Apendice B

Tabelas termodinâmicas de estado.

E ste apêndice deriva vários resultados da estimação do modelo de regressão linear múltipla usan-do notação matricial e álgebra de matrizes (veja um resumo no Apêndice D). O material apre-sentado aqui é muito mais avançado do que aparece no texto deste livro.

E ste apêndice resume os conceitos de álgebra matricial, inclusive da álgebra de probabilidade, necessária para o estudo de modelos de regressão linear múltipla usando matrizes, do Apêndice E. Nada deste material é usado no texto principal.

E ste apêndice trata dos conceitos-chave de probabilidade básica. Os Apêndices B e C são essen-cialmente de recapitulação; eles não pretendem substituir um curso sobre probabilidade ou esta-tística. Porém, todos os conceitos sobre probabilidade e estatística que usamos neste livro são discutidos nesses apêndices. A probabilidade por si só é de interesse dos estudiosos de negócios, economia e outras ciências sociais. Por exemplo, considere o problema de uma empresa aérea que esteja tentando decidir quantas reservas aceitar para um vôo com 100 lugares disponíveis. Se menos de 100 pessoas quiserem fazer reservas, então todas deverão ser aceitas. Mas e se mais de 100 pessoas solicitarem reserva? Uma solu-ção segura seria aceitar no máximo 100 reservas. Porém, como algumas pessoas fazem reservas e não comparecem para o embarque, existe alguma probabilidade de que o avião não lote mesmo que sejam feitas 100 reservas. Isso resultará em perda de receita para a empresa aérea. Uma estratégia diferente seria aceitar mais de 100 reservas e esperar que algumas pessoas não compareçam para embarque, e assim o número final de passageiros seria o mais próximo possível de 100. Essa decisão corre o risco de a companhia aérea ter de compensar as pessoas que não puderam embarcar devido à venda de um número de assentos maior que o da capacidade do avião. Uma questão natural nesse contexto é: podemos decidir sobre o número ótimo (ou o melhor) de reservas que a companhia aérea deveria fazer? Esse não é um problema trivial. Contudo, levando-se em consideração certas informações (sobre os custos da empresa aérea e a freqüência das pessoas dei-xarem de comparecer para o embarque), podemos usar probabilidade básica para chegar a uma solução. B.1 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E SUA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE Suponha que joguemos para o alto uma moeda dez vezes e contemos o número de vezes em que dê cara. Esse é um exemplo de um experimento. De forma geral, um experimento é qualquer procedi-mento que possa, pelo menos em teoria, ser repetido indefinidamente, e tem um conjunto de resulta-dos bem definido. Poderíamos, em princípio, continuar tirando cara ou coroa repetidamente. Antes de atirarmos a moeda, sabemos que o número de caras que aparecerá será um inteiro entre 0 e 10, e, por-tanto, os resultados do experimento são bem definidos. Uma variável aleatória é aquela que assume valores numéricos e tem um resultado que é deter-minado por um experimento. No exemplo da moeda, o número de caras que aparecerá em dez lances de uma moeda é um exemplo de uma variável aleatória. Antes de atirarmos a moeda dez vezes, não sabemos quantas vezes vai dar cara. Ao lançarmos a moeda dez vezes e contarmos o número de vezes que deu cara, obteremos o resultado da variável aleatória para essa particular verificação do experimen-to. Outra verificação poderá produzir um resultado diferente.

Esse trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa qualitativa desenvolvida com alunos do ensino médio de Dourados, estado de Mato Grosso do Sul, com o objetivo de propor uma sequência didática teórico-experimental, potencialmente significativa, abordando o tema Interações Intermoleculares. A sequência didática, foi desenvolvida com a participação de 44 alunos do terceiro ano do ensino, tendo a duração de 9 aulas de 50 minutos e foi permeada pelo referencial teórico de David Ausubel. Utilizamos como organizador prévio o teste para verificar o teor de álcool na gasolina, adaptando-o, ao longo dos experimentos, ao uso dos corantes extraídos das sementes de urucum amplamente utilizadas na região na qual essa pesquisa foi realizada. Os instrumentos utilizados para coleta de dados foram questionários e observações das aulas. Ao final, 32 alunos apresentaram argumentos, evoluindo a cada etapa, tanto em participação, como na discussão em sala, evidenciando a evolução conceitual condizente com o processo de aprendizagem significativa. Palavras-chave: interações intermoleculares; urucum; sequência didática; aprendizagem significativa.

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