O documento apresenta uma introdução ao banco de dados Neo4j, incluindo como instalá-lo e utilizar sua linguagem de consulta Cypher para manipular dados orientados a grafos. Exemplos demonstram como criar nós, relações e fazer perguntas sobre os dados armazenados no banco através de poucas linhas de código. A integração com R também é apresentada para visualização e análise dos grafos.
1) O documento discute técnicas de web scraping utilizando a linguagem R, apresentando bibliotecas e funções para extração de dados estruturados de páginas da web.
2) São apresentados quatro exemplos práticos de web scraping, incluindo tabelas de campeonato brasileiro, preços de produtos em sites de compras, dados de séries populares no IMDB e cotações de ações da Petrobrás.
3) Na conclusão, o leitor é desafiado a elaborar programas de web scraping para coletar dados de car
O documento discute métodos para importar, manipular e representar dados online utilizando R. Ele apresenta como importar dados do Banco Mundial para o MySQL e como utilizar bibliotecas como quantmod, Quandl e WDI para coletar e analisar dados financeiros e macroeconômicos.
O documento discute como representar dados no R, incluindo a criação de um banco de dados fictício de medidas meteorológicas e a geração de gráficos simples e complexos utilizando bibliotecas como igraph, ggplot2 e gifski.
(1) O documento descreve como integrar planilhas do Excel com bancos de dados MySQL usando R. (2) Inclui funções como write.xlsx() para criar planilhas do Excel e dbWriteTable() para escrever dados de dataframes no MySQL. (3) Também mostra como ler dados de planilhas Excel e tabelas MySQL e minerá-los para responder perguntas sobre os dados.
A aula ensina como integrar bancos de dados MySQL com o programa R, criando data frames no R e transferindo-os para tabelas no MySQL. Os alunos aprendem a elaborar tabelas aleatórias no R para praticar os conceitos e recebem uma tarefa de casa de adicionar e deletar registros em tabelas no banco de dados.
O documento descreve como integrar o banco de dados MySQL com o software R utilizando a biblioteca RMySQL. As etapas incluem instalar o pacote RMySQL, estabelecer a conexão entre R e MySQL, e executar operações CRUD (create, read, update, delete) em uma tabela no banco de dados usando comandos no R.
1) O documento apresenta como utilizar o MySQL Workbench para modelar e gerenciar bancos de dados sem escrever código SQL.
2) É mostrado como criar tabelas, definir chaves primárias e estrangeiras, inserir e atualizar dados, e estabelecer relações entre as tabelas de forma visual.
3) O documento usa como exemplo um banco de dados para uma loja virtual com tabelas de clientes, pedidos e estoque.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados Neo4j, incluindo como instalá-lo e utilizar sua linguagem de consulta Cypher para manipular dados orientados a grafos. Exemplos demonstram como criar nós, relações e fazer perguntas sobre os dados armazenados no banco através de poucas linhas de código. A integração com R também é apresentada para visualização e análise dos grafos.
1) O documento discute técnicas de web scraping utilizando a linguagem R, apresentando bibliotecas e funções para extração de dados estruturados de páginas da web.
2) São apresentados quatro exemplos práticos de web scraping, incluindo tabelas de campeonato brasileiro, preços de produtos em sites de compras, dados de séries populares no IMDB e cotações de ações da Petrobrás.
3) Na conclusão, o leitor é desafiado a elaborar programas de web scraping para coletar dados de car
O documento discute métodos para importar, manipular e representar dados online utilizando R. Ele apresenta como importar dados do Banco Mundial para o MySQL e como utilizar bibliotecas como quantmod, Quandl e WDI para coletar e analisar dados financeiros e macroeconômicos.
O documento discute como representar dados no R, incluindo a criação de um banco de dados fictício de medidas meteorológicas e a geração de gráficos simples e complexos utilizando bibliotecas como igraph, ggplot2 e gifski.
(1) O documento descreve como integrar planilhas do Excel com bancos de dados MySQL usando R. (2) Inclui funções como write.xlsx() para criar planilhas do Excel e dbWriteTable() para escrever dados de dataframes no MySQL. (3) Também mostra como ler dados de planilhas Excel e tabelas MySQL e minerá-los para responder perguntas sobre os dados.
A aula ensina como integrar bancos de dados MySQL com o programa R, criando data frames no R e transferindo-os para tabelas no MySQL. Os alunos aprendem a elaborar tabelas aleatórias no R para praticar os conceitos e recebem uma tarefa de casa de adicionar e deletar registros em tabelas no banco de dados.
O documento descreve como integrar o banco de dados MySQL com o software R utilizando a biblioteca RMySQL. As etapas incluem instalar o pacote RMySQL, estabelecer a conexão entre R e MySQL, e executar operações CRUD (create, read, update, delete) em uma tabela no banco de dados usando comandos no R.
1) O documento apresenta como utilizar o MySQL Workbench para modelar e gerenciar bancos de dados sem escrever código SQL.
2) É mostrado como criar tabelas, definir chaves primárias e estrangeiras, inserir e atualizar dados, e estabelecer relações entre as tabelas de forma visual.
3) O documento usa como exemplo um banco de dados para uma loja virtual com tabelas de clientes, pedidos e estoque.
O documento ensina como utilizar o MySQL Workbench, descrevendo os comandos básicos de CRUD (Create, Read, Update, Delete, Search) e demonstrando como criar bancos de dados, tabelas, inserir e consultar dados.
O documento fornece instruções passo a passo para instalar o MySQL no Windows, incluindo fazer o download do instalador, executar a instalação, configurar as senhas e iniciar o servidor MySQL e o Workbench.
O documento discute a teoria dos jogos e sua aplicação na tomada de decisões. Apresenta o dilema do prisioneiro como exemplo didático para ilustrar como a teoria dos jogos pode ser usada para modelar situações de competição e cooperação entre jogadores e encontrar soluções de equilíbrio. Também discute jogos cooperativos e como calcular nucléolos e valores de Shapley para distribuir os ganhos de forma justa entre as partes.
1) O documento discute planejamento não linear e apresenta exemplos de como algoritmos genéticos e sistemas de equações diferenciais não lineares podem ser usados para planejamento de produção.
2) É apresentado um exemplo passo-a-passo de como um algoritmo genético pode ser usado para encontrar a raiz quadrada de 3.
3) Também é mostrado como o pacote R deSolve pode resolver sistemas de equações diferenciais não lineares, como o modelo de Lorenz.
O documento apresenta um resumo sobre planejamento linear para otimização de processos produtivos. Aborda três exemplos resolvidos com o método SIMPLEX utilizando a biblioteca Rglpk no R: 1) otimização de lucro de uma indústria de laticínios, 2) planejamento de produção e estoque considerando previsões de demanda, 3) otimização de custos de transporte entre cidades. Também apresenta um exemplo de análise envoltória de dados para medir eficiência de hospitais e universidades.
O documento discute a teoria das filas e sua aplicação no planejamento e controle de produção. Em três pontos essenciais:
1) A teoria das filas é apresentada como metodologia estatística para estudar o sequenciamento de atividades e processos;
2) São mostrados exemplos de aplicação utilizando a biblioteca queueing no R para analisar sistemas produtivos;
3) A simulação computacional é apresentada como alternativa quando a teoria das filas não pode ser aplicada diretamente.
O documento discute a análise de séries temporais e redes complexas no contexto de planejamento e gestão da produção. Ele apresenta conceitos-chave como grafos, nodos, ligações e comunidades e discute como essas ferramentas podem ser usadas para: 1) analisar correlações entre parâmetros econômicos brasileiros e 2) modelar e otimizar processos industriais.
1) O documento discute redes neurais artificiais e sua aplicação na análise de séries temporais.
2) É apresentado o funcionamento de neurônios naturais e como foram modelados neurônios artificiais.
3) São explicados conceitos-chave como camadas, pesos, função de ativação e aprendizado de máquina no contexto de redes neurais artificiais.
1) O documento apresenta uma aula sobre previsão com o método ARIMA, analisando séries temporais com R. 2) É introduzido o conceito de autorregressão e como determinar os parâmetros alfa e beta. 3) É explicado o que é um correlograma e como ele pode ser usado para escolher entre modelos de previsão.
1) O documento discute técnicas de previsão com médias móveis para análise de séries temporais.
2) Os alunos aplicam o método em dados reais de ações do Facebook e da Amazon variando o tamanho da janela para suavizar os dados.
3) Eles são desafiados a fazer previsões para o Facebook e a Apple em casa variando parâmetros dos modelos.
Este documento apresenta uma introdução à linguagem R através do cálculo do valor de π. Apresenta como calcular π jogando pedras aleatórias em um quadrado e contando quantas caem dentro de um círculo inscrito. Demonstra funções básicas de R como sample(), plot() e data frames. Pede como tarefa fazer o mesmo usando runif() e criar um GIF animado.
Os nanomateriais são materiais com dimensões na escala nanométrica, apresentando propriedades únicas devido ao seu tamanho reduzido. Eles são amplamente explorados em áreas como eletrônica, medicina e energia, promovendo avanços tecnológicos e aplicações inovadoras.
Sobre os nanomateriais, analise as afirmativas a seguir:
-6
I. Os nanomateriais são aqueles que estão na escala manométrica, ou seja, 10 do metro.
II. O Fumo negro é um exemplo de nanomaterial.
III. Os nanotubos de carbono e o grafeno são exemplos de nanomateriais, e possuem apenas carbono emsua composição.
IV. O fulereno é um exemplo de nanomaterial que possuí carbono e silício em sua composição.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL ENGENHARIA DA SUSTENTABILIDADE UNIC...Consultoria Acadêmica
Os termos "sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" só ganharam repercussão mundial com a realização da Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento (CNUMAD), conhecida como Rio 92. O encontro reuniu 179 representantes de países e estabeleceu de vez a pauta ambiental no cenário mundial. Outra mudança de paradigma foi a responsabilidade que os países desenvolvidos têm para um planeta mais sustentável, como planos de redução da emissão de poluentes e investimento de recursos para que os países pobres degradem menos. Atualmente, os termos
"sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" fazem parte da agenda e do compromisso de todos os países e organizações que pensam no futuro e estão preocupados com a preservação da vida dos seres vivos.
Elaborado pelo professor, 2023.
Diante do contexto apresentado, assinale a alternativa correta sobre a definição de desenvolvimento sustentável:
ALTERNATIVAS
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento que não esgota os recursos para o futuro.
Desenvolvimento sustantável é o desenvolvimento que supre as necessidades momentâneas das pessoas.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento incapaz de garantir o atendimento das necessidades da geração futura.
Desenvolvimento sustentável é um modelo de desenvolvimento econômico, social e político que esteja contraposto ao meio ambiente.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento capaz de suprir as necessidades da geração anterior, comprometendo a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
Se você possui smartphone há mais de 10 anos, talvez não tenha percebido que, no início da onda da
instalação de aplicativos para celulares, quando era instalado um novo aplicativo, ele não perguntava se
podia ter acesso às suas fotos, e-mails, lista de contatos, localização, informações de outros aplicativos
instalados, etc. Isso não significa que agora todos pedem autorização de tudo, mas percebe-se que os
próprios sistemas operacionais (atualmente conhecidos como Android da Google ou IOS da Apple) têm
aumentado a camada de segurança quando algum aplicativo tenta acessar os seus dados, abrindo uma
janela e solicitando sua autorização.
CASTRO, Sílvio. Tecnologia. Formação Sociocultural e Ética II. Unicesumar: Maringá, 2024.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir e assinale a que descreve corretamente.
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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54 99956-3050
O presente trabalho consiste em realizar um estudo de caso de um transportador horizontal contínuo com correia plana utilizado em uma empresa do ramo alimentício, a generalização é feita em reserva do setor, condições técnicas e culturais da organização
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL INDÚSTRIA E TRANSFORMAÇÃO DIGITAL ...Consultoria Acadêmica
“O processo de inovação envolve a geração de ideias para desenvolver projetos que podem ser testados e implementados na empresa, nesse sentido, uma empresa pode escolher entre inovação aberta ou inovação fechada” (Carvalho, 2024, p.17).
CARVALHO, Maria Fernanda Francelin. Estudo contemporâneo e transversal: indústria e transformação digital. Florianópolis, SC: Arqué, 2024.
Com base no exposto e nos conteúdos estudados na disciplina, analise as afirmativas a seguir:
I - A inovação aberta envolve a colaboração com outras empresas ou parceiros externos para impulsionar ainovação.
II – A inovação aberta é o modelo tradicional, em que a empresa conduz todo o processo internamente,desde pesquisa e desenvolvimento até a comercialização do produto.
III – A inovação fechada é realizada inteiramente com recursos internos da empresa, garantindo o sigilo dasinformações e conhecimento exclusivo para uso interno.
IV – O processo que envolve a colaboração com profissionais de outras empresas, reunindo diversasperspectivas e conhecimentos, trata-se de inovação fechada.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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Introdução ao GNSS Sistema Global de PosicionamentoGeraldoGouveia2
Este arquivo descreve sobre o GNSS - Globas NavigationSatellite System falando sobre os sistemas de satélites globais e explicando suas características
O documento ensina como utilizar o MySQL Workbench, descrevendo os comandos básicos de CRUD (Create, Read, Update, Delete, Search) e demonstrando como criar bancos de dados, tabelas, inserir e consultar dados.
O documento fornece instruções passo a passo para instalar o MySQL no Windows, incluindo fazer o download do instalador, executar a instalação, configurar as senhas e iniciar o servidor MySQL e o Workbench.
O documento discute a teoria dos jogos e sua aplicação na tomada de decisões. Apresenta o dilema do prisioneiro como exemplo didático para ilustrar como a teoria dos jogos pode ser usada para modelar situações de competição e cooperação entre jogadores e encontrar soluções de equilíbrio. Também discute jogos cooperativos e como calcular nucléolos e valores de Shapley para distribuir os ganhos de forma justa entre as partes.
1) O documento discute planejamento não linear e apresenta exemplos de como algoritmos genéticos e sistemas de equações diferenciais não lineares podem ser usados para planejamento de produção.
2) É apresentado um exemplo passo-a-passo de como um algoritmo genético pode ser usado para encontrar a raiz quadrada de 3.
3) Também é mostrado como o pacote R deSolve pode resolver sistemas de equações diferenciais não lineares, como o modelo de Lorenz.
O documento apresenta um resumo sobre planejamento linear para otimização de processos produtivos. Aborda três exemplos resolvidos com o método SIMPLEX utilizando a biblioteca Rglpk no R: 1) otimização de lucro de uma indústria de laticínios, 2) planejamento de produção e estoque considerando previsões de demanda, 3) otimização de custos de transporte entre cidades. Também apresenta um exemplo de análise envoltória de dados para medir eficiência de hospitais e universidades.
O documento discute a teoria das filas e sua aplicação no planejamento e controle de produção. Em três pontos essenciais:
1) A teoria das filas é apresentada como metodologia estatística para estudar o sequenciamento de atividades e processos;
2) São mostrados exemplos de aplicação utilizando a biblioteca queueing no R para analisar sistemas produtivos;
3) A simulação computacional é apresentada como alternativa quando a teoria das filas não pode ser aplicada diretamente.
O documento discute a análise de séries temporais e redes complexas no contexto de planejamento e gestão da produção. Ele apresenta conceitos-chave como grafos, nodos, ligações e comunidades e discute como essas ferramentas podem ser usadas para: 1) analisar correlações entre parâmetros econômicos brasileiros e 2) modelar e otimizar processos industriais.
1) O documento discute redes neurais artificiais e sua aplicação na análise de séries temporais.
2) É apresentado o funcionamento de neurônios naturais e como foram modelados neurônios artificiais.
3) São explicados conceitos-chave como camadas, pesos, função de ativação e aprendizado de máquina no contexto de redes neurais artificiais.
1) O documento apresenta uma aula sobre previsão com o método ARIMA, analisando séries temporais com R. 2) É introduzido o conceito de autorregressão e como determinar os parâmetros alfa e beta. 3) É explicado o que é um correlograma e como ele pode ser usado para escolher entre modelos de previsão.
1) O documento discute técnicas de previsão com médias móveis para análise de séries temporais.
2) Os alunos aplicam o método em dados reais de ações do Facebook e da Amazon variando o tamanho da janela para suavizar os dados.
3) Eles são desafiados a fazer previsões para o Facebook e a Apple em casa variando parâmetros dos modelos.
Este documento apresenta uma introdução à linguagem R através do cálculo do valor de π. Apresenta como calcular π jogando pedras aleatórias em um quadrado e contando quantas caem dentro de um círculo inscrito. Demonstra funções básicas de R como sample(), plot() e data frames. Pede como tarefa fazer o mesmo usando runif() e criar um GIF animado.
Os nanomateriais são materiais com dimensões na escala nanométrica, apresentando propriedades únicas devido ao seu tamanho reduzido. Eles são amplamente explorados em áreas como eletrônica, medicina e energia, promovendo avanços tecnológicos e aplicações inovadoras.
Sobre os nanomateriais, analise as afirmativas a seguir:
-6
I. Os nanomateriais são aqueles que estão na escala manométrica, ou seja, 10 do metro.
II. O Fumo negro é um exemplo de nanomaterial.
III. Os nanotubos de carbono e o grafeno são exemplos de nanomateriais, e possuem apenas carbono emsua composição.
IV. O fulereno é um exemplo de nanomaterial que possuí carbono e silício em sua composição.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL ENGENHARIA DA SUSTENTABILIDADE UNIC...Consultoria Acadêmica
Os termos "sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" só ganharam repercussão mundial com a realização da Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento (CNUMAD), conhecida como Rio 92. O encontro reuniu 179 representantes de países e estabeleceu de vez a pauta ambiental no cenário mundial. Outra mudança de paradigma foi a responsabilidade que os países desenvolvidos têm para um planeta mais sustentável, como planos de redução da emissão de poluentes e investimento de recursos para que os países pobres degradem menos. Atualmente, os termos
"sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" fazem parte da agenda e do compromisso de todos os países e organizações que pensam no futuro e estão preocupados com a preservação da vida dos seres vivos.
Elaborado pelo professor, 2023.
Diante do contexto apresentado, assinale a alternativa correta sobre a definição de desenvolvimento sustentável:
ALTERNATIVAS
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento que não esgota os recursos para o futuro.
Desenvolvimento sustantável é o desenvolvimento que supre as necessidades momentâneas das pessoas.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento incapaz de garantir o atendimento das necessidades da geração futura.
Desenvolvimento sustentável é um modelo de desenvolvimento econômico, social e político que esteja contraposto ao meio ambiente.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento capaz de suprir as necessidades da geração anterior, comprometendo a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
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Se você possui smartphone há mais de 10 anos, talvez não tenha percebido que, no início da onda da
instalação de aplicativos para celulares, quando era instalado um novo aplicativo, ele não perguntava se
podia ter acesso às suas fotos, e-mails, lista de contatos, localização, informações de outros aplicativos
instalados, etc. Isso não significa que agora todos pedem autorização de tudo, mas percebe-se que os
próprios sistemas operacionais (atualmente conhecidos como Android da Google ou IOS da Apple) têm
aumentado a camada de segurança quando algum aplicativo tenta acessar os seus dados, abrindo uma
janela e solicitando sua autorização.
CASTRO, Sílvio. Tecnologia. Formação Sociocultural e Ética II. Unicesumar: Maringá, 2024.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir e assinale a que descreve corretamente.
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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54 99956-3050
O presente trabalho consiste em realizar um estudo de caso de um transportador horizontal contínuo com correia plana utilizado em uma empresa do ramo alimentício, a generalização é feita em reserva do setor, condições técnicas e culturais da organização
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL INDÚSTRIA E TRANSFORMAÇÃO DIGITAL ...Consultoria Acadêmica
“O processo de inovação envolve a geração de ideias para desenvolver projetos que podem ser testados e implementados na empresa, nesse sentido, uma empresa pode escolher entre inovação aberta ou inovação fechada” (Carvalho, 2024, p.17).
CARVALHO, Maria Fernanda Francelin. Estudo contemporâneo e transversal: indústria e transformação digital. Florianópolis, SC: Arqué, 2024.
Com base no exposto e nos conteúdos estudados na disciplina, analise as afirmativas a seguir:
I - A inovação aberta envolve a colaboração com outras empresas ou parceiros externos para impulsionar ainovação.
II – A inovação aberta é o modelo tradicional, em que a empresa conduz todo o processo internamente,desde pesquisa e desenvolvimento até a comercialização do produto.
III – A inovação fechada é realizada inteiramente com recursos internos da empresa, garantindo o sigilo dasinformações e conhecimento exclusivo para uso interno.
IV – O processo que envolve a colaboração com profissionais de outras empresas, reunindo diversasperspectivas e conhecimentos, trata-se de inovação fechada.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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Introdução ao GNSS Sistema Global de PosicionamentoGeraldoGouveia2
Este arquivo descreve sobre o GNSS - Globas NavigationSatellite System falando sobre os sistemas de satélites globais e explicando suas características
Introdução ao GNSS Sistema Global de Posicionamento
P910Aula02
1. PRO910 PLANEJAMENTO E GESTÃO
DA PRODUÇÃO
AULA 02
Prof. Davi das Chagas Neves
Profa. Irce Fernandes Gomes Guimarães
2. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Algumas coisas são complexas, para todas as outras temos a função lm()...
“No mercado e na vida, normalmente, o que
nos causa problemas não é aquilo que não
sabemos, mas aquilo que temos certeza de
que seja verdade.”
Mark Twain
Humorista americano do século XIX
3. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
Fundamentos de Estatística com R
4. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: média.
5. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: média.
Média
6. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: média.
7. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: média.
❑ Altere o valor do desvio
padrão, observe o que
será modificado.
❑ Compreenda as funções:
1) mean(),
2) rnorm(),
3) par() e
4) hist().
8. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: desvio padrão.
Desvio
9. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Distribuição normal de pontos: desvio padrão.
❑ A utilização da função sd()
remete a qual valor para o
fator DP anterior?
Determine.
Para casa:
Construa estes histogramas
com ggplot2.
10. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Correlação de senos e cossenos.
16. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
Regressão Linear com R
17. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Pra que serve a regressão linear?
DADOS
PREVISÃO
y = a.x + b
PREVISÃO
Planejamento
& Controle
18. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Bibliografia:
17.1
17.6
17.7
36. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Interpolação com R:
https://www.r-bloggers.com/interpolation-and-smoothing-functions-in-base-r/
37. Regressão linear e não linear: analisando dados com R
➢ Para Casa:
1) Complemente o programa de
regressão não linear, fazendo as
previsões.
2) Elabore um programa que faça a
interpolação de dados distribuídos
num polinômio cúbico.
Até a próxima pessoal!