aspectos produtivos 14

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Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
O tipo de variável da simulação Monte Carlo que pode ser
controlada pelo analista é conhecido como
26/05/2024, 21:14 Simulação e otimização
https://stecine.azureedge.net/repositorio/00212en/04499/index.html?brand=estacio# 13/60
Parabéns! A alternativa E está correta.
Uma variável de decisão é uma incógnita em um problema de
otimização e possui um domínio, que é uma representação
compacta do conjunto de todos os valores possíveis para a variável.
Os tipos de variáveis de decisão são referências para objetos cuja
natureza exata depende do otimizador subjacente de um modelo.
Questão 2
O primeiro passo no processo de simulação de Monte Carlo é
Parabéns! A alternativa E está correta.
A uma variável incontrolável.
B um número aleatório.
C uma variável dependente.
D uma variável de decisão.
E uma variável aleatória.
A gerar números aleatórios.
B
configurar distribuições de probabilidade
cumulativa.
C estabelecer intervalos de números aleatórios.
D simular ensaios.
E configurar distribuições de probabilidade.
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Para tratar as incertezas de um processo a ser simulado, o primeiro
passo é analisar a base de dados e configurar qual distribuição de
probabilidade adere melhor aos dados.
2 - Número de simulações e análise de sensibilidade
Ao �nal deste módulo, você será capaz de reconhecer os conceitos de número de simulações
e análise de sensibilidade.
Vamos começar!
Os conceitos de número de
simulações e análise de sensibilidade
de simulação
Fique agora com uma explicação mais detalhada sobre os números de
simulações e a análise de sensibilidade que deve ser atribuída à
simulação, bem como sua importância.

26/05/2024, 21:14 Simulação e otimização
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Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
A simulação de Monte Carlo é uma técnica que trabalha com
Parabéns! A alternativa C está correta.
O conceito central por trás da simulação de Monte Carlo é uma
amostragem aleatória múltipla de um determinado conjunto de
distribuições de probabilidade.
Questão 2
Números aleatórios são usados para
A coleta de dados.
B formulação do modelo.
C atribuição de números aleatórios.
D análise.
E modelagem.
A dar resultados aleatórios.
B descrever a incerteza dos valores de entrada.
C atribuir valores aos parâmetros.
D alterar a solução do problema.
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Parabéns! A alternativa B está correta.
Números aleatórios são usados para descrever a incerteza dos
valores de entrada.
3 - Validação de dados de saída do modelo de simulação e de
seus testes estatísticos
Ao �nal deste módulo, você será capaz de descrever a validação dos dados de saída do modelo
de simulação e de seus testes estatísticos.
Vamos começar!
Como validar os dados de saída de
um modelo de simulação e seus
testes estatísticos?
Descubra agora como validar os dados de saída de um modelo de
simulação e seus testes estatísticos.
E representar o mundo real.

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Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
Qual destas distribuições é usada para um teste de hipótese?
Parabéns! A alternativa B está correta.
A distribuição qui-quadrado é usada para testar hipóteses. O valor
de decide se a hipótese é aceita ou não.
Questão 2
Os valores independentes em um conjunto de valores de um teste
são chamados de
A Distribuição normal.
B Distribuição qui-quadrado.
C Distribuição gama.
D Distribuição de poisson.
E Distribuição de weibull.
χ2
A graus de liberdade.
B estatística de teste.
C nível de significância.
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Parabéns! A alternativa A está correta.
Em um teste, o número de amostras individuais é chamado de
graus de liberdade. Se uma amostra tem n valores, então os graus
de liberdade são n-1.
4 - Aplicações de simulação de Monte Carlo em engenharia
Ao �nal deste módulo, você será capaz de aplicar a simulação de Monte Carlo com o auxílio do
Microsoft Excel.
Vamos começar!
Aplicação de simulação de Monte
Carlo em engenharia usando o Excel
Veja agora um exemplo de aplicação de simulação de Monte Carlo em
engenharia utilizando o Excel:
D nível de confiança.
E nível de rastreabilidade.

26/05/2024, 21:14 Simulação e otimização
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Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
Você está utilizando um software para analisar os dados de uma
amostra experimental e precisa saber qual é a diferença entre um
gráfico de barras e um histograma. Marque a opção que apresenta
essa diferença corretamente.
A
Um histograma não mostra todo o intervalo de
pontuações em uma distribuição.
B
Os gráficos de barras são circulares, enquanto os
histogramas são quadrados.
C Não há lacunas entre as barras em um histograma.
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Parabéns! A alternativa C está correta.
Os histogramas são usados para exibir variáveis de
intervalo/proporção, que envolvem uma faixa contínua de valores e,
portanto, não há lacunas entre as barras que representam cada
categoria. Os gráficos de barras, por outro lado, exibem dados
nominais ou ordinais, que se enquadram em categorias discretas.
Questão 2
Uma tabela com todos os valores possíveis de uma variável
aleatória e suas probabilidades correspondentes é chamada
Parabéns! A alternativa D está correta.
A afirmação dada é a definição de uma distribuição de
probabilidade.
D
Os gráficos de barras representam números,
enquanto os histogramas representam
porcentagens.
E
Um histograma mostra parcialmente o intervalo de
pontuações em uma distribuição.
A função de massa de probabilidade.
B função de densidade de probabilidade.
C função de distribuição cumulativa.
D distribuição de probabilidade.
E distribuição randômica.
26/05/2024, 21:14 Simulação e otimização
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