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Capítulo 13. Estratégias para Cálculos com Números Naturais

John A. Van de Walle Grupo A PDF Criptografado

capítulo

13

Estratégias para

Cálculos com

Números Naturais

A

maioria do público considera que a habilidade computacional define o que significa saber matemática no nível da escola elementar. Embora isso esteja longe da verdade, a questão das habilidades computacionais com números inteiros

é, de fato, uma parte muito importante do currículo do EF, especialmente de 2a a 6a série.

Em vez de um método único de subtrair (ou de realizar qualquer operação), o método mais apropriado pode e deve mudar flexivelmente conforme os valores e o contexto se modifiquem. No espírito dos Padrões, o problema não é mais uma questão de “saber como subtrair números de três algarismos”; ao contrário é o desenvolvimento com o passar do tempo de uma variedade de habilidades flexíveis, incluindo a habilidade de calcular mentalmente, que melhor atenderá aos estudantes no mundo real.

É muito provável que você não tenha essas habilidades, mas você pode adquiri-las. Trabalhe nelas conforme aprende sobre as mesmas. Equipe-se com um conjunto flexível de estratégias computacionais.

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Capítulo 6 Regressão Linear Simples

OLIVEIRA, Francisco Estevam Martins de Grupo Gen PDF Criptografado

Regressão

Linear Simples

“Nada lhe posso dar que já não exista em você mesmo. Não lhe posso abrir outro mundo de imagens, além daquele que há em sua própria alma. Nada lhe posso dar a não ser a oportunidade, o impulso, a chave. Eu o ajudarei a tornar visível o seu próprio mundo, e isso é tudo.”

Hermann Hesse

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09/05/17terça-feira 15:31

Resumo Teórico

6.1 Análise de Regressão Linear Simples

Muitos estudos estatísticos têm como objetivo estabelecer uma relação traduzida por uma equação que permita estimar o valor de uma variável em função de outra ou outras variáveis.

O caso mais simples é traduzir essa relação pela equação de uma reta, quando o acréscimo de uma variável, designada por dependente e usualmente representada por Y, varia linearmente com os acréscimos provocados em outra variável, designada por independente, representada por X.

Essas equações são usadas em situações nas quais se pretende:

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Capítulo 4 Variáveis Aleatórias Discretas

OLIVEIRA, Francisco Estevam Martins de Grupo Gen PDF Criptografado

Variáveis

Aleatórias Discretas

“Você não pode ensinar nada a um homem; você pode apenas ajudá-lo a encontrar a resposta dentro dele mesmo.”

Galileu Galilei

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4

09/05/17terça-feira 15:24

Resumo Teórico

4.1 Variável Aleatória Discreta

É a variável que pode assumir, com probabilidade diferente de zero, um número finito de valores dentro de um intervalo finito (o caso típico é quando efetuamos contagens).

4.2 Esperança Matemática ou Valor Esperado

Se X representa uma variável aleatória discreta assumindo valores X1, X2, ..., Xn com probabilidades P(X 1), P(X 2), ..., P(Xn), respectivamente, sendo

a esperança matemática de X,

representada por E(X ), é dada por:

O valor esperado, a exemplo da média aritmética para a distribuição de frequências, é uma medida de tendência central ou posição, só que utilizando a frequência relativa ou probabilidade.

Uma das muitas aplicações do conceito de valor esperado é a análise de decisão estatística, que consiste em escolher, entre várias alternativas, aquela que maximiza (minimiza) determinada grandeza.

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Tabelas Estatísticas

OLIVEIRA, Francisco Estevam Martins de Grupo Gen PDF Criptografado

Tabelas

Estatísticas

tabelasOliveira.indd 246

07/04/17sexta-feira 14:35

Área sob a curva normal de 0 a z

z

0

z

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

0,0

0,0000

0,0007

0,0080

0,0120

0,0160

0,0199

0,0239

0,0279

0,0319

0,0359

0,1

0,0398

0,0438

0,0478

0,0517

0,0557

0,0596

0,0636

0,0675

0,0714

0,0753

0,2

0,0793

0,0832

0,0871

0,0910

0,0948

0,0987

0,1026

0,1064

0,1103

0,1141

0,3

0,1179

0,1217

0,1255

0,1293

0,1331

0,1368

0,1406

0,1443

0,1480

0,1517

0,4

0,1554

0,1591

0,1628

0,1664

0,1700

0,1736

0,1772

0,1808

0,1844

0,1879

0,5

0,1915

0,1950

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Capítulo 5 Distribuições Teóricas de Probabilidades

OLIVEIRA, Francisco Estevam Martins de Grupo Gen PDF Criptografado

Distribuições

Teóricas de

Probabilidades

“No fundo, a teoria das probabilidades

é apenas o senso comum expresso em números.”

Laplace

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09/05/17terça-feira 15:56

Resumo Teórico

5.1 Distribuição de Probabilidade

Trata-se de uma expressão matemática aplicável a múltiplas situações desde que determinadas premissas sejam respeitadas. Possibilita o cálculo de uma probabilidade por meio da simples aplicação de uma fórmula ou, às vezes, da leitura de uma tabela.

5.2 Distribuição Binomial

É a distribuição que envolve um número finito de tentativas; os resultados das diversas tentativas são independentes, de modo que a probabilidade de que certo resultado seja o mesmo em cada tentativa; cada tentativa admite somente dois resultados, mutuamente exclusivos, tecnicamente chamados sucesso e fracasso.

A distribuição binomial é caracterizada por dois parâmetros, p e n. A constante p é o parâmetro contínuo e n é o parâmetro discreto. Quando p 5 q, a distribuição é chamada simétrica; do contrário, assimétrica.

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