Quando se ajustam os parâmetros de uma função que depende também de outros parâmetros não ajustados e conhecidos com erro, é preciso propagar a incerteza correspondente na variância dos valores ajustados. Neste vídeo de 40 minutos, mostramos como proceder, usando como exemplo o Trabalho prático 4 do curso.

Esta aula mostra o procedimento para ajustar os parâmetros de uma equação diferencial. No caso particular, ajustaram-se cinco parâmetros da equação de movimento de um corpo rígido deslizando com atrito em um plano inclinado, em duas dimensões, quando a equação é de segunda ordem em duas variáveis, não-lineares e acopladas. A ideia é encapsular as soluções para as duas coordenadas em uma única função, e usar duas variáveis independentes, uma com uma das coordenadas, e a outra, indicando qual é a coordenada registrada na primeira variável

O método dos mínimos quadrados exige o conhecimento da matriz das variâncias, o que nem sempre é possível. No entanto, é possível estimar a variância a partir da função calculada com parâmetros ajustados, o que permite desenvolver um método iterativo que pode dar bons resultados em certos casos. Nesta aula, demos o exemplo do ajuste dos parâmetros de uma reta a variáveis aleatórias distribuídas como Poisson.

Como lidar com erro na variável independente (ou preditiva). Verificação da tendenciosidade e sua correção. Como ajustar parâmetros de equações diferenciais.

O estimador de Máxima Verossimilhança no ajuste de parâmetros a dados com distribuição normal. O método de Gauss e o de Gauss-Marquardt. Quando as equações do MMQ não são lineares nos parâmetros. A tendenciosidade do estimador de Máxima Verossimilhança. Quando há poucos dados. Ajuste de parâmetros pelo MMQ na prática.

Análise do comportamento microrrítmico de performances na musica popular brasileira. Ajuste de picos em espectros E-Delta E de partículas carregadas. Avaliacao de metodos estatisticos para determinacao de equivalencia radiologica. Análise estatística de dados de massa invariante de particulas de altas energias. Lançamento oblíquo.

Este tema se refere à analise do experimento de colisões bidimensionais do MEXI.

A forma da função verossimilhança do parâmetro da f.p. de Poisson O estimador de Máxima Verossimilhança: consistência tendência à normalidade eficiência assintótica aplicação no ajuste simultâneo de vários parâmetros

A média é a estimativa linear de variância mínima interpretação geométrica. A matriz chapéu ( ) e as variâncias dos resíduos. Estimativa não tendenciosa da variância no ajuste de vários parâmetros, com exemplos. Análise de variância para duas variáveis o coeficiente de correlação . Mínimos quadrados quando os dados tem correlações. Distribuição de probabilidade dos parâmetros ajustados.

Medida da direcionalidade do recuo nuclear em câmaras de projeção temporal. Experimento loop do MEXI. Medida da força de atrito no experimento da invariância da aceleração. Ajuste dos parâmetros físicos a uma trajetória medida.