de resolução de estudantes em atividades com gráficos, em que as professoras analisaram a resolução dos estudantes de atividades envolvendo interpretação de gráficos. Os resultados mostraram que não houve uma diferença expressiva entre a compreensão de gráficos pelas professoras participantes do 4º e do 5º anos, mostrando ainda maior habilidade das professoras em analisar resoluções de estudantes do que elaborar questões. Questões que demandaram uma localização de pontos extremos (máximo e mínimo) foram as que as professoras apresentaram melhor desempenho enquanto que questões que demandaram uma extrapolação as professoras demonstraram pouca familiaridade. Questões que exigiam uma relação mais complexa entre os dados, tais como as de variação, foram pouco frequentes quando as professoras foram solicitadas a elaborá-las, sendo, entretanto, consideradas de fácil resolução na análise das atividades e analisadas inadequadamente pela maioria das professoras quando estavam com a resolução do estudante. Observamos ainda que a escala foi o elemento em que as professoras demonstraram mais dificuldades. Os resultados desta pesquisa apontam para a necessidade de formação continuada de Matemática e, especialmente, em Estatística, para que essa otimização permita ao professor desenvolver competências necessárias ao trabalho com gráficos de forma a minimizar as lacunas existentes na formação inicial. Ao mesmo tempo, os resultados possibilitam uma reflexão sobre a prática pedagógica dos professores, favorecendo a promoção de mudança nas mesmas a partir de uma atitude de reflexão contínua do professor sobre as atividades que são propostas em sala de aula, as respostas dos estudantes e a sua atuação enquanto professor. Os resultados parecem ainda demonstrar que analisar atividades propostas não é algo que faz parte do cotidiano das professoras que participaram do estudo, com a própria pesquisa se constituindo em um momento de reflexão para as mesmas. Neste sentido, enfatizamos o processo de formação contínua do professor, bem como a sua atitude crítico-reflexiva, que deve ser constantemente estimulada no ambiente escolar.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2015-05-15T14:09:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Queiroz, 2015, Dissertação, Versão digital.pdf: 1474996 bytes, checksum: b69a3a36ceb869b3cf38fce8cb0de7b3 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-15T14:09:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Queiroz, 2015, Dissertação, Versão digital.pdf: 1474996 bytes, checksum: b69a3a36ceb869b3cf38fce8cb0de7b3 (MD5) Previous issue date: 2015-03-10 / CAPES / Pesquisas realizadas recentemente sobre interpretação de dados estatísticos têm investigado que o processo de interpretação é complexo e envolve aspectos cognitivos e afetivos. Em geral, as pesquisas vinculadas à Educação Estatística investigam os aspectos cognitivos e técnicos envolvidos na interpretação de dados. O objetivo geral deste estudo é analisar as expressões afetivas durante o processo de interpretação de dados estatísticos. Os objetivos específicos da pesquisa são: discutir as expressões afetivas como elemento do processo de interpretação de dados estatísticos em diferentes tarefas; e identificar as expressões afetivas apresentadas por estudantes de Licenciatura em Pedagogia e Bacharelado em Estatística, em situações de interpretação de dados. Os dados da pesquisa são referentes a entrevistas com 11 participantes, sendo seis do curso de Pedagogia e cinco de Estatística. Cada entrevista compõe-se de três etapas. Na primeira etapa, as questões vinculam-se a informações gerais de cada participante, bem como às suas vivências com a Estatística. A segunda parte da entrevista refere-se a questões relacionadas a quatro tarefas de interpretação de dados. A tarefa 1 é composta por uma notícia retirada de uma revista nacional sobre acesso ao exame de mamografia; a tarefa 2 está associada a um gráfico de um relatório oficial sobre óbitos em acidentes de trânsito envolvendo a população jovem no Brasil; a tarefa 3 aborda uma pesquisa realizada em Chicago sobre o acesso a armas por estudantes em idade escolar; a tarefa 4 refere-se a uma tabela retirada de um relatório oficial sobre projeção de viagens no Brasil, entre os anos de 2010 e 2014. A etapa 3 da pesquisa trata-se de quatro perguntas finais sobre as tarefas que os estudantes haviam terminado de interpretar, as quais questionam aos mesmos por quais destas perguntas eles mais ou menos interessaram-se por interpretar. As entrevistas estão gravadas em vídeo com software Camtasia Studio 8, que também permite o registro do áudio e das manipulações efetuadas no computador. As entrevistas têm uma duração média de 65 minutos e estão transcritas e organizadas em forma de protocolos de fala. Para a análise e categorização dos dados utilizamos o software de análise de dados qualitativos webQDA. Os dados indicam que as respostas dos participantes envolvem, majoritariamente, algum tipo de expressão afetiva e que estas não podem ser desconsideradas durante o processo de interpretação de dados. Analisamos, ainda, que os estudantes de Pedagogia apresentaram um quantitativo maior de expressões afetivas, mas o teor de tais expressões é semelhante entre os cursos e não foram encontradas evidências que apontam o curso de graduação como motivo de tal diferença. As respostas que envolviam conhecimentos próprios da área de Matemática e Estatística também foram analisadas. No entanto, não foram encontradas diferenças nas frequências de ocorrência desta categoria entre os grupos investigados. Novas pesquisas devem ser feitas para investigar a possível relação do curso de graduação com as interpretações dos participantes e o papel das expressões afetivas no processo de interpretação de dados.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6039_1.pdf: 1689711 bytes, checksum: e00624d87171c671170096380d0b2525 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Muito se tem discutido sobre os problemas enfrentados pela indústria de software, os quais podem estar levando a mesma à estagnação. De acordo com pesquisas realizadas na área, além da baixa qualidade dos produtos, e produtividade não condizente com a demanda, a imprecisão de estimativas é um dos problemas cruciais enfrentados pela indústria de software. O atraso na entrega de projetos e a extrapolação de custos são conseqüências diretas da baixa qualidade das estimativas definidas. Em muitos casos, quando não colaboram para o fracasso total de um projeto, a imprecisão de estimativas pode causar prejuízos à organização contratada, tais como a insatisfação de seus clientes e o pagamento de multas de contrato. Desta forma, é importante que sejam fornecidos meios, para que a organização possa predizer, com maior confiabilidade, as chances de um projeto futuro alcançar seus objetivos, dentro do prazo e custo definidos, facilitando, assim, o planejamento e a negociação com o cliente. Neste sentido, esta dissertação apresenta, como principal contribuição, uma metodologia de predição de prazo de projetos, que utiliza simulação e métodos estatísticos. A metodologia tem como objetivo aumentar a qualidade do processo de estimativas das organizações, utilizando, para isso, informações de execuções passadas de projetos e características da equipe atual de desenvolvimento. Tais informações servem de base para a predição de um intervalo, ao qual, na prática, o término do projeto em análise terá chances de pertencer. Os resultados de um estudo de caso, realizado em uma empresa de desenvolvimento de software, ao final da pesquisa, sugerem a capacidade da metodologia definida neste trabalho

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-11-06T15:15:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Trabalho de Valdir edumatec.pdf: 1801978 bytes, checksum: 761dff6d52efa68780f725fffbc910e1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-06T15:15:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Trabalho de Valdir edumatec.pdf: 1801978 bytes, checksum: 761dff6d52efa68780f725fffbc910e1 (MD5) Previous issue date: 2016-05-23 / A pesquisa teve como objetivo investigar o desempenho de alunos do Ensino Médio da Educação de Jovens e Adultos (EJA) na resolução de atividades de interpretação de gráficos estatísticos. Para tanto, realizamos um breve estudo sobre a EJA e a Educação Estatística, bem como sobre os resultados de pesquisas realizadas nestes domínios. Focamos na interpretação de dados estatísticos contidos em gráficos, considerando as dimensões local (interpretação de pontos isolados do gráfico), global (interpretação do gráfico como um todo) e variacional (utilização da variação como forma de interpretação). O interesse pela variação de dados se justifica por se tratar de um conceito central para a interpretação de gráficos e a tomada de decisão, além de contribuir para o desenvolvimento do pensamento e letramento estatísticos. A pesquisa foi realizada com vinte e três alunos do Ensino Médio da EJA, que resolveram cinco atividades de interpretação de gráficos de linhas e de colunas simples e múltiplas. Os resultados obtidos mostram que os alunos tiveram mais facilidade para interpretar pontos isolados dos gráficos propostos, enquanto que apresentaram maior dificuldade para utilizar o conceito de variação de dados, por exemplo, para quantificar a variabilidade no cálculo da amplitude. Estes resultados se aproximam dos achados de pesquisas que foram realizados com professores e alunos dos anos iniciais e finais do Ensino Fundamental e indicam a necessidade de se repensar, também, o processo de ensino de conteúdos estatísticos aos alunos do Ensino Médio da EJA. / The research aimed to investigate the performance of students from Youth and Adult Education (EJA) at the high school level, resolving activities of statistical graph interpretation. A literature review analyzed publications on EJA and Statistics Education. This study focused on the discussion on the interpretation of statistical data presented in graphs, considering the following dimensions: local (the interpretation of isolated points of graph), global (the interpretation of graph as a whole), and variational (the use of variation as a way of interpretation). Such focus on data variation is justified because it is a central concept for interpretation of graphs and decision-making, besides to contribute to reflect on statistic thinking and statistical literacy. The research was conducted with twenty-three students enrolled in EJA, attending high school classes. They solved five tasks which included interpretation of line graphs, and multiple and simple column graph. The results show that the interpretation of isolated points of graphs was easier for the participants. They had more difficult to utilize the concept of data variation, for example, to quantify the variability in the amplitude calculation. These results are close to findings of research studies that had been conducted with students in early and final years of Elementary School, and at teacher education level. This study gave evidence of the need to rethink teaching process of statistical content to EJA students at high school level.