Conteúdo do Curso

Noções Básicas de Matlab

1. Sintaxe Básica e Codificação com um Editor de Texto

O Papel do Matlab e Modo Escuro A Janela de Comando Instalação de um Editor de Texto e Seus Pacotes Finalizando o Editor de Texto Criando Trechos de Código e Escrevendo Programas

2. Fundamentos de Codificação

Brincando com Matrizes Importação e Exportação de Dados para e do Excel Laços For Instruções If Programação Modular

3. Aprendizado por Meio de Aplicações

Aplicação: Análise de Dados de Usina Nuclear Aplicação: Análise de Dados Médicos Geração de Combinações Aplicação: Problema de Logística As Funções Sortrows e Find

4. Visualizações

Noções Básicas de Gráficos Automatizando a Criação de Gráficos Aplicação: Cálculo de Trajetórias 3D com Laços While Aplicação: Plotagem de Trajetórias 3D e Múltiplos Gráficos Função de Sistema

5. Recursão e Multiplicação de Matrizes

Programação Recursiva Compreensão de Matrizes e Multiplicação de Matrizes Aplicando Multiplicação de Matrizes: Transformando Vetores e Sistemas de Coordenadas Aplicando Multiplicação de Matrizes: Resolução de Sistemas de Equações Aplicando Multiplicação de Matrizes: Derivadas e Integrais Perspectivas de Carreira para um Programador Matlab

Aplicação: Análise de Dados de Usina Nuclear

Aplique o que você aprendeu para analisar dados de geração de efluentes de energia provenientes de três usinas nucleares, adquirindo diversos detalhes importantes ao longo do processo!

Nota

O desvio padrão de uma variável aleatória $X$ é definido matematicamente como

\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

onde $E$ denota o valor esperado de seu argumento e $\mu = E[X]$ . Isso pressupõe que conhecemos a distribuição de probabilidade de $X$ .

Alternativamente, quando lidamos com um conjunto de observações $\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\}$ de uma variável aleatória com distribuição presumida (mas desconhecida), podemos estimar o desvio padrão com esta fórmula:

\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

que é a fórmula codificada no vídeo (observe que $mean(x_i)$ foi calculado na linha anterior ao cálculo do desvio padrão: portanto, referenciamos este valor ao invés de recalcular para maior eficiência). Um estimador melhor e não tendencioso dividiria por $n - 1$ ao invés de $n$ . Ignoramos esse detalhe aqui por simplicidade, porém isso pode ser facilmente corrigido no código multiplicando o resultado por:

\sqrt \frac{n}{n-1}

Tarefa

1. Compreender os Objetivos

Comece assistindo ao vídeo para compreender os objetivos do programa. Utilize o vídeo como fonte de inspiração e orientação para sua abordagem.

2. Identificar a Localização do Arquivo Excel

Localize o arquivo que contém os dados com os quais você irá trabalhar.

3. Importar os Dados do Excel

Utilize bibliotecas ou métodos apropriados para ler os dados do arquivo Excel.

4. Analisar e Dividir os Dados

Divida os dados com base na localização da usina;
Calcule estatísticas descritivas (mínimo, máximo, média e desvio padrão) para cada localidade, focando tanto nos dados de energia quanto de efluentes ao longo de todo o ano.

5. Exportar os Resultados

Salve seus resultados, incluindo as estatísticas calculadas, em um arquivo Excel para uso posterior.

6. Iterar e Melhorar

Procure estruturar seu programa de forma modular e organizada;
Caso encontre dificuldades, utilize mais as dicas ou o código mostrado no vídeo;
Como último recurso, replique o código do vídeo o mais fielmente possível.

7. Controle de Qualidade

Valide a saída do seu programa comparando com os resultados apresentados no vídeo para garantir precisão e confiabilidade.

No entanto, um aviso: é melhor praticar criando suas próprias versões de código agora, enquanto ainda há uma rede de segurança, pois começaremos a mostrar menos explicitamente o código a partir do próximo capítulo.

O vídeo também destaca vários pontos de verificação convenientes onde é possível conferir seu código à medida que avança, seja:

Removendo o ponto e vírgula para exibir variáveis;
Fazendo com que sua função exiba temporariamente a variável em questão.

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 1

Pergunte à IA

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo