Introdução ao Tratamento da Informação nos Ensinos Fundamental ...
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EC330 Tratamento da Informação
Prof. Dr. Maurício U. Kleinke
PECIM – PPG em Ensino de Ciências e Matemática
Grupo de Ensino e Avaliação
DFA/IFGW/Unicamp
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A Curva Normal, de Moivre, de Gauss, Bell Curve...
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Teoria dos jogos
As origens históricas da teoria das probabilidades estão diretamente vinculadas á teoria dos jogos e aos nomes de Fermat e Pascal, que na metade do século XVII formalizaram pela primeira vez o conceito de probabilidade.
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Grande importância dos jogos
• Eram passatempos da realeza e da burguesia da época, e provavelmente com altas apostas;
• Vários pesquisadores estiveram envolvidos com questões de estatística associadas à probabilidade de combinações de dados;
4
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5
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Fenômenos aleatórios
No transcurso do tempo a teoria das probabilidades foi superando o marco original da teoria dos jogos para constituir na atualidade um ramo da matemática pura com aplicações nas ciências naturais, técnicas e sociais
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Moedas
Chances de cara & coroa
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Moedas e acaso
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Arremessando moedas
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Arremessando moedas
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Arremessando moedas
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Frequência nos lançamentos
0 1
1 1
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Frequência nos lançamentos
0 1 2
1 2 1
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Frequência nos lançamentos
0 1 2 3
1 2 2 1
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1 1
1 2 1
1 3 3 1
Arremessando moedas
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1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
Triângulo de Pascal
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0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4 0 6 0 4 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 0 10 0 10 0 5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 6 0 15 0 20 0 15 0 6 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 7 0 21 0 35 0 35 0 21 0 7 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 8 0 28 0 56 0 70 0 56 0 28 0 8 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 9 0 36 0 84 0 126 0 126 0 84 0 36 0 9 0 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 10 0 45 0 120 0 210 0 252 0 210 0 120 0 45 0 10 0 1 0 0 0
0 0 1 0 11 0 55 0 165 0 330 0 462 0 462 0 330 0 165 0 55 0 11 0 1 0 0
0 1 0 12 0 66 0 220 0 495 0 792 0 924 0 792 0 495 0 220 0 66 0 12 0 1 0
1 0
Triângulo de Pascal
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Jogando moedas reais
• Vocês devem arremessar 12 moedas (se possível) muitas vezes, e anotar o resultado.
• Comparar o que acontece com o modelo de distribuição proposto por Pascal;
• Como tarefa adicional, compreender (em grupos) como funciona o programa de tratamento de dados e como saber se uma amostra é normal ou não...
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LANÇANDO MOEDAS!
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Jogando moedas virtuais
• Você pode arremessar muitas moedas, e esperar o número de caras e coroas em cada arremesso;
• Esses arremessos pode ser simulados no computador;
• Os gráficos a seguir referem-se a centenas de arremessos.
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
200
400
600
800
1000
Fre
que
ncia
Caras em 12 moedas lançadas
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
200
400
600
800
1000
Fre
que
ncia
Caras em 12 moedas lançadas
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
200
400
600
800
1000
Fre
que
ncia
Caras em 12 moedas lançadas
Model Gauss
Equation
y=y0 + (A/(w*sqrt(PI/2)))*exp(-2*((x-xc)/w)^2)
Reduced Chi-Sqr
9.55005
Adj. R-Square 0.99992
Value Standard Error
B y0 -5.68637 1.63768
B xc 6 0.0047
B w 3.56757 0.01288
B A 4170.85357 18.1854
B sigma 1.78379
B FWHM 4.2005
B Height 932.80797
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Curva Normal ou Gaussiana
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Triângulo de Pascal
• Uma resposta matemática à um problema (medieval) de distribuição de moedas conduziu também, no limite, à uma aproximação para a curva normal.
• A curva normal (também) descreve as probabilidades de que um número (muito grande) de moedas arremessadas apresentarem uma dada probabilidade de saírem “caras”.
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A Curva de Gauss
• A expressão para a curva de Gauss é dada por:
• 𝑦(𝑥) = 𝑦0 + 𝐴
𝜎 2𝜋𝑒𝑥𝑝 −
𝑥−𝑥 2
2𝜎2
• 𝑦𝑜
• A
• 𝜎
• 𝑥
26
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A Curva de Gauss
27
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Medidas básicas
• Média
• Desvio padrão
28
nx
n
iix
1
2/1
1
2
n
i
n
ixx
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A Curva de Gauss
• A expressão para a curva de Gauss é dada por:
• 𝑓(𝑥) = 1
𝜎 2𝜋𝑒𝑥𝑝 −
𝑥−𝑥 2
2𝜎2
• 𝜎
• 𝑥
• Simplificando tudo!: 𝜎 = 1 ∙ 𝑥 e 𝑥 = 0 29
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Calcular na lousa!
30
𝑓(𝑥) = 1
2𝜋𝑒𝑥𝑝 −
𝑥 2
2
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Memória auxiliar
31
2 Pi Raiz 1/Raiz 6.28 2.505993 0.399043
x exp -4 0.000335
-3 0.011109 -2 0.135335
-1 0.606531 0 1 1 0.606531
2 0.135335 3 0.011109
4 0.000335
X FINAL
-4 0.000134
-3 0.004433 -2 0.054005
-1 0.242032 0 0.399043
1 0.242032 2 0.054005
3 0.004433 4 0.000134
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Curva Normal ou Gaussiana
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Curva Normal ou Gaussiana
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Curva normal ou gaussiana
0,3
41
3
0,4
77
2
0,4
98
7
0,4
99
97
0
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![Page 36: EC330 Tratamento da Informação...Tratamento da Informação Prof. Dr. Maurício U. Kleinke PECIM – PPG em Ensino de Ciências e Matemática Grupo de Ensino e Avaliação DFA/IFGW/Unicamp](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022052812/608d240c699abc525a635c22/html5/thumbnails/36.jpg)
Erros e Gaussiana
• Todas as medidas experimentais implicam em algum erro, alguma falha de precisão;
• Boa parte do tempo dos cientistas é investida em diminuir essas imprecisões;
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Lançamento de esferas
37
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
Y
X
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Lançamento de esferas
Lançamento X y 1 4.0 2.4
2 3.3 1.0 3 3.8 1.2
4 4.0 2.7
5 4.7 1.6 6 4.0 1.5
7 5.4 2.4 8 4.0 2.3
9 5.7 1.5 10 4.0 0.9
11 5.3 3.2 12 3.2 3.6 13 3.6 2.4
14 3.2 2.4 15 4.0 1.8
16 2.8 3.3 17 3.5 2.1
18 4.1 2.5 19 5.4 1.4 20 5.9 1.9
38
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Caracterizando o lançamento
• Caracterize a média e o desvio padrão de cada um dos eixos do lançamento.
• Caracterize a dispersão espacial (raio em relação ao centro dos lançamentos).
• Tarefa de grupo:
– Esses dados apresentam alguma característica gaussiana?
– Utilize (procure utilizar) o programa indicado;
– Justifique.
39