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Por meio do figura 11 observa-se algo interessante, uma vez que a amplitude das modas foi próxima, entretanto isso não era de interesse. Salienta-se que as classes iniciais e finais do conjunto de dados foram muito bem explicadas, mas o modelo não teve capacidade de ajustar-se às classes intermediárias. Nesse caso, apesar de o software Table curve apresentar os valores de R² adj, não será feita uma discussão acerca dele, afinal a tendência do modelo, bem como sua flexibilidade, são mais importantes que estatísticas de ajuste nesse momento. Esse modelo, em relação ao número de coeficientes, é melhor que o primeiro, mas ainda não cabe essa discussão, pois o resultado do ajuste não foi satisfatório. FIGURA 11 – Resultado do segundo teste 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 4.4.3 Teste 3 No teste 3 (EQUAÇÃO 55) os valores de M1 e M2 não são mais as modas, mas são valores que facilitam para o ajuste por parte do programa. Além disso, esperava-se melhorar o ajuste, entretanto o resultado foi muito pior, conforme se observa no figura 12. Isso é decorrente do método de ajuste, que priorizou as classes finais e deslocou a primeira moda para o eixo Y, o que não era desejado. Este modelo também não passa pela origem. f 2 ( ) ( x − a) x = 2 2 ( bx − M1 ) ( cx − M 2) + d 2 EQ. 55 48
FIGURA 12 - Resultado do terceiro teste 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 4.4.4 Teste 4 Como introduzir um novo coeficiente em cada gerador de modas não surtiu o efeito desejado, esses foram retirados (EQUAÇÃO 56). Ainda buscando a flexibilização, os termos do denominador foram elevados ao cubo, portanto aumentados, mas o efeito foi uma piora significativa no ajuste (FIGURA 13). Mesmo o fato de não passar pela origem não ajudou a tendência. f 2 ( ) ( x − a) x = 3 b 3 ( x − M1 ) ( x − M 2) + c FIGURA 13 – Resultado do quarto teste 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 2 EQ. 56 0 0 10 20 30 49
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SAULO HENRIQUE WEBER Desenvolviment
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DEDICATÓRIA Dedico esse trabalho
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DUCKE, A.; G. A.; BLACK. G. A. Nota
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