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05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:paola.bongiovani:start [2020/08/12 06:04] 127.0.0.1 edição externa |
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| ====== Paola Bongiovani ====== | ====== Paola Bongiovani ====== | ||
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| **Mestrado:** Engenharia de Sistemas Agrícolas (Agrometeorologia) - Universidade de São Paulo | **Mestrado:** Engenharia de Sistemas Agrícolas (Agrometeorologia) - Universidade de São Paulo | ||
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| A performance do modelo em relação aos dados observados é verificado com base em indicadores estatísticos, como: coeficiente de determinação (r²), índice de Pearson ( r ) (Tabela 1), índice de concordância (d) (WILLMOTT, 1982), índice de confiança ou de desempenho ( c ) (CAMARGO; SENTELHAS, 1997) (Tabela 2), o erro médio (EM), erro absoluto médio (EAM), raíz do erro quadrático médio (REQM) e eficiência do método utilizado ou simulação realizada (EF). | A performance do modelo em relação aos dados observados é verificado com base em indicadores estatísticos, como: coeficiente de determinação (r²), índice de Pearson ( r ) (Tabela 1), índice de concordância (d) (WILLMOTT, 1982), índice de confiança ou de desempenho ( c ) (CAMARGO; SENTELHAS, 1997) (Tabela 2), o erro médio (EM), erro absoluto médio (EAM), raíz do erro quadrático médio (REQM) e eficiência do método utilizado ou simulação realizada (EF). | ||
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| Em que Si corresponde aos valores simulados pelo modelo; Oi, aos valores observados; Ō é a média dos valores observados, n é o número total de valores observados ou estimados. | Em que Si corresponde aos valores simulados pelo modelo; Oi, aos valores observados; Ō é a média dos valores observados, n é o número total de valores observados ou estimados. | ||
| Tabela 1. Classificação dos valores do coeficiente de correlação de Pearson ( r ) (HOPKINS, 2000). | Tabela 1. Classificação dos valores do coeficiente de correlação de Pearson ( r ) (HOPKINS, 2000). | ||
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| Tabela 2. Critério de interpretação do desempenho do modelo, pelo índice “c” de Camargo e Sentelhas (1997). | Tabela 2. Critério de interpretação do desempenho do modelo, pelo índice “c” de Camargo e Sentelhas (1997). | ||
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| Nesse contexto, destaca-se a necessidade de uma função que, a partir de um conjunto de dados observados e vários conjuntos de dados provenientes de simulações com modelos, realize todos os cálculos de indicadores estatísticos automaticamente - para analisarmos a performance dos modelos de modo mais prático e eficiente -, e que também crie um gráfico com os dados observados e a cada conjunto de dados simulados - de modo a permitir uma melhor visualização da relação entre eles. A função vai pegar um conjunto de dados observados e diferentes conjuntos de dados simulados (sendo um conjunto de dados simulados em cada coluna de uma planilha) e realizar todos os cálculos estatísticos e análises dos indicadores que apresentam classificações, simultaneamente, gerando uma tabela com os resultados dos indicadores estatísticos, além de um gráfico de dispersão dos dados observados por cada grupo de dados simulados, com a reta e equação da regressão linear, além de uma reta 1:1. | Nesse contexto, destaca-se a necessidade de uma função que, a partir de um conjunto de dados observados e vários conjuntos de dados provenientes de simulações com modelos, realize todos os cálculos de indicadores estatísticos automaticamente - para analisarmos a performance dos modelos de modo mais prático e eficiente -, e que também crie um gráfico com os dados observados e a cada conjunto de dados simulados - de modo a permitir uma melhor visualização da relação entre eles. A função vai pegar um conjunto de dados observados e diferentes conjuntos de dados simulados (sendo um conjunto de dados simulados em cada coluna de uma planilha) e realizar todos os cálculos estatísticos e análises dos indicadores que apresentam classificações, simultaneamente, gerando uma tabela com os resultados dos indicadores estatísticos, além de um gráfico de dispersão dos dados observados por cada grupo de dados simulados, com a reta e equação da regressão linear, além de uma reta 1:1. | ||
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| Widmark (1981) criou uma fórmula para determinar a quantidade de álcool no sangue ( c ) a partir de cálculos que demandam três informações: quantidade de álcool ingerida (A), peso corporal do consumidor (p) e o coeficiente de redução (r, cujos valores médios variam de acordo com o gênero). A quantidade de álcool ingerida, em grama de álcool por quilo de álcool, é obtida a partir dos teores alcóolicos das bebidas consumidas (em %), o volume consumido (em ml) e o peso específico (ou densidade) do álcool, padronizado em 0.79 gramas. | Widmark (1981) criou uma fórmula para determinar a quantidade de álcool no sangue ( c ) a partir de cálculos que demandam três informações: quantidade de álcool ingerida (A), peso corporal do consumidor (p) e o coeficiente de redução (r, cujos valores médios variam de acordo com o gênero). A quantidade de álcool ingerida, em grama de álcool por quilo de álcool, é obtida a partir dos teores alcóolicos das bebidas consumidas (em %), o volume consumido (em ml) e o peso específico (ou densidade) do álcool, padronizado em 0.79 gramas. | ||
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| A função proposta receberia, então, o gênero e peso do consumidor, o tipo de bebida ingerida e o volume ingerido, e faria cálculos de acordo com os valores de entrada utilizando-se dados como os exemplificados na tabela abaixo: | A função proposta receberia, então, o gênero e peso do consumidor, o tipo de bebida ingerida e o volume ingerido, e faria cálculos de acordo com os valores de entrada utilizando-se dados como os exemplificados na tabela abaixo: | ||
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| Para concordar com o sistema atualizado no Brasil, em que a Taxa de Álcool no Sangue (TAS) é obtida em gramas por litro de sangue (g/L ou dg/L), a função converteria automaticamente o resultado obtido na função de Widmark (1981), utilizando-se do fator de conversão de Simonin (1982). Em seguida, a quantidade de álcool no sangue seria utilizada para verificar quais os seus eventuais efeitos no corpo do consumidor, além dos possíveis efeitos e riscos de acidente ao conduzir um veículo. | Para concordar com o sistema atualizado no Brasil, em que a Taxa de Álcool no Sangue (TAS) é obtida em gramas por litro de sangue (g/L ou dg/L), a função converteria automaticamente o resultado obtido na função de Widmark (1981), utilizando-se do fator de conversão de Simonin (1982). Em seguida, a quantidade de álcool no sangue seria utilizada para verificar quais os seus eventuais efeitos no corpo do consumidor, além dos possíveis efeitos e riscos de acidente ao conduzir um veículo. | ||
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