Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos começar. Vamos começar o dia de hoje a gente finalizar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a parte da revisão da estatística, para depois entrar na questão aí da avaliação da incerteza do Mitsão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então vamos continuar os nossos assuntos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ontem, a gente introduziu, começando a falar sobre as médias distribuições de dispersões e o padrão, a Aliança.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E hoje a gente vai entrar falando aqui sobre distribuição de probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição de probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, só para reforçar que está aí. Eu já tinha falado ontem e estou reforçando que as medições são experimentos aleatórios.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por que a gente chama de aleatório, porque essas atividades das medições podem ser repetidas indefinidamente. A gente pode medir quantas vezes a gente quiser, e precisar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, essencialmente nessa, como diz aí, na essência, o termo aleatório quer dizer que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu só consigo conhecer o resultado do experimento após a sua realização.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, mesmo que eu tenha uma expectativa dos valores que eu quero encontrar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu só consigo saber isso após a realização. Então, um exemplo: quando eu estou fazendo uma calibração de um termômetro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vamos considerar que o meu padrão, por exemplo, está lá em sessenta graus. É, eu espero obter
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o meu objeto em calibração também indique esse em torno desse valor. Mas os resultados, eu só vou obter a partir do momento que eu faço as medições,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho aí uma variável aleatória que a grandeza é a temperatura que eu quero identificar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tenho alguns resultados. Por exemplo, fiz cinco medições. Tenho uma amostra de tamanho, cinco medidas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a mostra. Então tem uma média que é o valor mais provável.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A medida realizada por esse termômetro objeto da calibração, onde, de repente, o padrão está lá em sessenta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas o instrumento tem a sua diferença.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu calculo também o desvio padrão dessa amostra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ainda sem entrar em detalhes. Qual é a forma que eu faço, mas que a maioria sabe qual é a expressão desvio padrão que a gente utiliza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de qualquer maneira,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse evento que a gente chama desse evento aleatório. Como eu já tinha dito, é possível prever esse resultado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com uma certa margem de dúvida certa margem de erro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí, tendo a média a medida de dispersão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e eu, assumindo, considerando uma determinada distribuição de probabilidade para essa grandeza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu consigo realmente ter uma certa expectativa desse resultado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, tendo essas considerações feitas, então uma distribuição de probabilidade, ela é uma função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma função F de X,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde o X é a variável que a gente quer.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Está medindo a nossa grandeza aleatória, a nossa variável aleatória.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nesse caso, aqui, quando a gente fala sobre
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma função, esse X também é chamada do domínio dessa, dessa variável o intervalo onde essa variável,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o conjunto de dados dessa variável e a probabilidade, então ela é obtida
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no caso de uma variável que a gente chama de uma variável contínua, porque a gente vai analisar duas situações aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma variável que é contínua, ou seja, que varia continuamente ao longo do tempo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela tem um. Você não tem valores
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fixos definidos por degrau. Alguma coisa assim nesse sentido,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e então ela varia de forma contínua. Ela é uma variável analógica contínua.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, a distribuição de probabilidade, ela descreve então a probabilidade dessa variável X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela estar compreendida dentro de um intervalo de valores. Então você não pode definir
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: matematicamente. Você define então a probabilidade por uma função,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: caracteriza essa distribuição de probabilidade. Cada instituição de probabilidade é caracterizada como uma função. A gente vai ver. Tem uma instituição uniforme
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou retangular, uma distribuição triangular, uma distribuição gauciana,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e todas elas têm uma função, uma equação que define essa função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a distribuição de probabilidade, então a probabilidade é obtida, calculada a partir. Considerando um intervalo uma variável contínua, você não pode
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: atribuir uma probabilidade pontual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela pode ser atribuída a uma probabilidade a um intervalo, ou seja, da variável X de estar compreendida. Por exemplo, no caso aqui é entre um determinado intervalo. A e B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não é à toa que quando eu disse ontem que uma medição, na verdade é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um intervalo. Eu estou atribuindo uma determinada probabilidade de eu encontrar aquela medição, aquela média daqueles valores. Valor mais provável, a grandeza, a média dentro de um intervalo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de dados com uma probabilidade definida
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na metrologia. A gente vai ver que essa probabilidade foi padronizada. Foi definida, estabilizada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela foi pactuada, o cursinho tipo, ela foi normalizada,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ser um intervalo de mais ou menos noventa e cinco, mais ou menos, não
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um intervalo de noventa e cinco,quarenta e cinco de probabilidade, que representa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um intervalo de mais ou menos dois desvios padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em torno do valor central, valor mais provável.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse é o intervalo de probabilidade que eu tenho de declarar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um resultado de uma medição com essa dúvida, com essa incerteza associada com a,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com essa probabilidade, mais ou menos no desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, em termos matemático, a probabilidade é essa área escura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é a quantidade de dados que eu tenho compreendido dentro desse intervalo, eu consigo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: me aproximar de uma probabilidade meio pontual,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: reduzindo esse intervalo A e b aproximando esse intervalo A e B,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu tenho um intervalo muito pequeno. Eu posso, no limite, considerar é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma probabilidade para um determinado ponto para uma variável contínua. Mas isso não é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É. É
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: utilizado nessa situação porque a gente considera é que esse intervalo vai ser de noventa e cinco,quarenta e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas então a probabilidade é essa área, e a área é calculada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em alguma função matemática, como a integral dessa curva
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: integral dessa função. Dentro desse intervalo, A e b
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente não vai entrar a fundo nessa questão dos cálculos integrais, essas coisas todas, mas é dessa forma que você.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você calcula essa probabilidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa área em si. Quando uma função é simples, como uma instituição uniforme, que ela tem o formato de um retângulo, calcular uma área fácil,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma distribuição triangular que ela tem o formato de um triângulo. Calcular a área também é fácil.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora existem outras distribuições, como a própria distribuição normal valciana. Você não consegue calcular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa área simples, inclusive a distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela não tem uma solução literal. Você consegue calcular, obter a área, tipo as probabilidades através de um cálculo numérico,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usando o computador para poder fazer essas coisas hoje. Você quer dizer, você tem isso já, inclusive
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em tabelas tabeladas, dando essas probabilidades. A gente vai ver isso aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, mas é importante que a gente entenda esse conceito da distribuição de probabilidade, porque as comunidades variáveis são aleatórias. Elas têm uma determinada probabilidade de acontecer dentro desse intervalo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E como eu comentei, as probabilidades podem ser.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Elas estão vinculadas ao tipo da variável.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então se é uma variável contínua,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a distribuição de probabilidade vai ser contínua. Agora, se é uma variável discreta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a diminuição de probabilidade é discreta e aí, nesse caso, eu consigo. Como ela é discreta. Ela tem valores definidos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu posso atribuir para cada valor uma probabilidade. Aí sim, eu consigo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu posso ter uma determinada variável X que ela tem, por exemplo, dois valores ali passa. Não passa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso é improvável. Não aqui. Eu estou falando, por exemplo, de dois tipos de calibradores usados na indústria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um calibrador tipo de rosca que você tem um padrão de rosca que você
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: encaixa lá na peça e vê se ela vai rosquear direitinho. Se a rosca está padronizada, então ou seja
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa minha variável X, ela não tem opção que não seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: passa ou não passa, tipo, está conforme ou está? Não conforme igual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse outro exemplo de um calibrador aqui para ver o diâmetro de uma garrafa aqui a boca
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou ele passa ou ele encaixa ou ele não encaixa. Não tem meio
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: meia decisão. Passou pela metade ou não passou pela. Não existe isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou ele. Sim ou ele não. Então a variável é discreta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela só tem dois valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Podemos chamar tipo um.zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não passa e um passa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, nesse caso, perguntar para vocês. Qual é a probabilidade da. Como é que eu digo que tem essa função? Distribuidora de probabilidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando X vale zero, qual é a probabilidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só tem dois valores, gente. Espero que vocês tenham entendido o que eu estou falando. Aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só tem duas opções. Ô então você só tem duas opções.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a probabilidade.
Rosangela Rajoy: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Cinquenta para zero e cinquenta para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um. Onde é rosário. Você chegou aí um pouquinho depois.
Rosangela Rajoy: Bom dia, pessoa. Desculpa, atriz.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ah, Alex. Sem problema. Ontem atrasou mais do que qualquer coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a gente tem cinquenta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cinquenta para X igual a zero e cinquenta-cinquenta para x, igual a um ou cinquenta para X passa cinquenta para X. Não passa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um outro exemplo de variável discreta. Por exemplo, se eu estou fazendo o lançamento, por exemplo, de um dado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um dado, ele tem é seis valores de x
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um, dois, três, quatro, cinco, seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é uma distribuição discreta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Porque existe a possibilidade de eu. Quando jogar, o dado dá dois,cinco, não, quatro,cinco não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou ele dá um, dois, três, quatro, cinco, seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então como é uma variável discreta, cada valor de variável tem uma probabilidade e nesse caso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a probabilidade é igual para todos os valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui eu tenho uma distribuição uniforme, discreta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uniforme, porque a probabilidade é igual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um sexto para cada valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um, dois, três, quatro, cinco, seis. Tem a mesma probabilidade. Então ela é uma distribuição que a gente chama uma distribuição uniforme
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: discreta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora, se eu tenho uma determinada temperatura de um laboratório, uma vazão numa tubulação, e eu estou medindo isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu sei que essa variável é contínua, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo que eu esteja usando aqui ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: termômetro digital, mesmo que eu tenha usando o termômetro digital. Gente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: está aqui marcando vinte, ponto um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí, a próxima vez que eu fizer uma leitura, ele está a vinte.dois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí. Depois eu faço uma outra leitura. Vejo que ele está dezanove.oito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas eu sei que a temperatura não saiu de vinte.um para dezanove.oito. Deu um salto? Não,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela deve ter diminuído de forma contínua. E aí, quando eu fiz a leitura, naquele momento, entrei lá um valor diferente. Mas ela não deu saltos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então é uma variável contínua.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, dessa forma, a extinção de improbabilidade, o meu P da minha variável T.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela varia de forma contínua.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E essa distribuição, essa forma que está aqui, que é o que chama de uma distribuição gauciana normal. É a distribuição mais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usual mais comum de eu obter
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dentro dessa questão das medições realizadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E isso tem uma razão. A gente vai ver aqui, em função do Teorema central do limite. A gente tende para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso a gente vai mostrar então a probabilidade, por exemplo, da temperatura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela não pode ser calculada para um determinado valor. Eu posso calcular, considerando essa função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, qual é a probabilidade que eu tenho da temperatura estar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: estar compreendida. Teve entre a média mais ou menos meio grau. Aí eu posso calcular essa probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média é mais ou menos um grau média. É mais ou menos um,cinco. Considerando em termos de desvio padrão, a média é mais ou menos um desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A Mega é mais ou menos dois mil padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu já posso, de antemão, dizer que se eu estiver numa instituição normal ou próximo disso, e aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: média, mais ou menos do desvio padrão, representa proximamente noventa e cinco,quarenta e cinco do conjunto de dados,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os valores da temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média é mais ou menos três. Já dá noventa e nove. Alguma coisa? A média é mais ou menos quatro. Desvio padrão. Eu já tenho praticamente cem dos valores compreendidos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aproximadamente cem. Porque numa distribuição gauciana, uma distribuição normal igual a essa. Aqui, ela não tem início.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem meio, mas não tem fim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse ponto aqui embaixo. Na verdade, ele não vai tocar nunca no eixo aqui das absistas. Isso aqui é uma cintura. Tende para menos infinito e que tende para mais infinito
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e mais numa aproximação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: matemática numérica, a gente pode considerar que mais ou menos quatro desvios padrão já tem cem dos dados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou mostrar isso aqui para vocês.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, as distribuições contínuas de probabilidade que a gente mais utiliza na meteorologia vai ser a uniforme ou retangular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela tem um formato de um retrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: normal, Gauciana e até de Studart, que é uma distribuição também muito parecida com a normal. Na verdade, ela aproxima
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de uma distribuição normal. Só que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu tenho um número pequeno de medidas. Que na verdade, é o que a gente acaba tendo sempre um número pequeno de medições comparado com uma distribuição normal, plena ou gauciana, que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: precisaria ter um número muito grande de medidas, quase que, tendendo infinito para ter uma distribuição gauciana plena. Então a gente usa uma distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição uniforme no retangular e a triangular são caracterizadas por um intervalo definido
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a gente vai ver essas coisas com mais detalhes. Mas uma importante propriedade de qualquer função de distribuição de probabilidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é que essa função, essa equaçãozinha que está aí, onde? Pro P. Quando X varia de menos infinito, a mais infinito significa o que isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é que dentro desse todo intervalo, quer dizer, como está aqui? X ou T
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de menos infinito? Até mais infinito. Significa que todas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os dados estão aqui dentro, ou seja, tem cem de probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então isso numa distribuição contínua, eu calculo. Como eu disse, que isso aí é uma área.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vou calcular a integral dessa função, considerando de menos infinita, mais infinito. Agora, quando eu tenho uma,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a variável contínua, uma propriedade de distribuição de propriedade contínua. Essa propriedade diz o seguinte:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que ali, por exemplo, no caso do dado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou no caso daquela outra variável ali de passa não passa probabilidade de X variar de menos infinita, mais infinita, ou seja, no caso ali seria, por exemplo, zero e um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu teria cem por cento, que é cinquenta mais cinquenta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui. Mesma coisa. A propriedade do X está compreendida entre menos infinito e mais infinito. Ou seja, no dado não existe valor abaixo de um e nem acima de seis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então é a probabilidade do X estar entre um e seis
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é a probabilidade do valor de um, mais o dois, mais o três, mais o quarto, mais o cinco mais o seis, ou seja, seis vezes um sexto que vai dar um cem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E no caso da temperatura, que é uma curva contínua, eu teria que fazer a integral de menos infinita, mais infinito. E eu sei que isso vai dar um mesmo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então as distribuições como eu comentei aqui. Mais usuais, mais comuns
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na meteorologia. É a distribuição uniforme.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A triangular anormal é igual oceano. Então a gente vai ler um pouquinho sobre cada uma delas aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição uniforme ao retangular como eu falei, ela tem um formato.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela é contínua no caso, a propriedade é essa linha é de cima aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A função é essa linha de cima aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas como a probabilidade é a área, não é?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a probabilidade do X estar compreendida entre A e B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É essa área escura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa área escura tem que ser igual a um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque é uma submissão de probabilidade. Então a área aqui tem que ser igual a um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é por isso que se eu estou definindo como eu comentei,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a submissão de uniforme é definida por um intervalo fixo, ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o a do X é menor do que esse valor de A, quando o X é menor que A
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e quando X é maior que B e a propriedade é zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ela não é caracterizada. Ela não existe para valores diferentes entre a e B e quando ela vale,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando ela está compreendida entre a e B ela é uniforme. Ela é igual. Ela vale um dividida por B menos A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas por que dá um B menos A. Porque se essa área aqui vale um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa distância que é b menos A, né? Porque essa distância A: aqui é B. Então essa distância é B menos A:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu multiplico b menos A por um sobre B menos A. Eu tenho uma área igual. Um que é base a altura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: produto dos lados aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas isso aí não precisa entrar nesse mérito. O que é importante é entender que essa distribuição de uniforme,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é uma distribuição que ela é contínua
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e ela é igual dentro desse intervalo definido A e B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ela é uma função de probabilidade que a gente chama conservadora, porque ela não prioriza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nenhum valor de X entre esse intervalo, A e B, todas têm a mesma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: probabilidade. Por isso, que, quando a gente falou no dado que é uma distribuição retangular ou uma distribuição uniforme, só que ela é discreta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Os valores no caso do dado está compreendido entre um e seis, mas só que ela não varia de forma contínua. Então seria um, dois, três, quatro, cinco. Seis. Então eu tenho ela continuamente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quer dizer contínua entre aspas, porque não é contínua, mas seria uma distribuição igual, uniforme
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre um e seis. No caso aqui, ela é contínua. Então porque o A ou como é o X pode variar entre A e B de qualquer valor? Vamos supor que se A fosse,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aqui fosse dois. Então, entre um e dois, eu tenho infinitos valores. Não é isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que variam de forma contínua, e a probabilidade é igual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Toda a distribuição de probabilidade pode ser caracterizada. Eu acho que eu já comentei, senão estou reforçando aqui por uma média e por um desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu não vou demonstrar o cálculo aqui da média nem do desvio padrão. Tudo bem, que a média. Acho que é fácil de você entender e visualizar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que a média é a metade do intervalo está na média quanto metade a média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É esse valor a mais B dividido por dois. Então é um valor central aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Minha distribuição, o desvio padrão não é tão evidente de observar, porque o desvio padrão é você tem que calcular esse desvio padrão usando a expressão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da variância que é aquele valor esperado de X menos a média elevado ao quadrado. Só que, matematicamente, isso aqui. Na verdade, você vai calcular a integral da função F de X,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é integral de um sobre B menos a que multiplica o X menos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a média, que aí é a mais B sobre dois ao quadrado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no intervalo de A até B. Então essa é a função matemática que você deveria integrar. Para poder calcular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o desvio padrão, melhor você vai calcular a variança e vai extrair a raiz quadrada disso. Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sem entrar nesse mérito. Acredite no que eu estou falando que numa distribuição uniforme, a média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é uma instituição uniforme caracterizada aqui para o intervalo A e B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quer dizer, A, pode ser qualquer valor, né? B? Pode ser qualquer valor entre a e B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média é a A mais B sobre dois e o desvio padrão é o intervalo B menos A,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividido pela raiz de doze ou raiz de doze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é igual a duas vezes raiz de três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso é igual B menos A, dividido por dois Régis, três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por isso que muita gente às vezes diz que é A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu devia padrão de uma instituição retangular é, você tem um um um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O divisor aqui de raiz de três. Entretanto, o intervalo que se pega é metade do intervalo da distribuição. Tipo B menos A sobre dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É metade é dividido por raio de três,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas o intervalo completo. Bem menos a dividir o raiz de doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, com a média de o padrão, eu consigo caracterizar que isso aqui é uma distribuição retangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: média a mais B sobre dois. Tive padrão B menos A dividido por raiz de doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ver o exemplo de aplicação disso. Então vamos considerar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu tenho um incremento digital. Eu falei de balança, mas pode ser de qualquer indicador ali. Pode ser um medidor de invasão, um instrumento digital lá que eu tenha um incremento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que ele tem um dígito de variação digital, um incremento de zero,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu podia pô
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se o incremento digital dessa balança. O menor valor lá é zero,um. Então significa que eu só consigo ler valores entre zero e zero,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse é o incremento digital.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então é razoável considerar que entre o zero e zero, zero,um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é um valor que o instrumento me indica,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas que isso é digital. Mas, na verdade, se ela está medindo alguma coisa que é contínua, eu posso ter, na verdade, qualquer número entre zero e zero,um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o instrumento. Então ele vai me indicar o zero a zero,um. Então, nessa situação, é razoável considerar que eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma média. Quer dizer, eu tenho uma distribuição uniforme entre esses dois valores entre zerosm.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qualquer valor aqui dentro, a princípio, teria mesmo a probabilidade de estar acontecendo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não tem por que não ter uma probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O instrumento fica oscilando aqui, então o valor real. Qualquer um desses valores de medição está compreendido com a mesma probabilidade de acontecer.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, considerando nesse caso, que eu tenho aqui uma distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou caracterizar por uma descrição uniforme. Eu posso dizer então que entre zero,zero,um, o a média está compreendida
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na metade do intervalo aqui que é zero mais zero,um dividido por dois zero,cinco a mais B sobre dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E eu adivinha o padrão. Então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele pode ser caracterizado pelo padrão da distribuição retangular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o quê? B menos A, dividido por dois. Raiz de três ou B menos A, dividido por raiz de doze ou metade do intervalo dividido por raiz de três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, B menos A, dividido por raiz de doze dá zero,um menos zero
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividido por Régis de doze zero,três. Então quer dizer essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O incremento digital dessa balança, e a gente pode já
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: inferir isso. Por exemplo, o incremento digital de um instrumento digital. Posso considerar como se fosse a resolução de leitura desse instrumento digital, então posso considerar que a resolução de leitura. Eu posso adotar, nesse caso, por exemplo, uma distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uniforme ou retangular para essa grandeza resolução de leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e atribuir que ele tenha uma média que é metade dessa resolução e um desvio padrão, que é o valor da resolução, dividido por raio de doze,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque zero,um é, na verdade, a resolução, então seria a resolução dividido por raio de doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então estou falando de uma expressão retangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no caso de uma distribuição triangular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é um outro tipo de distribuição de probabilidade. Tem o formato de um triângulo também definida entre um intervalo definido entre a e B,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou seja, quando X menor que A é zero, quando X maior que B também é zero,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: agora, como ela é um triângulo. Eu tenho uma reta aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma reta que tem uma função e uma outra reta que tem uma outra função. Então essa reta aqui, ó,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem essa função matemática aqui, X menos A, dividida por B menos A ou quadrado não precisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você pode até calcular depois, se vocês quiserem matematicamente, você consegue calcular essa função aqui, considerando a média e tal, você consegue ver que função é essa?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E desse valor da média, até B já tem uma outra função aqui, quatro vezes que multiplica B menos X sobre B menos a o quadrado e tal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, de novo aqui a média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela está no centro do intervalo. Então a média por uma instituição triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é também a mais B sobre dois, que é igual da distribuição retangular. Cálculo é igual. Metade do intervalo. Ali
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: já o desvio padrão acaba sendo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: parecido com da distribuição retangular. Só que em vez de dividir por raiz de dois, eu divido por raiz de dois4
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a distribuição uniforme retangular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O denominador aqui é raiz de doze e já a triangular o denominador raiz de vinte e quatro ou duas vezes raiz de seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E se você atentar aqui, essa área aqui também é igual a onda.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se calcular a área desse retângulo, aqui vai ser igual a um, né? Porque daria
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: base, né? Área do retângulo base das alturas devido por dois base B menos a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vezes altura, dois que multiplica bem menos a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então dá dois. Como dirige por dois, dá um era igual a um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a distribuição é triangular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ela tem. Qual é a diferença básica em relação à retangular?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É que ela tem o valor central da distribuição com uma probabilidade maior do que os extremos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela tem um valor mais provável de você acontecer, que é a média diferente da distribuição uniforme
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que não tem nenhum valor prioritário. Todos eles têm a mesma probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição triangular não, a média tem uma probabilidade maior de você é ter a do que os
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dos extremos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá, então esse exemplo aqui, ele é um exemplo que eu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quem está lá no guia. Uraquem o guia Uraquem é também um guia de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de incerteza, de medição aplicada na área analítica. Nas medidas analíticas, ele é baseado também em cima do Gammas tem algumas outras particularidades em função do tipo de medidas e medidas nessa área. Aqui de química analítica, tem outras características. Então ele tem um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nós temos particularidades interessantes. Mas, por exemplo, esse exemplo, ele considera uma distribuição triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nessa situação. Por exemplo, eu tenho uma vidraria. Isso aqui é uma vidraria,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma vidraria de laboratório. Ela tem uma capacidade volumétrica aqui marcada a cem mililitros.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E esse essa vidraria. Então ela tem uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma faixa de variação que o fabricante me informa lá que essa vidraria. Ela
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vale cem mililitros, mas tem uma variação. Ela pode estar entre cem mais ou menos zero,um mililitros,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medindo uma temperatura de vinte graus Celsius. É a temperatura de referência utilizada para você fazer a calibração e medições.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, a vinte graus Celsius. O fabricante me garante que esse volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vale cem mililitros com uma variação de zero,um mililitros. Então é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É razoável considerar que o valor de cem é um valor mais provável e que noventa e nove,nove
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou cemum, tem uma probabilidade menor de acontecer. Pode acontecer, pode,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas entre noventa e nove,nove e cemum, que é o intervalo de.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Do intervalo de tolerância de fabricação do da, da Vidraria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A probabilidade de cem é maior do que noventa e nove,nove ou cem,um, então é razoável considerar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que a distribuição de probabilidade que melhor representa essas condições é uma distribuição triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma instituição triangular, centrada em cem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e com os limites inferior de noventa e nove,nove e cem,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se noventa e nove,nove 10,um a média tá cem, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que é sempre vírgula.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um mais noventa e nove,nove. Dívida por dois. Vai dar um0 e o desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, considerando uma distribuição triangular, vai ser o cemum
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: menos noventa e nove,nove dividido por raiz de vinte e quatro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cemum, menos noventa e nove,nove dívidas, quatro zero,quatro, certo, zero,quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se você analisar, comparar, você vê que a distribuição retangular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é conservadora e a distribuição triangular não é conservadora porque você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a média como o valor mais provável e a dispersão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou melhor, o desvio padrão de uma distribuição retangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é maior de que uma distribuição triangular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque aqui, por exemplo, se eu fosse considerar que isso aqui, se eu fosse adotar uma distribuição retangular, eu teria meu B menos A dividido por raiz de doze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: B menos A é zero,dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu vou dividir isso aqui por raiz de doze,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: deixa, eu estou fazendo aqui na minha calculadorinha? Dá zero,seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui, usando uma distribuição triangular, eu tenho zero,quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é uma dispersão menor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o que é interessante a gente fazer essa análise, porque se eu consigo, se numa avaliação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das componentes que eu tenho, porque isso aqui, essa variação é uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma dúvida que deve ser, por exemplo, considerada num processo de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de medição de calibração, usando, por exemplo, essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa vidraria
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se eu estou considerando, por exemplo, essa vidraria para fazer uma medida, por exemplo, de uma massa específica. Vou encher isso aí e vou pesar no balanço.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É são só um instantinho, gente, só um instantinho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Voltei aqui, voltei.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu for usar essa vidraria para encher e colocar numa balança.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por exemplo, calcula massa específica. Vamos supor que isso aí fosse um piquenopto, porque não sei quem já viu essas coisas. Você mede massa. Você pode usar massa. Menção de uma massa específica em um laboratório
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usando uma vidraria calibrada chamada de piquenômetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é parecido com isso. Que você enche
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com o fruto que você quer medir.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, tampa. E aí isso vai transbordar. Mas aí você vai garantir que isso aqui vai estar cheio do produto. Então ele vai dar aquele volume certinho, e você coloca em cima de uma balança e mede a massa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem aquela, né? Você tem. Apesar da vidraria vazia, a vidraria cheia, menos a vazia. Você tem a massa do líquido. Divide pela.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a massa dividida pelo volume. Você tem a massa específica,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas de qualquer maneira, esse volume tem uma incerteza. Ele tem uma variação aqui que é zero,um mililitros.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu considerar então que eu tenho uma incerteza nessa medição. Se eu posso aqui caracterizar que essa incerteza,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse volume é menor, atribuindo uma distribuição de probabilidade triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do que usar uma retangular, eu prefiro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu posso fazer essa consideração, porque com isso eu estou fazendo uma contribuição menor da incerteza. Por exemplo, no cálculo da massa específica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente vai ver essa composição aí, quando hoje ainda
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a composição desses valores incertezas. Mas eu não sei se isso que deu para entender o que eu estou falando. Quer dizer, se eu posso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de alguma maneira, mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: consciente de forma consciente e justificável, não simplesmente. Ah, então eu vou considerar que a distribuição triangular é sempre menor. Eu vou usar sempre. Nem sempre você pode usar esse tipo de distribuição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nesse caso, sim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é melhor porque aqui eu tenho. Por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu acabei de fazer a conta aqui para vocês usando uma distribuição é. É retangular. Daria zero,seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui deu zero,quatro. Ou seja, é uma boa redução, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é interessante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, vamos continuar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se não tem dúvida. Vamos continuar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a distribuição então, normal ou também chamada distribuição gauciana. Então ela tem essa cara aqui. Esse formato,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é uma distribuição também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que tem um valor mais provável aqui, que é a média, onde tem a maior probabilidade de você encontrá los
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em torno da média mais provável. É uma curva contínua.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem esse formato aqui que aparece um sino.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A curva simétrica com formato de sino. Ela é simétrica, ou seja, da média para a esquerda. Eu tenho cinquenta de probabilidade dos dados e da média para a direita, mais cinquenta de probabilidade da dada. Ou seja, aqui eu tenho cem, mas ela é centrada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem então tanto para a direita quanto a esquerda, você tem um decaimento que é igual,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como diz que ela é sinétrica e nunca toca no eixo das abscisas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E vai para menos infinito. E aqui vai mais infinito. Então a função distribuição de probabilidade de uma gauciana.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela é uma expressão matemática bem complicada. Tanto que essa função aqui é não é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: calculada. Ela não tem uma solução que a gente chama literal. Você calcular e tal, literalmente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não só através de método numérico, fazendo integração numérica computador.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essa função, você vê que ela é caracterizada aqui pela média, você tem aqui em cima um Mi
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E embaixo aqui o Sigma, que é o desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o devia. O padrão é essa, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em relação à média, é uma distância
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da média. Até a curva. Desse ponto aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que matematicamente, é definido como o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ponto de inflexão da curva, ou seja, onde a curva muda uma ponto de inflexão numa curva. É o ponto onde a curva muda a sua inclinação. Então ela vinha com uma determinada inclinação negativa, vira positiva, ou era positiva e vira negativa. Então você vê que esse ponto,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o Sigma, que é o desvio padrão para um lado ou para o outro. Ele é o ponto onde você tem a mudança na curvatura da cor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, por exemplo. Ah, não é mudança aqui. É um ponto de máximo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um ponto onde a gente matematicamente diz que a derivada é zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui não. Aqui eu tenho uma mudança. Uma inclinação. Eu venho com uma determinada inclinação e muda a inclinação, porque senão isso aqui viria para cá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas ela faz essa mudança de curvatura, essa função. Então volto a dizer, é só calculada de forma numérica,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a média, então pode estar compreendida. A média dessa distribuição normal pode ser qualquer valor entre menos infinito e mais infinito. Se ela se deslocar, você vai ter um deslocamento da curva para a esquerda ou para a direita, e o desvio padrão pode ser qualquer valor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: diferente de zero. Não existe o padrão zero, então qualquer valor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é maior do que zero, e a média entre menos infinito e mais infinito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa função é o expoente do Ipirano. É uma constante que, na verdade, não para por aqui, mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois.setecentos e dezoito, mas, embora igual, o Pier, que também é uma constante, mas ela não tem, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Fim. Aqui, número: a média da população devia. O padrão da população X da varia avaliatória.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média pode ser calculada como a gente já tinha visto anteriormente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como o somatório dos valores de X, dividido por N,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde n é o número de medições que foram realizadas. O desvio padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dessa função é dado por essa expressão matemática. Aqui lembra que a gente fala sobre somatória dos valores dos desvios da média de cada variável em relação à média ao quadrado. Só que você divide
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pelo número de medidas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Reni.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E adivinha o padrão. Isso aqui é variância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso que está aqui dentro da raiz. É a variância. Aí você extrai a raiz quadrada. Temos de vir padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que acontece aqui? Quem está falando sobre a população,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde n é um número muito grande. Agora, quando eu trabalho com amostra que a gente tinha falado, que o desvio padrão acaba sendo o desvio padrão de uma amostra. O denominador aqui não é N. É N menos um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem uma diferença, né? Você vê que é N
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e n um e, por exemplo, no Excel, você tem uma função. Você tem duas funções para o desvio padrão, uma que se chama dez vipad.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o desvio padrão da população. Ou seja, se você pegar um conjunto de dados, mandar ele calcular Deadpoight P. Ele vai considerar que aquilo ali
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vai dividir por N, que é o total de valores e vai calcular quando você diz que é uma amostra, você vai colocar a função dez Pad a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de amostra, e que ele vai dividir por N menos um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a média aqui? O X Barra não é a média da população. É a média da amostra
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui. Não sei se alguém vai perguntar alguma coisa? Só detalhe porque aqui está X menos X Bar. E aqui está Mi menos X. Mas como isso aqui é o quadrado. Tanto faz, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A ordem aqui não altera. Poderia ser X menos Mi elevado ao quadrado também. Como está aqui?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso é uma gauciana plena. Só que o que acontece que, como eu disse isso aqui você só consegue calcular a probabilidade de forma numérica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: numéricas usando computador, você seria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Seria muito difícil e praticamente impossível eu ter um valor tabelado para uma distribuição normal, considerando que a média pode ser qualquer valor, e o desvio padrão pode ser qualquer valor. A média pode ser inclusive negativo aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o e o desvio padrão pode ser qualquer valor positivo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o que você fez para poder ter um valor tabelado e a gente poder usar é a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: As probabilidades de uma instituição normal foi feito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, foi feito uma bom, mas tudo bem, já que eu passei aqui só para a gente caracterizar que você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: médias
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: distribuições padrão que podem ter médias diferentes. Com o mesmo desvio padrão igual aqui. E essa aqui, a gente já tinha visto ontem. Médias iguais com um desvio padrão diferente. Então você pode caracterizar isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então estou falando sobre uma instituição que a gente chama normal, padronizada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição normal padronizada continua sendo igual a uma distribuição normal. Só foi padronizada para você poder calcular matematicamente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí as probabilidades.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual foi a padronização que foi feita? Uma mudança que a gente chamou uma transformação de variável transformou se a variável aleatória X numa variável aleatória Z,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é obtida a partir do desvio padrão e da média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que, para normalizar, adotou se o seguinte: Z é igual. X menos a média dividido pelo desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa é a variável Z. Só que para você ter os valores tabelados e padronizados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, foi feita uma transformação, considerando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que essa curva vai estar centrada numa média, equivale zero
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e conduzir o padrão que vale um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando a média vale zero de padrão, vale um Z igual a Xix concorda X menos zero
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividido por U vazia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem uma distribuição normal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: centrada em zero, com um desvio padrão que vale um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você calcula, quer dizer, a tabela normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que é essa tabela aqui que você encontra, você tem ela disponível para uso das ferramentas estatísticas. Ela considera então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que a média vale zero e que o desvio padrão valioso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, por que a gente não diz que quando eu tenho em torno da média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, o intervalo da média? Mais ou menos dois desvios padrão aqui. Ó dois,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho noventa e cinco,quarenta e cinco do conjunto de dados aqui, o que vem dessa distribuição normal padronizada,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o intervalo entre a média mais ou menos um, esse um representa o número de desvios padrão em torno da média o Z. Na verdade, o Z é o número de desvio padrão em torno da média Mi.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando Z vale um, significa que eu tenho um desvio padrão em relação à média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos dizer Vale dois. Eu tenho dois desvios padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em relação ao médico. Quando dizer vale três, eu tenho três desvio padrão em relação ao médico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aquilo que eu tinha falado. Quando tenho mais ou menos três desvios padrão. Eu tenho noventa e nove. Provavelmente noventa e nove,sete dos dados já para Z igual a quatro. Só olhar na tabela normal aqui Z variando. Aqui é o valor de Z.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui é complementação tipo Z é zero,zerozero zerosm, zero,zero, dois e por diante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para o lado positivo. E aqui para o lado negativo, tá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas quando Z vale, por exemplo, quatro, três,noventa e nove. Aqui já está em um até antes disso. Aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui, três,noventa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Já está em um. E aqui, ó menos três,noventa está em zero. Então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele varia aqui, de zero. Até é um der um00 Ah, ah, ah,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a tabela aqui, reforçando o que diz o Divino Padrão? É um ponto de inflexão. Mudança da curva.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa aqui é uma síntona. A função mudou um pouquinho, porque houve uma transformação de variável,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas essa função também continua sem condição de ser integrada de forma linear. Então você calcula matematicamente numericamente usando como cálculo numérico, usando computador, dando deltas pequenos, deltas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e calcula então essa área total vale cem. E na curva normal na distribuição normal, o que a gente calcula também em termos de probabilidade, é sempre o valor acumulado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou seja, se você entrar na tabela normal para Z é igual a zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele vai dar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vai te dar uma informação. De quantos por cento tem de dados até Z igual a zero. Então quando Z, igual a zero, significa que eu tenho cinquenta de valor. Se você entrar na tabela normal para Z igual a zero aqui Ó Z, igual a zero
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cinquenta zero,cinco. Do lado negativo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: lado positivo, Z igual a zero cinquenta à medida que você vai caminhando para a direita
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na curva em cima, você vai aumentando a sua probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: À medida que você vai caminhando na esquerda da curva, você vai diminuindo. A probabilidade aqui começa em meio zero,quarenta e nove zero,quarenta e nove,quarenta e oito vai diminuindo, diminuindo, diminuindo até chegar uma hora que ela vai zerar, mas nunca vai zerar. Mas vai aproximar de zero
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui. À medida que você vai caminhando na direita, você vai aumentando até se aproximar também de cem. Não vai chegar nunca a cem. Mas vai se aproximar matematicamente, cem. Então é dessa forma. Então, com isso eu consigo. Agora, com essa distribuição normal padronizada,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é calcular a probabilidade de eu ter um valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um intervalo de dados aqui, considerando mais ou menos noventa e cinco,quarenta e cinco,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o padronizado na metrologia. Então a curva normal tem aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E por que é importante a distribuição normal?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição mais importante que a gente tem na metodologia é a distribuição normal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque o resultado das medições acaba sendo uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: influenciado por várias outras. Aqueles que a gente chama dos agentes metrológicos no sistema de medição que podem impactar ali. Então ele pode ter influência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das condições ambientais que eu estou realizando. Pode ter a influência do padrão de medição do próprio instrumento de medição, influência de quem está fazendo a medição. Então todos esses componentes de influência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que podem ser representados por distribuições de probabilidade que vão ser combinadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eles vão me levar a um resultado final que vai atender para uma distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E isso vem desse Teorema Central do limite.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um teorema estatístico que diz o seguinte
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a gente vai chegar nele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos ver como diz aqui, passo a passo, como é que eu chego no resultado final?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui é o seguinte: vamos considerar que eu tenho lançamento de um dado não viciado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: interessante. Por que a gente usa esse termo não viciado? Porque esse viciado significa que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem algum número aqui que tem uma probabilidade maior de cair
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dado de cassino, dado de coisa assim que a gente pode estar viciado, vou considerar que a probabilidade aqui é igual para todos. Então lembra a distribuição de probabilidade para esse evento? É uma distribuição retangular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: retangular, mas contínua, né? Não, não é contínua,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: discreta, né? Que é um, dois, três, quatro, cinco, seis. Não é? Isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem uma probidade igual a dois, que é um sexto, um sexto, um sexto por diante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, concordam que essa distribuição aqui é uma distribuição retangular ou uniforme? Concorda comigo?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Lançamento de um dado aí. Agora eu vou fazer uma. Então, um dado tem uma distribuição uniforme
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí. Agora, eu quero combinar. Vou fazer o seguinte. Vou combinar o lançamento de dois dados, e quero ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a soma dos valores. Como é que você distribui então, quer dizer, lançando dois dados,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a soma dos valores vai variar de dois até doze, concordam?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dois a doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É isso?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sim ou não?
TARCISIO NOGUEIRA: Sim, eu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dois a doze, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, dois e doze são os que têm a menor probabilidade. Concorda porque é um entre trinta e seis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: trinta e seis opções. Porque eu tenho seis de um dado, seis é do outro seis vezes seis de trinta e seis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O tamanho dessa minha amostra. Agora são de trinta e seis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a outra. Eu tinha uma amostra de tamanho seis. Agora eu tenho uma amostra de tamanho trinta e seis. Eu tenho então trinta e seis possibilidades dos dados caírem ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pilatos, mas dois e dois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois e dois. Não um e um e seis e seis só tem uma chance cada um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas então a soma da dois ou da um2 é um. O três já tem uma probabilidade um pouco maior, porque pode ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um e dois e o inverso dois e um, assim como o onze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode ser cinco e seis e seis e cinco. E aí você vai. Você vai combinando essas opções,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e você vai perceber que, por exemplo, a combinação do Set é a que tem a maior probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se você olhar uma distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de lançamento de dois dados. Ela tende para uma distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na formato de um triângulo com o set, com a maior probabilidade de acontecer.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Concorda.
TARCISIO NOGUEIRA: É, entendi, sete pode estar cinco e dois, quatro, três, seis e um é exatamente eterna probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A maior quantidade de chances de acontecer tem uma probabilidade maior.
TARCISIO NOGUEIRA: Então você.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que eu tenho cada dado individualmente. Eu tenho uma distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uniforme. Quando eu lanço os dois dados, eu estou trabalhando agora, com a combinação desses dois dados, a minha distribuição de probabilidade de valores
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se aproxima de uma distribuição triangular, ela é.
TARCISIO NOGUEIRA: Tudo bem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É discreta, mas tem uma forma que se aproxima de uma distribuição. Se fosse contínua, triangular, concorda.
TARCISIO NOGUEIRA: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí. Agora eu vou fazer jogar um terceiro dado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um terceiro dado, esse outro terceiro dado tem também uma distribuição uniforme.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que agora, com o terceiro dado, eu tenho seis vezes seis vezes seis. Eu tenho uma amostra de tamanho duzentos e dezasseis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí as.
TARCISIO NOGUEIRA: Combinações.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Elas aumentam em termos de quantidade, por exemplo, dos valores que têm a maior probabilidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os menores, que têm a menor probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que no caso, que são três dados, vai ser o três e o dezoito, porque um mais.
TARCISIO NOGUEIRA: Humano.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou seis, mais seis, mais seis, e aí as outras combinações começam a ter mais probabilidade e nos valores mais centrais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Os valores que têm a maior probabilidade aqui é três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, dez e onze têm uma probabilidade maior do que o doze treze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem uma probabilidade maior de dar dez e onze do que os outros. Então você vê que o formato
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dessa distribuição de probabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela continua sendo uma distribuição discreta, mas que eu consigo ter uma certa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A aproximação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se fosse uma distribuição contínua de uma distribuição glauciana normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você vê, são três distribuições uniformes que combinadas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tendem para uma distribuição normal. Então isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que o Teoreme central do limite diz então para a gente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu lembro da estatística: quanto mais variáveis aleatórias forem combinadas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo sendo de diferentes distribuições estatísticas mais próximo de uma distribuição normal será o resultado dessa combinação de variáveis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se eu considerar que o resultado da minha medição, ele é uma contribuição de algumas outras variáveis
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de influência, como, por exemplo, a resolução de leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a dispersão das medidas, a variabilidade normal das medições, a influência do meu instrumento de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a influência da minha da,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sei lá, na minha temperatura ambiente, a influência do padrão de medição que está calibrando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a influência do operador que está fazendo a medição instrumentista ali, o metrologista.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todas essas influências, todas essas contribuições vão me levar. Que o resultado da minha medição vai
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tender para uma distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu posso, a partir dessa combinação, considerar que a distribuição normal é a que mais representa o resultado final
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do meu processo de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por isso que é uma distribuição muito importante para a gente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em função dessa análise, o termo central diz exatamente isso: quanto mais variados aleatórias forem combinadas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo sendo diferentes instituições estatísticas. E olha que a gente ali, inclusive nesse exemplo, a gente pegou três distribuições
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uniformes, combinou e tendeu com uma solução normal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí, como a decorrência. É aí você fazendo outras análises matemáticas, estatísticas e tal. Você pode chegar a essa conclusão. É porque a gente não quer fazer demonstrativos de cálculo e tal. Mas tudo isso, você consegue provar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você provar matematicamente, fazendo os cálculos de que,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como decorrência do teorema central do limite. Se eu tiver, por exemplo, uma população Reni Grande,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e dessa população N muito grande, eu coletar amostras
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que sejam representativas dessa população de tamanho N e calcular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os desvios padrão. E a média de cada. A média de cada amostra dessa aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mostra uma mostra dois. Vamos estar aqui, ó X1 X20
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e várias amostras. Se eu pegar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essas médias e colocar isso como uma forma de uma distribuição de probabilidade. Isso vai tender para uma distribuição normal, e o desvio padrão dessa distribuição das médias
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se aproxima do desvio padrão da mostra, dividido por raiz higiene, onde N é o número de medidas que foram realizadas. É o tamanho da amostra,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a consideração que a gente faz, que, inclusive isso está estabelecido, inclusive no guia da expressão da incerteza da medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a gente vai ver que esse desvio padrão da média que a gente chama.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média da mostra que é obtida a partir de uma mostra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele caracteriza a incerteza padrão, tipo, A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Depois a gente vai ver isso, o que é certeza? Tipo, a quem é incerteza tipo B,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas então o desvio padrão da média caracteriza uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tenho certeza. Tipo A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então isso significa que, a partir de uma amostra de tamanho N, e o desvio padrão dessa amostra
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: chama de S. De X. Aí eu posso estimar. Eu desviei o padrão da média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: amostral. Quer dizer, o desvio padrão da média seria o desvio padrão que a média real, considerando as várias amostras, estaria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Teria de ver o padrão da média das armédias.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui eu diria o padrão da média das médias.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se eu tenho uma determinada amostra, sei lá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fiz N. Medições e calculei um desvio padrão. Por exemplo, aqui nove medidas e obtive um desvio padrão de zero,trinta e três graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu posso dizer que eu tive o padrão da média. É esse valor zero,trinta e três dividido por raio, higiene, ou seja, raiz de nove, dividido por raiz de três zero,umum, ou seja, a partir de uma amostra,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o envio padrão zero,trinta e três. Eu posso estimar qual seria o desvio padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da média de todas as médias de n amostras que foram realizadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma estimativa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E esse padrão da média, a gente vai ver que é caracterizado. A gente caracteriza isso como uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem certeza? Tipo a. Mas a gente vai chegar lá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só para vocês entenderem, como diria o padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como essa questão do teorama central do limite é importante,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por essa questão da combinação de diversas probabilidades e entender por uma distribuição normal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o que eu falei está escrito aí. Agora vi o padrão da média considerado pelo Isugam com uma incerteza tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: caso. A amostra pertença à mesma população. A gente está sempre falando, considerando a mesma população. Se isso não é verdade. Se você diz não, isso aqui não representa essa amostra aqui só existe isso aqui, não tem como. Tudo bem, então você considera como a incerteza o próprio desvio padrão da amostra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora isso funciona muito bem. O teorema central do limite funciona muito bem, quando eu tenho amostras maior, grande. E aí? Nesse caso, quando a gente chama aqui um do N é menor que trinta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente acaba usando uma outra distribuição, que é o que aproxima
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de uma instituição normal que eu falei. É uma instituição ter estudant
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a distribuição T de Studios foi
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: estudada por um matemático chamado William Gorsuch. Não sei se vocês já ouviram falar nele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: William William Sellingoth Gossett e ficou conhecido como Estudant. Ele usava esse pseudônimo de estudante. Então essa distribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem de estudantes goste.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela aproxima de uma distribuição normal para N
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no tamanho de amostra é menor, pequeno até trinta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que se você considerar se você vê ela. Ela é uma tabela tabelada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que, por exemplo, essa tabela atitude. Você consegue obtê la calcular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no Excel, usando uma função que chama envie t essa função aqui. Env, T Bc:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou mostrar isso para vocês. Envio Tbc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa tabela leva em consideração. Então os diferentes níveis de probabilidade aqui, cinquenta sessenta. Só que a gente vai trabalhar sempre na mitologia com essa probabilidade de noventa e cinco,quarenta e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí ela é montada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com base no tamanho da amostra e o grau de liberdade, onde o grau de liberdade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele tem a ver com o tamanho da mostra só que é N menos um, porque é N menos um. Se você lembrar aqui da distribuição normal, voltar aqui na distribuição normal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem um divisor aqui, que é N menos um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o grau de liberdade dessa dispersão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque N menos um. Porque diz que, estatisticamente, como isso aqui depende de uma média que é uma estatística.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você perde um grau de liberdade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a. A, a tabela T de estudo leva em consideração. Então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a probabilidade que você vai adotar no nosso caso, a gente vai padronizado noventa e cinco,quarenta e cinco
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que dá na distribuição normal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mais ou menos dois. se você olhar aqui no final da tabela, você vê que esse valor aqui, esse valor aqui na metrologia é chamada fator de abrangência. É o valor que vai multiplicar a incerteza para expandir para noventa e cinco,quarenta e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se você perceber esse valor aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele sai de um valor grande, praticamente quase catorze. Mas aí também uma amostra de tamanho dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Praticamente ridículo. Você nem deve usar isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas vai diminuindo. Ó catorze, quatro,cinco e três e vai tendendo para dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vai diminuindo. Vai tendendo para dois. Nunca vai chegar a dois, porque o dois representaria uma amostra de tamanho infinito, que é o da distribuição normal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para mais ou menos dois desvios padrão dá noventa e cinco,quarenta e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você nunca vai chegar a dois, mas você pode se aproximar à medida que o teu grau de liberdade aqui vai aumentando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso vai se aproximando de dois. E o grau de liberdade aumenta em função do tamanho da sua amostra, que é do seu n.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom aqui nessa tabela parou em trinta. Mas como é que eu posso calcular, usar, por exemplo, o Excel para obter outros valores de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de fatura e abrangência, caso o meu n ali, o meu grau de liberdade não esteja aqui nessa tabela.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E também outra coisa. A gente vai ver que o grau de verdade vai ser calculado a partir da combinação das variáveis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das componentes de incerteza. E pode dar o cálculo do valor do grau de liberdade que a gente vai usar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode estar compreendido entre. Não necessariamente ser um inteiro. Aqui está. Dez, onze, doze, treze, catorze. Mas poderia o grau de liberdade poderia dar, tipo, doze,cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu tenho um cálculo que o grau de liberdade cai
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre dois inteiros, eu entro na tabela de estudos com o inteiro imediatamente anterior, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele é maior. Então tem que ser um pouco mais conservador.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou eu posso usar a função do Excel. Que é essa função? Chama Env T Bc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nessa função Indio Tbc. Não sei se vocês já o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: conhecem. Já utilizam isso aí na.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na atividade. Você, na mitologia, já essa função. Inven T Bc:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse é o excel mais novo. Inversões mais antigas que é só chama invti,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é igual. Mas as versões mais atuadas sofrem. Você fala, envie T Bc que você entra com a probabilidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só que também no Excel a probabilidade que você entra não é com os noventa e cinco,quarenta e cinco,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um menos. Isso. Ou seja, na tabela T de Estudant, você entra com outros. Uma coisa que ele chama de nível de significância, que é aqui. Ó,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se é cinquenta, o nível de significância é zero,cinco. Se aqui é noventa e cinco,quarenta e cinco é um menos zero,noventa e cinco,quarenta e cinco, ou seja, zero,quatro-cinquenta e cinco. Então você entra com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na função do Excel com a probabilidade de zero,quatrocentos e cinquenta e cinco
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e depois aqui, o grau de liberdade, onde o grau de liberdade é o N menos um. Então, por exemplo, se eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma amostra de tamanho cem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o meu fator de abrangência T ou o fator de abrangência K, que eu vou utilizar na metereologia,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: acaba sendo obtido lá no Excel
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para essa probabilidade zero,quatrocentos e cinquenta e cinco e o grau de liberdade é noventa e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dá dois,zero26
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vocês já utilizaram isso ou não?
TARCISIO NOGUEIRA: Já já.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todo mundo.
ENAIELLY CRUZ: Também. Aham.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todo mundo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então tá bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: beleza. Então já sabem utilizar. Então eu posso montar uma tabela. Posso montar no Excel uma tabelinha. Até de estudo. Posso aumentar, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu entrar no Excel com essa função I T Bc numa planilhazinha, posso mandar variar aqui do meu grau de liberdade de um até, sei lá, infinitas vezes e tal valores. E eu posso montar uma tabela maior que parou em vinte e nove
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para N. Igual a trinta. Mas vocês podem montar direto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nem precisa ter uma tabela. Se você pode usar isso no Excel direto.
Rosangela Rajoy: Professor. Também já usei aqui minha internet está um pouquinho ruim hoje.
Rosangela Rajoy: Ah, tá tudo difícil aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você está me ouvindo? Bem, não.
Rosangela Rajoy: Mas eu estou acompanhando. É que na hora de abrir a tela toda e destravar o áudio. Aí está demorando. Está lendo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau, tá bom. Beleza legal é?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem essa função aí, que facilita de você utilizar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então com isso. A gente já deu uma revisada. Basicamente, nos principais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as principais ferramentas estatísticas que é importante utilizar na meteorologia,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque a gente vai ver isso usando isso no cálculo de incerteza de medição. Eu queria pegar com vocês agora. Alguns conceitos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: discutir alguns conceitos fundamentais um deles aqui é o da resolução de leitura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A resolução de leitura é importante porque é uma contribuição de dúvida,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na minha medida na minha leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: muitas vezes até a resolução de leitura é a maior contribuição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na incerteza final do processo de medição.
Rosangela Rajoy: Muitas vezes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não necessariamente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É sempre isso. Mas como é um limitador da indicação, ela vai estar sempre presente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui eu tenho, por exemplo, um termigrâmetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que mede temperatura e mede umidade relativa. Então eu tenho aqui duas indicações de valores,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e, nesse caso, aqui, como é um instrumento digital, que a resolução.
Rosangela Rajoy: Está.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É limitada. Ela está condicionada ao que a gente chama aí da dá do incremento digital.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual o exemplo que eu falei ali na questão da distribuição retangular, pegando o incremento digital de uma balança. Então aqui pegou o incremento digital
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da medição de temperatura dá uma resolução de zero,um grau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não dá para ler vinte e cinco,trinta e quatro,trinta e três, porque ou ele vai ler zero,três, ou vai ler zero,dois, ou vai ler zero,quatro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: assim como na umidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele não tem nenhum.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma casa desse mal. Então, mesmo que a minha humidade real
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: seja quarenta e nove,noventa e oito. Ele só vai ler para mim. Ele vai me indicar cinquenta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou vai me indicar cinquenta e um, ou vai me indicar quarenta e nove pela limitação de indicação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ela tem uma limitação aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e é uma dúvida. É uma incerteza que a gente já viu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu possa considerar, por exemplo, nesse caso, uma distribuição retangular para essa resolução de leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então essa dúvida dessa resolução, ela pode ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a resolução, como a gente viu, dividido por raiz de doze. Concorda,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerando uma distribuição retangular, é isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, no caso, por exemplo, da temperatura zero,um dividido por raio de um2 e no caso da humidade, um dividido por raio de um2
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque não tem como priorizar nenhum valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, isso no caso aqui de um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: instrumento digital. Estou falando aqui de resolução de leitura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas se eu tiver um instrumento analógico
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você tenha uma graduação, uma escala e tal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e que você consiga perceber de uma forma visual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Basicamente o que chama visual. Mas tipo, quem chama aquela olho nu sem usar nenhum outro?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É meio artifício aqui de fazer leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque uma coisa é eu estar olhando aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E outra coisa de repente, se eu pego uma lupa, amplio essa escala aqui para fazer uma leitura. Então a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui, por exemplo. A pergunta que eu faço para vocês é a seguinte:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho um termômetro. Isso aqui é uma escala de um termômetro que chama de líquido em vida Tlv,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que tem um líquido dentro do vidro. Ela tem uma graduação aqui de um em um grau, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui é vinte e aqui é trinta. Então tem um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, dez divisões, então varia de um em um grau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui. Está marcando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Está em cima desse traço. Agora. Se ele estivesse aqui, se o líquido estivesse aqui. Entre esses dois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: duas marcações, vocês poderiam adotar uma resolução diferente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do que a divisão distrito de leitura.
Rosangela Rajoy: Sim, eu entendo que sim, que eu consigo ler pelo menos metade disso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Metade da.
Rosangela Rajoy: Resolução.
TARCISIO NOGUEIRA: Exatamente. Eu também concordo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É? Eu também concordo que eu conseguiria ler metade dessa leitura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pois é, é tudo bem, então eu poderia ser menos crítico no sentido de se agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu também poderia fazer o seguinte: ó fizesse isso aqui, ó.
TARCISIO NOGUEIRA: Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu fizesse isso aqui? Só um exemplo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Será que aqui eu conseguiria dividir isso aqui por mais do que duas divisões.
Rosangela Rajoy: Eu acho que já é força barra. Tem gente que lê.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pois é isso que eu estou falando para vocês. Se você a olho nu,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se você conseguir fazer essa visualização sem precisar de forçar a barra de ampliar alguma coisa assim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí você pode considerar que a sua resolução de leitura estaria aí entre duas divisões.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Poderia ser. Então, se caísse ali no meio,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu poderia chegar e dizer: Bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a leitura ali é vinte e oito,cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não é nem vinte e sete.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, não é nem vinte e oito, nem vinte e nove,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas poderia ser vinte e oito,cinco que passou, ou que,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque quando eu faço isso, se eu estou diminuindo a resolução de leitura, eu também estou diminuindo a contribuição da resolução de leitura na incerteza final.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas eu também tenho que fazer isso de uma forma que seja razoável,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque senão, ah, então eu vou ampliar essa escala, aí, considerar que eu dirigir ela não por dois espaços, mas por quatro vezes. Então aí eu divido essa resolução mais da metade ainda zero,vinte e cinco graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas aí vem aquela questão: será que o instrumento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: primeiro, será que o Tlv responde a esse tipo de variação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E segundo, mas eu vou sempre utilizar esse artifício para fazer essa leitura. Usar, ampliar essa escala.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá, então uma coisa que é importante
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é que, por exemplo, se você tem esse termômetro e que vá ser utilizado não só por você, mas de repente, toda a tua equipe que trabalha, que faz a leitura. Todas as pessoas que fazem a leitura com esse instrumento,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: todos eles utilizem a mesma resolução de leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para eu ter uma uniformidade na
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nessa dúvida, nessa incerteza associada, porque se cada um que olhar, achar que dá para fazer uma leitura diferente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Imagina como é que eu consigo comparar, então, os resultados realizado por pessoas diferentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essa padronização da resolução dos instrumentos analógicos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é importante ser definida, deixar claro que tipo de resolução você vai adotar na hora de fazer a leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se as demarcações. Se as divisões de escala estão muito próximas uma da outra, que eu não consigo identificar, então considero a divisão de leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como a a própria resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se alguma coisa se eu conseguir estimar entre duas marcações,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu diria que uma razoável é considerar metade do intervalo como uma resolução de leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas tudo tem que ficar bem bem definido. Bem, claro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu, por exemplo, sou favorável. Digo que você tenha uma declaração, principalmente, por exemplo, no instrumento analógico que é feito, uma calibração que seja indicado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual foi a resolução adotada para aquele instrumento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para que quem vá o utilizar depois saber.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou foi a resolução adotada para não cometer erros? Não é bem erro, mas para não,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não agregar mais componentes de dúvida do resultado da medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então a resolução de leitura é importante. É um fator importante que pode gerar uma dúvida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora vou fazer o seguinte. 10h30 Vamos dar um intervalinho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para depois a gente continuar aqui nos conceitos de erro e tal e vai embora. 10h30
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente começou na hora certa. Nove, dez e meia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos dar aí uns dez minutinhos para a gente. Depois a gente vai até até meio dia.
Rosangela Rajoy: Tá ok.
TARCISIO NOGUEIRA: É um.
Rosangela Rajoy: E aí?
ENAIELLY CRUZ: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Daqui a pouco a gente volta aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, vamos lá. Vamos retomando aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Retomado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o anjo.
TARCISIO NOGUEIRA: Tá bom.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Estava aparecendo duas vezes aqui. Rosângela agora saiu de novo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É, mas tudo bem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o conceito de de erro de medição de erro de medição ainda é importante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um conceito interessante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Importante, porque o erro de medição é um parâmetro que depois você utiliza na
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: variação da conformidade do instrumento, principalmente nessa área de vazão que chama os medidores de vazão que você calibra, mas você traça é a curva de erro. Lembra que a gente viu isso no exemplo passado, a curva de erro dele, considerando a classe de exatidão dos instrumentos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse tipo de avaliação, então é importante o erro de medição. Então,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: erro é a diferença entre o valor medido de uma grandeza e o valor de referência, então isso é importante
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerar essa questão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos dizer aqui a ordem dos dos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fatores aqui alteram o resultado. Porque se eu inverter a posição, o erro muda de sinal. Então o erro é a minha menção,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: menos a minha referência, o meu padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: meu valor de considerado o padrão, eu só consigo identificar. Eu. A partir do momento que eu comparo um valor com uma referência, um padrão. Aí eu tenho condição de ver qual é o erro desse instrumento. O erro dessa medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o erro positivo significa que eu tenho um valor maior do que a minha referência. E negativo ao contrário,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um conceito que é parecido, mas é um pouco diferente. Então, muitas vezes, o pessoal considera como se fosse erro, mas a tendência instrumental,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é a diferença entre a média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das indicações em um valor de referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Muitas vezes confundem isso como erro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas não é bem um erro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por quê?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Erro é a medida menos a referência. A tendência é um valor obtido a partir de uma média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das indicações.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em algum caso, muitos consideram até como se fosse o erro da média das medidas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o erro da média das medidas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: apesar que, eu não media a média, mas tudo bem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso pode ser considerado, mas, de fato, no conceito, a tendência não é bem um erro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um desvio da média em relação ao valor da minha referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a média mesma coisa que você não pode inverter a ordem. Porque se você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma tendência positiva, significa que a média das minhas medições deu maior do que o minha referência. E se eu tenho uma tendência negativa, significa ter uma média, o menor valor. Então a tendência é o que normalmente você declara no certificado, numa calibração que você tem relatado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: normalmente você faz mais de um ano de medidas e coloca o valor da média como o valor mais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esperado. E aí você tem a tendência do instrumento de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você pode utilizar essa tendência. Você pode utilizar essa informação e fazer uma correção. Quer dizer, corrigir a tendência. Quando você tem essa indicação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dois conceitos também que são muito importantes e não devem ser confundidos. É a questão da exatidão e a precisão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A exatidão de medição é conceitualmente ele é um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um conceito qualitativo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você não deve quantificar a exatidão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você pode qualificar a exatidão no sentido de dizer que uma medida é mais exata quando ela está mais próxima do valor verdadeiro, e ela é menos exata quando ela está mais afastada do valor verdadeiro. Então a exatidão é um grau de concordância
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre um valor medido e um valor verdadeiro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, a exatidão a ver com o erro de medição, porque se o erro é menor, quando meu valor medida é próximo do valor verdadeiro e é maior quando medido. É maior do que o valor verdadeiro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e a exatidão. Então tem a ver com o erro de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas ela não deve ser quantificada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O erro, eu, Quantifico ainda tem um erro de até lá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um erro em graus. Um erro em pressão um valor de pressão. Um erro em valor de vazão. Mas a exatidão deve ser quantificada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: já a precisão de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela tem a ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: depois a gente vai ver. Isso vai complementar a precisão. Tem a ver com a incerteza. Tem a ver com a dispersão. Então você vê que é pela definição, o grau de concordância entre indicações ou valores de medidas obtido por
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medições repetidas do mesmo objeto um objeto simular e sob condições especificadas. Então, o grau de concordância entre indicações
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: significa que eu tenho dispersão dos valores ali atribuídos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a precisão. Você atribui valores. Então você, por exemplo, uma medida de precisão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é uma medida de dispersão, é desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser um coeficiente de variação, que é onde vi o padrão relativo, uma variância
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é uma medida de precisão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, só para que eu acho que isso deixa bem claro aqui para vocês. Imagina que vocês já tenham visto isso aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: alguma vez na vida alguma coisa parecida com isso, mas só para a gente fixar o conceito, vamos considerar ali que eu tenho um atirador A, B, o C e o D. Atirando ali no alvo e tal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerando o conceito de exatidão e precisão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vamos lá. Reforçando atidão, grau de concordância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É exatidão grau de concordância entre um valor medido e um valor verdadeiro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou seja, a exatidão tem a ver com o erro, precisão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: grau de concordância entre indicações ou valores de medidas, ou seja, tem a ver com a dispersão de medida,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí vamos incluir mais um outro conceito que a gente fala sobre a questão da tendência da missão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu considerar que a média é o valor mais provável
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mais esperada da incerteza. Se eu tiver então uma tendência baixa. Se eu tiver uma distância da média em relação ao valor verdadeiro, significa que eu tenho uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma boa exatidão também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, considerando aqui o atirador tema de exatidão e precisão, vocês acham que ele é exato e preciso.
TARCISIO NOGUEIRA: Sim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Exato é preciso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tirando o ar, tem uma precisão alta e uma exatidão alta beleza, verdade?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A média está se eu considerar que eu sendo alvo é o valor verdadeiro. É uma média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das medidas ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esquece, atirador, medição. Vamos lá. A medição está próximo de sendo alvo. E as dispersões dele? As medidas estão muito juntas. Então tá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: também tema de precisão boa. O B tema de precisão é boa ou é ruim
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e exatidão. É boa ou é ruim.
TARCISIO NOGUEIRA: O B para mim. Ele está na exatidão.
TARCISIO NOGUEIRA: A gente dá boa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A exatidão é boa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a precisão ruim.
TARCISIO NOGUEIRA: É porque ele não acertou o álbum.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É. A gente tem.
TARCISIO NOGUEIRA: É isso aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em termos de precisão é ruim porque.
TARCISIO NOGUEIRA: Sei que.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Os valores estão dispersos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma certa distribuição afastada em relação ao centro do alvo, que é o meu valor verdadeiro, mas, em compensação, se eu calcular ali a média, provavelmente a média desses valores está próximo do sendo alvo. Então eu diria que ele tem uma exatidão boa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu considerar a média calcular a média aqui, a média deve estar próximo do centro, considerando.
TARCISIO NOGUEIRA: Obrigado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É bom. Já o C, em termos de precisão e exatidão.
TARCISIO NOGUEIRA: Você aí está, com a precisão dele estar.
Rosangela Rajoy: É bastante preciso.
TARCISIO NOGUEIRA: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem uma boa precisão e uma exatidão ruim. Ele tem uma alta precisão, uma exatidão baixa. A exatidão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o conceito com relação ao valor verdadeiro. Você vê que a média das medições.
TARCISIO NOGUEIRA: Está afastada da.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O valor verdadeiro. Então ele não é um instrumento bem exato.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem um erro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele tem uma boa precisão, porque os valores estão bem concentrados. Ele é muito parecido com A. Só que ele está deslocado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O D é o pior deles, porque tanto média quanto dispersão é alta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então, em termos de precisão, é baixo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em termos de exatidão, é baixa. Então eu tenho esses quatro instrumentos de medição. Se você vai utilizar, qual melhor a ser utilizado?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O A, né?
TARCISIO NOGUEIRA: É uma boca.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma boa precisão, uma boa certidão. Agora, se eu não tiver, eu tenho esses três instrumentos aí, o B e o C e o D.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu quiser agora pegar um instrumento para fazer uma medição, qual vocês escolheriam? Qual seria o melhor para ser escolhido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, eu posso já descartar o D, porque eu acredito que ninguém iria escolher o D com precisão ruim e exatidão ruim
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre o bem e o ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre o B e o C. O B tem uma precisão ruim, mas eu tenho uma boa exatidão, e o C tem uma boa precisão, uma exatidão ruim,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou fazer uma medição. Com qual instrumento? Que eu acho que seria o melhor para medir.
TARCISIO NOGUEIRA: Eu iria não ser.
ENAIELLY CRUZ: Bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: George também falou? Não sei, né.
Rosangela Rajoy: Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: B, ou no C.
ENAIELLY CRUZ: E aí?
Rosangela Rajoy: Eu iria no centro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então só só a desculpa, mas o seu nome não é muito fácil de Nyl Nai L.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Como é que não se posicionou? Acho que é o B ou C na L.
ENAIELLY CRUZ: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí?
ENAIELLY CRUZ: É C C de casa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você também.
ENAIELLY CRUZ: Uhum, tá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então tá bom. Todo mundo concorda que é o C? Também concordo com o C. A pergunta que eu faço para vocês.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por quê que o C seria mais melhor para usar do que o B, já que o B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem uma boa exatidão.
ENAIELLY CRUZ: Por causa da diversão. Resultados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a.
ENAIELLY CRUZ: Por causa da dispersão dos resultados no caso. Ali, eu vou ter uma baixa repetibilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É moderada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É exatamente porque, como a precisão está, ela está
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: basicamente intrinsecamente ligado ali à questão da repetibilidade das medições. Ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho uma incerteza de repetibilidade baixa. Tem uma dispersão pequena.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma medida que eu vou realizar. Provavelmente ela vai estar próxima desses valores ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mais uma transmissão. Mas como eu tenho um erro identificado, porque isso aqui tem um erro conhecido.
Rosangela Rajoy: Eu posso chegar e dizer: Bom, agora.
TARCISIO NOGUEIRA: Corrige o valor da leitura.
TARCISIO NOGUEIRA: É isso aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Corrija o valor da leitura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Faço uma correção onde leio dez, na verdade, corrigindo a nove
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou o contrário. Onde eu dei o dez. Na verdade, é onze,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque eu já sei o erro. Quer dizer, eu preciso ter calibrado ele. Eu preciso ter informações de calibração. Por isso que na calibração é importante,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu compara com a referência para ver o erro, para poder corrigir
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o B tem esse inconveniente, porque, a princípio, ele não tem erro. Então, quando eu faço uma medição, qualquer valor, quer dizer, não tem erro. Sim, tem cada medida individualmente tem um erro. Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se eu caracterizo a média dele declarado lá no certificado de calibração, que a tendência é praticamente zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, mas com uma incerteza alta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho uma medida que eu fico com uma incerteza alta, diferente desse valor aqui do ser que eu tenho uma medida com uma incerteza baixa, e eu sei o erro. Eu corrijo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu digo que nem sempre óbvio. Obviamente, o instrumento A é o mais indicado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas se eu não tiver, talvez usar um sistema de medição, um instrumento que tenha uma incerteza menor,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas com um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um erro conhecido que eu posso corrigir, é melhor do que um que tem uma incerteza mais alta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo com erro baixo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então nem sempre o instrumento mais exato é o melhor para ser utilizado naquela situação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então, legal. Que bom que vocês entenderam aí. O processo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vender o negócio. Então aqui o C para mim também é o melhor deles.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, a calibração de um instrumento calibrar segundo o vocabulário, segundo os conceitos, é o ato de confrontar ou comparar o comportamento meteorológico no instrumento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de medição como padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu tenho um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um valor padrão. Por exemplo, aqui, nesse exemplo, de uma massa de uma balança,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a massa que eu coloco aqui é o meu padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu coloco a massa, faço a leitura e comparo com a minha referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não coloco repetidas vezes a massa aqui. Tirando, colocando, tirando, colocando. Eu vou. Uma coisa que eu vou conseguir caracterizar é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a dispersão dos valores. Enquanto essa balança aqui apresenta, em termos de dispersão, de variabilidade das medições,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas é o ato de confrontar ou comparar. Então, calibrar não é hora nenhuma mexer, intervir,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que a gente abomina.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu escrevi, mas arrisquei aqui duas vezes. Aferição não se duas vezes. Não três vezes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não se usa, ter mais aferição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês são pessoas mais jovens. Talvez não tenham esse.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa tendência de falar, mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma pessoa mais antiga, mais Senna. Era muito comum falar em aferição e tal, e que o conceito foi abolido na mitologia. Não existe mais essa questão. A palavra aferição existe. Se entrar no vocabulário no dicionário, você vai ver o que é aferição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas na metrologia não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então também você calibrar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou verificar. São duas coisas distintas também. Então, a calibração pressupõe que você vai comparar com o padrão, avaliar todas as características meteorológicas, erro linearidades, tendências, tal incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e numa verificação. Não necessariamente. Você precisa fazer todas essas etapas. Você pode verificar alguns parâmetros. Tipo, Qual é o erro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: máximo do instrumento, verificar em alguns pontos da sua faixa de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as verificações são importantes, serem realizadas principalmente entre intervalos definidos de calibrações, porque uma verificação periódica permite que você também
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: identifique se. Algumas características neutrológicas continuam ainda sendo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: adequadas para o instrumento de medição, por exemplo, um é uma balança,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma balança. Você calibra ela ao longo, por exemplo, da faixa de medição, colocando várias massas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É recomendável que entre, por exemplo, eu faça uma calibração a cada três meses, a cada três meses, a cada seis meses.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu faço a calibração da balança, mas é recomendável que você periodicamente. Sei lá. Tipo, uma vez a cada quinze dias, uma vez por mês, coloque uma massa que a gente chama uma massa de verificação e tal, e normalmente essa massa de verificação. Ela é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso. Estou falando é porque você tem uma portaria do inmetro que define essas coisas lá estabelece,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o valor dessa massa de verificação deve ser pelo menos próximo da metade da
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a capacidade de medição da balança.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você coloca lá ela para ver e verificar se a balança continua marcando próximo daquele valor daquela massa de verificação. Então você vai mede coloca lá beleza, tá? Então periodicamente você vai colocando isso e vai
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: registrando esses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que pode acontecer se, de repente, numa determinada situação, você colocar e ver que houve uma certa deriva, uma mudança. Uma alteração
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode ser que seja necessário você fazer uma calibração num prazo menor, checar mais outros pontos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, calibrar não é consertar o instrumento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e determinar suas características metereológicas, erro, incerteza, tendência. Esterese esterese é uma característica muito comum, instrumentos, principalmente instrumentos mecânicos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: instrumentos que podem ter problemas, de folga ou mesmo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por exemplo, uma balança pode ter uma esterese. Pode, porque você aqui dentro tem chama células de carga que tem esforços de pressão. Isso pode causar alguma deformação a esterese. É aquela característica do valor que você obtém
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na situação que você tem chama de carga e descarga do sinal. Você aplica um sinal ascendente e depois pega um sinal descendente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você compara para aquele mesmo ponto de medição. Quando o sinal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sobe. E quando o sinal desce naquele ponto, se você houver uma diferença entre a leitura ascendente e a descendente, você pode caracterizar isso como uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: estresse, linearidade deriva e outras características.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um outro engano é acreditar que não é necessário calibrar um instrumento. Novo também. Isso não é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não é bom que mesmo que o instrumento seja novo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a menos que você receba lá, o ciumento é novinho, mas já venha calibrado já. Venha com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um certificado. Você compra equipamento novo e tal, mas pede que ele já venha com certificado de calibração aí. Tudo bem, ele já foi calibrado. Mas você pega um instrumento novinho e tal, e não calibrou você achar que ele está
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cem adequado para uso. Está errado porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você não conseguiu comparar com uma referência melhor e avaliar essas características. Tudo bem que um instrumento novo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você não vai conseguir identificar. Por exemplo, uma deriva que deriva. É o que a gente chama de uma variação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que pode ser percebida ao longo do tempo de uso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: contínuo com o instrumento dessa deriva temporal que a gente chama aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E você só consegue identificar isso. Se você fizer calibrações subsequentes, mais de uma, você acompanhar. Se o instrumento está novinho, não tem nenhuma. Você não venderia, mas consegue ver o erro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Consegue avaliar a incerteza. Você consegue ver tendência, esterese essas outras características. Você consegue perceber, fazendo a calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E outra coisa também é acreditar que o instrumento, mesmo calibrado, está adequado ou apta para o uso. E isso também não é muito verdade, porque o fato dele calibrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só significa que você identificou essas características meteorológicas. Só que aí você tem que comparar essas características que estão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: adequadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O instrumento está realmente se tem a classe de exatidão dele, ele atende a classe de exatidão, a incerteza máxima
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você precisa no seu processo de medição. Ele é adequado. Ele atende o critério de aceitação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então isso também é importante, tá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então calibrar é uma coisa que permite que a gente tenha rastreabilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A rastreabilidade meteorológica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Rastrear é seguir os caminhos. Você vê aqui. Se eu for a tarde desse caminho, eu vou chegar lá na.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na pessoa que estava caminhando. E mesma coisa na calibração. Se eu for rastrear as minhas medidas, se elas forem rastreáveis
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os padrões. Eu vou chegar até o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: topo da nossa hierarquia metrológica no sistema internacional. Então rastreabilidade é a propriedade que a gente chama de um resultado da medição, de modo que eu possa relacionar com referências através de uma cadeia documentada de calibrações. Então, rastreabilidade é fundamental
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a prover a confiança nas medições e dentro da cadeia de rastreabilidade metrológica. Em termos de hierarquia,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você tem aqui, no topo dessa hierarquia meteorológica que a gente chama. São as unidades do sistema internacional. Não sei se elas estão aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não, depois acho que a gente vai ver isso. As unidades de base no sistema internacional,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as unidades do sistema internacional, que são as sete grandezas, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Da a saber quais são as grandezas bases do sistema internacional, quais são as sete grandezas base o metro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o cumprimento, o segundo, que é do tempo, o quilograma, que é o da massa, o Amper,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é da corrente elétrica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, Kelvin, que é o de temperatura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o Mol e a quantidade de matéria. E a Candela, que é da intensidade luminosa. Então são as sete unidades básicas. São as sete grandezas do sistema internacional. São as sete unidades básicas. E daí? Você tem a disseminação dessas unidades
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e você chegar até aos laboratórios, a gente chama de fábrica os instrumentos que a gente utiliza nas indústrias, os laboratórios, assim. Então, se você tem os seus equipamentos estão aqui. E você mandar, por exemplo, calibrar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em laboratórios reconhecidos e acreditados que tenham padrões referenciados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem uma rastreabilidade porque esses laboratórios aqui que são chamados laboratórios de referência. Os laboratórios de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: No caso da nossa estrutura brasileira, aqui são os laboratórios que compõem a rede brasileira Rbc,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: rede brasileira de calibração. E no caso de ensaio, você tem a Rbl, rede brasileira de laboratório de ensaio, que são laboratórios acreditados e reconhecidos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e os que tem padrões rastreados aos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: institutos nacionais de meteorologia. No caso aqui dos nossos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no Brasil, é o inmetro que é o nosso Instituto Nacional de Meteorologia,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que dá rastreabilidade dos nossos padrões.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na verdade, a estrutura meteorológica Nacional
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é. Acho que não coloquei ela aqui? Não, mas você tem um inmetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e tem mais outras duas instituições, que são
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não são consideradas na hierarquia, na terminologia como um instituto nacional de meteorologia, mas são laboratórios de referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: São laboratórios designados para deter essas grandezas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de referência nacional. Você sabe quais são os outros dois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: laboratórios. Além do inmetro, o inmetro tem os referência nas diversas áreas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: diversas grandezas como ótica térmica, massa, eletricidade, comprimento,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: acústica, vibrações e tal, mas tem outros dois institutos. Tem outras duas organizações que são também consideradas de referência. Vocês sabem quais são,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: além do inmetro.
Rosangela Rajoy: No Brasil. Professor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É sim. No Brasil, dentro da nossa estrutura nacional.
Rosangela Rajoy: Ipem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não o Ipem é um instituto de peso de medidas que está ligada à metrologia legal, mas não é considerada referência. Referência além do inmetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem o Observatório Nacional?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sim, tá bom.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Detém a referência na área de tempo e frequência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que tem os relógios atômicos lá, que detém os padrões nessa área. E
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o Ird, o Instituto de Radioproteção e endosimetria
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é vinculada à Comissão nacional de energia nuclear,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que tem os padrões na área de tudo, que é ligado à parte de radioproteção, radioterapia, tudo que fala sobre radiações
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que tem lá? Um laboratório que chama Laboratório Nacional da Mitologia das Radiações em ionizante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o Ird, o Observatório Nacional e O inmetro compõem a nossa estrutura: hierarquia metrológica no país.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem esses institutos, essas três organizações, elas periodicamente, participam de programas de intercomparação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: junto com outras organizações internacionais. Para manter essa rastreabilidade nas unidades do sistema internacional,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então essa cadeia de rastreabilidade tem essa função de dar a confiança nessas missões aqui embaixo. Que a gente chama no chão de fábrica, nos laboratórios, aqui, no chão de fábrica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e essa estrutura. Então ela dissemina vem desde aqui da hierarquia
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: até aqui embaixo. Então a rastreabilidade é o caminho de baixo para cima. A disseminação é jogar essas aqui para baixo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, exemplos aqui, por exemplo, da parte mais industrial de bancadas de calibração. Isso aqui é um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um exemplo de laboratório de chão, de fábrica e tal, ou mesmo em laboratórios,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a calibração, ensaio. Você pode ter
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma bancada, por exemplo, aqui para fazer calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é uma bancada móvel de calibração de medidores de vazão aqui, mostrando inclusive um medidor máximo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como padrão e tal, mas aqui, calibrando um outro medidor másco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas pode ser usado para calibrar outros medidores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E acho que até no foi o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: assim isso que falou, né? Que o medidor no laboratório de vocês. O medidor padrão é o meridomástico.
TARCISIO NOGUEIRA: Isso mesmo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Medidor masco. Não sei. Aí na
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde a Rosângela e a Nayeli têm aí quais são os padrões de referência utilizados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A Rosângela mostrou aquele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aquele medidorzinho, né? Colocou ontem no chat aí como padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí na Ellie? Não sei, por exemplo, no laboratório que ela trabalha aí. Que tipo de padrão? Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você tem outros, né? Você tem outros?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em alguns lugares, por exemplo, usam como padrão aquele tipo, Klampon de ultrassom
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como padrão, para fazer, inclusive calibração de campo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente tem laboratórios creditados nessa área de invasão que usam esse medidor clampom para fazer
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como padrão de referência aqui, um exemplo de uma bancada, também com alguns padrões de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: são algumas outras grandezas, que mostra um forno de calibração bloco seco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É geradores aqui de sinais para fazer calibração de bancada de transutores de manômetros. Tal coisa assim é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você também tem algumas opções de fazer aqui. Também mostra um padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de calibração, por exemplo, de instrumentos de pressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na verdade, isso aqui é uma bombinha que chama bombinha comparadora padrão mesmo. É uma medida de pressão que está aqui digital,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas aqui são banhos térmicos, fornos e tal banho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: segura de um terno e grâmetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas você pode também ter para calibração industrial, usar calibradores externos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para fazer esse tipo de coisa. De repente, esse calibrador aqui é um padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um instrumento da o caso aqui é Fluck, mas existem outros fabricantes
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que ele tem a possibilidade de fazer a leitura, tanto no sinal de pressão quanto no sinal de corrente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um transnutor tem essa função. Ele recebe um sinal, por exemplo, aqui, isso aqui eu chamo de um transmissor de pressão. Ou
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente chama de transdutor transdutor de pressão. Ele recebe um sinal, impressão e tem uma saída em corrente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui você com uma bombinha manual, você gera pressão aqui para o instrumento. E a mesma que você indica aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem a leitura da pressão que está pegando aqui. E aí vem a saída de corrente e lê aqui em cima. Então você consegue, por exemplo, fazer uma calibração
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de um sensor, por exemplo, um instrumento no campo e tal, e usando esses calibradores industriais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e esses instrumentos para você garantir essa restabilidade, você tem que mandar eles fazerem uma calibração num laboratório acreditado, reconhecido
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para fazer essa calibração. Uma pergunta que eu te faço aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O Tarcísio, o teu padrão aqui, Coriolis. Ele é calibrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em que laboratório? Quem é que faz a rastre habilidade para vocês?
TARCISIO NOGUEIRA: Então aí eu faço a calibração na metroval que ela é a empresa acreditada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau, Betoval.
TARCISIO NOGUEIRA: É isso?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A metroval é acreditada nessa área de vazão. Tem laboratório
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em outros laboratórios. Nessa área de vazão. Não tem muitos, mas você tem a metroval. Você tem o ipt. Você tem a Conaut.
TARCISIO NOGUEIRA: Planalto. É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sei, também. Eu me lembro desses três. Não sei, mas deve ter outro. Ah, sim, tem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem a Hirsa tem.
TARCISIO NOGUEIRA: No rio. Tem a gol.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora esqueci. Tem um link.
Rosangela Rajoy: Qual o nome no ringue.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom.
Rosangela Rajoy: Qual o nome de laboratório que faz a calibração? Rio? Sempre fiz lá, né? Mas eu tô começando a pensar em fazer algo por aqui mesmo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: No rio. Tem a Conaut também, que é em Macaé.
TARCISIO NOGUEIRA: Essa gol foi em São João de Meritiba.
Rosangela Rajoy: Como é que se inscreve? Tarcísio, por favor.
TARCISIO NOGUEIRA: É gole, fo.
Rosangela Rajoy: Obrigada. Tá.
TARCISIO NOGUEIRA: Nada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só tem que ver se. Qual.
Rosangela Rajoy: Bom dia. Qual é a capa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dele, né? Porque você vê, vamos fazer uma coisa aqui.
Rosangela Rajoy: Eu acabo levando até o Ipt para não por conta. Não confio em muito transportadora. Aí é um trabalho danado.
TARCISIO NOGUEIRA: É igual. Eu faço quando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É? Não.
Rosangela Rajoy: Aguardo eles calibrarem e volto com o equipamento.
TARCISIO NOGUEIRA: Isso é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa questão do transporte do equipamento é um cuidado que você tem que ter, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a calibração é feita lá, e o resultado vale para lá do transporte.
TARCISIO NOGUEIRA: É complicado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Deixa eu ver aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só para a gente entrar aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos ver se eu consigo acessar aqui da rede. Brasília de calibração é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a rede brasileira de calibração. Você tem o.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês devem já reutilizar. Aqui você tem a estrutura dos laboratórios, e aí você pode consultar laboratórios,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por exemplo, para serviço. De que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vamos ver aqui você está falando de volume,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não, vazão e velocidade e fluido. Não é isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Invasão e velocidade.
TARCISIO NOGUEIRA: Velocidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Galão e velocidade flui. Então, onde é que pode ter ontem aqui no Rio de Janeiro.
TARCISIO NOGUEIRA: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não deu. Rio Grande do Norte, rio de Janeiro, rio de Janeiro. Aí eu posso consultar quais são os laboratórios que tem no Rio de Janeiro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí ele me mostrou aqui, ó alguns Golfo. É isso que você falou. Não.
Rosangela Rajoy: Foi essa que ele pediu.
TARCISIO NOGUEIRA: Oi, igual Oi.
Rosangela Rajoy: Bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uou! Você tem que ver aqui, por exemplo, qual é o Scopo? Porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu sabia que tinha a Hirsa também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E engraçado da Knaut não está aparecendo.
Rosangela Rajoy: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que se ele está acreditado para outro tipo de coisa. Mas a Coreia. Eu sei que em São Paulo é?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem um laboratório lá em São Paulo, mas vamos ver aqui, por exemplo, essa golfo edições.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O endereço dele aqui mostra Nilópolis tá.
TARCISIO NOGUEIRA: Isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem aqui uma edição de evasão máxica de água de outros líquidos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem aqui, ó ele mede então fazer o máximo assim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E para hidrocarbonito também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E outra aqui. E aí. É interessante. Totalizador de massa. Aí tem. Aqui o bom, vocês devem saber que a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que está especificado aqui é a capacidade máxima de medição chamada Cmc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o nome. Diz: a menor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é a menor incerteza que o laboratório é capaz de obter com essa probabilidade e abrangência que a gente chama de noventa e cinco. Então você sabe, de antemão que essa incerteza vai ser incorporada na calibração do seu instrumento de dimensão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem que ver, por exemplo, ele faz calibração para a medição de vazão máxica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fazer um volume ética de água.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem, então, vazão? Volume ética, por exemplo, o seu padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é um medidor de volume de gás.
Rosangela Rajoy: Pois, é isso que eu ia perguntar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui, vazão. Volumetica é de água. Não dá, vazão. Volumetica de trocarbonito líquido, massa de água, massa de hidrocarbonito líquido. Volume de água.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o volume de água. Ou seja, ele não está acreditado para a medição.
Rosangela Rajoy: Teria. Que está escrito gás.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na área de gás.
Rosangela Rajoy: Não, cara.
TARCISIO NOGUEIRA: Você vai para cá, Rosângela.
Rosangela Rajoy: É isso?
TARCISIO NOGUEIRA: Aham!
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele não está. Então não adianta.
Rosangela Rajoy: Aham!
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mandar para ele. Se você quiser a rastrabilidade, ele não vai ter. Pode até ter competência de fazer, só que não vai ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: acreditada. Essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa calibração não vai ser acreditada.
Rosangela Rajoy: É um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aí, por exemplo. Oi, Arão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nessa área de de gases. Teria que ver,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por exemplo, razão e velocidade fluide. Vamos ver. Talvez a Hirsa, que também é no rio.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É provador de volume medidor de massa de água,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: invasão volumétrica de hidrocarboneto, massa de água, volume de líquido também não tem para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para gases. Então você tem que ver se tem algum laboratório. Rio Flow.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele tem alguma coisa nessa área? Totalizador de massa de hidrocarboneto líquido, volume de água e outro líquido. O volume de hidrocarboneto líquido também não tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então aí, meu filho. Aí você tem que procurar de outra forma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Consultar aí. Agora, a consulta vai ser ruim para mim.
TARCISIO NOGUEIRA: E aí?
Rosangela Rajoy: Para São Paulo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para outro tipo aqui. Volume, invasão e velocidade.
Rosangela Rajoy: Passando uma semana lá.
TARCISIO NOGUEIRA: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É aí. Não tem muito jeito. Não? Você vai ter que procurar outros locais aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vazão e velocidade e fluido. Mas então, em termos de fazer uma consulta aqui, que não seja focada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no Rio de Janeiro, aí ele vai mostrar outros que tem aqui para você procurar?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Onde é que faz?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Teria que ver a gente acabou. Não vendo. Por exemplo, dessa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Avery, a gente acabou não vendo lá no Rio de Janeiro. Mas pelo jeito também não tem. Ó volume de água e outro ali que também não.
Rosangela Rajoy: Eu vou procurar aqui. Vou até olhar o escopo do ipt. Mas só se de repente for o preço mais atrativo, porque a qualidade do Ipt é discutível. Então, se eu tiver que me deslocar, prefiro continuar levando para lá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O Ipt é realmente a referência dentro dessa área, mas o problema também pode ser o prazo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser o prazo de atendimento da sua demanda.
Rosangela Rajoy: Ah, é verdade. Mas eu sempre combino com eles antes. Aí eu levo. Eles recebem na segunda feira e me entregam até o final da semana. E aí eu retorno com o padrão.
Rosangela Rajoy: Aí você.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uhum.
Rosangela Rajoy: Só que tem que combinar antes, né? Bem, antes.
TARCISIO NOGUEIRA: Do mesmo jeito que eu faço na Metrovals.
Rosangela Rajoy: Pois é, né? O combinado não sacar, né? Fica bom pra todo mundo.
TARCISIO NOGUEIRA: É isso aí.
Rosangela Rajoy: Mas aí eu sei que ter o preço é um pouquinho mais alto, né? Aí eu vou olhar a diferença, né? É bom de dar uma olhada, né.
TARCISIO NOGUEIRA: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tentando ver aqui. Ah, tem outro. Está aqui o laboratório de vazão do ipt. Tá vendo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pelo laboratório de vazão do ipt.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A estrutura é gigantesca, né? Vazão de vazão máxica de gás.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Invasão volumétrica, invasão volumétrica de água invasão volumétrica de gás. Aí você tem várias faixas aqui. São referências. Então você tem que olhar essas coisas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem que fazer uma consulta olhando esse tipo de informação, para ver se adequada se atende ou não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ah, então vamos ver aqui vamos voltar a nossa brincadeirinha aqui. Então as bancadas de caribação industrial e tal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dentro dessa área de vazão, você tem algumas limitações
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mais complicado. Montar um laboratório de invasão é sempre mais trabalhoso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dá mais trabalho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então vamos ver agora falar sobre incerteza de medição. Então a incerteza de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: basicamente duas formas que eu gosto de avaliar: incerteza, de medição, de duas maneiras. Em relação aos métodos de medição. As formas de você realizar a medida. Então eu chamo da incerteza de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na forma direta. E depois você tem a medição indireta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a medição direta. Você tem o quê, basicamente, uma grandeza envolvida na
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um processo de medição, um instrumento utilizado e um resultado. Quando eu faço, por exemplo, uma calibração. Assim, comparando o outro, a gente pode dizer que eu estou fazendo medição direto, comparando diretamente um relação ao outro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é a grandeza envolvida no processo, um instrumento e o resultado da missão. Então vamos aqui, ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma massa como um grande exemplo, uma massa específica com densível de flutuação para quem nunca tinha visto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei se consegue ver aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a leitura dele aqui. Aqui talvez não consiga ler, mas essa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: hastezinha. Ela tem uma graduação em valor de densidade. Aí você coloca ele no fluido aqui, ele flutua e tal. E onde ele para aqui no líquido. Você tem o líquido aqui dentro. Você faz a leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na graduação da escala.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem um destino de flutuação, uma forma de fazer indiretamente. A gente já viu o Mdia massa e o volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e calcular a massa específica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Outras medidas, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Medida de espessura, com uma peça, pesagem e tal medida, por exemplo, da vazão de gás com o gasómetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse aqui é um gasômetro usado residencialmente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É só pra dar um só para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ilustrar. Por exemplo, quando eu fiz a minha
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mestrado em meteorologia lá atrás, há alguns anos atrás.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a minha sirtação de mestrado. Foi fazer um próximo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um padrão de medição. Usando um sistema gravemétrico. A gente vai falar um pouquinho alguém à frente para fazer calibração, tanto de hidrômetros quanto de gasômetros
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: residenciais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse tipozinho de gasômetro e de um hidrômetro residencial, aquele medidorzinho que a gente viu no início, lá ontem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medidor de oscilante. Lá o disque oscilante.
TARCISIO NOGUEIRA: De doze anos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nós vamos fazer?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Desenvolver um padrão Grammy métrico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para fazer essa calibração, eu conseguia fazer a calibração dos dois juntos tanto da água quanto do do gasóleo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: À medida que eu ia enchendo o reservatório e o reservatório estava com o ar. Aí o líquido ia entrando, ia expulsando o ar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu passava o ar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pelo gasol. Claro que eu estava calibrando ele para ar, porque eu não tinha gás ali, né? Mas você depois fazia. Faz a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: correção na massa específica do gás em si.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E foi interessante o trabalho que eu fiz, porque o foco desses instrumentos, que são
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: instrumentos de regulamentação pela meteorologia legal, porque esses instrumentos usados residencialmente tanto de gás. Quanto de água eles têm que ser regulamentados pela área dos ipens, pela meteorologia legal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que são usados para contabilidade para a cobrança.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas os regulamentos meteorológicos focam basicamente a questão do erro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Erro máximo, classe de exatidão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu avaliei qual era a incerteza de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu consegui fazer na calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Realmente. Quer dizer, na verdade, o que eu consegui perceber é que e a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza realmente era bem mais baixa do que os erros de leitura que esses instrumentos apresentavam.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, mas então isso aqui, eu posso considerar como uma medida direta. O gasto passou aqui dentro. Estou fazendo uma medição direta aqui. Não tem outra
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: outra equação envolvida aqui. Então, quando eu tenho só um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: desse jeito. Eu tenho o que a gente chama de uma incerteza direta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, só para reforçar a definição de incerteza,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é um parâmetro não negativo, que caracteriza a dispersão dos valores atribuídos ao mensurado. Então isso. A gente já tinha comentado, por isso, que é importante que a gente fizesse essa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa revisão dos conceitos estatísticos, já que a incerteza,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é caracterizada por uma dispersão dos valores
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então o resultado de uma medição reflete, por isso, nessa falta desse conhecimento exato, isso aqui são informações que estão inclusive no guia da expressão. Isso aqui. Eu peguei essas informações de lá. Eu tenho certeza que o resultado da medição reflete a falta de conhecimento do valor, mensurando então o resultado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo que eu faça as correções dos efeitos dos erros
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: igual. A gente viu ali do exemplo do do alvo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sei qual é o erro? Eu faço a correção. Corrijo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o erro. O efeito sistemático. A tendência é um efeito sistemático.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mesmo assim, ainda tem uma dispersão tem uma estimativa desse valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então existem algumas fontes possíveis de incerteza, de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as mais comuns que a gente utiliza no processo no sistema de medição. Os principais componentes são a resolução de leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí a própria variabilidade das medidas é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: erro de tendência na leitura de instrumentos analógicos é uma coisa difícil de você. É erro de tendência pessoal. Isso é uma coisa difícil de você quantificar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque se cada pessoa que fizer uma leitura tiver um erro diferente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fica mais difícil você analisar essas influências não deixa de ser verdade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não deixa de ser verdade. Então, por exemplo, se na leitura, se não é um instrumento analógico, se você. Aquela discussão, aquela conversa que a gente teve
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: padronizar. Qual é a resolução que você vai adotar? Você por isso está minimizando essa variação. Mas de qualquer forma, a leitura da resolução existe ali
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então as incertezas. Então elas são divididas em dois grupos, chamada incertezas tipo A e as incertezas tipo, B,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu não sei por que dividiram assim A e B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu acredito que tenha sido tipo, primeiro vamos separar aqui, depois a gente vai ver que nome vai dar. E acabou. Acho que ficou tipo A e tipo B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou uma outra forma. Talvez seja porque, tipo, A, tipo a que vem da palavra tipo aleatória, tal de aleatoriedade? Não sei, mas tudo bem. Vamos entrar nessa discussão que isso não vai
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem menor. Ideia como é que saiu? Mas vamos lá, incerteza, tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: elas. São as incertezas que são avaliadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente chama de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: através dessa análise estatística desses valores obtidos. Então, uma vez feito as medições, o resultado dessas medições, fazendo essa avaliação estatística, diz que a avaliação estatística é essa. É verificando a média e a dispersão desses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Desvie o padrão dessa medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu faço essa análise estatística. Eu estou caracterizando e estou identificando uma incerteza chamada incerteza. Tipo A. E a gente já tinha conversado isso anteriormente, e o próprio guia define que quando você tem uma medição bem caracterizada sob controle estatístico,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele inclusive fala. Se você não consegue caracterizar isso, você vai considerar que o padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é a sua incerteza. Tipo A. Mas quando você consegue, você tem uma característica, um controle estatístico bem feito. Uma medição bem caracterizada controlada Ali naquela situação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a dispersão desses valores pode ser considerada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como a incerteza, tipo A, atribuindo o desvio padrão da média das medições, que é aquele
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: S de X barra ali. Ó, o desvio padrão da média, obtido a partir do desvio padrão, da
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o conjunto de valores que eu obtive,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividido por raio higiênica, o número de medições. Então N, o número de medições repetidas e desvia o padrão da amostra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, com isso, essa incerteza caracteriza o que a gente chama da incerteza, da repetibilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A repetibilidade das medições é a incerteza, tipo A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, tirando então esse tipo de característica, de de incerteza que é obtida através dessa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dos valores mensurados, e essa análise estatística.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todas as outras componentes de incerteza são caracterizadas como incerteza, tipo B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o que não é tipo A é tipo B,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então tudo que você depois utiliza como fonte de incerteza no processo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A avaliação final da incerteza numa calibração, numa medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: são as outras componentes de incerteza tipo B. Então aquilo vem de informação, valor de publicação que tem em norma, que tem certificado um certificado de calibração associado ao valor de padrões material de referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Achei de classe de exatidão do instrumento o erro máximo que você já define a resolução do instrumento relativa à deriva instabilidade temporal,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a influência das condições ambientais, então tudo isso, elas são consideradas incerteza tipo B, e o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: já tinha também comentado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui é interessante voltar a destacar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui a gente vai falar sobre incerteza da resolução de leitura e depois uma outra aqui, que também
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não. Basicamente, eu estou falando aqui porque a outra seria a esterese. Mas a Esterese também a gente já comentou, mas da resolução de leitura. Eu gosto de destacar ela, porque muitas vezes eu gosto de dizer:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela pode ser uma contribuição que tenha maior maior contribuição na incerteza final,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque não tem como você desprezar a resolução. Está ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se o instrumento tem lá uma indicação, o analógico digital. Ela tem uma dúvida no resultado que você está lendo. Então ela existe
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí as outras incertezas. Os outros componentes podem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de repente tem uma influência muito baixa. Por exemplo, setor: vamos falar numa calibração. Eu tenho um padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Comparando com o instrumento que está lendo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se a minha incerteza do meu padrão é muito baixa comparado com aquele padrão, então a contribuição dela dele é pequena,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas a resolução está ali presente. Se eu tenho um processo onde a dispersão é muito baixa,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um processo bem estável de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: numa situação bem controladinha que eu estou fazendo lá. A calibração numa situação bem adequada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a dispersão dos valores pode ser também baixa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e às vezes pode ser até que eu tenha, como diz, uma incerteza tipo próximo de zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso não significa que a incerteza final é zero, porque você tem as outras componentes. Então, às vezes, a encerrar a resolução pode ser um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma contribuição bem forte.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí essa aqui a gente já tinha visto lá. Falando sobre a resolução da de um instrumento digital.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sobre a questão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tinha uma balança. Lembra que a gente falou lá da balança e tal. Eu só estou trazendo de volta ele aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só para reforçar aqui a resolução de leitura. No caso de um instrumento digital. Você pode considerar uma distribuição retangular numa boa. Então aqui o exemplo é,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vamos supor que eu estou lendo ali uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: numa balança. Eu estou lendo um valor de vinte e cinco,nove gramas e que eu tenho uma resolução de zero,um gramas. Então, o que a gente pode considerar razoável
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é vinte e nove,cinco. O valor que ele está lendo está no centro do intervalo da resolução, ou seja entre vinte e nove,cinco, mais ou menos meia resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho esse valor. Por que eu chamei aqui de meia resolução. Se eu tenho uma resolução de zero,um gramas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Significa que esse intervalo aqui, tipo A
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre A e B. Eu tenho a resolução de zero,um então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da metade do valor que está indicando mais ou menos meia resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu digo que ele tem uma prioridade igual para acontecer.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por que eu falo isso porque imagine aqui vinte e cinco,nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu tenho um intervalo de vinte e cinco,oitenta e cinco a vinte e cinco,noventa e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dentro desse intervalo, qualquer valor real. O instrumento vai me indicar o meio aqui, vinte e cinco,nove,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque ele não consegue ler menos do que zero,um dígitos. Ele vai estar lá entre vinte e cinco,nove. Por quê? Porque se o valor real ultrapassar, por exemplo, vinte e cinco for para vinte e cinco,noventa e seis ou vinte e cinco,noventa e sete, esse dígito de vinte e cinco,nove vai pular para vinte e seis
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vai pular para vinte e seis, assim como se o valor real estiver abaixo de vinte e cinco,oitenta e cinco,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele vai pular para vinte e cinco,oito,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque você só consegue pular de zero,um e zero,um. Então é razoável considerar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que entre esse valor de resolução vinte e cinco,nove, mais ou menos entre metade de uma resolução para baixo, metade de resolução para cima.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a leitura de vinte e cinco,nove. E nesse caso, então, como é uma distribuição retangular, eu posso considerar que a minha incerteza, então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é a resolução dividida por raiz de doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, isso vale esse raciocínio. Fez aqui para o instrumento digital, mas eu posso considerar igual
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para um instrumento analógico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que tem um termômetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui normalmente é um termômetro metálico usado na indústria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, eu também tenho aqui uma resolução de leitura aqui. Ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui. Nesse caso, eu estou considerando que se eu consigo aqui fazer uma leitura entre duas marcações, eu pego metade dessa divisão aqui. Então aqui, uma divisão de dois em dois graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerar que a resolução é um grau metade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a probabilidade desse valor aqui, que eu estou lendo aqui, por exemplo, tipo quarenta e nove,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é entre quarenta e oito e e cinquenta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É, eu tenho o valor real pode estar compreendido entre esses quarenta e nove, mais ou menos metade da resolução. Então, da mesma forma, ali para o digital, posso fazer essa estimativa aqui. Para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o meu instrumento analógico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma estimativa que eu faço. Então eu posso considerar aqui que também a distribuição retangular atenderia é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: plenamente, sem priorizar nenhum valor entre as duas divisões entre as duas divisões de escala,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sem priorizar então, pegando resolução, dividido por raio G12 com uma incerteza da resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E são duas situações. Primeiro que eu chamo aqui, onde a gente vai buscar o valor da grandeza. Ou seja, eu não sei a priori, qual o valor que eu vou encontrar? Eu estou fazendo uma medida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, tem uma leitura ali que eu vou realizar. Então a incerteza da resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu estou fazendo uma leitura. Eu não estou priorizando nenhum valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu estou lendo aquele valor. Mas nesse intervalo aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: compreendido pela resolução de leitura, eu não estou priorizando nenhum, então considero uma instituição retangular, tanto no fato de um instrumento ser digital quanto do instrumento ser analógico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora, existe uma outra situação, principalmente quando a gente está falando aqui em termos de calibração de instrumentos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é quando a gente diz que eu estou priorizando onde eu fixo um determinado valor,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e eu faço. Por exemplo, a leitura num padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o meu objeto de calibração, que tem uma resolução. Eu estou agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o procedimento aqui. Ele vai estabelecer de que eu vou fixar um determinado valor, ponto indicado na escala do instrumento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas vou fazer a minha leitura no meu padrão de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou seja, por exemplo, o meu objeto aqui, esse aqui é um manu. Isso aqui é um dispositivo utilizado para comparação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu chamava uma bomba comparadora de medição de pressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu também posso usar isso. Por exemplo, um outro caso medidor invasão ali, que eu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: coloco uma determinada vazão na linha que vai passar pelo instrumento e defino um ponto dele lá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de indicação e faça a leitura no meu padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu defino um ponto que eu estou calibrando. Eu estou priorizando aquele valor. Aquele ponto
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: acho que é que pelo manume, fica mais fácil.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho aqui uma bomba comparadora. Essa bomba comparadora. Você
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: simula a pressão. Como isso aqui é vaso comunicante, então a pressão que eu gero aqui. Ele vai tanto sensibilizar o meu padrão quanto vai sensibilizar o meu objeto. Mas aqui o objetivo aqui é o seguinte:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fixar os valores de calibração no meu objeto
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e fazer a leitura no meu padrão, que tem uma resolução melhor, uma incerteza menor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, por exemplo, esse manômetro objeto é de zero,cinquenta, barra de pressão, como a resolução de um bar. Então a resolução definida lá pelo meu objeto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E eu vou fazer a calibração ali. Lá, por exemplo, em dez, vinte, trinta, quarenta, cinquenta, barra é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dez, vinte, trinta, quarenta, cinquenta, barra cinco pontos de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí esse raciocínio vale para qualquer ponto de medição. A resolução é igual.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A resolução desse meu manômetro é igual para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ao longo de toda a faixa. Então estou adotando uma resolução de um bar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu fixo no meu padrão. Quando eu fixo a minha pressão no meu objeto,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu estou caracterizando que o valor que eu estou colocando lá de pressão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele tem uma probabilidade maior do que qualquer um outro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu ajustei a minha bombinha comparadora lá para ler para o meu padrão, meu objeto indicar, por exemplo, trinta barra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu estou dizendo que igual aquele caso da vidraria que o fabricante diz lá, o valor dele é cem mililitros, mas ele tem uma tolerância de mais ou menos zero,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas o cem é o valor mais provável. Então, aqui a mesma coisa. Eu tenho trinta barra,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o valor que eu fixei. Mas eu tenho uma variação da resolução de leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de novo aqui, mais ou menos meia resolução de leitura para cada lado. Só que eu estou considerando que esse valor que eu fixei tem uma prioridade maior.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se ele tem uma prioridade maior, é razoável considerar que a resolução de leitura, nesse caso, pode ser uma distribuição triangular que me dá uma incerteza menor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, a incerteza da resolução de leitura? Nesse caso, já que eu estou fixando um valor,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu posso adotar uma distribuição triangular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A distribuição triangular é a resolução dividida por raio de vinte e quatro. Lembra
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o valor dividido por raio de vinte e quatro, que dá menor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do que se eu usasse uma distribuição retangular que daria por raio de doze, que dá um valor maior,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só para ver quanto cada um dividido por raio de doze, dividindo por doze raides.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Zero vírgula três dá maior.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então já que aqui justifica eu usar uma instituição triangular ou usar uma distribuição triangular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Conseguiram entender a lógica da coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: São duas formas diferentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você vê que aqui é um instrumento analógico. Aqui também é um instrumento analógico. Termômetro bimetal analógico. Aqui é um instrumento analógico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, eu uso uma distribuição retangular, porque eu não estou priorizando nenhum valor. Estou fazendo uma leitura, considerando a resolução ali que entre aquele intervalo, qualquer valor pode ter a maior prioridade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uso retangular agora, aqui não, eu estou fixando. Fixei o valor lá naquele ponto lá. Então ali, eu estou dizendo que essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse valor tem uma prioridade maior.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu posso considerar uma distribuição triangular. Ele não tem muito a ver com o fato de ser analógico,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque os dois casos ali que eu vi um, os dois são analógicos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que um. Eu posso dizer que é a retangular. E o outro eu posso dizer que tem uma distribuição triangular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pela forma que eu realizei a medição ficou claro para vocês isso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entenderam essa essa diferença.
Rosangela Rajoy: Ficou sempre pessoa tranquilo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É porque às vezes não é muito simples. Não é muito fácil de me entender de imediato, essa questão da aplicação. Se você lembrar disso que eu estou falando. Se eu estou fazendo uma leitura assim, simplesmente eu tenho um valor lá. Eu faço uma leitura. Não estou priorizando nada. Então eu vou usar ali com uma resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma distribuição retangular. Agora, não no calibrando. Eu estou fixando o ponto lá que eu estou fazendo a calibração. Beleza, eu estou fixando ou estou priorizando. Então se eu estou priorizando,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu posso atribuir uma distribuição triangular que com isso, diminui a a incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom para a gente chegar, encerrar aqui. A nossa primeira fase do almoço é?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos considerar aqui que a gente continua falando sobre incerteza, medição chama incerteza padrão. A incerteza padrão é aquela que a gente expressa na forma de um desvio padrão. Então, todas as
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso que a gente viu aí, a incerteza de uma resolução de leitura retangular, que é a incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A resolução é dividida por raiz de doze. É uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É representado como um desvio padrão. É uma incerteza padrão. A receita da resolução de uma distribuição triangular. A gente diz que é a resolução divida por raio de vinte e quatro, representa a incerteza de um desvio padrão. Quando eu uso a incerteza. Tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pego meu s de virtual higiênico. Eu estou ali caracterizando como uma incerteza padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na forma de um desvio padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas quando eu pego uma incerteza que está, por exemplo, num certificado declarado num certificado de calibração. Normalmente ela está expandida, então eu tenho que trazer escrever ela de volta para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um desvio padrão, porque todas essas incertezas depois vão ser combinadas, elas vão ser combinadas para eu poder declarar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: combinada final expandida, que é o que a gente vai ver. Então a incerteza padrão que é obtida a partir dessas incertezas. Padrões individuais. Elas são combinadas e formam.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Caracteriza aquilo que a gente chama da incerteza padrão combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então significa que se eu tenho é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma variável Y, que é uma composição das grandezas x1 X dois xtrês X. Três. Aí. Tudo bem, pode ser. Aí está representando como se fosse som, mas pode ser produtos, divisão, multiplicação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: exponenciação, o que for uma função Y é uma função de vários componentes. Então a incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: combinada de Y é a partir então da combinação das incertezas padronizadas de todas as grandezas de entrada X um X2x3 considerando todas as incertezas, tipo A e tipo B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para ação direta, a incerteza padrão. Combinado. Então é o Alô? Vocês estão me ouvindo?
ENAIELLY CRUZ: Sim, professor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É? Não tá bom. É porque.
TARCISIO NOGUEIRA: Então.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mostrou aqui que tinha dado uma oscilação na Internet, mas tudo bem, então a incerteza padrão combinada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é a raiz quadrada das somas das variâncias que eu comentei. Que a variância para a gente é importante, porque eu posso somar a variância, mas não posso somar de vir o padrão. Então, aqui, onde você tem a soma das variâncias, e depois extrai a raiz quadrada para obter incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas isso aqui é variância. Então eu tenho o desvio padrão individual de cada grandeza de entrada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí eu levo ao quadrado para transformar isso em variância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem vários componentes. Tipo aqui entra com a incerteza tipo A,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é a variação da leitura aqui, entra com resolução de leitura. Aqui entra com a incerteza do meu padrão. Aí. Entra aqui também. Com a influência da temperatura ambiente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na medição, entra também com a componente, tipo, Ah, o meu padrão tem uma deriva temporal que eu vou considerar. Entra então. Todos esses componentes tipo A, e tipo B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para me dar a incerteza final combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí é o próximo passo a partir da incerteza combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se você lembrar que a gente viu sobre a distribuição T Studio que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: leve em consideração para calcular o fator de abrangência que a gente precisa. Depois calcular o fator de abrangência para expandir
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza para a probabilidade de noventa e cinco,quarenta e cinco, que é o o intervalo adotado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a Teddy Studart. Você entra com aquele fator de abrangência em função do grau de liberdade que está na tabela. Só que o grau de liberdade é N menos um. Isso vale para a incerteza, tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o N menos um, mas quando eu combino todas as outras incertezas. Eu tenho que também combinar os graus de liberdade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou melhor, tem que combinar essas incertezas para poder calcular o grau de liberdade da incerteza combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí o que o guia recomenda? A equação que se utiliza é essa equação matemática que é chamada equação de Welch Saturate, que é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a combinação de todas as componentes de incerteza,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: todas elas elevada à quarta potência, dividido pelo seu respectivo grau de liberdade de cada uma delas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de uma outra forma que o grau de liberdade efetiva, então, que é o grau de liberdade da incerteza combinada, que é essa que a gente precisa calcular agora ele é obtido. Então, a partir dessa equação matemática que leva em consideração a incerteza combinada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que foi calculada, combinando toda aquela levada a4 divididos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pela relação entre cada componente de incerteza também levada a quarta e seu respectivo grau de liberdade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por sorte, a maioria dos graus de liberdade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das fontes de incerteza tipo B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é infinito. O grau de liberdade da incerteza tipo A é n menos um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: número de medidas, menos um e das incertezas tipo B. A maioria, a grande maioria é infinito. Então, quando você tem um grau de liberdade infinito, o que acontece com uma parcela que está dividindo por infinito,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tende a zero. Qualquer parcela, qualquer valor dividido por infinito tendeu a zero. Então, quando esses graus de liberdade tendem para infinito, essas parcelas somem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, para muitas vezes, você acaba só considerando o grau de liberdade da incerteza, tipo A,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e também o grau de liberdade do seu padrão de referência,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é obtido no certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se o K for diferente de dois, se o K é igual a dois. O grau de verdade infinito. Olhando na tabela T de estudos para cá, é igual a dois o grau de liberdade infinito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí. Bom, mas se todos os graus de liberdade são infinitos, então qual é o grau de liberdade da incerteza combinada?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vai ser infinito também, se tudo for infinito. Isso aqui tendeu para zero,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando qualquer coisa de vida por zero tende para infinito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando o grau de liberdade estendeu para infinito. O fator de abrangência é igual a dois. Bom, então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o grau de liberdade da incerteza combinada. Ele é obtido a partir dessa equação aqui. Porque depois, quando eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse grau de liberdade da receita combinada, eu entro na tabela Tv Studart, ou vou usar a função do Excel infra Tbc para ver qual é o fator de abrangência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e com o fator de abrangência. Depois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: calculado. Eu vou multiplicar esse fator de abrangência pela incerteza combinada padronizada que eu tinha calculado. E vou apresentar um resultado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é essa a certeza expandida para noventa e cinco,quarenta e cinco, que me dá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um resultado então da medição. Só que aí eu tenho que declarar segundo também a documentação normativa, essa incerteza tem que ser declarada por, no máximo, dois algorismos significativos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, um roteirinho só para a gente finalizar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: antes do nosso intervalo para o almoço.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O roteirinho para a estimativa da incerteza de medição. Está aqui. Primeiro passo:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu vou identificar e classificar todas as fontes de incerteza de medição, ou seja, quais são as incertezas tipo A e quais são as incertezas tipo B?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma vez identificado, eu vou expressar toda essa incertezas na forma de uma incerteza padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que está expandido. Eu divido pelo fator de abrangência para trazer de forma com certeza padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que não eu já escrevo na forma de uma incerteza padrão. Tipo as distribuições, retangular triangular o que tiver.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Depois combino todas essas incertezas padrão para estimar a incerteza combinada. Essa combinação é fazendo a soma quadrada de todas as incertezas padrão e depois traindo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a raiz quadrada, para ter certeza combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, e aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com todas essas componentes, de certeza, avaliando qual o grau de liberdade dessas certeza. Tipo A e tipo B. Eu vou usar aquela equação do Elf Sato e calcular o grau de liberdade efetivo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da incerteza combinada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com grau de liberdade efetivo. Eu vejo na tabela T de estudante para noventa e cinco-quarenta e cinco ou usando o fator envie Tbc, a função do Excel, e vejo qual o valor do cá que é o fator de abrangência que vai multiplicar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza combinada. Vai me dar uma incerteza expandida U maiúsculo e depois declarar para dois algarismos significativos então a gente vai parar por aqui agora. E depois a gente vai fazer um exemplo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dessa passo a passo nesse negócio perfeito.
TARCISIO NOGUEIRA: Em que.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: São duas e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a gente. Lembro que a gente dá aquele intervalinho de uma hora e mora. E quinze. Então, uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e vinte.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente volta.
TARCISIO NOGUEIRA: Combinado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Beleza.
TARCISIO NOGUEIRA: Pelo exame.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom almoço para vocês. Então.
TARCISIO NOGUEIRA: Obrigado. Igualmente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, pessoal, então vamos nós aí retomando aí. Depois, depois do almoço, todo mundo aí com energia retomada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então vamos seguir. Aqui a gente vai ver esse esse exemplo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de estimativa da incerteza de medição é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a situação aqui é o seguinte: eu tenho um instrumento calibrado que é um multímetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse multímetro digital tem uma incerteza dele ali, no certificado de calibração zero,dois volt zero,dois volts
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para uma prioridade: abrangência de noventa e cinco,quarenta e cinco para cá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Fator de abrangência. Esse Card dois,vinte e três e com uma tendência instrumental no certificado de zero,dois volt.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tendência igual a praticamente a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem certeza dele do motivo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí com ele, eu fiz cinco medições,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usei esse instrumento para fazer algumas medidas que eu queria, precisava.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Fiz cinco medições e encontrei esses resultados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A questão agora aqui é declarar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o resultado dessas medições com a incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerando aí que eu tenho um botinho digital calibrado, então eu posso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fazer a medição e declarar uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a questão é: vamos analisar o nosso rodeirinho, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para que a gente possa, com base nessas etapas, que a gente tinha definido aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: classificação das incertezas, a forma de incerteza, combinação, grau de liberdade e tal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: foi, no final, declarar o resultado da incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, vamos lá. Vamos fazer as coisas aqui. Como disse João, por parte lembrando do roteiro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não é complicado. Isso aqui não é só seguir a sequência e ver as coisas aqui, passo a passo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu vou identificar aqui. Basicamente. Quer dizer, quais são as componentes de incerteza que eu tenho. Aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho a certeza do multímetro declarada no certificado de calibração,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é uma incerteza tipo B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tenho certeza, tipo B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela está declarada no certificado. É uma certeza expandida,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerando que o caio é dois,23 então eu tenho que depois tem que escrever sem certeza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na forma de um desvio padrão. Então, como é que eu faço? Eu pego esse valor zero,2 que é do certificado, divido por
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois,vinte e três, que é o valor do cá. E vou ter o valor da incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tipo b orienta do certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Existe mais alguma outra fonte de incerteza? Que tipo B?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês acham que teria outra para considerar? Eu tenho um time como certificado que está fazendo uma medição com ele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Teria mais alguma fonte de incerteza?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tipo B?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que vocês acham.
TARCISIO NOGUEIRA: Que não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O princípio só eu tenho a medida realizada com o instrumento calibrado, ou então, usando o certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E ainda mais. Quer dizer, alguém poderia chegar e falar. Ah, mas a resolução de leitura não é uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma fonte de dúvida. É sim, é uma fonte de dúvida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que aqui, nesse caso, eu não precisaria. Não preciso considerar, por exemplo, a resolução de leitura como uma incerteza adicional,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tendo em vista que esse multimímetro é digital,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tendo em vista que eu tenho um certificado de calibração de que a calibração que foi feita
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: num laboratório em algum outro local,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerou se a resolução de leitura dele para declarar se a incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essa resolução de leitura aqui desse multímetro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele já está incorporado dentro da resolução. Dentro da resolução. Não, Desculpe. Dentro do certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Em alguns casos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se utiliza. Se recomenda se você tem um instrumento analógico, eu sempre acho que você precisa utilizar, porque você não sabe exatamente qual foi a resolução adotada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: lá no laboratório calibrou,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas no instrumento digital, se ele está calibrado, provavelmente a mesma resolução que eu vou usar aqui foi utilizada lá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e existem algumas situações que algumas normas falam para utilizar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Recomendo também utilizar a resolução
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de leitura efetivamente do padrão no caso aqui não é nem o padrão do instrumento utilizado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas não precisaria aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Realmente. Eu não preciso aqui, porque eu vou considerar mais de uma vez
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o próprio guia da expressão de incerteza e medição quando fala sobre as incertezas tipo B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é que você tem que fazer uma análise criteriosa, até para que você não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não considere uma incerteza tipo B mais de uma vez no processo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se a resolução já está incorporada no certificado, não teria muito. Porquê
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu até fiz. Não está aqui? Não, mas eu já fiz essa incorporação e, no final, a resolução aí acaba,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não pesando, nesse caso, uma outra. Então, uma outra incerteza de medição é a incerteza tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que vem da.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Do desvio padrão da média, das medições realizadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essas cinco medidas aqui, como elas não estão exatamente iguais,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então você percebe que houve uma variação. Então aqui eu tenho uma dispersão desses valores. Tem uma incerteza dessa repetibilidade desses valores aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e calculo. Então, o desvio padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e daqui estimam a incerteza, tipo, A. Considerando o desenvio padrão da média dessas medições. Então vamos escrever isso aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza tipo A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela é calculada. Então, como eu falei pelo medo de vir o padrão da média dessas cinco medições
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entram com aquelas medidas, por exemplo, ali na anexcel, e faço as contas, considerando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o desvio padrão. Usando então, até a expressão lá, do dez vipad A.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí obtive essa variação aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza tipo A é o pode ser estimada a partir do desvio padrão dessas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dessa mostra essas cinco medições, dividido por higiene, ou seja, dividido por raio de cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então posso estimar a minha incerteza, tipo A, com o devido padrão dividido por a raiz de cinco. Então eu tenho esse valor aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A princípio, eu não vou me preocupar. Eu só vou me preocupar com o número de algarismos significativos da incerteza expandida para declarar, no máximo, com dois algarismos significativos aqui no início, eu não vou me preocupar com isso. Não
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza. Tipo Uber, como a gente tinha visto. É a do multímetro com base no certificado de calibração
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,dois. Dividido pelo car, que é a fatura de abrangência, porque ela está expandida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho aqui a incerteza tipo B. Então eu tenho essas duas aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse aqui já está escrito na forma de um desvio padrão. Eu dividi pelo carro. Isso aqui já é a forma de um desvio padrão. Então agora é combinar essas duas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza combinada é a raiz quadrada do quadrado das
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: raiz quadrada da soma dos quadrados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o raiz quadrado da soma dos quadrados das duas incertezas tem certeza? Combinada aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: calculada por essa forma. Bom, agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o próximo passo é calcular o grau de liberdade infertil e da incerteza combinada. E eu tenho duas incertezas, tipo A e tipo B. A incerteza tipo A
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o N menos um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vai dar quatro N menos um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem certeza? Tipo B?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vejo lá na tabela T de Estudant, porque o cad2três, quando eu entro na tabela Ted Studios,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu vejo que o grau de liberdade é doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só olhar lá na tabela T Studio.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente pode olhar aqui só para confirmar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o cad2três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O quê?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Grau de liberdade. Está aqui. Ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é nessa coluna aqui, ó doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem o grau de liberdade dela ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então. Agora calcular o grau de liberdade efetiva. Considerando aquela equação do Else Satur,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: lembra que ela. Só que aqui está de membrada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza combinada elevada. A quarta, dividida pelo grau de liberdade efetivo que eu quero calcular é igual a incerteza, tipo a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: elevado. A quarta, tenho certeza. Tipo, a. Era aquele valor ali. Zero,zero, seiscentos e trinta e dois quarenta e cinco elevado a quatro, dividido pelo grau de liberdade dela, que é quatro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mais a incerteza tipo B, que foi aquela lá do
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o certificado de calibração elevado a quatro, dividido por doze. Porque é o grau de liberdade aqui, em função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da A do carro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por falta de abrangência declarada no certificado. Então, com isso, eu tenho aqui um grau de liberdade de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quinze,quarenta e quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, voltando na tabela de estudos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá bom, quinze,quarenta e quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês vão ver. Aqui não tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quinze,quarenta e quatro na tabela em quinze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e tem dezasseis. Como eu falei que quando eu tenho valores intermediários entre quinze e dezasseis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu pego o valor imediatamente anterior. Então pego o valor de quinze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Deu dois,dezoito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então uma outra opção seria usar a função do Xl envie Tbc para calcular isso. Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a tabela tem de estudo ali. Já está direto ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O grau de liberdade. Quinze cada dois,dezoito. Então agora é multiplicar o dois,dezoito
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pela incerteza combinada que a gente calculou ali dois,um8 vezes zero,um975 que é o valor ali zero,um0975
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: deu uma incerteza de zero,23 bom, eu tenho que declarar essa incerteza no máximo dois algoritmos significativos, no máximo, dois algorismos significativos significa que eu iria parar no
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em que algarismos que eu tenho que eu tenho que desprezar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois avalios significativos aqui. Quais são os significativos dessa?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa incerteza aqui fala para mim aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quais são os algoritmos significativos aqui.
ENAIELLY CRUZ: E aí?
ENAIELLY CRUZ: E aí os algarismos seriam dois e três. E,
ENAIELLY CRUZ: Ah, tá, já ele já tá arredondado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É não para esse valor que está declarado. Aqui tem quatro algoritmos significativos. Concorda?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Porque os primeiros Eros não contam. É a partir do dois, dois, três,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nove e três, quatro significativos. Mas como eu tenho que declarar, no máximo, com dois agora significativos, esse nove seria descartado. Isso aqui ficaria zero,2quatro. Concorda.
ENAIELLY CRUZ: Sim, Uhum.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Zero virgula vinte e quatro. Agora,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por que eu declarei aqui zero,três? Por quê?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para compatibilizar com a leitura do meu instrumento, meu instrumento. Eu leio com duas casas decimais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então não tem muito sentido eu colocar a incerteza, já que é uma incerteza de uma medição realizada por um multímetro que lê com duas casas decimais, colocar uma incerteza com três casas decimais. Então o Zero,24
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu passei para zero,três, até porque é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente deve ser sempre mais conservador.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Zero,zero. Poderia
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a regra de arredondamento zero,24 ficaria zero,dois. Entretanto, como eu tive uma incerteza calculadora maior do que isso. Então eu declaro ela um pouco maior também. Então eu coloco a incerteza do mutinho para zero,três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, do Multímetro. Não, desculpa. A incerteza é, eu escrevi multímitos aqui, mas não é bem multímetro. É a incerteza da medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui não é do motivo. Tem certeza da medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o motivo a gente já tinha.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos escrever aqui, certo? É a incerteza da medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque a incerteza do multímetro eu já tinha.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu já tinha isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu não sei por que está dando esse negócio aqui. Ah, isso é por causa de sombra. Isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sei lá por quê.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, zero,três voos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sei lá por que está dando esse negócio?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem um negócio aqui atrás. Escondido aqui. Entendi.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É. Vamos botar aqui zero,zero, três volts.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu tenho já a incerteza da medição declarada aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, mas agora eu preciso realmente declarar o valor da medida, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu fiz cinco medições. Então, qual é o valor da medição?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, calculei a média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cinco medida deu uma média. Dá um,vinte e dois volts. Só que, como esse instrumento também está lá no certificado, diz que tem uma tendência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: positiva de zero,dois. Então, aquilo que a gente tinha comentado. Se eu conheço, qual é a tendência desse instrumento, eu posso corrigir na hora de declarar o resultado. Então eu posso declarar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerando a média corrigida um,vinte e dois menos a tendência, um,vinte.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o resultado final da minha edição, considerando as incertezas e tudo daria um,vinte mais ou menos zero,três volts.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Concorda que não foi tão complicado. Assim, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um exemplo bem simples.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se vocês é quiserem calcular, incluindo também a resolução de leitura, você vai ver que no final,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vai dar alguma coisinha diferente. Ah, bom, isso é o que eu esqueci também de escrever aqui para cá. Dois,dezoito. Mas estava escrito aqui em cima. Então o resultado deve ser informando também
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o K é dois,dezoito para 9cinco quarenta e cinco de probabilidade abrangente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Probabilidade, beleza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então vamos ver agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a questão da incerteza. Na medição indireta, isso a gente viu aí foi agora sob uma edição direta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos ver na medição indireta, o que é uma medição indireta. Uma medição indireta é, de alguma maneira, eu tenho uma equação. Operações matemáticas que combinam resultados para definir o valor de uma grandeza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se eu tenho duas ou mais grandezas envolvidas, por exemplo, num processo de medição, e essas grandezas estão relacionadas com uma expressão matemática. Eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma medição indireta, e tem lá o resultado. Então que acaba
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode até quer dizer não exatamente o resultado da medição propriamente dita, mas o resultado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu vou atribuir a uma determinada grandeza, em função de uma expressão matemática de medidas que estão envolvidas relacionadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por exemplo, eu quero calcular pelo volume aqui, por exemplo, daquela caixa ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando aquela caixa é o produto dos lados, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, Emerson, A. Emerson B. Emerson C. Calculo C.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Faço o produto, tenho o cálculo do volume. Não medi o volume direto que obtive a partir dessa relação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Outro exemplo, velocidade do projeto. Pela razão entre a distância percorrida e o tempo, então eu sei, por exemplo, qual a distância que ele percorreu e em quanto tempo? Eu sei qual foi a velocidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de partida dele ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Outro exemplo: a potência dissipada e uma lâmpada. A potência é tensão vezes corrente. Então, se eu meço
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a tensão e a corrente, eu posso ver qual é a potência dissipada de uma lâmpada. Então tem uma função. Indicaria. Tem uma função que é um produto. O segundo ali é uma divisão, outra aqui embaixo é um produto. Poderia ser a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a soma, né? Se eu quisesse. Por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medir o perímetro de uma área
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de um retão, por exemplo, seria a soma dos lados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a medição indireta vem a partir disso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma massa específica de uma. A gente viu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a medida direta usando indeciso de flutuação. Mas eu posso medir
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medindo a massa, medindo um volume. Então tenho ali a massa específica que é a relação a massa. Volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o cálculo de uma vazão que em uma tubulação, medindo a pressão diferencial.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu tenho que. A minha vazão é proporcional.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerando lá as características do fluido, a raiz quadrada do delta P. Então tem um lá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma equação eu mestro o delta P
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: extrai a raiz quadrada desse valor e multiplicar pelas constantes em função da característica do fluido que tem a vazão. Então, na verdade, uma medição indireta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma medição indireta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu tenho grandezas distintas envolvidas num processo de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vocês que estão envolvidos. Então, inclusive com medição de gases.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso tem que tomar cuidado porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pressão em temperatura e volume em gás está correlacionada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se você muda a pressão e temperatura muda o volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quase aquela Pvt: povotó, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pressão e volume dividido pela temperatura é igual. A pressão inicial. Volume inicial dividido pela temperatura inicial.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você mudar uma coisa muda a outra
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pressão e a temperatura altera no volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se a gente falou logo ontem, inclusive então aí você pode criar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que a gente chama de uma dependência estatística entre essas variáveis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a a forma mais simples, a melhor maneira é você conseguir não ter essa dependência estatística.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se você tem grandezas que são estatisticamente independentes. Isso, o que significa essa questão de independência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é que a variação de uma grandeza não influencia na outra, então elas se comportam de forma desvinculada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem um um fator, um coeficiente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é chamada de coeficiente de correlação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que acaba sendo o zero, porque já que as variáveis não são dependentes, então esse coeficiente de correlação entre elas é zero. Agora, quando eu tenho, de alguma maneira uma dependência,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um influenciando na outra. Então, a variação de uma grandeza influencia na variação da outra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então há uma vinculação. Isso significa que o coeficiente de correlação. Então,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entre essas grandezas, ele não é zero. É diferente de zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O coeficiente de correlação é um número que pode variar de menos um até um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Olha, um coeficiente de correlação negativa significa que se uma variável
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sobe de valor e ela influencia em outra. A outra desce. Você tem uma correlação negativa. Quando é positiva, ela segue no mesmo sentido. Se uma sobe, puxa a outra para cima. Se uma. Se essa baixa, a outra puxa a outra para baixo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então o coeficiente de correlação pode ser positivo ou negativo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e zero quando as variáveis são independentes, não existe uma correlação entre elas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, voltando, por exemplo, o exemplo que eu falei sobre a medição de gás.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O ideal é você fazer sempre buscar, fazer
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as condições de pressão e temperatura estável na vazão volumétrica do gás, para que, com o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando você faz uma comparação, colocando o padrão junto com fazendo uma medida por comparação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você não tem influência dessas variáveis.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, se você está mantendo controlado, estável,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou seja, o que o porque se você inclusive é recomendado você
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: numa medição dessa, você fazer medir a pressão e a temperatura do gás
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: antes do medidor padrão e também medir a temperatura e a pressão do gás antes do medidor que você está querendo calibrar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para que você tenha certeza de que esses valores estão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: iguais, controlados para que não haja essa correlação. E também que eu possa comparar o resultado da medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: indicada lá pelo padrão com a do do objeto de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, por que essa questão da dependência estatística? É importante você tentar minimizar ou se não conseguir quantificar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é porque a equação mais geral da incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A equação completa da incerteza de medição é essa equação que está mostrada aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Obviamente que quando eu falo incerteza é a raiz quadrada. Tá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então isso aqui na verdade, é a variância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a variância da minha grandeza W, onde W:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela é uma função de várias pode ser uma função de Xy e outras,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e que essas variáveis podem ser estatisticamente dependentes ou não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas considerando a equação mais completa. Eu tenho então a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu falo muito em separar isso aqui em duas parcelas, mas tudo bem, mas na verdade, não é bem duas parcelas, mas é como se fosse. Vamos considerar essa primeira parte aqui, onde pego as derivadas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é o símbolo de uma derivada, a derivada parcial da função em relação ao X. Aqui é a derivada parcial da função W. Em relação a Y. Essas derivadas parciais são
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: chamadas na mitologia como coeficiente de sensibilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Muitas vezes você pode reescrever dessa forma aqui. Coeficiente de sensibilidade de X Coeficiente de Sensibilidade Y coeficiente de Sensibilidade de Z. O que tiver para frente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O coeficiente de sensibilidade é quanto a estimativa de cada entrada. Xyz influencia no valor da grandeza d'água.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: São derivados. Quando a gente fala em derivada parcial, significa que eu considero que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma é a variável. As outras são constantes. Então, tipo, se W é igual a X mais Y,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é uma função bem simples. Quando eu faço a derivada da função W em relação a X, a única variável é X que você é constante. Então derivada de uma constante é zero. Então eu fico só com a derivada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da função em relação à primeira variável. Aí, quando já é em relação à segunda, vale a primeira situação. O X acaba sendo a constante, e então a variável é Y. Então, quando eu faço a derivada de W em relação a X.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Somente o que estiver ligado a variável X entra como uma componente de derivados. Todas as outras eram
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando, em relação a Y vale para isso e assim por diante. Tudo bem, então eu digo que as primeiras parcelas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: são as influências de cada grandeza de entrada com relação à saída.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então são as variâncias e os coeficientes de sensibilidade somados
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: já a partir aqui, desse dois, de onde dá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: derivada em relação a X derivada de dar em relação a Y, o de X, o Zyps,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: caso exista uma correlação entre, por exemplo, X e Y entra o coeficiente de correlação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se Sis e Y são correlacionadas, entra essa parcela aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu tiver uma terceira variável Z
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e que ela não for correlacionada com ninguém. Não aparece o coeficiente dela. Mas ela vai estar aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nessa derivada aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora, se o Z também é dependente com X, pareceria aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: duas vezes a derivada de W em relação a X derivada de W em relação a Z, o de X, o de Z R de X. Então, se
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as grandezas forem independentes,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se as grandezas forem independentes. Então os R de Xi forem igual a zero, eu fico com aquela
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: expressão aqui, onde as outras duas vezes que deriva tal Some.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu fico só com essa equação aqui. E se normalmente, quando eu faço uma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma medição direta, ou quando eu tenho uma calibração única variável de interesse, o que acaba acontecendo, que esse coeficiente de sensibilidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é igual a um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e os R são zero. Então eu fico com aquela primeira equação que a gente viu anteriormente. A incerteza combinada acaba sendo somatória. A variância da grandeza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: combinada, ela acaba sendo igual ao somatório das variâncias das outras X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das certezas, tipo A e tipo B, que é aquela equação mais simples que a gente viu no exemplo anterior.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela é uma simplificação da equação maior, considerando que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não existe dependência estatística, e eu tenho um coeficiente de sensibilidade igual. Amo, mas nem sempre acontece.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui eu vou pegar um caso mostrando que isso não é sempre assim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E como é importante a gente saber essa questão do coeficiência e sensibilidade, porque muitas vezes
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho uma determinada grandeza, que ela é médium.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma determinada grandeza. Não, eu tenho um determinado instrumento de medição, o que mede uma grandeza,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas que o sinal que ele gera e que eu. Mestre, esse sinal é uma grandeza diferente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou mostrar dois exemplos para vocês.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um deles é que é um Peter Center, cem, ou também conhecido como Rtd.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O Rtd é um resistor variável com a temperatura, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o coeficiente de sensibilidade. Então eu posso converter como a gente diz aí? Transformar em certeza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse exemplo do sensor de temperatura, o Bt cem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu falei ali em cima que tem um Ptc, por exemplo, um termopar o termopar. Ele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele gera millivolts.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então tem uma variação de temperatura, e ele gera Millivolts. Eu faço a medida de millivoltagem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: No caso do Pt cem. No caso do termo resistor,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho a medida de resistência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ele é ele inserido no local, qualquer medir a temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele é um sensorzinho que tem aqui uma resistênciazinha.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse Pt significa que é platina.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O material da resistência, a platina.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E esse número que tem do lado aqui, cem representa o valor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da resistência A numa temperatura de zero graus. Se você olhar pela função aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é a função geral que mostra a relação entre temperatura e resistência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma equação que se chama Kalanda Evanduce.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a equação de um Pt cem ou de um termo resistor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o Pt é cem. Eu falo porque é o mais comum que é o termômetro de platina cem. Quando a temperatura é zero Rt, temperatura é zero. Eu fico com Rt igual a reserva.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Onde é reserva. Então é o valor da temperatura zero graus, que é no caso para Pt cem. É sem Oms.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O valor de cem homens.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês têm o Pt25 vocês têm o Pt quinhentos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que aí vamos dizer. Pt vinte e cinco é vinte e cinco homens a zero graus Pt quinhentos quinhentos homens, a zero grau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas o mais comum é o Ptc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a equação do calor elevador me dá a relação entre temperatura e resistência, e
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essas constantes R zero é a temperatura. É o valor da resistência a zero graus
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o A, B e o C são constantes
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que, dependendo do valor aqui da temperatura, por exemplo, C, ela
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vale zero para temperaturas até seiscentos e cinquenta graus,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e tem um valor aqui de menos quatro.cento e oitenta e três vezes dez é menos doze,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando a temperatura é negativa, ou acima de seiscentos e cinquenta graus. Então, na maioria das vezes, essa equação aqui, se não estiver trabalhando com temperaturas muito elevadas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: temperaturas criogênicas abaixo de zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho uma equação de segundo grau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Rt é igual a R zero, que multiplica um mais At mais Bt ou quadrado, uma vez que o C vale zero. Então eu tenho uma equação de segundo grau
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e os valores das constantes aí, V e C estão aqui. São valores típicos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse termômetro. Por que eu chamo de típico? Porque é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o nominal. É como se fossem os valores nominais, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esses valores, A, B e C, eles são determinados numa calibração de um sensor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, se quiser fazer uma calibração de um Pt cem. Eu posso identificar fazendo uma calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual é o valor das constantes? A, B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o C praticamente vai ser zero, a menos que o consiga fazer. Calibrações negativas e temperaturas acima de seiscentos e cinquenta graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas, a princípio, vamos considerar que esses valores A e B são constantes para os termorresistores de Pt cem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: beleza. Então, o que eu estou falando? Eu quero aqui mostrar como é que o equivalente de sensibilidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele transforma em certeza. Então vamos continuar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então vamos considerar que eu quero agora usar esse Pt cem para medir temperaturas positivas até cem graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, com isso, facilita aqui as nossas contas, já que o C,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a constante C vale zero. Então eu tenho que é a minha função. Como eu comentei. Vira uma equação de segundo grau
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: R que multiplica um mais A T mais Bt ou quadrado beleza. Bom, o meu Bt cem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o termo resistor. Então, como ele é uma resistência?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu messo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o valor da resistência. Eu tenho a temperatura e meço o valor da Resistência. E como é que dispositivo eu uso para medir a resistência. Eu uso aqui um multímetro ou um omímetro, sei lá. Falei multimímetro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um medidor multifunção, parte elétrica e esse multímetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele tem no caso aqui, uma incerteza de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: está lá usando um multímetro calibrado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma incerteza de zero,zero. Três homens
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para cá, igual, a dois e noventa e cinco,quarenta e cinco. Então isso aqui é a incerteza do meu time
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em ônibus. Só que eu estou medindo temperatura. Gente. Como é que eu posso medir temperatura e dizer que eu tenho uma incerteza na medição de temperatura em ônibus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem muito sentido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, como é que eu faço para converter isso?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Calculando o coeficiente de sensibilidade do Ptc em relação a isso? A temperatura. E como é que eu calculo. Coeficiente de sensibilidade, fazendo a derivada da função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: coeficiente de sensibilidade, como a gente viu aqui. Ó coercência de sensibilidade é a derivada aqui, ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: derivada da função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que aqui a única variável aqui que eu tenho é a temperatura. Então eu tenho uma derivada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do valor da resistência da função resistência pela temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu derivo essa função aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do R em relação à temperatura, eu tenho essa expressão final, porque, como é que vocês lembram,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu nunca viro derivada derivada aqui. É relativamente simples, porque, como eu falei derivada de R em relação a T, que é a temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A primeira parcela aqui R0 multiplicar um R0 é uma constante, uma derivada de uma constante é zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse é reserva. Só só que o R0 multiplica a T a derivada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: R zero é uma constante. A. É uma constante. A derivada de uma constante que multiplica a variável que eu estou derivando é igual a constante. Então a derivada de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: R A T é R A
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o reserva multiplica. Aqui também. B tem o quadrado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é R zero e B é uma constante. Então uma derivada de uma variável elevada a um expoente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é um expoente dois. A derivada de uma variável é o expoente que multiplica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a variável com expoente menos um,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou seja, a derivada de T ao quadrado é dois T.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que como o R0 e o B são constantes. Estão multiplicando. Então fica R zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Fica duas vezes r0 vezes B vezes T:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, mas como a reserva também estava multiplicando. A posso jogar ele lá de fora? Então fica a reserva igual a mais duas vezes, Bt:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então esse é o coeficiente de sensibilidade, que depende da temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse coeficiente de sensibilidade. Ele muda com o valor da temperatura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas tudo bem, sem nenhum problema. Então, para cada valor de grau celso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho um diferente sensibilidade. Então, o que eu fiz aqui?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu montei uma tabelinha.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu falei. Vou medir temperatura de zero a dez0 então vamos ter uma tabelinha aqui de temperaturas variando de dez em dez graus, dez, vinte e seis até Dez0
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o coeficiente de Sensibilidade é dado por essa expressão. Aqui é a zero que multiplica a mais dois Bt. Foi o que a gente calculou. Então esse valor do coeficiente de sensibilidade, que é o quê?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É derivada do R em relação ao T. Então a grandeza dele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, a unidade dele é Homes por grau celso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque é derivada de R em relação à temperatura R é Homes e temperatura é graus Celsius. Então esse coeficiente sensibilidade, a unidade dele é Homs por grau Celsius.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se eu pegar a temperatura multiplicar pelo R0 que é cem. Multiplicar pelo a multiplicar pelo B. O Z é zero. Não aparece
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: multiplicar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho, para cada valor de temperatura. Um coeficiente de sensibilidade aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Botei isso aqui no Excel e fiz essas continhas. Dá para fazer isso aí numa boa, fácil. Fácil, beleza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, mas agora, como é que eu converto à incerteza em grau celso? Muito simples.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho quem fez a missão com o multímetro em que em honras.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Olha para converter para grau Celsius. O que eu tenho que fazer? Eu tenho que dividir a incerteza do multímetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pelo conselho de Sensibilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu faço isso, o que acontece quando eu divido pelo coeficiente e sensibilidade? Essa unidade aqui não é?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Homens por grau, Celsius. Então, vai ficar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui? É a parte em termos de grandeza a parte do numerador. Eu tenho Homs
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui embaixo. Eu tenho Homs devido para o grau celso. Então o grau celso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vem para o numerador? Porque é divisão de divisão. Ele vira multiplicação. Então vai ficar homens vezes grau Celsius dividido por homem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, homens, corta com homens. Eu fico com um grau Celsius.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza do meu multímetro em grau Celsius, nem do multímetro. Mas vai ser, na verdade, a leitura que o multímetro iria dar em temperatura, só que agora convertido para grau Celsius.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, como eu tenho uma incerteza de um multímetro de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como estava ali declarado de zero,zero três para cá, igual a dois. Se eu pegar zero,zero, três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dividir por dois. E dividir por esse coeficiente de sensibilidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho esses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vocês querem que eu pegue essa tabela que já está pronta, que joga no Excel para mostrar isso para vocês?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Está dando para entender, acompanhando essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa conta. Se eu fazer as contas aqui.
TARCISIO NOGUEIRA: Tá dando para entender? Sim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essa incerteza aqui foi obtida. Então, pegando a incerteza do multímetro, que é zero,zero três dividido por dois, porque ela está expandida para cá. Igual a dois. Dividida por dois, dividido por esse coeficiente de sensibilidade aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu tenho aqui para cada valor em temperatura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma incerteza em grau Celsius, medida por uma, por um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: multimímetro, com uma incerteza em homos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí agora legal, posso declarar dizer beleza. A minha resistência está medindo. Quer dizer, o meu termo resistiu. Está medindo uma temperatura de cinquenta graus,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas que tem uma incerteza de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: três,nove miligraus dez a menos três miligraus três,nove miligraus celso, aproximadamente quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, o maior valor em torno de quatro, aproximadamente arredondando quatro miligraus de incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para essa faixa de mídia. Temperatura pior situação. Aí, pegando o maior valor, quatro miligraus
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de incerteza na medição de temperatura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de novo aqui. Eu não tenho nenhuma outra incerteza a considerar, porque eu estou com um multímetro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fazendo a medição de uma resistência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o o Rtd não tem resolução.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É, eu estou considerando aqui que para cada valor de temperatura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que ele iria ser sensibilizado pelo valor da medição da resistência que eu vou olhar lá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho uma incerteza em grau Celsius de três,oito, três,nove, quatro, dependendo do valor da temperatura. À medida que essa temperatura vai subindo, a minha incerteza vai aumentando um pouco por causa do coeficiente de sensibilidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é diretamente proporcional aqui à temperatura. Uma vez que o R0 é constante, o A e o B são constantes, a única variável é a temperatura aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então isso aqui é o exemplo de uma medição convertendo aqui um outro exemplo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, por exemplo, eu tenho um transdutor de pressão transitou de pressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Possui uma faixa de medição de zero a dez quilogramas, força por centímetro quadrado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e mede uma saída de corrente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então todo transnutor tem esse tipo de bom. Você pode pegar agora, por exemplo, pensar que isso aí fosse um transnutor de invasão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um medidor de pressão diferencial ali, numa placa de orifício
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou num Venture ou num Pitot,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e que eu estou agora pegando essa variação da pressão ali de entrada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E mandando essa informação numa forma de um sinal de corrente padronizado de quatro a vinte Mihampa,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o sinal padrão de geração de corrente de transdutor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma pergunta para vocês. Quer dizer, vocês sabem, esse tipo de coisa, né? Já viram isso. Essa questão da
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dos translutores, não só de pressão, mas os transmissores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sinais elétricos. Você tem uma saída de quatro a vinte. Bilhamper concorda comigo nisso.
TARCISIO NOGUEIRA: Sim, correto. Tem essa saga.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aí é legal. Deixa eu fazer uma pergunta. Você sabe por que começa em quatro? Por que não é de zero a vinte.
TARCISIO NOGUEIRA: Não sei.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu confesso também para te dizer que o quatro. O motivo eu não sei. Mas por que não é zero? Eu posso te dizer, não é zero, porque
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: significa que se eu tenho um sinal zero percentual, que é acima de zero, em termos de sinal elétrico,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: qualquer sinal abaixo de quatro milhãopers
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: significa que o meu instrumento está fora do zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se o cabo estiver aberto. Ele vai dar zero. Não, vai.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então significa que eu sei que está com problema agora. Se o zero fosse zero,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se o cabo tivesse aberto,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu não saberia dizer se o sinal está zerado ou se o cabra está com problema. Mesmo.
TARCISIO NOGUEIRA: Ah, é? Tem razão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso vale para sinais pneumáticos. Também. Não sei se vocês já tiveram a oportunidade de ter contato com instrumentação pneumática. Você vê que o zero também não é zero de pressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem sempre um valor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: acima do zero. Justamente porque se tiver vazamento na tubulação. Qualquer coisa. Você percebe se o sinal de zero está abaixo do mínimo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é padronizada em termos de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de valores de três a quinze Psi no sistema inglês de três a quinze Psi de livros.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a questão aqui é o seguinte: eu tenho então um transdutor que mede zero a dez quilogramas à força por centímetro quadrado, mas tem uma saída
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de corrente de quatro a vinte milham Peres para essa variação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que eu quero fazer agora. E o instrumento que está medindo a saída de corrente é um perímetro, um multímetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medindo Emilliam pair também com uma incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de zero,dois bilhão perto da mesma coisa. Então eu agora converto a incerteza. Que o time tem impressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Volto a dizer, calculando coeficiente sensibilidade da função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é pressão em relação à corrente. E como é que eu determina essa função?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É pressão corrente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí eu posso montar uma tabelinha, já que eu sei que é uma relação linear
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero a dez representa quatro a vinte. E isso funciona de forma linear.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, tipo zero a quatro mm, pés, dez é vinte milham pé,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: metade de dez a dez quilogramas é cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Metade da faixa de corrente dá doze, porque quatro a vinte. Você tem uma faixa de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de dezasseis. Não é isso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só que metade de dezasseis é oito, mas como zero é elevado, é oito mais quatro,doze,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então cinquenta dá doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E os outros ali, que é metade, por exemplo, dois,cinco, metade de cinco. Então metade ali, da faixa é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quatro, oito, doze, dezasseis e dois0 representa zero, dois,cinco, cinquenta, sete,cinco e dez. Bom, e aí eu montei. Peguei essa tabelinha, coloquei no Excel.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí eu pergunto de novo isso, vocês sabem fazer, né? Também a partir de dados aqui, entrando no Excel, pedir para o Excel traçar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: botar a função e a equação.
TARCISIO NOGUEIRA: Sim, sim. Isso aí é tranquilo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É então beleza. Então aí eu tenho a função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa é a função que relaciona a pressão concorrente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é igual a zero,625 I menos dois,cinco
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o valor dessa função. Bom, o coeficiente de sensibilidade é a derivada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: derivada de Q da pressão em relação à corrente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual é a única variável que eu tenho aqui? Corrente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois,cinco é constante. Então a derivada é zero. Então, quando eu derivo uma constante em relação à variável. O meu covid sensibilidade vai dar zero,625 que é esse número aqui? Agora, que unidade
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pressão? Por milhão. Pé.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quilograma, força por centímetro quadrado de pressão dividido por Milliam Pierre.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Beleza. Mas eu tenho uma incerteza em corrente. Como é que agora. Então eu convido. Eu transformo essa incerteza em corrente em pressão, simplesmente pegando a incerteza do meu,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: multiplicando pelo coeficiente de sensibilidade, porque aqui quando eu multipligo. Ele é um pé.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Corta com esse milho em pé. Eu fico com uma incerteza. Em que holograma? Força, sentido padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que era isso que interessava fazer. Então, ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu agora sei que esse meu transdutor de pressão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a corrente que está sendo medida que tem lá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma incerteza em Milham pé pode ser convertida para uma incerteza em é impressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então isso significa o que se eu estou medindo, por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cinco quilogramas, força por centímetro quadrado. Eu tenho uma incerteza de zero,zerozero, seiscentos e vinte e cinco quilogramas força por centímetro quadrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Claro que na hora que eu vou declarar isso. Aqui está uma certeza padrão. Quando eu vou expandir, eu vou multiplicar isso por dois. E eu vou.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E vou também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É como dizer: eu vou arredondar isso para, no máximo dois aguardejos significativos. Então, ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: qual seria a declaração final da incerteza expandida. Aí vou pegar isso aqui a zero,zero,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: seiscentos e vinte e cinco multiplicar por dois. Então eu tenho zero,zero, um vinte e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu vou declarar isso aí para,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no máximo dois algoritmos significativos, vai ficar com zero,zerozero, doze, ou melhor, zero,zero, treze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,zero, um3 quilograma à força por centímetro quadrado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque treze tem dois agora significativos que os outros dois são zero trilogramas, força por seis gêmeos quadrados,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como o transdutor não tem resolução. Também só entro com a incerteza do
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o tímido nesse processo, porque foi a única.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o único instrumento utilizado para poder fazer essa medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá, então uma outra forma de você calcular incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é através. Muitas vezes eu declaro incerteza de forma relativa em porcentagem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu posso, de repente, considerar o cálculo, considerando as incertezas relativas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: só que, se eu tenho uma determinada função,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se as grandezas forem independentes. Beleza, eu posso calcular de uma forma simples,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza relativa. Se elas forem dependentes. Aí eu tenho que calcular a incerteza. Considerando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: as dependências e aquelas derivadas, essa incerteza relativa permite que eu,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu não preciso calcular derivada, fazer as derivadas. Eu uso uma determinada expressão já matemática ali fácil
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para calcular. Então, por exemplo, se eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma função. Quer dizer, Y é igual a Z, X, F é igual a X vez. Y,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por exemplo, na parte elétrica, tensão é igual resistência, mas corrente V igual ri.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é um produto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza relativa aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele é simplesmente calculado aqui o de X sobre X é uma incerteza relativa. O de X sobre X é uma incerteza relativa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu tenho aqui as variáveis. Xy, eu posso calcular as incertezas relativas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E como elas estão combinadas, eu somo, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: As incertezas. Vamos lá. Quando eu falo incerteza, lembro que eu sempre vou somar variância. Então o de X sobre X é o quadrado mais o de Y sobre Y ao quadrado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que extrai a raiz quadrada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que como eu estou calculando a incerteza, que também é o de F sobre f
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o fio. Então multiplica aqui, e aí eu tenho a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ah, com certeza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Do Dieff. Calculando dessa forma e para produto e.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E de visão, a expressão é a mesma. É igualzinho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu tenho uma potência. Por exemplo, X é elevada a m, parecido com a derivada. Quando eu derivo m quando eu Derivo X em relação a M. A derivada é M que multiplica a X.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você está trabalhando também. Com certeza relativa. Então é M que multiplica o de X sobre X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aqui. Como eu digo de F sobre F o F. Multiplica isso aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu ainda tenho soma aqui. Soma de de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: potências. Aqui X é elevada. P mais Y elevada Q.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você também. X é levado a P é igual esse aqui P que multiplica o de X sobre X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ao quadrado. Só que aí você tem a outra. Aqui é Q que multiplica o de Y ao quadrado. Y multiplica o F. Então você tem aqui por essas algumas funções. Aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: já tem um resultado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se é uma função logarítica, é base dez. Se é logarítico neperiano, se é uma exponencial, você já tem as funções aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é só usar direto essas expressões matemáticas fica fácil de fazer
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu trabalho com incerteza relativa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí, o grau de liberdade, também efetivo da incerteza combinada, porque tudo bem, isso aqui acaba sendo uma incerteza combinada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O de F é uma incerteza combinada de X e de Y. Então o grau de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de liberdade. Ele tem que ser calculado usando a equação de Welch, mais considerando também certezas relativas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, aqui, em vez de usar somente a incerteza combinada à quarta não é a incerteza relativa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: elevado. A quarta, ou seja, aqui pegar o de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o de C, dividido por C elevado a quatro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui seria o de R um dividido por R1 elevado a quatro U de R2
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividido para R2 elevada a quatro. Então, para cada uma delas, eu faço desse jeito, considerando os graus de liberdade em função das grandezas que eu estou fazendo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e calculo o grau de liberdade efetiva daquela outra mesma forma. Depois vou multiplicar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou ver qual é o fator de abrangência e calculo o resultado final.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui também, essa questão da incerteza relativa é interessante, também, de você avaliar e utilizar quando eu trabalho com grandezas diferentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu tenho relações diferentes, por exemplo, massa específica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui, eu vou fazer esse exemplo para essa barra aqui, mas um exemplo que talvez vocês estejam mais acostumados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A densidade, a massa específica de um produto é uma relação entre massa e volume, certo?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Massa e volume, massa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A unidade de massa pode ser quilograma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser grama, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos considerar, tipo grana, não quilograma. Unidade do Sistema internacional. Unidade de massa, quilograma, o volume metro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a relação mais específica é quilograma por metro cúbico. Concorda.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quilograma por metro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza, a incerteza da massa específica em quilograma por metro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que a incerteza da massa é quilograma e a incerteza do volume é metro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu simplesmente é montar aqui quilograma elevada a quarta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pelo grau de liberdade que é um número
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui, metro cúbico é levado. A quarta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: foi o lugar de liberdade que é o número aqui. Quilograma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por metro cúbico elevado. A quarta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por esse número que eu quero calcular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Como é que eu vou ter um número adimensional? Não vou conseguir.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o grau de liberdade é um número adimensional. Quando eu trabalho com grandezas iguais, não tem nenhum problema.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora, quando eu trabalho com grandezas distintas, eu tenho que transformar esses números aqui, nos números admissionais, e aí, usando a incerteza relativa, isso fica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse problema fica eliminado, porque o Didi, o Didier, o de X sobre X.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um número.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não tem nenhuma grandeza envolvida. Tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o de X. Tem a mesma grandeza de X.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem a mesma unidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui vira um número.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então quando eu faço isso? Considerando grandezas diferentes, eu só vou ter número aí eu posso calcular.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou mostrar isso. No exemplo, tem uma barra cilíndica de metal que eu quero calcular a massa específica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu quero calcular massa específico, ou seja a densidade dessa barra.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que é a relação de massa por volume?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Acabei de falar isso aí. Agora. Massa por volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu tenho medidas aqui só para ficar mais simples. Medidas dizendo que essas medidas são estatisticamente independentes,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: principalmente o diâmetro e o comprimento, porque tem a mesma grandeza, tipo centímetro e centímetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não considerar que eu me disse aqui, com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: situações bem controladas e uma não influencia na outra. Ou usei instrumentos diferentes para medir o diâmetro e o Edge. Então você não tem dependência estatística, então elas são independentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Elas são independentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, sendo independente, eu posso inclusive fazer o cálculo, considerando a incerteza relativa que fica mais simples do que fazer as derivadas. Aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a massa específica é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: volume. É massa dividida por volume. Bom, como é que o volume de um cilindro é o quê?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Área da base da altura. Área da base.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ali é uma referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pi deu quadrado sobre quatro Pi. Diâmetro quadrado, dívida por quatro vez, a altura. L.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho um volume. Então, D. O quadrado L dividido por quatro é o volume para cada medida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu já tenho aqui já foi feito o cálculo anteriormente. E me diz aqui: um dia foi medido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Deu dois,cinco com uma incerteza de zero,um para cá, igual a dois,trinta e sete o cumprimento trinta,48 com uma incerteza de zero,um centímetro também para cá dois,2oito. E a massa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: foi feita uma medição de R um.um58 gramas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mais ou menos zero,um para cada dois,vinte e três. Tudo isso considerando noventa e cinco.quarenta e cinco. Bom, eu quero calcular
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a densidade mais específica da barra e a incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então vamos lá. Vamos fazer o cálculo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A densidade é massa por volume, então é massa dividida pelo volume Pi D, o quadrado N sobre quarto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a massa específica é 4m que D ao quadrado. L então, 4m, que d ao quadrado L. Eu posso reescrever essa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa equação aqui. Só que depois, quando eu for trabalhar com as incertezas relativas. Fica mais fácil para eu mostrar para vocês.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é igual a quatro, dirigido por Pi, que multiplica m, que multiplica d elevada a menos dois
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: está no denominador. Então um é que pode multiplicar por expoente negativo. E o L também está no denominador.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um expoente negativo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Estão pegando aqueles valores de denominar lá da massa, do diâmetro e do comprimento,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: multiplicando por quatro, dividindo por Pi.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho que a massa específica nessas condições vale sete,setenta e dois,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aproximadamente sete,setenta e quatro quilogramas. É quilograma
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no grama, não grama, por centímetro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: grama por centímetro cúbico. Então, a densidade da barra sete,setenta e quatro gramas por centímetro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por que eu também estou falando? Em setenta e quatro. Depois a gente vai ver por que vai arredondar para setenta e quatro?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Porque eu tenho que trabalhar com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em número de jogadores significativos adequados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que é o número significativos adequado tem que ver qual é o número significativo da massa e da
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do diâmetro ali e do comprimento para poder ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a massa tem quatro. Agora é significativos. Como é cinco. Um, dois, três, quatro, cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O diâmetro tem três. O cumprimento tem quatro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o resultado dessa divisão, aí, multiplicação tem que ter, no máximo o número de algarismos significativos da parcela que tem o menor número de algarismos significativos, que é o Diabo três. Então aqui eu posso declarar, no máximo, com três algoritmos significativos, ou seja, esse valor aqui tem que ser.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vou até escrever aqui. Agora, vou inserir.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui o meu é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a minha massa específica. Felicidade é igual a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sete,setenta e quatro. Só posso escrever no máximo três. Agora é significativo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Grama por centímetro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau, é o máximo que eu posso declarar incerteza aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mais do que isso. Eu não posso declarar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tenho certeza. Não tenho certeza errada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não posso declarar com mais do que três lugares significativos. A a densidade tá bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então esse número de lugares significativos aqui são em casa decimais. Inclusive vai
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ser um limitante lá na hora de eu declarar a incerteza também do valor da densidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, agora vamos ver o cálculo dá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: incerteza da densidade, considerando as parcelas massa, diâmetro e comprimento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerando cada parcela dessa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essa incerteza combinada, a equação da massa específica, ou densidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é isso aqui, né? Quatro dividido por Pi. Lembra M de ao quadrado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: D é elevada, menos dois. É elevada, menos um. Então, usando a expressão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da incerteza relativa que fica mais fácil, o de F sobre F.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, onde f é a minha densidade? Então vai dar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza da densidade é igual. O valor da densidade que multiplica a raiz quadrada das incertezas relativas de cada componente,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então, incerteza relativa de M quatro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quatro sobre Pi. Não entra nessa questão, porque isso é uma constante constante. Não tem certeza? Então
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não entra no carro, não entra no carro com aquilo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela é uma constante. É como se fosse derivar uma constante. Ela é zero. Então, ela não entra aqui não aparece essa parcela.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é a incerteza da massa sobre a massa elevada ao quadrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas qual é a outra componente aqui? O D, então seria a incerteza de D sobre D. Só que D.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela tem um expoente. Então, lembrando lá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o expoente vem multiplicar aqui. Só que é negativo. Então é menos dois que multiplica o de D sob D,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mas tudo bem, esse menos aqui vai acabar como isso aqui tudo é o quadrado. Vai depois ficar positivo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o l mesma coisa. Como você tem um expoente aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a mesma coisa. É como se fosse menos um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que multiplica o de L sobre l elevado a quadrado. Então está aqui. Eu não preciso. Não precisei calcular derivada nenhuma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não precisa calcular a derivada aí. Agora é de bom, tá bom.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quais o que a gente tinha ali? Um.cento e cinquenta e oito de dois,cinco
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o l trinta,quarenta e oito foram divididas e as incertezas. Ah, eu tinha as incertezas expandidas declaradas lá. Zero,um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para cá, dois,vinte e três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O Didier era zero,um para cá, dois,trinta e sete e o Gl também era zero,um, mas o cara dois,2oito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é a forma de escrever na incerteza padronizada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, agora, pegando esses valores, e esses aqui, colocando nessa expressão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu chego a um cálculo fazendo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se fizer esses cálculos aqui, vai me dar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma incerteza de zero,dois, sessenta e um quinhentos e nove gramas por centímetro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, agora que vem a questão, depois que eu calculo a incerteza combinada, isso aqui é a incerteza combinada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dá massa específica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu preciso calcular verdade, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O grau de liberdade. Então eu vou usar aquela incerteza relativa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por quê? Porque isso aqui, ó, é grama por centímetro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é grama. Isso aqui é centímetro. Isso aqui é centímetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu pego grama por centímetro cúbico. Divido por grama, por centímetro cúbico. Vira um número sem dimensão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando pega um grama de vidro por grama, é um número
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: centímetro de vida por centímetro é um número. É aqui a mesma coisa. Agora eu posso, a partir dessa expressão aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: calcular o grau de liberdade efetivo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é o que me interessa, porque esses outros aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu já tenho que vem lá. Do.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Da tabela T de estudo e os respectivos valores em função dos fatores de abrangência, por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a massa, que é dois,23 o glauco de verdade é doze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para o diâmetro que o cai. Dois,trinta e sete. O grau de liberdade é oito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu cumprimento que o Cardoso. O grau de liberdade é dez. Isso eu trouxe lá da tabela T de estudante.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eles quiserem, eu posso voltar lá na tabela. Mas acreditem que é isso mesmo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: bom. Então agora eu tenho tudo porque eu tenho a incerteza do M. O valor do M. Tenho o grau de liberdade. Tenho essa incerteza combinada aqui, tenho o valor da densidade. A única variável que tenho é o grau de liberdade efetivo. Então agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é calcular. Trouxe para cá. Montei todas as equações aqui. Calculei um grau de liberdade de cento e vinte e oito. Deu cento e vinte e oito,quarenta e sete,dezassete.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso não está lá na minha tabela tem estudos, mas eu usando o Excel, a função inve t Bc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho que cá vale dois,dois,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aproximadamente, né? Tem outras casas aqui, mas eu passei. Rendei para duas casas nesse mais só dois,dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí a incerteza expandida. Então vai ser o dois,dois que vai multiplicar aquele valor ali. De zero,2619
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí eu tenho zero,cinco vinte e oito alguma coisa assim de novo. Então,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando eu vou arredondar isso aqui para duas casas decimais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ficaria zero,cinco porque aqui o oito passa para três o três. Se eu fosse arredondar, somente considerando a regra de arredondamento, ficaria zero,cinco. Mas para ser conservador, no sentido de que a incerteza deu maior
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: calculado aqui, maior do que zero,cinco. Então eu considero aqui para ser mais conservador que eu. Vou colocar uma incerteza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,seis grama por centímetro couro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o resultado final vai dar uma massa específica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de sete,setenta e quatro para dois agora significativos,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dois algarismos, não duas casas decimais, mais ou menos zero,seis gramas por centímetro para cá é igual a dois,dois e noventa e cinco,quarenta e cinco de confiabilidade meteorológica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então tranquilo.
TARCISIO NOGUEIRA: Tranquilo.
TARCISIO NOGUEIRA: É cálculo que não acaba mais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso é verdade?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É cálculo que não acabou.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Acabou. Chegou a hora.
TARCISIO NOGUEIRA: Verdade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Chegou a hora que acabou.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas realmente você tem. Envolve um monte de coisas de grandezas tão distintas. Então fica mais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: complicado, mas tudo bem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente estava falando. É, vamos lá. Acho que em termos de incerteza, a gente também já viu tudo o que precisava aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da metodologia de cálculo de avaliação da incerteza de missão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um padrão de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Gente, vamos dar um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos fazer? São quinze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É quase isso. Quinze partes. Três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos dar um intervalinho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora são vinte, né? São vinte para as três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos dar um intervalinho aqui uns dez minutinhos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí depois a gente até o final. Pode ser assim.
TARCISIO NOGUEIRA: Mas sim, fechou.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Beleza. Aí a gente vai ver isso aqui e tal. E vai fechar. Tranquilo, gente. Meninas, vocês estão muito caladas. Está tudo em paz.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Estão aí ou foram nocauteadas com esse molecóptero?
ENAIELLY CRUZ: Assim que fica tranquilo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É beleza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, até daqui a pouco. Aí gente.
Rosangela Rajoy: Tudo certo. Obrigada, professor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Até daqui a pouquinho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É, vamos nós. Então vamos retomando aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um padrão de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a definição que a gente tem no vocabulário internacional de padrão. A gente fala tanto em padrão, mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a definição dele representa o que realização da definição quer dizer um padrão. Ele define a realização.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O padrão é a realização da definição de uma dada grandeza, com um valor determinado e uma incerteza de medição associada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é utilizado como referência. Então, quer dizer o padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele é como se fosse a definição daquela grandeza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que você tem uma incerteza também associada a esse padrão aqui. Um padrão de massa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Desenho aqui de uma massa padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela representa então a grandeza, massa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e tem uma incerteza associada. Tem uma massa, por exemplo, de um quilograma, e tem uma incerteza lá de três micologramas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é um registor padrão usado na parte elétrica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem também um valor definido. Representa uma grandeza. Homens no caso aqui, por exemplo, sem homens, com uma incerteza de um micro ônibus,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um material de referência, por exemplo, uma solução é ph solução tampão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então ele tem um determinado valor também aqui. Solução do tampão com ph. Referência sete,zero setenta e dois,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com uma incerteza lá de zero,zero, seis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma área, por exemplo, de volumetria de vazão, uma medida calibrada para volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou vazão. Você tem um determinado volume aqui e tem uma incerteza associada lá na na calibração desse volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o padrão é isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele define a grandeza e tem uma incerteza associada. E usa esse padrão como uma referência. Então a gente sabe
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que aí, dependendo dessa incerteza de medição desse padrão, essa influência pode ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: maior ou menor, e a gente viu ali na questão dos laboratórios de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A melhor chama cm seda do laboratório, que é a menor incerteza de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de calibração que o laboratório consegue obter
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse padrão. A gente vai ver. Ele também é combinado com as outras incertezas envolvida no processo de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, além da incerteza, praticamente dita uma coisa que a gente precisa, também deve considerar é se o padrão tem uma tendência,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou se ele tem uma deriva
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ao longo de calibrações passadas. Isso você também tem que corrigir. Você tem que considerar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente fez o exemplo do instrumento com a medida é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a medição ali, por exemplo, do voo tímido, com a resistência, com uma tendência do voo time
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do voltindro, que tinha uma tendência para fazer aquela medição de tensão e tal. A gente corrige a tendência do padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o que a gente percebe é que, dependendo do tipo de.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a gente sabe que essa composição pode pesar mais, ou pode pesar menos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É interessante que a gente tenha uma certa relação. Por isso que ontem lembra que eu até falei com
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a Rosângela. Eu falei contigo, Rosângela, sobre a questão de usar o seu instrumento lá como padrão, para de repente, para calibrar outro, você tem que pode usar numa boa só ver a questão da relação da incerteza dele
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em com o instrumento que você vai calibrar para que ele tenha uma incerteza, pelo menos de um terço. Um quarto
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: inferior, para que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você não pese tanto. E aqui o que eu fiz aqui foram algumas simulações, algumas só para mostrar como é que o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o padrão pode influenciar naquilo que você está calibrando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu fiz aqui as seguintes continhas aqui. Vamos considerar, por exemplo, que você só tem essas duas parcelas aqui. Eu chamei do sistema de medição que eu estou calibrando. E do sistema de medição padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a incerteza combinada. A gente viu a raiz quadrada. Só uma das das componentes não é isso certeza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Combinado aqui no caixa. Estou chamando aqui de incerteza final. Combinação das telas de que eu estou calibrando. E mais do meu padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: meu sistema de medição e mais o meu padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se eu tiver numa situação que não tem muito sentido,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se, por exemplo, se o meu instrumento de medição padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com relação ao que vou calibrar, se tiver. Por exemplo, se os dois fossem exatamente iguais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se o meu padrão tem a mesma incerteza do sistema que eu estou medindo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não tem muito sentido. Faz?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos supor, se eu tiver essa consideração. Olha o que acontece com a receita final.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho que a incerteza final ela vai ter.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vai ser agregada em quarenta e um em função do padrão de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque se os dois são iguais, somos dois.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se o sistema de medição padrão é igual ao sistema de medição de calibração. Eu posso fazer duas vezes. Então eu tenho raiz quadrada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de dois que ao vivo a quarenta e um, ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a minha incerteza combinada final vai ser pesada em quarenta e um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por causa dessa incerteza alta do meu padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, de uma forma bem simples. Eu só montei uma tabelinha aqui. Quer dizer, só para vocês terem ideia
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que se o teu padrão tiver mais certeza que é metade do sistema que eu vou calibrar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele pesa doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se ele é um terço, ele vai influenciar em cinco. Se ele é um quarto em três, se é um quinto dois e se é um décimo meio por cento,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então quanto menor né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A incerteza referenciada com o meu padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o meu padrão do meu instrumento de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: menor, a influência na calibração final, claro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que, às vezes o que acontece? Que você de repente tem é uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um padrão que tem, por exemplo, uma incerteza, um décimo de.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Do instrumento que eu estou calibrando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser que seja caro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser que seja inviável, mas um décimo já está. Seria uma situação ótima, porque praticamente não influencia nada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas eu posso ver por isso que eu comentei ontem, que de repente é um terço, um quinto,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um quarto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vou ter uma influência, mas que de repente não pesa tanto. Então uma boa condição aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de você fazer uma primeira primeira avaliação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é saber lá. É só olhar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa incerteza que eu chamei de certeza do sistema de menção padrão. É a incerteza lá do teu laboratório que você vai mandar calibrar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, se você fizer uma comparação com a incerteza que você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do teu instrumento que você está calibrando. Você sabe, aqui o que vai?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De que maneira isso vai pesar?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você avalia, seleciona um que tem a melhor capacidade de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se essa incerteza for realmente bem baixa. Comparada com o teu instrumento, beleza. Então aí ele praticamente não pesa nada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas eu acho que isso aqui ajuda, né? Te dá uma indicação aqui visualmente, com essa influência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: desse padrão em relação aqui é o instrumento para você está calibrando aqui eu estou considerando somente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa relação. Quer dizer, eu posso considerar que essa incerteza que os sistemas de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode ser a combinação de todas as outras lá. As incertezas tipo A e tipo B daquele processo lá,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o e aqui. Depois, só fazendo a combinação, final incluindo o padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você vê como é que isso influencia?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, falar um pouquinho aqui sobre método de interpolação, porque isso aqui pode ser. Às vezes é bastante usado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Às vezes é bastante. É complicado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse português não ficou muito bom. Não, muito obrigada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Às vezes você utiliza a necessidade de utilizar uma interpelação em função de valores que você não tem calibrados ou não foram mensurados, e você gostaria de ter esse valor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu vou mostrar aqui basicamente dois módulos. Um que a gente. Chamei a regra de três compostos, que é a regra de três compostos. Basicamente, o que é você fazer uma interpelação linear entre dois valores medidos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E a partir desses dois pontos conhecidos, medidos X e Y.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você fazer uma interpolação linear, quer dizer, aproximando esses dois pontos por uma reta e estimando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma medição que não aconteceu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou depois você fazer um ajuste. Considerando uma função gerada ali, por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por exemplo, Excel, como é que você pode fazer essa interpolação. Então uma regrazinha de três compostos é simples. Então você tem aqui. Vamos supor que você tem uma tabelinha de calibração que mostrou ali a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: relação entre o padrão de medição e o objeto que foi calibrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem uma tendência, claro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um erro aqui. Uma diferença entre a temperatura do objeto e do padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem a tendência aí. O que eu perguntei aqui era saber o seguinte: quando. Então o meu objeto está medindo, por exemplo, quarenta graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Estou lá com o meu termômetro de quarenta graus, mas ele não foi calibrado nesse ponto. Então eu não sei qual seria a tendência. Como é que eu poderia estimar essa tendência a partir desse. Já que eu não tenho ele calibrado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma forma seria fazer com que se falei. Fazer. Essa interpelação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é uma regra de três compostos, fazer uma interpelação usando semelhança de triângulos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Considerando que entre trinta e sessenta que foram calibrados o quarenta está no meio, então eu pego, por exemplo, os valores que eu tenho calibrados ali, vinte e nove,noventa e seis,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com objeto em trinta, sessenta, com padrão cinquenta e nove a noventa e oito. E quero saber qual é o valor que, por exemplo, esse padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: poderia estar indicando quando meu objeto leu quarenta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então isso não foi feito. Não foi feita essa calibração. Eu vou estimar. Vou fazendo uma relaçãozinha de triângulos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pegando aqui ó sessenta menos trinta está para sessenta menos quarenta, assim como
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: cinquenta e nove,noventa e oito menos vinte e nove a noventa e seis está para cinquenta e nove,noventa e oito menos X, que é essa variável? Que é isso que eu quero saber. Então, fazendo essa manipulação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: algébica. Aqui o meu X daria trinta e nove,noventa e sete. Bom, então você é trinta e nove,noventa e sete, e eu estou lendo quarenta. Então esse termômetro aqui tem uma tendência de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É zero,três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei. Esse é o valor estimado, porque no midi então é uma estimativa fazendo uma interpolação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Agora, uma outra forma de fazer essa interpolação é o que a gente chama de fazer um ajuste
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de você aproximar os valores experimentais por uma função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que mais represente os pontos experimentais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, pegar essa tabela de valores aqui padrão objeto, tal montar uma função
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde eu tenho os pontos X e Y
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Xi Y. Que são esses pontinhos que estão aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e ver qual é a reta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual é a função que mais se aproxima?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que mais representa esses pontos?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu falei reta, mas é porque na maioria das vezes você tem uma boa interpretação, considerando um ajuste linear.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A maioria das vezes é isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mesmo. Uma função que não seja exatamente linear, por exemplo, o do Pt cem que a gente viu, que é uma função você considerar temperaturas que não sejam
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: negativas e nem acima de seiscentos graus.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma função de segundo grau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mesmo assim, se eu aproximar de uma função linear de uma reta,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você pode esquecer a parcela lá do é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ao quadrado do T ao quadrado Bt ou quadrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vou ter também uma boa aproximação linear. Então a maioria das vezes, eu consigo aproximar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: representar com uma boa qualidade, por uma, por uma função linear, não reta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que pode ser uma reta que passa pela origem ou não uma reta que passa pela origem é tipo Y é igual Ax
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou uma outra que não passa é Y. É igual a X mais B, onde o B
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é onde vai cortar quando o X vale zero,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ela não passa no zero aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sai por algum outro ponto aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu posso representar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E como é que eu calculo matematicamente essa função? Eu posso usar lá no Excel, como a gente. Falaram que sabe usar, colocando os pontos, pedir para ele fazer uma aproximação, um ajuste.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas o que você usa é uma ferramenta que chama de métodos mínimos quadrados, que é minimizar a variância
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: desses dados em relação a essa função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o que é essa variância variância? A gente viu, pela expressão da variância que é os desvios quadrados dos valores em relação à média. Não é isso. Só que aqui a variância vai considerar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o pontos experimentais X e Y, o ponto
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Y ali, que é do valor da variável que eu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que eu quero que o Y é o valor experimental obtido a partir do ponto X.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vou pegar a variância que é o desvio,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a diferença do valor experimental e da função ajustada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você vê aqui somatório de F de X menos Y ao quadrado,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividindo por um sobre N menos P. Desvio padrão. Eu pego X, menos X, barra ao quadrado e divido por N menos um. Aqui, eu pego F de X menos Y ao quadrado e divido por N menos P. O que é esse P?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o número de parâmetros que estão sendo ajustados na função. Então, se a minha função minha reta é igual a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Y é igual a X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: depois eu vejo ali. Se, por exemplo, Y é igual a X, eu só tenho um parâmetro de ajuste, que é o ar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aí eu queria, tipo, N menos um. Agora, se a minha função reta é Y é igual a X mais B. Eu tenho dois parâmetros que estão sendo ajustados por esse ponto. É o A e o B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o P aqui vale dois, então seria um dividido com um menos dois. Se eu tivesse uma função aqui, uma função de segundo grau A, X quadrado B X mais C, eu tenho três parâmetros. Então seria
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: n menos três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E então é, eu tenho esse tipo de minimização aqui, usando métodos mínimos quadrados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que eu estou mostrando aqui é que não necessariamente a forma linear
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem que ser sempre linear. Não se você tem uma função ali, que não é. Você vai aproximar. Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu digo que, na maioria das vezes, o modelo de regressão linear atende. Muito bem, se você pegar essa função estiver trabalhando. Por exemplo, nesse intervalo aqui, se eu aproximar por uma reta, também eu tenho uma boa aproximação aqui também. Uma boa aproximação aqui também eu tenho uma boa aproximação. Se eu transformar isso aqui numa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma função linear, eu tenho uma boa aproximação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O cuidado aqui que a gente tem que tomar quando faz. É uma aproximação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um ajuste. Usando os dados, é que esses valores
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu posso só utilizar essa função no domínio
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do meu X, ou seja, no intervalo de dados conhecido por esse meu X. O que significa isso. Eu vou voltar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho essa função aqui. Que foi reajustada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por esses pontos experimentais aqui, por exemplo, de zero até cento e vinte
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que esses pontos aqui, zero a cento e vinte e aí por esses pontos. Eu obtive essa função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ora, você olha aquilo, você dá. É uma reta que isso aqui provavelmente vai vir para cá
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aqui. Vai vir para cá. Só que essa função foi calculada considerando esses cinco pontos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se eu tivesse um sexto ou sétimo ponto, quem pode garantir que quando eu fizesse o ajuste para esses seis ou sete pontos. Eu ia ter essa mesma função? Não sei. Provavelmente não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu não posso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usar essa função para extrapolar o meu domínio. Ou seja, eu não posso usar para valores de X
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: abaixo de zero, nem acima de cento e vinte.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Posso usar para valores entre zero, e cento e vinte,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então é o que está escrito aqui. Uma vez definido o modelo, podemos empregá lo nas nossas predições para valores contidos no intervalo de dados conhecido como domínio
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: interpolação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Jamais eu posso extrapolar,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e também uma coisa que é deixar bem claro que não necessariamente esse método. O pessoal às vezes chama de regressão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse método de ajuste ou essa regressão linear significa que a função. Tem que pegar em cima de todos os pontos. Não,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não necessariamente. Ela vai ajustar esses pontos para ter uma função onde ela vai minimizar os desvios esses métodos mínimos quadrados,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou seja, minimizar a variância desse conjunto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Minimizar a variância significa igualar a derivada segunda a zero. Mas a gente não vai fazer isso aqui agora. Bom, então aquele exemplo que a gente fez uma interpelação linear para esses dados aqui. E a gente viu lá, por exemplo, para quarenta graus,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: fazendo uma interpelação Dna, eu tinha uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É tendência de zero,três. Não é isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o que vai acontecer agora, quando eu fizer
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um ajuste para esses pontos experimentais por uma função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, colocando essa tabela no Excel e pedindo para ele fazer a função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho essa equação aqui, ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,nove-nove-nove meu X, que é a minha temperatura do objeto menos zero,zero. Ou seja, é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essa função. Representa muito bem, porque no Excel você tem lá uma outra. Na hora que você manda, pede para colocar a equação. Mostrar a equação. Também tem um parâmetro que chama R quadrado. Esse R quadrado é o que a gente chama da qualidade desse ajuste.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quer dizer, quanto mais próximo de um significa que ele representa? Está muito bem, então aqui. Significa que essa função está legal
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando R se afasta de um, é porque essa representação não ficou muito boa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Às vezes é aquela que você consegue, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu usar essa função agora, para quarenta graus. Se eu colocar quarenta graus aqui, que é o objeto, eu vou
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por essa função, eu teria um padrão que estaria lendo trinta e nove e noventa e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí a tendência, então, que eu tinha feito uma interpelação entre trinta e sessenta tinha dado uma tendência de zero,três. Agora eu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com essa função, eu tenho uma tendência de zero,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você vê que. Por que houve essa diferença? Porque primeiro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: outra vez. Eu só peguei esses dois pontos.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Liguei esses dois para um povo aqui. Aparentemente, parece que está ligado, mas não é exatamente isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por essa aproximação. Parece que esses pontos estão ligados para uma linha reta. Mas não exatamente?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não exatamente esses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por quê você vê aqui na calibração ali, sessenta era cinquenta e nove,noventa e oito. E aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu botar sessenta naquela função ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Rever ali. Ó, vou estar aqui, ó zero vírgula nove, nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nói nói vezes sessenta menos zero,zerozero, oito
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das cinquenta e nove-noventa e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui eu tinha cinquenta e novenoventa e oito.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá bem perto. Mas o que acontece é que essa função. Ela minimiza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ela minimiza a variância, que significa os erros entre e aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ponto experimental. E a função ajustada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, eu consegui, aqui uma tendência menor, pegando todos os pontos
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do que pegando uma interpelação entre dois pontinhos ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É interessante usar isso depende. Pode ser que sim. Pode ser que não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Porque uma coisa que a gente sabe é o seguinte:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso aqui também gera um, mas certeza? Porque eu estou ajustando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a função porque, olha só, eu acabei de mostrar aqui. Eu tinha uma calibração. Onde estava lendo sessenta. Meu padrão era cinquenta e nove,noventa e oito, usando a função de ajuste aqui, onde meu objetaria sessenta. Pela minha função, daria cinquenta e nove,noventa e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tem uma diferença de zero,um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou seja, essa função ajustada tem uma incerteza que é a adivinha o padrão dessa variância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a incerteza desse meu ajuste é a raiz quadrada da variância.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem, que o método de mísse quadrado minimiza essa variância. Mas mesmo assim ela. Existe.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E quando eu extrai a raiz quadrada para ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o desvio padrão, que é, a minha incerteza vai aparecer.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então essa é mais uma fonte de incerteza. Que se eu for utilizar essa função ajustada. E aí, se eu vou usar essa função ajustada, eu vou também entrar. Eu vou pegar essa função de ajuste e vou combinar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com as outras incertezas que eu tenho lá no meu projeto, no processo de calibração do meu objeto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É mais um fator de de incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí vocês perguntariam: bom, mas então por que eu utilizo isso? Às vezes é interessante no sentido de que, quando eu tenho uma,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a planilha, sei lá, de calibração igual aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho aqui uma calibração em vários pontos um objeto, a minha tendência com as incertezas e tal fato de abrangência, e aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho, para cada valor, por exemplo, uma tendência diferente.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E se eu for converter esses valores todo numa função? Eu teria isso aqui. Ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: F de x zero,nove-nove8 X zero,zero. É uma função bom, mas essa função, como eu falei, ela tem um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma incerteza. Aí eu calculei agora aqui, a incerteza dessa minha função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A incerteza é calculada por essa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por essa expressão aqui. Ó, onde é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: isso? Aqui tem dois parâmetros A e o B.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse grau de liberdade é nove, é N menos P.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu montei a minha função aqui, ó
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: X, e Y meu F de X. Considerando essa expressão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: todos os valores do meu Fx. E aí calculei agora aqui esse desvio Fx menos Y elevado ao quadrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Somei tudo, que é um somatório
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividir por nove, porque é N igual a onze
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e tem igual a dois então, onze menos dois. Aqui tem onze pontos de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, umum. Dividir por nove Qn menos dois. Estreia a rede quadrada. E tenho a minha incerteza do meu ajuste aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se eu vou combinar isso aqui agora, com o meu certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A incerteza lá do meu certificado de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na pior situação, o valor maior dele lá deu dois deu zero,três,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dividindo lá pelo meu Cad2 que vai dar é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um grau de liberdade de vinte e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E se eu pegar isso aqui, então agora combinar a incerteza do meu certificado. Com essa do meu ajuste. Eu tenho uma incerteza combinada aqui de zero,3um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o grão de liberdade dela é, pois é uma lédio
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: catorze treze 1três,noventa e sete. Dá um cara onze e uma incerteza expandida de zero,sete, então ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a minha incerteza que acabou sendo ampliada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas qual é a vantagem que agora
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu não preciso ficar corrigindo, compensando nenhum valor de erro de tendência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso pode ser vantagem ou não
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode ser vantagem. Ou pode não ser.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dependendo da forma que você vai utilizar. Você nem sempre que às vezes você ficar corrigindo os erros em cada ponto, mesmo se você também não tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: todos os pontos, faz uma leitura lá na balança. Ah, não deu nem dez, nem deu quinze. Deu o quê,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: treze medi aí pô. Caramba! Qual é o valor? Eu tenho que interpolar aqui também, para ver tendência. Então, às vezes é mais fácil você fazer isso. Mesmo que você tenha uma incerteza ampliada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na medição, você consegue não precisar agora ficar fazendo essas correções, você vai entrar com a sua função e vai ter o valor. Se a balança está indicando vinte e dois graus que não foi calibrado aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ah, vinte e dois. Não foi? Foi calibrado em vinte, vinte e cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ah, é vinte e dois, vinte e dois graus. Eu digo que ela tem uma incerteza de zero,sete quilogramas,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerando essa função.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, agora tem um detalhe aqui. Eu estou incorporando uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma, uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o que eu recomendo para vocês? Se você tem um determinado instrumento que vai ser
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um padrão de medição quando você mandar calibrar esse teu padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o ideal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E você vai receber uma tabela, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De indicando os erros lá e as incertezas nos pontos que eles foram calibrados.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se esse teu instrumento é um padrão de medição, você usar esse padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para calibrar outros nos pontos em que ele foi calibrado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O que quer dizer isso? Vamos dizer isso. Aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse aqui, meu objeto foi calibrado nesses pontos aqui eu tenho a incerteza para esses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então agora eu quero usar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse. Meu. Vamos supor que esse aqui é o seu medidor de vazão que foi calibrado lá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, agora eu quero calibrar outros instrumentos usando esse padrão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: usar os mesmos pontos que lhe foram calibrados para calibrar outros instrumentos, porque aqui você tem a incerteza declarada no certificado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A tendência declarada no certificado não precisa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: interpelar e gerar mais uma fonte de incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o que eu recomendo é que você, quando mandar calibrar, procurar, pedir para calibrar em mais pontos que você achar interessante. Ao longo da faixa de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: da arranjabilidade desse seu instrumento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Para que você use ele poder calibrar outros instrumentos sem precisar ter que usar a função de calibração. Em vez de precisar montar essa equação, usar mais essa componente de incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso aqui é um ajuste.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma dúvida. É mais uma incerteza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não significa que você não possa fazer isso. Não pode. Só que você tem que incorporar também essas incertezas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou mostrar para vocês aqui um vídeo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quem agora a gente vai entrar aqui na parte mesmo agora, de.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De calibração, os princípios, metros, alguns procedimentos na parte de calibração de medidor de invasão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu quero mostrar. Aqui não sei se vocês conhecem ou não.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O laboratório da do inmetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Laboratório de fluidos do inmetro, que é a referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Deixa eu ver aqui se o áudio está compartilhado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá beleza.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei se vocês conhece ou não, só para vocês terem ideia.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Legenda: Adriana Zanotto.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí?
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Legenda: Adriana Zanotto.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o laboratório de fluidos é responsável pela padronização primária de quatro grandezas e suas derivadas. Para saber volume, a densidade, a tensão superficial e a viscosidade.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todas as quatro grandezas relacionadas a fluídos elas são fundamentais e importantes para a garantia da qualidade e o bom funcionamento da maioria dos equipamentos, sistemas e alimentos que estão no nosso cotidiano.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele garante que todas as transações comerciais que envolvam líquidos, elas sejam garantidas metrologicamente. Por exemplo, considerando transações comerciais de combustíveis líquidos e gasolina,
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma pequena fração de uma gota.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quantidade muito grande de dinheiro a ser contabilizado. Os principais clientes do laboratório de fluidos são indústrias da área alimentícia, da área automotiva e da área de combustíveis no nosso dia a dia de trabalho são verificadas questões como, por exemplo, a qualidade de um
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: mel, a viscosidade de um óleo lubrificante de um motor,
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pesquisa científica desenvolvida pelo Laboratório de Fluidos do Inmetro. Ela consiste no desenvolvimento de sistemas de medição e técnicas de aperfeiçoamento
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: das medidas desenvolvidas na área de fluidos, então não é incomum que um novo processo de medição, uma nova forma de detectar uma grandeza, seja realizado no laboratório.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente pode ver aqui
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sistemas de medição, como o sistema de pesagem hidrostática do inmetro, do qual uma experiência milenar. A experiência da coroa do syracusa, promovida por arquimedes, sendo medida, agora com uma exatidão de seis, sete casas decimais, aumentando a precisão que se pode se obter no processo.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente alcançou na marca de cem mililitros. A menor incerteza praticada e declarada por todos os institutos de metrologia do mundo.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Isso confere, de certa forma, que se houvesse um ranking dos melhores laboratórios de metrologia do mundo. O Brasil estaria em primeiro lugar,
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: importância disso. É fundamental para que todas as transações comerciais desenvolvidas em território nacional tenham a confiança que o cidadão brasileiro merece e precisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você vê, né? Então a gente tem uma competência estabelecida aqui no país, em termos de rádio.
Audio shared by Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você queria.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O inmetro tem isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pena. Eu trouxe para vocês aqui. O laboratório de fluidos. Porque é o objeto aqui da da nossa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Nosso treinamento na parte de medição de invasão. Mas outros laboratórios do inmet, eles também são referências,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: parte elétrica na parte de potência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí dimensionar o massa. Realmente são.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: São bons equipamentos, tudo tranquilo. Então, seguindo aqui a nossa nossa programação, vamos, lógico.
TARCISIO NOGUEIRA: Vamos lá.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Beleza. Então, aqui, ó a pergunta: por que devemos calibrar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um medidor de vazão, principalmente um medidor no outro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, o senhor já tinha até falado anteriormente. Por que a gente deve calibrar o medidor, mesmo sendo um medidor novo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para poder identificar as características metrológicas desse instrumento. Então você tem umas etapas. Por exemplo, o outro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: equipamento. Você tem uma fase que a gente chama da fase de projeto onde você tem as especificações
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: são especificadas as características funcionais, metrológicas e adequação à aplicação do processo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente chama do processo do cliente. Então você tem lá as especificações no projeto. Você tem a fabricação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí você tem a fabricação,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a montagem dos equipamentos de fabricação. Então, onde vai ser feita a montagem, os testes, as
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tarefa desempenhada. E depois você tem a calibração,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que é onde você vai realmente verificar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: será que aquilo que foi projetado e que foi fabricado, se realmente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: comparar o resultado teórico com o resultado real,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então é importante, esse tipo de análise.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A calibração permite que você veja isso,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você identifica esse tipo de coisa. Então, por exemplo, se você tem uma determinada turbina lá dimensão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você especifica que o fator dela é trezentos e oitenta pulsos por metro cúbico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse é o projeto dela. Aí ela é feita, montada, fabricada e tal. De nada. Aí você bota para calibrar e chega no final, você vai ver. Na verdade, trezentos e oitenta
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu estava esperando deu trezentos e setenta e nove.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então agora quer dizer aquela turbina que eu tinha projetado para ser trezentos e oitenta, mas na verdade, quando eu calibrei e vi lá, ela deu trezentos e setenta e nove. Então, para mim. Agora,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse é o valor correto. Esse é o valor que eu vou
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerar. Para uso do meu fator do instrumento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A tua relação. Pulso por metro cubo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, aí essa turbina, esse medidor turbina vai ser usada. Vai ser usada várias vezes e tal, e você vai fazer uma nova calibração e vai checar de novo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, ela estava a trezentos e setenta e oito pulsos agora,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: contar depois desse tempo de uso, etc.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Continua os trezentos e setenta e nove. Ou mudou alguma coisa em função de algum desgaste. Então, quando você faz as calibrações.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você vai checar esses valores.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por isso que é importante, como a gente fazer uma calibração inicial para checar esse tipo de coisa. Uma coisa é o que estava especificada
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e o outro é o que está a relação entre o real e o teórico?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, o fator K é um fator de relação pulsos por é o volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Existe uma outra constante que também é considerada dentro da questão da medição, que é a questão da constante primária, que aí é a relação
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: real com a vazão teórica a vazão real e evasão teórica. Mesma coisa que a gente estava falando ali.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem que o fator caico. Você está falando de geração de pulsos, mas o instrumento. Pode até não gerar pulsos, mas ele tem uma vazão de medição real.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Comparado com aquela vazão teórica. Então essa constante primária é isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você tem, por exemplo, aqui lembra do medidor eletromagnético que é a tensão?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Era o produto do campo magnético vez de âmbito vezes a velocidade.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que agora, quando eu faço a calibração, vou checar. Pode ser que você tenha uma constante aqui, que, na verdade, essa tensão tem um valor que multiplica
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para poder fazer essa correção aí da vazão real para a evasão teórica. Porque quando você tem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quando essa questão de aqui, por exemplo, é igual a um. Significa que a vazão real é igual a vazão teórica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou seja, você tem uma vazão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: constante, igual a um uma vazão real igual a vazão teórica. Você tem um erro de medição aqui, que é praticamente zero.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando você tem uma diferença entre isso significa que você teria um erro de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um erro entre o real e o teórico.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vamos considerar que o teu teórico é a sua, o seu padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem uma vazão medida pelo seu instrumento e uma vazão teórica, uma vazão do seu padrão de medição. Então aí você consegue avaliar qual é essa diferença?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Qual é essa diferença?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você. Tem isso? É chamado da constante primária. A relação entre a vazão real e a vazão teórica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você só consegue identificar isso fazendo o quê? Uma calibração, comparando um instrumento com padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Da mesma forma que a gente viu para Fator K, geração de pulso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu vejo com relação à medição da vazão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: vazão real com relação à vazão teórica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom, então como a gente já falou sobre algumas coisas, já viu com relação ao padrão de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ainda há pouquinho, a gente falou a realização da definição de uma dada grandeza com valor determinado e uma incerteza de medição associada utilizada como referência,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: uma definição que tem no Vocabulário Internacional de metrologia no item cinco.um do vinho e o padrão, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De medição. Também eu diria
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que aqui, na verdade, eu acabei me enganando aqui. Tudo bem. Não é bem padrão de medição, mas o resultado da medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele vai acabar sendo influenciado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem. Que o padrão também.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quando eu coloco ele submetido aqui no no processo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem algumas grandezas. Você tem influência na medição de vazão na calibração de vazão. Alguns componentes que podem de alguma forma influenciar mais ou menos nesse processo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E mais para frente, não vai ser hoje, mas amanhã a gente vai ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: quais são os principais fatores de influência para cada tipo de.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: agente desse tipo. O tipo de instrumento de medição. Aqui está mostrando uma figura, por exemplo, uma turbina. Mas isso aqui pode ser um medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: magnético. Pode ser um medidor em de engrenagem. Pode ser qualquer outro tipo de medidor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o ultrassom.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então concordam que mudando o tipo de medição, o meu resultado aqui,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: não vou até corrigir. Tipo, vocês também. De repente corrigem esse negócio aqui. Não é padrão. É o resultado da medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: resultado da medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Resultado nisso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então isso aqui impacta um outro fator de influência não é resultado.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o fluido flui do que está sendo passado aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode ser líquido ou pode ser gás.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O líquido pode ser uma água. Pode ser um hidrocarboneto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O gás pode ser um nitrogênio.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser a.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pode ser oxigênio.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dificilmente você vai fazer uma bancada, usar oxigênio porque o oxigênio é combustível, né? Então, quer dizer perigoso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem que se você usar a ar tem oxigênio misturado, mas tudo bem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A zoar sozinho não pega fogo, oxigênio
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pegar uma supervisa. E quem pode pegar fogo, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você não vai usar oxigênio também. Mas você pode ter uma bala de nitrogênio ou
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sistema de ar comprimido para fazer a medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e no fluido, se for tipo um líquido ou mesmo com gás. Alguma coisa. Toda
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o perfil de escoamento. A gente já viu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se é laminar. Se é turbulento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pode alterar o resultado da sua medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A aqui está mostrando tipo bomba todo o sistema de alimentação de geração. No caso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no caso da Rosângela. Ela falou sobre o ventilador. O motor que alimenta aqui a tubulação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas se for líquido tipo o sistema de bombeamento
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para você manter uma certa uniformidade,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um controle desse fluido, uma estabilização na vazão para você. Poder fazer a calibração.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse sistema aqui pode influenciar no resultado da medição. Se você tiver uma vazão não controlada, não estabilizada aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com pulsações de né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Variações bruscas de pressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Todo o teu arranjo do teu dispositivo de calibração. Tubulações, curvas, arranjos, tal controle de temperatura, é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tudo isso aqui também pode impactar no resultado da medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se você tiver não tiver, por exemplo, trechos retos adequados
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ou tiver variações muito grandes de temperatura que possam afetar a pressão e. E
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com isso, o volume do gás que está passando aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, o instrumento, o fluido, o sistema de alimentação aqui do fluido em si. O arranjo das tubulações.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui está representando um método de medição. Esse aqui é um método de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: gravimétrico simbologia aqui do método gravimétrico. Mas aqui a gente vai mostrar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: basicamente os três metros de medição, que é o gravimético, o volumétrico e o método comparativo, usando o medidor padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um master medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você pode ter incertezas diferentes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você pode impactar e se tem resultados diferentes de medição, dependendo do método que você usa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aqui está mostrando a influência também do operador do sistema de aquisição de dados. Se você tem o sistema de aquisição de dados, uma análise não adequada também de valores e tal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É então isso aqui é importante de você fazer essa avaliação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui são componentes que podem ou não influenciar mais ou menos no resultado da medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E como eu falei, amanhã, a gente vai ver
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: os principais componentes em função dos métodos de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Quais são os principais componentes que atuam e influenciam na incerteza da calibração de invasão,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a gente vai olhar um pouquinho sobre isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, voltando aqui, por exemplo, para um padrão de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse sim, tem a ver com padrão. A gente depende. Você pode ter. Por exemplo, você usa um método
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: polo métrica. Eu posso ter uma medida materializada de volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei se vocês já viram isso. Ou utilizam isso de alguma forma.
TARCISIO NOGUEIRA: Jorge Américo.
TARCISIO NOGUEIRA: E aí, calibração de formas de abastecimento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esses são volumes conhecidos. São volumes padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você transfere para o instrumento que você está medindo, ou o contrário. Sai dele. Você está numa bomba e passando. E enche aqui. E aí você compara o valor indicado com o que está no.
TARCISIO NOGUEIRA: É isso?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um volume que entrou aqui. Ou se pode ser ao contrário. Você está com o tanque cheio, esvazie e passa pelo medidor. Então você tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: essas duas formas. Então é uma medida materializada de volume, e é um padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma medida chamada aqui, o padrão de referência
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: também está lá na definição do vocabulário. Item cinco.seis. É o padrão de medição estabelecida para a calibração de outros padrões de grandeza da mesma natureza. Numa dada organização, num dado local,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: você pode usar essa medida materializada para calibrar um padrão seu de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que vai ser um instrumento que pode ser um aqui. Pode ser a sua referência. E você tem um outro padrão de trabalho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então esse aqui é o método de medida materializada de volume. Se pode ter o teu master, meter o medidor master
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: como você tem o seu medidor magnético. Os anos já tem lá o seu medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de gás. Como é que você chama ele? Eu esqueci até o nome que você atribui ele lá?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O nome dele.
Rosangela Rajoy: Então o nome dele é Wats Test Meter. Porque ele tem um líquido dentro. Então ele é úmido. E assim a gente chama de Gasômetro úmido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tá bom. Então o gasóbito úmido dela é o padrão dela de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Às vezes. Aí tem o magnético
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de medição de vazão magnético. Não, desculpa.
TARCISIO NOGUEIRA: Às doze.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É isso o padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E você pode ter em alguns lugares. Já vi padrões usando o ultrassom. Então você tem um mirador
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você vai comparar um com o outro. Então vamos supor que esse aqui é o Master. Isso aqui está calibrando isso aqui é um ultrassom. De repente está sendo calibrando aqui por um magnético. Alguma coisa assim,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: um um sisteminha que o método gravimétrico
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que aí você tem uma balança com um reservatório. E aí o fluido passa por dentro do medidor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem como uma massa conhecida
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: massa. Não quer dizer a massa específica densidade conhecida. Você pode calibrar direto em massa, ou você pode calibrar em volume, tendo
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a densidade conhecida.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então você pode ver o volume que passou aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e vai comparar com a massa que pesou.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E conhecendo a massa específica, você sabe, a relação.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Massa, volume.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse sisteminha aqui foi bem parecido. Foi o sistema que eu falei que eu montei na minha.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Na minha dissertação de mestrado lá na Puc, montei um padrãozinho desse uma balança. Um vaso aqui em cima.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu entrava com isso aqui. Era um hidrômetro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não tinha nem transmissão, nem nada. Era andrômetrozinho com indicação local totalizador.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu pegava, enchia, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Fechado. Aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: entrava aqui isso tudo era fechado porque aí o arco estava aqui dentro. Ele saía e aí na saída dele do vaso, aqui, eu tinha um medidor de gás que eu media
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a quantidade de ar que passava aqui. Então eu pude fazer a calibração em dois sentidos pela massa que entrava aqui e eu sabia quanto
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ele tinha que entrar de água. E enquanto ele saía de gás aqui de ar, então eu fiz isso. Mas basicamente é isso que você pesa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, com relação à massa específica da água ou do líquido que você está passando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você consegue fazer essa comparação?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Chama o sistema de pesagem. Tem também um outro fala Rosângelo perguntando, levantou a mão aí.
Rosangela Rajoy: Professor. Eu queria tirar uma dúvida. Talvez seja bastante simples, mas, por exemplo, no ensaio do tubo Pitot, a gente definiu ali um ponto onde a gente coloca o Pitot de teste e o Pitot padrão,
Rosangela Rajoy: que não tem interferência um no outro e seja um regime laminar. Ok,
Rosangela Rajoy: agora, em relação ao rotâmetro, por exemplo, eu sempre tenho dúvida se eu tenho que passar o ar primeiro pelo meu objeto ou pelo meu padrão
Rosangela Rajoy: aí, como você estava mostrando aí. Nesse caso, que passa pelo objeto no final, pesa que aí é a sua referência.
Rosangela Rajoy: Eu tenho um pouco de dúvida, porque não tem nenhum método de referência para calibração de rotâmetro.
Rosangela Rajoy: Que pensa, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu não vejo nenhuma prioridade em passar primeiro por um e passar pelo outro. Porque o que isso impacta? Nada.
Rosangela Rajoy: Passar primeiro pelo quadrinho, depois pelo objeto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Praticamente nos rotamos. Eles têm uma perda de carga desprezível.
Rosangela Rajoy: Tchau, Tchau.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então isso não muda nada. Igual a posição aqui de você usar um medidor magnético magnético? Não o Master e o outro passa primeiro por um ou passa primeiro por outro. Não muda essa ordem. Não.
Rosangela Rajoy: Invenção em relação a isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não altera. Não aqui. Tudo bem, porque eu estou.
Rosangela Rajoy: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui. Eu estou partindo de uma quantidade zerada de massa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí estou passando aqui o fluido e vou ver o volume em função da massa medida aqui. Tudo bem.
Rosangela Rajoy: É? Não tem?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Me ajudou para fazer a medição.
Rosangela Rajoy: Sim.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então.
Rosangela Rajoy: Não tem nada convencionado que tem que passar primeiro no padrão ou primeiro no objeto.
Rosangela Rajoy: Eu posso fazer conforme for melhor na montagem do meu sistema.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sim, sem nenhum problema.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau nisso. Não.
Rosangela Rajoy: Obrigada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um outro tipo de calibração que também é usada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Basicamente, é tipo in loco em local.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É um provador. Não sei se vocês já viram falar. Um prover um provador compacto. Ele não deixa de ser uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Uma medida volumétrica. Ele tem um volume conhecido aqui dentro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem um mecanismo. Você tem geralmente aqui umas ferhinhas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu não sei se
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: se eu coloquei aqui ou não mas se eu não coloquei de repente vocês me lembram. Eu tenho um vídeo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não sei se eu coloquei no material de vocês aqui. Mas eu tenho um videozinho que mostra como é que funciona esse prover. Ah, tá. Acho que está aqui na frente. Sim, eu acho que eu coloquei ele aqui. Sim, estou adiantando aqui. Mas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: senão vocês amanhã me dizem aqui. Ah, tá aqui, ó, só por aqui. Eu estou falando do prover. Vou mostrar para vocês aqui. Ele tem isso aqui. É um
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em aberto aqui, mostrando como funciona mas é basicamente, ele tem uma esfera. Isso aqui é um volume conhecido que é uma esfera que circula aqui dentro. E aí ele conta. Passa o número de vezes que isso aqui passou aqui dentro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ele totaliza o volume, contabiliza. Não sei se dá para vocês verem aqui. Deixa eu ver aqui, rapidinho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Você tem as ferinhas ali em cima. Está em câmera lenta aí, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí ele passa aí quando chega ali tem um sensor que dispara. Tá vendo? Aí ele começa
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a contar e ele passa também pelo medidor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí depois ele vai,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: volta. Então ele passa para um lado, passa para o outro, passa para o outro, passa pelo outro e o medidor. O fluxo vai no mesmo sentido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas as feirinhas aqui. Aí ele vai. Passou por um sensor. Ele comandou o medidor aqui. Passou lá, parou. Então isso aqui é um volume conhecido que ele fica contando o número de vezes.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o Prover tem. Esse é um volume padrão também. Que conta o número de vezes
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que essa esfera passa por dentro desse desse colono conhecido. Aí ele pode ser.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É, tem estações que você tem um prover fixo montado lá, que você aí leva o instrumento. Para
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: onde você vai fazer? Ele faz a contagem, ou esse caso aqui, por exemplo, é um provemóvel que leva até próximo do local. Tem empresa como esse aqui? É da crônimas. Por exemplo, a Hirsa tem um prove desse que leva para um local para fazer as medições nas estações de medição,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: em unidade, refinarias e coisa assim. Nesse sentido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é um.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O princípio. É volume que você está medindo aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aquilo. A gente já mostrou inclusive também a figura de um padrão de missão, de trabalho e tal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aí você tem alguns desenhos aqui de algumas
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: estações de calibração. Esse aqui é o medidor Clampom usando.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: medida do ultrassom.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando a gente fala, basicamente na calibração, o que a gente espera, a gente espera obter
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o desempenho meteorológico com relação ao erro de medição que eu vou comparar um padrão com o instrumento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Vou avaliar o fator do medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no caso, esse fator de medidor é aquela relação, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: De pulsos ou relação do.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O erro tem a ver com aquela constante que é a relação entre uma invasão vazão real vazão teórica.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Esse daqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Desculpe, vazão real com relação à vazão teórica,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a constante, o fator do medidor a relação de pulso. Eu posso ter também saída de sinal de corrente. E aí eu vou checar também a saída de corrente do meu instrumento de medição.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: com isso eu identifico também a tendência, né? Uma coisa é erro, outra coisa é a tendência, né? A gente já viu esse conceito, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o erro de medição, a diferença entre o valor medida e uma grandeza. Eu posso ter o erro de medição
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: direto. Quer dizer, se eu estou medindo, o volume é o Massa. Então eu tenho um erro de volume é o Massa. Mas eu posso também ter o erro
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: na vazão. Claro, se eu estou calibrando o volume,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu tenho erro em volume. Mas se eu estou calibrando o vazão, que aí é a questão do volume com relação a
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: ao tempo, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Ou a vazão máscara, também a massa em relação ao tempo. Então, dependendo do que eu estou calibrando, eu tenho erro em relação a isso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A tendência de medição. A gente também já viu definição, que é a média. Nesse caso, a gente está falando. Quando a gente faz a calibração
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nessa comparação, a gente acaba comparando as médias dos valores,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então a média do volume totalizado pelo medidor em calibração, menos a média do volume totalizou a massa pelo padrão de trabalho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tudo. Bem. A tendência é o desvio da média, como eu te falei, mas eu. Estou fazendo uma calibração. Eu estou medindo quantidade de vezes, tanto no padrão quanto no medição. Então a tendência é obtida com essa diferença das médias.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a média de volume ou massa, menos a média do volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do medidor com relação ao padrão, ou se é invasão, é a mesma coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí você tem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o que a gente fala. No erro sistemático, a tendência. Então, se eu tenho aqui, por exemplo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: três leituras. Eu tenho meu padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: noventa,983oitenta e sete a vazão indicada pelo meu medidor deu cem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Eu tenho então um erro percentual. Normalmente, dentro dessa área de vazão, recomenda se trabalhar com valores em porcentagem,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e aí a média dos erros vai dar a tendência, ou seja, aqui, então a média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de uma tendência aqui de zero,cinco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Aqui a ordem não interessa. Eu poderia ter calculado por aqui também a média e tal. Você vê que essa aqui não
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tanto faz como tanto feia
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: pegar essa média e essa outra aqui e calcular a tendência em porcentagem vai dar a mesma coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É então, só que, nesse caso, quem está falando da calibração, a tendência não é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: a média das medidas, menos o valor da referência, a média da medição, menos a média
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: totalizada lá ou mensurada também pelo padrão de trabalho pela sua referência.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E se eu tenho saídas analógicas, por exemplo, ou saída de frequência? Eu também tenho que ver isso na calibração. Então essa questão da saída analógica ou de frequência. A relação entre o valor lido na saída lá do medidor e o valor lido também no padrão de trabalho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então é importante também fazer esse tipo de coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então o valor pode ser em tempo de invasão volumétrica ou invasão máscara.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, quando eu calibo o medidor,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: observando aqui tanto a saída analógica quanto a saída em frequência, eu preciso analisar com relação à vazão instantânea.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Não dá para você ver totalização nesse sentido,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: porque é um sinal de saída de corrente. Não é totalizado um sinal de saída de frequência não é totalizado em si. Eu estou checando ali naquele valor pontual. Então eu estou me referindo à vazão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Cadê a celebração com saída estou me referenciando a vazão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, por exemplo, se eu tenho um determinado instrumento que ele tem uma vazão, é minim
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de zero máximo. É de cem.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu estou fazendo agora. Estou checando
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: num ponto de trinta metros por hora, trinta disso.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Mas só que eu estou checando agora aqui. Estou fazendo a calibração. Vendo a saída de corrente dele.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Sinal de quatro a vinte Milliampere, que é a saída padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: de um transnutor de transmissor de vazão de vazão. Então, trinta do sinal de saída de corrente
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dá oito,oito milham Peres.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Como é que eu calculo isso é trinta da amplitude de sinal sinal são
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dezasseis milhãopere como zero. É elevado né? Quatro. Então zero,três vezes dezasseis mais quatro,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: oito,oito. 'milliam perto. Então o meu padrão
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tem que dar oito,oito 'milliam perto.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí eu faço as leituras
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: e vejo qual foi isso aqui nominal.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo direitinho.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, quando eu faço a leitura do meu instrumento, usando aí um mutímetro padrão é
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: igual a gente fez a leitura ali. Eu fiz aqueles outros exemplos. Considerando a saída
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do transnutor de pressão nela fazendo a leitura Em Miriam pé.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Só que ali eu quis calcular,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: considerando a incerteza do rotímetro para com o o valor da certeza, hein?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É impressão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então aqui eu tenho os valores. Leituras, por exemplo, obtidos para cada leitura.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A primeira leitura deu oito,oitocentos e três milham Peres o arquiteto de oito,oito oito.oitocentos e seis. E aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por esse valor de corrente, a vazão indicada lá no meu padrão de trabalho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: deu esses valores aqui. Trintacotrinta trintacinco, trintacquarenta.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí essa diferença, então tem um erro percentual aqui em relação ao valor que
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nominal daria oito,oito. E eu tenho uma diferença aqui um pouco.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Um pouco maior,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: tá?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então eu checo também essa saída de corrente, esses medidores, considerando aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que o meu padrão de trabalho é a minha referência. Então, vou checar esses valores aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: para ver tanto essa parte de saída de analógica. Se tem ou de saída de frequência. Também posso medir isso
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: no fator K.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O fator K, que é aquela relação entre pulsos e volume também é uma.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É uma coisa que eu checo.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: O fator K é a relação de pulsos do medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: sobre calibração. Esse Msc medidor sobre calibração e o volume padrão.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, como é que eu vou calibrar? Eu tenho um determinado volume que é que é padronizado
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que eu sei que é a minha referência e vejo o número de pulsos que o medidor sobre calibração emitiu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí, nesse caso, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É o volume pode ser tanto, Tod. Pode ser em volume, ou pode ser em massa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A razão pode ser uma média dessas totalizações lida pelo medidor e a média do valor lido do padrão pode ser uma média.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então, por exemplo, eu faço uma primeira leitura. E aí vejo no meu padrão que o valor de
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: volume que ele leu deu novecentos e noventa e oito,cinco
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: decímetro cúbico é igual litro, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o instrumento totalizou dez.cinco pulsos. Então aqui deu um fator de dez,dois pulsos por litro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Já numa segunda leitura, já deu um fator de dez,três. E nessa outra terceira leitura,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: também deu um valor aqui dos dez,três. Então, ou seja,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: eu posso considerar que numa média, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que essa média aqui deu.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dá dez,zero. Sei lá quanto aí tem que somar.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dá conta. Isso aqui
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é. Deixa, deixa eu ver aqui a minha calculadora aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Dez,dois vezes dois mais rdez três dividido por três é dez,dois, porque dez,dois, dez,zero, vinte e três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Se pode ser também, mas esquisito, né? Dez,zero. Mas a média dá isso dez,zero, vinte e três pulsos tchau
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: por litro. Só que você vai considerar aí que teoricamente dá o zero,dois. Só que você não tem
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: zero,dois pulso. Você vai dizer que aí o fator K está em torno de dez pulsos por litro.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tudo bem que eu posso considerar isso aqui. Porque quando eu faço uma de repente, eu posso aproximar dez,zero, vinte e três, porque quando eu passo uma quantidade grande, quando multiplico, é igual aquelas questões de Gustavo,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o valor do combustível com três cada vez mais, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Que é quando você bota uma quantidade maior de litros, você consegue.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Teve uma leitura ampla melhor aqui também, né? Quando eu boto mais cara desse mais ali, multiplicando por mil.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então daria é dez vírgula dez.vinte e três.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o fator do medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: aí, depois a gente. Essa aqui é a última coisa que a gente vai ver hoje aqui. Depois aqui fala sobre certeza, irrepetibilidade. E a gente vê isso amanhã. O fator do medidor. A gente já tinha visto também no início, a questão da definição, o volume do padrão sobre o volume
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do medidor sob calibração que a gente tinha falado aqui na definição inicial. Aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Invasão real sobre a vazão teórica. Então, se eu tenho aqui o meu
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: padrão dividido por aquele que o medidor calibrou lá é,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: então eu faço também uma comparação entre esse tipo de coisa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por exemplo, faço uma leitura
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do meu volume indicado pelo medidor de calibração indicado pelo meu padrão de trabalho. Posso levantar o erro, o erro em percentual. E com isso aqui eu tenho
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o meu fator medidor aqui. Mf. Em inglês vem chama meter factor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: É a relação entre o padrão e o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: o medidor que foi calibrado. Então você vê aqui esse mito fé. Deus deu um valorzinho menor do que um, porque o
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: nessa minha simulação aqui o meu medidor leu sempre um pouquinho mais
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: do que o meu padrão. Então você tem aqui uns erros percentuais.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E o fator do medidor
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: que você vai corrigir. Você vai usar esse fator de medidor lá de repente, para fazer a correção
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: dos valores indicados por esse.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Por esse instrumento.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então a leitura dele multiplicada por esse fator aqui vai dar
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: é o volume real. Quer dizer o volume corrigido.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Bom dia.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Então,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: esse documento da Cgec Doc Cegec cinquenta e sete, que é um documento usado de referência. Ele diz o seguinte:
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Convém para cada condição de vazão calibrada, que a incerteza expandida seja declarada como a porcentagem no valor de referência. Então ele recomenda você trabalhar sempre com um valor percentual, ou seja, com uma incerteza relativa,
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: declarar como incerteza relativa.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pois, a gente amanhã, a gente fez esses exemplos aqui dessas coisas todas.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: A gente vê o resto aqui. Acho que a gente adiantou. Bem aqui.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Essas são quatro,dez, né?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Passamos até um pouquinho do horário. Aí
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: foi tranquilo, gente. Tá tudo bem.
Rosangela Rajoy: Tudo bem, professor. Obrigada.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Amanhã a gente termina gente amanhã a gente termina. Não tenha dúvida
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: também. Se não terminar, a gente ainda tem quinta feira. Que é feriado. Dá para fazer aí.
Rosangela Rajoy: E aí?
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí não. Amanhã a gente termina. Com certeza
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: falou, gente, obrigado pela atenção de vocês.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: E aí nos encontramos amanhã de manhã.
Rosangela Rajoy: Obrigada, Professor.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Pois é.
Prof. Pedro Paulo Novellino - SBM: Tchau, gente. Até amanhã.