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Depois de um experimento, pode-se obter um conjunto de dados que, quando interpretados como pontos em um plano cartesiano, nem sempre se ajustam perfeitamente à uma curva responsável por descrever matematicamente o sistema. Pensando nisso, qual método pode ser utilizado para caracterizar, por meio de uma função matemática, pontos aleatórios de um gráfico?

a. Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método de Lorentz, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.
b. Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método de Bhaskara, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico
c. Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método da separação de variáveis, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.
d. Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método de mínimo múltiplo comum, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.
e. Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método dos mínimos quadrados, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.
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Praticando Para o Saber

ano passado

Respostas

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há 7 meses

Para resolver o problema de ajustar uma curva a um conjunto de dados que não se ajustam perfeitamente a uma função matemática, o método mais apropriado é o método dos mínimos quadrados. Esse método busca minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pela função ajustada. Vamos analisar as alternativas: a) Método de Lorentz - Não é um método comum para ajuste de curvas. b) Método de Bhaskara - Relaciona-se a resolver equações quadráticas, não ao ajuste de curvas. c) Método da separação de variáveis - É uma técnica de resolução de equações diferenciais, não de ajuste de curvas. d) Método de mínimo múltiplo comum - Não é aplicável para ajuste de curvas. e) Método dos mínimos quadrados - Este é o método correto para ajustar uma curva aos dados. Portanto, a alternativa correta é: e) Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método dos mínimos quadrados, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.

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ano passado

Para caracterizar pontos aleatórios de um gráfico por meio de uma função matemática quando estes não se ajustam perfeitamente a uma curva, um método comumente utilizado é o método dos mínimos quadrados. Esse método busca encontrar a curva que melhor se ajusta aos dados, minimizando a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pela curva. Analisando as opções apresentadas: a) Método de Lorentz - Não é um método comumente utilizado para esse propósito. b) Método de Bhaskara - O método de Bhaskara é utilizado para resolver equações do segundo grau, não para ajustar curvas a pontos de um gráfico. c) Método da separação de variáveis - Este método é comumente utilizado em equações diferenciais, não para ajuste de curvas. d) Método de mínimo múltiplo comum - Não é um método adequado para ajuste de curvas a pontos de um gráfico. e) Método dos mínimos quadrados - Este é o método mais adequado para ajustar uma curva a pontos de um gráfico, minimizando os erros. Portanto, a alternativa correta é: e) Uma forma de solucionar esse problema é utilizar o método dos mínimos quadrados, posto que, por meio dele, é possível identificar a equação de uma curva que se aproxima dos pontos de um gráfico.

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