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( X , X , , X ) , i 1, 2, L, n Yi , 1i 2i ni L = , o problema consiste em computar essas estimativas dos φ parâmetros que minimizem n = ∑ i= 1 [ Y − Y ] i 2 ˆ Y Yˆ i = − E ( y) no i-ésimo ponto amostrado (MARQUARDT, 1963). 3.11 AVALIAÇÃO DO AJUSTE 2 , em que Yi ˆ é o valor de y predito por A aderência dos modelos ajustados será comparada por meio do erro padrão da estimativa recalculado em percentagem; pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e pela análise dos resíduos. 3.11.1 Erro padrão da estimativa recalculado S yx O erro padrão da estimativa recalculado pode ser calculado utilizando a Equação 47: recalculado = n ∑ i=1 ( y − yˆ ) i n − p i 2 EQ. 47 O erro padrão da estimativa em percentagem é dado pela razão entre o erro padrão da estimativa e a média (EQUAÇÃO 48): S yx S yx % = ⋅100 x Em que: i y é frequência observada; i yˆ é a frequência estimada pelos modelos; x é a média aritmética; n é o número de dados; e p o número de parâmetros estimados pelo modelo em questão. 3.11.2 Kolmogorov e Smirnov EQ. 48 O teste de aderência de Kolmogorov e Smirnov consiste em comparar a máxima diferença entre a frequência observada e a frequência estimada, dividida pelo número de observações, e pode ser obtido pela Equação 49: 42
d calc ( F ( X ) − F ( X ) ) = max o n e Em que Fo ( X ) é a frequência observada acumulada, ( X ) acumulada estimada pelo modelo e n o número de observações. EQ. 49 F e é a frequência esperada Se d calc for menor que o valor limite tabelado, aceita-se o ajuste. Se n for menor que 50, para α = 5%, e α = 1%, determina-se o valor crítico por meio das Equações 50 e 51. α = 5% → 1, 36 ⋅ α = 1% → 1, 63⋅ n1 + n n ⋅ n 1 1 2 n1 + n n ⋅ n 2 2 2 EQ. 50 EQ. 51 43
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SAULO HENRIQUE WEBER Desenvolviment
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DEDICATÓRIA Dedico esse trabalho
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SANTOS, A. S. A. Modelos simétrico
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