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9.3E: EXERCÍCIOS


Exercício ( PageIndex {1} ): Verdadeiro ou falso?

1. Se o campo vetorial ( vecs {F} ) for conservador na região aberta e conectada D, então os integrais de linha de ( vecs {F} ) são independentes do caminho D, independentemente da forma de D.

2. O A função (r (t) = a + t (b − a) ), onde (0≤t≤1 ), parametriza o segmento de reta de a para b.

3. O Vcampo de vetor ( vecs {F} (x, y, z) = (y sinz) , hat { mathbf i} + (x sinz) , hat { mathbf j} + (xy cosz) , hat { mathbf k} ) é conservador.

4. O campo Vector ( vecs {F} (x, y, z) = y , hat { mathbf i} + (x + z) , hat { mathbf j} −y , hat { mathbf k} ) é conservador.

Responder

1. T, 3. T

Exercício ( PageIndex {2} ): Integral de linha sobre o campo vetorial

5. Justifique o Teorema Fundamental dos Integrais de Linha para ( int _C vecs {F} · vecs {dr} ) no caso em que ( vecs {F} (x, y) = (2x + 2y) , hat { mathbf i} + (2x + 2y) , hat { mathbf j} ) e (C ) é uma parte do círculo orientado positivamente (x ^ 2 + y ^ 2 = 25 ) de ((5, 0) ) a ((3, 4). )

Responder

( int _C vecs {F} · vecs {dr} = 24 )

6. [T] Encontre ( int _C vecs {F} · vecs {dr}, ) onde ( vecs {F} (x, y) = (ye ^ {xy} + cos (x)) , hat { mathbf i} + (xe ^ {xy} + dfrac {1} {y ^ 2 + 1}) , hat { mathbf j} ) e (C ) é uma parte da curva

(y = sinx ) de (x = 0 ) a (x = dfrac {π} {2} ).

7. [T] Avalie a integral de linha ( int _C vecs {F} · vecs {dr} ), onde ( vecs {F} (x, y) = (e ^ xsiny − y) , hat { mathbf i} + (e ^ xcosy − x − 2) , hat { mathbf j} ), e (C ) é o caminho dado por

(r (t) = (t ^ 3sin dfrac {πt} {2}) , hat { mathbf i} - ( dfrac {π} {2} cos ( dfrac {πt} {2} + dfrac {π} {2})) , hat { mathbf j} ) para (0≤t≤1 ).

Responder

( int _C vecs {F} · vecs {dr} = e− dfrac {3π} {2} )

Exercício ( PageIndex {3} )

Para os exercícios a seguir, determine se o campo vetorial é conservador e, se for, encontre a função potencial.

8. ( vecs {F} (x, y) = 2xy ^ 3 , hat { mathbf i} + 3y ^ 2x ^ 2 , hat { mathbf j} )

9. ( vecs {F} (x, y) = (- y + e ^ xsiny) , hat { mathbf i} + [(x + 2) e ^ xcosy] , hat { mathbf j} )

Responder

Não conservador

10. ( vecs {F} (x, y) = (e ^ {2x} siny) , hat { mathbf i} + [e ^ {2x} acolhedor] , hat { mathbf j} )

11. ( vecs {F} (x, y) = (6x + 5y) , hat { mathbf i} + (5x + 4y) , hat { mathbf j} )

Responder

Conservador, ( vecs {F} (x, y) = 3x ^ 2 + 5xy + 2y ^ 2 )

12. ( vecs {F} (x, y) = [2xcos (y) −ycos (x)] , hat { mathbf i} + [- x ^ 2sin (y) −sin (x)] , hat { mathbf j} )

13. ( vecs {F} (x, y) = [ye ^ x + sin (y)] , hat { mathbf i} + [e ^ x + xcos (y)] , hat { mathbf j} )

Responder

Conservador, ( vecs {F} (x, y) = ye ^ x + xsin (y) )

Exercício ( PageIndex {4} )

Para os exercícios a seguir, avalie os integrais de linha usando o Teorema Fundamental dos Integrais de linha.

14. (∮_C (y , hat { mathbf i} + x , hat { mathbf j}) · dr, ) onde (C ) é qualquer caminho de ((0, 0 ) ) para ((2, 4) )

15. (∮_C (2ydx + 2xdy), ) onde (C ) é o segmento de linha de (0, 0) a (4, 4)

Responder

(∮_C (2ydx + 2xdy) = 32 )

16. [T] (∮_C [arctan dfrac {y} {x} - dfrac {xy} {x ^ 2 + y ^ 2}] dx + [ dfrac {x ^ 2} {x ^ 2 + y ^ 2} + e ^ {- y} (1 − y)] dy ), onde (C ) é qualquer curva suave de ((1, 1) ) a ((- 1,2) )

17. Encontre o campo vetorial conservador para a função potencial

( vecs {F} (x, y) = 5x ^ 2 + 3xy + 10y ^ 2. )

Responder

( vecs {F} (x, y) = (10x + 3y) i + (3x + 10y) j )

Exercício ( PageIndex {5} )

Para os exercícios a seguir, determine se o campo vetorial é conservador e, em caso afirmativo, encontre uma função potencial.

18. ( vecs {F} (x, y) = (12xy) , hat { mathbf i} +6 (x ^ 2 + y ^ 2) , hat { mathbf j} )

19. ( vecs {F} (x, y) = (e ^ xcosy) , hat { mathbf i} +6 (e ^ xsiny) , hat { mathbf j} )

Responder

F não é conservador.

20. ( vecs {F} (x, y) = (2xye ^ {x ^ 2y}) , hat { mathbf i} +6 (x ^ 2e ^ {x ^ 2y}) , hat { mathbf j} )

21. (F (x, y, z) = (ye ^ z) , hat { mathbf i} + (xe ^ z) , hat { mathbf j} + (xye ^ z) , hat { mathbf k} )

Responder

F é conservador e uma função potencial é (f (x, y, z) = xye ^ z ).

22. (F (x, y, z) = (siny) , hat { mathbf i} - (xcosy) , hat { mathbf j} + , hat { mathbf k} )

23. (F (x, y, z) = ( dfrac {1} {y}) , hat { mathbf i} + ( dfrac {x} {y ^ 2}) , hat { mathbf j} + (2z − 1) , hat { mathbf k} )

Responder

F é conservador e uma função potencial é (f (x, y, z) = z. )

24. (F (x, y, z) = 3z ^ 2 , hat { mathbf i} −cosy , hat { mathbf j} + 2xz , hat { mathbf k} )

25. (F (x, y, z) = (2xy) , hat { mathbf i} + (x ^ 2 + 2yz) , hat { mathbf j} + y ^ 2 , hat { mathbf k} )

Responder

F é conservador e uma função potencial é (f (x, y, z) = x ^ 2y + y ^ 2z. )

Exercício ( PageIndex {6} )

Para os exercícios a seguir, determine se o campo vetorial fornecido é conservador e encontre uma função potencial.

26. ( vecs {F} (x, y) = (e ^ xcosy) , hat { mathbf i} +6 (e ^ xsiny) , hat { mathbf j} )

27. ( vecs {F} (x, y) = (2xye ^ {x ^ 2y}) , hat { mathbf i} +6 (x ^ 2e ^ {x ^ 2y}) , hat { mathbf j} )

Responder

( vecs {F} ) é conservador e uma função potencial é (f (x, y) = e ^ {x ^ 2y} )

Exercício ( PageIndex {7} )

Para os exercícios a seguir, avalie a integral usando o Teorema Fundamental dos Integrais de Linha.

28. Avalie ( int _C vecs {∇f} · vecs {dr} ), onde (f (x, y, z) = cos (πx) + sin (πy) −xyz ) e (C ) é qualquer caminho que começa em ((1,12,2) ) e termina em ((2,1, −1) ).

29. [T] Avalie ( int _C vecs {∇f} · vecs {dr} ), onde ( vecs {F} (x, y) = xy + e ^ x ) e (C ) é um linha reta de ((0,0) ) a ((2,1) ).

Solução: ( int _C vecs {F} · vecs {dr} = e ^ 2 + 1 )

30. [T] Avalie ( int _C vecs {∇f} · vecs {dr}, ) onde ( vecs {F} (x, y) = x ^ 2y − x ) e (C ) é qualquer caminho em um plano de (1, 2) a (3, 2).

31. Avalie ( int _C vecs {∇f} · vecs {dr}, ) onde (f (x, y, z) = xyz ^ 2 − yz ) e (C ) tem inicial ponto (1, 2) e ponto terminal (3, 5).

Responder

( int _C vecs {F} · vecs {dr} = 41 )

Exercício ( PageIndex {8} )

Para os exercícios a seguir, avalie a integral usando o Teorema Fundamental dos Integrais de Linha.

28. Avalie ( int _C vecs {∇f} · vecs {dr}, ) onde (f (x, y, z) = xyz ^ 2 − yz ) e (C ) tem inicial ponto (1, 2) e ponto terminal (3, 5).

Responder

( int _C vecs {F} · vecs {dr} = 41 )

Exercício ( PageIndex {9} )

Para os exercícios a seguir, deixe ( vecs {F} (x, y) = 2xy ^ 2 , hat { mathbf i} + (2yx ^ 2 + 2y) , hat { mathbf j} ) e (G (x, y) = (y + x) , hat { mathbf i} + (y − x) , hat { mathbf j} ), e seja (C_1 ) a curva que consiste no círculo de raio 2, centralizado na origem e orientado no sentido anti-horário, e (C_2 ) ser a curva que consiste em um segmento de linha de (0, 0) a (1, 1) seguido por um segmento de linha de (1, 1) a (3, 1).

32. Calcule a integral de linha de F sobre (C_1 ).

33. Calcule a integral de linha de G sobre (C_1 ).

Solução: (∮_ {C_1} bf {G} · bf {dr} = - 8π )

34. Calcule a integral de linha de F sobre (C_2 ).

35. Calcule a integral de linha de G sobre (C_2 ).

Solução: (∮_ {C_2} F · dr = 7 )

36. [T] Seja (F (x, y, z) = x ^ 2 , hat { mathbf i} + zsin (yz) j + ysin (yz) k ). Calcule (∮_CF · dr ), onde (C ) é um caminho de (A = (0,0,1) ) para (B = (3,1,2) ).

37. [T] Encontre a integral de linha (∮_CF · dr ) do campo vetorial (F (x, y, z) = 3x ^ 2z , hat { mathbf i} + z ^ 2 , hat { mathbf j} + (x ^ 3 + 2yz) , hat { mathbf k} ) ao longo da curva (C ) parametrizada por (r (t) = ( dfrac {lnt} {ln2}) , hat { mathbf i} + t ^ {3/2} , hat { mathbf j} + tcos (πt) , hat { mathbf k}, 1≤t≤4. )

Solução: ( int _C vecs {F} · vecs {dr} = 150 )

Responder

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Exercício ( PageIndex {10} )

Para os exercícios a seguir, mostre que os campos de vetor a seguir são conservadores usando um computador. Calcule ( int _C vecs {F} · vecs {dr} ) para a curva dada.

38. ( vecs {F} = (xy ^ 2 + 3x ^ 2y) , hat { mathbf i} + (x + y) x ^ 2 , hat { mathbf j} ); (C ) é a curva que consiste em segmentos de linha de (1,1) a (0,2) a (3,0).

39. ( vecs {F} = dfrac {2x} {y ^ 2 + 1} , hat { mathbf i} - dfrac {2y (x ^ 2 + 1)} {(y ^ 2 + 1) ^ 2} , hat { mathbf j} ); (C ) é parametrizado por (x = t ^ 3−1, y = t ^ 6 − t, 0≤t≤1. )

Solução: ( int _C vecs {F} · vecs {dr} = - 1 )

40. [T] ( vecs {F} = [cos (xy ^ 2) −xy ^ 2sin (xy ^ 2)] , hat { mathbf i} −2x ^ 2ysin (xy ^ 2) , hat { mathbf j} ); (C ) é a curva ((e ^ t, e ^ {t + 1}), - 1≤t≤0 ).

Responder

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Exercício ( PageIndex {11} )

41. A massa da Terra é aproximadamente (6 × 10 ^ {27} g ) e a do Sol é 330.000 vezes maior. A constante gravitacional é (6,7 × 10 ^ {- 8} cm ^ 3 / s ^ 2 · g ). A distância da Terra ao Sol é de cerca de (1,5 × 10 ^ {12} cm ). Calcule, aproximadamente, o trabalho necessário para aumentar a distância da Terra ao Sol em 1 cm.

Solução: (4 × 10 ^ {31} erg )

42. [T] Seja ( vecs {F} = (x, y, z) = (e ^ xsiny) , hat { mathbf i} + (e ^ xcosy) , hat { mathbf j} + z ^ 2 , hat { mathbf k} ). Avalie a integral ( int _C vecs {F} · vecs {ds} ), onde (C (t) = ( sqrt {t}, t ^ 3, e ^ { sqrt {t}} ), 0≤t≤1. )

43. [T] Seja (c: [1,2] → ℝ ^ 2 ) dado por (x = e ^ {t − 1}, y = sin ( dfrac {π} {t}) ). Use um computador para calcular a integral ( int _CF · ds = int _C2xcosydx − x ^ 2sinydy ), onde ( vecs {F} = (2xcosy) i− (x ^ 2siny) j. )

Solução: ( int _CF · ds = 0,4687 )

44. [T] Use um sistema de álgebra computacional para encontrar a massa de um fio que está ao longo da curva (r (t) = (t ^ 2−1) , hat { mathbf j} + 2t , hat { mathbf k} , 0≤t≤1 ), se a densidade for ( dfrac {3} {2} t ).

45. Encontre a circulação e o fluxo do campo ( vecs {F} = - y , hat { mathbf i} + x , hat { mathbf k} ) ao redor e através do caminho semicircular fechado que consiste de arco semicircular (r_1 (t) = (acost) , hat { mathbf i} + (asint) , hat { mathbf j}, 0≤t≤π ), seguido pelo segmento de linha ( r_2 (t) = t , hat { mathbf i}, - a≤t≤a. )

Solução: (circulação = πa ^ 2 ) e (fluxo = 0 )

46. ​​Calcule ( int _C cosxcosydx − sinxsinydy, ) onde (C (t) = (t, t ^ 2), 0≤t≤1. )

47. Preencha a prova de

Observação

mostrando que (f_y = Q (x, y). )

Responder

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9.3: Resultados e os Erros Tipo I e Tipo II

  • Contribuição de Barbara Illowsky e Susan Dean
  • Estatística no De Anza College
  • Fonte do OpenStax

Quando você executa um teste de hipótese, existem quatro resultados possíveis, dependendo da verdade real (ou falsidade) da hipótese nula (H_ <0> ) e da decisão de rejeitar ou não. Os resultados estão resumidos na seguinte tabela:

AÇAO (H_ <0> ) é realmente verdadeiro (H_ <0> ) é realmente falso
Não rejeite (H_ <0> ) Resultado Correto Erro tipo II
Rejeitar (H_ <0> ) Erro Tipo I Resultado Correto

Os quatro resultados possíveis na tabela são:

  1. A decisão é não rejeitar (H_ <0> ) quando (H_ <0> ) é verdadeiro (decisão correta).
  2. A decisão é rejeitar (H_ <0> ) quando (H_ <0> ) é verdade (decisão incorreta conhecida como erro Tipo I).
  3. A decisão é não rejeitar (H_ <0> ) quando, na verdade, (H_ <0> ) é falso (decisão incorreta conhecida como erro Tipo II).
  4. A decisão é rejeitar (H_ <0> ) quando (H_ <0> ) é falso (decisão correta cuja probabilidade é chamada de Poderdo teste).

Cada um dos erros ocorre com uma probabilidade particular. As letras gregas ( alpha ) e ( beta ) representam as probabilidades.

  • ( alpha = ) probabilidade de um erro Tipo I (= P ( text) = ) probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando a hipótese nula for verdadeira.
  • ( beta = ) probabilidade de um erro Tipo II (= P ( text) = ) probabilidade de não rejeitar a hipótese nula quando a hipótese nula é falsa.

( alpha ) e ( beta ) devem ser o menor possível porque são probabilidades de erros. Eles raramente são zero.

O Poder do Teste é (1 - beta ). Idealmente, queremos uma alta potência o mais próximo possível de um. Aumentar o tamanho da amostra pode aumentar o poder do teste. A seguir estão exemplos de erros Tipo I e Tipo II.

Exemplo ( PageIndex <1> ): Erros Tipo I vs. Tipo II

Suponha que a hipótese nula, (H_ <0> ), seja: o equipamento de escalada de Frank é seguro.

  • Erro tipo I: Frank acha que seu equipamento de escalada pode não ser seguro quando, na verdade, é realmente seguro.
  • Erro tipo II: Frank acha que seu equipamento de escalada pode ser seguro quando, na verdade, não é seguro.

( alpha = ) probabilidade que Frank acha que seu equipamento de escalada pode não ser seguro quando, na verdade, é realmente seguro.

( beta = ) probabilidade que Frank pensa que seu equipamento de escalada pode ser seguro quando, na verdade, não é seguro.

Observe que, neste caso, o erro com a maior consequência é o erro Tipo II. (Se Frank achar que seu equipamento de escalada é seguro, ele irá usá-lo.)

Suponha que a hipótese nula, (H_ <0> ), seja: as hemoculturas não contêm vestígios do patógeno (X ). Indique os erros do Tipo I e do Tipo II.

  • Erro tipo I: O pesquisador acha que as hemoculturas contêm vestígios do patógeno (X ), quando na verdade não contêm.
  • Erro tipo II: O pesquisador acha que as hemoculturas não contêm vestígios do patógeno (X ), quando na verdade contêm.

Suponha que a hipótese nula, (H_ <0> ), seja: A vítima de um acidente automobilístico está viva quando chega ao pronto-socorro de um hospital.

  • Erro tipo I: A equipe de emergência pensa que a vítima está morta quando, na verdade, a vítima está viva.
  • Erro tipo II: A equipe de emergência não sabe se a vítima está viva quando, de fato, a vítima está morta.

( alpha = ) probabilidade que a equipe de emergência pensa que a vítima está morta quando, na verdade, ela está realmente viva (= P ( text)).

( beta = ) probabilidade que a equipe de emergência não sabe se a vítima está viva quando, de fato, a vítima está morta (= P ( text)).

O erro com maior consequência é o erro Tipo I. (Se a equipe de emergência achar que a vítima está morta, eles não vão tratá-la.)

Suponha que a hipótese nula, (H_ <0> ), seja: um paciente não está doente. Qual tipo de erro tem a maior consequência, Tipo I ou Tipo II?

O erro de maior consequência é o erro do Tipo II: o paciente será bem pensado quando, de fato, estiver doente, não receberá tratamento.

É verdade que o Boy Genetic Labs afirma ser capaz de aumentar a probabilidade de uma gravidez resultar no nascimento de um menino. Os estatísticos querem testar a afirmação. Suponha que a hipótese nula, (H_ <0> ), seja: It & rsquos a Boy Genetic Labs não tem efeito no resultado de gênero.

  • Erro tipo I: Isso ocorre quando uma hipótese nula verdadeira é rejeitada. No contexto deste cenário, poderíamos afirmar que acreditamos que It & rsquos a Boy Genetic Labs influencia o desfecho de gênero, quando na verdade não tem efeito. A probabilidade desse erro ocorrer é denotada pela letra grega alfa, ( alpha ).
  • Erro tipo II: Isso ocorre quando não rejeitamos uma hipótese nula falsa. No contexto, poderíamos afirmar que It & rsquos a Boy Genetic Labs não influencia o resultado de gênero de uma gravidez quando, de fato, influencia. A probabilidade desse erro ocorrer é indicada pela letra grega beta, ( beta ).

O erro de maior consequência seria o erro Tipo I, uma vez que os casais usariam o produto It & rsquos a Boy Genetic Labs na esperança de aumentar as chances de ter um menino.

A & ldquomaré vermelha & rdquo é uma proliferação de algas produtoras de veneno & ndasha poucas espécies diferentes de uma classe de plâncton chamada dinoflagelados. Quando as condições do clima e da água causam essas flores, crustáceos como os moluscos que vivem na área desenvolvem níveis perigosos de uma toxina que causa paralisia. Em Massachusetts, a Divisão de Pesca Marinha (DMF) monitora os níveis da toxina em moluscos por amostragem regular de moluscos ao longo da costa. Se o nível médio de toxina em mariscos exceder 800 & mug (microgramas) de toxina por kg de carne de marisco em qualquer área, a colheita de mariscos é proibida lá até que a floração termine e os níveis de toxina diminuam. Descreva um erro do Tipo I e um do Tipo II neste contexto e indique qual erro tem a maior consequência.

Neste cenário, uma hipótese nula apropriada seria (H_ <0> ): o nível médio de toxinas é no máximo (800 mu text), (H_ <0>: mu_ <0> leq 800 mu text).

Erro tipo I: O DMF acredita que os níveis de toxina ainda estão muito altos quando, na verdade, os níveis de toxina estão no máximo (800 mu text). O DMF continua com a proibição da colheita. Erro tipo II: O DMF acredita que os níveis de toxinas estão dentro dos níveis aceitáveis ​​(são pelo menos 800 & mug) quando, de fato, os níveis de toxina ainda são muito altos (mais de (800 mu text)). O DMF levanta a proibição de colheita. Esse erro pode ser o mais sério. Se a proibição for suspensa e os mariscos ainda forem tóxicos, os consumidores podem comer alimentos contaminados. Em resumo, o erro mais perigoso seria cometer um erro do Tipo II, porque esse erro envolve a disponibilidade de amêijoas contaminadas para consumo.

Um certo medicamento experimental afirma uma taxa de cura de pelo menos 75% para homens com câncer de próstata. Descreva os erros do Tipo I e do Tipo II no contexto. Qual erro é o mais sério?

  • Tipo I: Um paciente com câncer acredita que a taxa de cura do medicamento é inferior a 75%, quando na verdade é de pelo menos 75%.
  • Tipo II: Um paciente com câncer acredita que o medicamento experimental tem uma taxa de cura de pelo menos 75% quando tem uma taxa de cura inferior a 75%.

Nesse cenário, o erro Tipo II contém a consequência mais grave. Se um paciente acredita que o medicamento funciona pelo menos 75% das vezes, isso provavelmente influenciará a escolha do paciente (e do médico) sobre o uso do medicamento como opção de tratamento.

Determine os erros do Tipo I e do Tipo II para o seguinte cenário:

Suponha uma hipótese nula, (H_ <0> ), que afirma que a porcentagem de adultos com empregos é de pelo menos 88%. Identifique os erros Tipo I e Tipo II dessas quatro afirmações.

  1. Não rejeitar a hipótese nula de que o percentual de adultos que trabalham é de pelo menos 88% quando esse percentual é na verdade inferior a 88%
  2. Não se deve rejeitar a hipótese nula de que o percentual de adultos que trabalham é de pelo menos 88% quando o percentual é de pelo menos 88%.
  3. Rejeite a hipótese nula de que o percentual de adultos que trabalham é de pelo menos 88% quando o percentual é de pelo menos 88%.
  4. Rejeite a hipótese nula de que a porcentagem de adultos que têm empregos é de pelo menos 88% quando essa porcentagem é na verdade inferior a 88%.

9.3E: Distribuição necessária para o teste de hipóteses (exercícios)

Quais duas distribuições você pode usar para o teste de hipótese para este capítulo?

Uma distribuição normal ou um Student & rsquos t-distribuição

Qual distribuição você usa quando está testando uma média populacional e o desvio padrão é conhecido? Suponha que o tamanho da amostra seja grande.

Qual distribuição você usa quando o desvio padrão não é conhecido e você está testando uma média populacional? Suponha que o tamanho da amostra seja grande.

Use uma distribuição Student & rsquos (t ) -

A média da população é 13. A média da amostra é 12,8 e o desvio padrão da amostra é dois. O tamanho da amostra é 20. Que distribuição você deve usar para realizar um teste de hipótese? Suponha que a população subjacente seja normal.

Uma população tem uma média de 25 e um desvio padrão de cinco. A média da amostra é 24 e o tamanho da amostra é 108. Que distribuição você deve usar para realizar um teste de hipótese?

uma distribuição normal para uma única média populacional

Pensa-se que 42% dos entrevistados em um teste de sabor prefeririam a marca UMA. Em um teste específico de 100 pessoas, 39% preferiram a marca UMA. Que distribuição você deve usar para realizar um teste de hipótese?

Você está realizando um teste de hipótese de uma única média populacional usando uma distribuição de Student & rsquos (t ). O que você deve presumir sobre a distribuição dos dados?

Deve ser distribuído aproximadamente normalmente.

Você está realizando um teste de hipótese de uma única média populacional usando uma distribuição de Student & rsquos (t ). Os dados não são de uma amostra aleatória simples. Você pode realizar o teste de hipótese com precisão?

Você está realizando um teste de hipótese de uma única proporção da população. O que deve ser verdade sobre as quantidades de (np ) e (nq )?

Ambos devem ser maiores que cinco.

Você está realizando um teste de hipótese de uma única proporção da população. Você descobre que (np ) é menor que cinco. O que você deve fazer para realizar um teste de hipótese válido?

Você está realizando um teste de hipótese de uma única proporção da população. Os dados vêm de qual distribuição?


Exercícios SPSS

O SPSS tem um procedimento separado projetado especificamente para produzir tabelas de tabulação cruzada. É chamado de procedimento Crosstabs e pode ser encontrado em Estatísticas descritivas no Analisar cardápio (Análise, estatística descritiva, tabelas cruzadas) A caixa de diálogo para Crosstabs requer que especifiquemos uma variável que definirá as linhas e outra que definirá as colunas de uma tabela. Investigaremos a relação entre a importância de ser cristão para ser verdadeiramente americano (AMCHRSTN) e as atitudes em relação à homossexualidade (HOMOSEX). Selecione AMCHRSTN para a variável de coluna e HOMOSEX para a variável de linha.

Por padrão, o SPSS exibe a contagem em cada célula da tabela. Clique no Células botão para solicitar percentagens (Figura 9.1). Como de costume, fazemos uma porcentagem da tabela com base na variável independente ou preditora, que é a afiliação religiosa. A variável independente é colocada em colunas, enquanto a variável dependente é colocada em linhas. Clicamos na caixa de seleção de “Coluna” para calcular a porcentagem da tabela por AMCHRSTN. (Observe que "Observado" já está marcado por padrão na seção Contagens. Na seção Pesos não inteiros, "Contagem de células arredondadas" é marcada por padrão.)

Clique em Continuar, então OK, para obter a tabela mostrada na Figura 9.2. O SPSS exibe a contagem e a porcentagem da coluna em cada célula. No canto superior esquerdo da tabela, os rótulos “Contagem” e “% em AMCHRSTN” são exibidos como um lembrete do que o SPSS colocou em cada célula. Os totais das linhas e das colunas são fornecidos automaticamente, assim como o total geral (339 respondentes deram respostas válidas para ambas as perguntas).

Ao revisar a tabela, observe como as porcentagens mais altas estão nos cantos opostos da tabela. Na linha de "sempre errado" para HOMOSEX - os entrevistados que acreditam que ser cristão é "muito importante" ou "bastante importante" são mais propensos a pensar que as relações homossexuais são "sempre erradas" (69% e 51,4%) em comparação com aqueles que acreditam que ser cristão “não é muito importante” (38,6%) ou “nada importante” (10,7%). Como você descreveria os resultados da linha “nada errado” do HOMOSEX? Qual é a relação entre AMCHRSTN e HOMOSEX?

Figura 9.1. Crosstabs: caixa de diálogo de exibição de célula

Figura 9.2. Saída de tabulação cruzada: AMCHRSTN e HOMOSEX

Demonstração 2: Produção de tabelas com uma variável de controle

Como vimos neste capítulo, a análise de dados é aprimorada quando uma terceira variável - uma variável de controle - é adicionada a uma tabela bivariada. No procedimento Crosstabs, a terceira variável é adicionada na seção Layer da caixa de diálogo principal (Figura 9.3). (Esta caixa é rotulada como "Camada 1 de 1" porque é possível ter níveis adicionais de controle, que são acessados ​​clicando no botão Próximo .) Não alteraremos HOMOSEX e AMCHRSTN, mas adicionaremos SEXO como a variável de controle. Não há necessidade de alterar os números exibidos nas células: a contagem observada e as porcentagens de coluna ainda são escolhas corretas. A Figura 9.4 mostra as tabelas bivariadas para homens e mulheres separadamente.

Figura 9.3. Caixa de diálogo Crosstabs

Figura 9.4. Saída de tabulação cruzada: AMCHRSTN por HOMOSEX Controlling for SEX

A relação que observamos na tabela original (Figura 9.2) está presente nesta análise - se os entrevistados acreditam que ser cristão é importante para ser americano, é mais provável que indiquem que a homossexualidade é sempre errada. Mas ao controlar o sexo, observe como a maioria dos homens acredita que a homossexualidade é “sempre errada” (três dos quatro modos AMCHRSTN - 75%, 60% e 48,1% - estão na categoria HOMOSEX “sempre errada”). Em contraste, para as mulheres, os modos AMCHRSTN são divididos em duas categorias HOMOSEX -sempre errado (66,2% e 41,2%) e nada errado (72,2% e 86,3%). A relação entre AMCHRSTN e HOMOSEX parece ser ligeiramente mais forte para as mulheres. No próximo capítulo, usaremos o botão Estatísticas na caixa de diálogo Crosstabs para solicitar saída adicional para interpretar e avaliar posteriormente as tabelas bivariadas.

Para as Demonstrações 3 e 4, mude para o [GSS14SSDS-A] Conjunto de Dados

Demonstração 3: Produzindo a Estatística χ 2 para Tabulações Cruzadas

O procedimento SPSS Crosstabs também pode ser usado para calcular um valor χ 2 para uma tabela bivariada.

Clique em Analisar, Estatísticas descritivas, e Crosstabs, então no Estatisticas botão. Você verá a caixa de diálogo mostrada na Figura 9.5. Para solicitar a estatística χ 2, clique na caixa Qui-quadrado no canto superior esquerdo. Você também pode solicitar as frequências esperadas por meio do botão Células.

Figura 9.5. Caixa de diálogo de estatísticas de tabelas cruzadas

Clique em Continuar. Nesta demonstração, examinaremos a relação entre grau de instrução (GRAU) e visões políticas (POLVIEWS). Coloque POLVIEWS na caixa Linha (s) e GRAU na caixa Coluna (s). Em seguida, clique em OK para executar o procedimento.

A saída resultante inclui as estatísticas χ 2, conforme mostrado na Figura 9.6. O SPSS produz bastante saída, talvez mais do que o esperado. Vamos nos concentrar na primeira linha de informações, χ 2 de Pearson.

O χ 2 de Pearson tem um valor de 53.733 com 24 graus de liberdade. O SPSS calcula a significância deste χ 2 como sendo 0,000. Grau educacional e visões políticas estão relacionados. Especificamente, conforme o grau educacional aumenta (obtenção de diploma de pós-graduação), parece que homens e mulheres são mais propensos a relatar serem "extremamente liberais".

Figura 9.6. Saída de teste χ 2 para DEGREE por POLVIEWS

A última parte da saída do SPSS nos permite verificar a suposição de que todos os valores esperados em cada célula da tabela são 5 ou mais. A saída indica que duas das células ou 5,7% têm um valor menor que 5. Isso é menor que nosso limite de 20%.

Demonstração 4: Produção de medidas nominais e ordinais de associação para tabelas bivariadas

O procedimento SPSS Crosstabs também pode ser usado para calcular medidas de associação. Começaremos investigando a relação entre a crença na Bíblia (BÍBLIA) e o apoio ao aborto legal para mulheres por qualquer motivo (ABANY).

Clique em Analisar, Estatísticas descritivas, então Crosstabs para chegar à caixa de diálogo Crosstabs. Coloque ABANY na caixa Linha (s) e BÍBLIA na caixa Coluna (s). Em seguida, clique no botão Estatísticas. A caixa de diálogo Estatísticas (Figura 9.5) tem cerca de uma dúzia de estatísticas para escolher. Observe que quatro estatísticas são listadas em categorias separadas para dados “Nominais” e “Ordinais”. λ está listado no primeiro, e γ e τ- de Kendallb no ultimo. Cramer's V pode ser facilmente obtido verificando o Phi e Cramer's V caixa. As outras medidas de associação, como Somer’s d e φ, não serão discutidos neste livro.

Visto que ambas as variáveis ​​são nominais, marque a caixa para λ. É fundamental que nós, como usuários de programas estatísticos, entendamos quais estatísticas selecionar em qualquer procedimento. O SPSS, como a maioria dos programas, não pode nos ajudar a selecionar a estatística apropriada para uma análise. Agora clique em Continuar e depois em OK para criar a tabela.

A primeira tabela é o Resumo de Processamento de Caso, mostrando o número de casos válidos e ausentes (não mostrado aqui). A segunda tabela deve ser uma tabela bivariada de nossas duas variáveis ​​(não mostradas). Abaixo está uma tabela chamada “Medidas direcionais” (Figura 9.7). Por enquanto, vamos nos preocupar apenas com as duas primeiras colunas. λ é listado com três valores. Aprendemos que o valor de λ depende de qual variável é considerada a variável dependente. Em nosso exemplo, a atitude em relação ao aborto por qualquer motivo é dependente, então λ é 0,216. Isso indica uma relação fraca entre as duas variáveis. Podemos concluir que conhecer a crença do entrevistado sobre a Bíblia aumenta a capacidade de prever sua atitude quanto ao aborto em apenas 21,6%.

O SPSS também calcula um λ simétrico para essas tabelas, onde não há variável independente ou dependente. Esse cálculo vai além do escopo deste livro. Além disso, o SPSS fornece a estatística Goodman e Kruskal , outra medida nominal de associação, embora não tenha sido solicitada. Essas medidas sempre serão produzidas quando λ for solicitado.

Se checássemos o φ e o de Cramer V na caixa de diálogo Statistics, a tabela Symmetric Measures deve ser incluída na saída (Figura 9.7).

Figura 9.7. Medidas de Associação para BÍBLIA e ABANY

Cramer's V é 0,338, o que indica uma associação moderada entre a crença na Bíblia e o apoio ao aborto legal para mulheres por qualquer motivo.

Também podemos usar os mesmos procedimentos para calcular γ para medidas ordinais. Para esta demonstração, examinaremos a relação entre realização educacional (GRAU) e atitudes em relação ao casamento entre pessoas do mesmo sexo (MARHOMO). Os entrevistados foram questionados se os homossexuais deveriam ter o direito de casar (concordo totalmente, concordo, nenhum, discordo, discordo totalmente). Ambas as variáveis ​​são medidas ordinais.

Clique em Analisar, Estatísticas descritivas, então Crosstabs para chegar à caixa de diálogo Crosstabs. Coloque MARHOMO na caixa Linha (s) e GRAU na caixa Coluna (s). Em seguida, clique no botão Estatísticas. A caixa de diálogo Estatísticas tem cerca de uma dúzia de estatísticas para escolher. Clique em γ e Kendall’s τ-b listado na caixa ordinal. O SPSS produz duas tabelas separadas (além do Resumo de Processamento de Caso), a primeira é a tabela bivariada entre MARHOMO e GRAU e a segunda é a tabela de medidas simétricas, γ e τ- de Kendallb, que solicitamos (Figura 9.8).

Figura 9.8. Saída SPSS exibindo a relação entre DEGREE e MARHOMO

O τ- de Kendallb a estatística está na primeira linha sob a coluna intitulada “Valor” seguida pela estatística γ. Para esta tabela bivariada, tanto o τ- de Kendallb a estatística (–.219) e a estatística γ (–.299) indicam uma relação negativa fraca entre o nível educacional e as atitudes em relação ao casamento do mesmo sexo. Usando o τ- de Kendallb, podemos reduzir cerca de 22% de nosso erro em prever atitudes em relação ao casamento do mesmo sexo usando informações sobre a educação do entrevistado. Usando γ, cerca de 30% do erro em prever atitudes em relação ao casamento do mesmo sexo seria reduzido se tivéssemos informações sobre o nível de escolaridade do entrevistado. Observe que dada a forma como o MARHOMO é codificado, o γ negativo indica que à medida que o GRAU aumenta, os entrevistados têm maior probabilidade de concordar / concordar fortemente que os homossexuais devem ter o direito de se casar.

Problemas de SPSS [GSS14SSDS-B]

1. O conjunto de dados GSS inclui respostas a perguntas sobre o status de propriedade do entrevistado (DWELOWN) e sua identificação de classe subjetiva (CLASSE). Analise a relação entre as respostas a essas duas perguntas com o procedimento SPSS Crosstabs, solicitando contagens e porcentagens de células apropriadas. (Clique em Analisar, Estatísticas descritivas, e Crosstabs para começar.)

uma. Qual porcentagem do grupo da classe trabalhadora respondeu que "pagam aluguel?"

b. Que porcentagem do grupo de classe baixa eram proprietários de casas?

c. Qual a porcentagem dos proprietários de casas também pertencentes às classes média e alta?

d. Existe uma relação entre a classe percebida e a propriedade da casa? Se houver um relacionamento, descreva-o.

e. Execute novamente sua análise, desta vez adicionando RACE como uma variável de controle. Existe uma diferença na relação entre classe percebida e propriedade de casa para brancos e negros?

2. Os entrevistados do GSS foram solicitados a relatar em qual candidato votaram na eleição presidencial de 2012 (PRES12). Examine a relação entre PRES12, CLASSE e SEXO. Use SEXO como variável de controle. A votação presidencial varia de acordo com a classe social e o sexo de uma pessoa? Explique.

3. Neste exercício, testamos a relação entre a votação para as eleições presidenciais de 2008 e 2012 (PRES08 e PRES12) e os sentimentos do entrevistado sobre a Bíblia (BÍBLIA).

uma. Qual variável deve ser definida como variável dependente? Explique sua resposta.

b. Usando SPSS Crosstabs, crie duas tabelas com BIBLE e cada uma das variáveis ​​PRES. Explain the relationship between the two variables for 2008 and 2012. (When you discuss your findings, exclude those respondents who did not vote.) If the respondent believes the Bible is the word of God, how did the respondent vote in 2008 or 2012?

c. Examine the relationship between BIBLE and one of the PRES variables with a control variable of your choice.

4. Describe the relationship between PRES12 and agreement to the statement, “America should exclude illegal immigrants” (EXCLDIMM). Define PRES12 as the dependent variable.

For Exercises 5–9, Switch to the [GSS14SSDS-A] Data Set

5. Does marital happiness vary by respondent’s sex?

uma. Use SPSS to investigate the relationship between SEX and HAPMAR (happiness of marriage). Create a bivariate table and ask for appropriate percentages and expected values. Does the table have a large number of cells with expected values less than 5? Are there any surprises in the data?

b. Have SPSS calculate χ 2 for the table.

c. Test the null hypothesis at the .05 significance level. What do you conclude?

d. Select another demographic variable (DEGREE or CLASS) and investigate its relationship with HAPMAR.

6. Investigate the relationship between social class (CLASS) and general happiness rating (HAPPY). Does money buy happiness? Have SPSS calculate the cross-tabulation, along with χ 2 (set α at .05). What can you conclude?

7. Examine the relationships between respondent’s health (HEALTH) and educational degree (DEGREE). Define DEGREE as your independent variable.

uma. Request the appropriate measures of association to describe the relationship between these two variables. Interpret your measures of association.

b. Calculate the χ 2 for the table. Test the null hypothesis at the .05 level. What do you conclude?

8. Reexamine the relationship between the importance of being a Christian in order to be truly American (AMCHRSTN) and attitudes toward homosexuality (HOMOSEX) which we first explored in chapter 9’s SPSS Demonstration. Use the GSS14SSDS-B data set.

uma. Which variable is the dependent variable? Explique.

b. Identify and calculate the appropriate measure of association to describe the relationship between the two variables.

c. Add SEX as a control variable and calculate the γ for each partial table. Is the relationship stronger for women or men? Can you think of reasons why this might be so?


A concentric contraction is a type of muscle contraction in which the muscles shorten while generating force, overcoming resistance. For example, when lifting a heavy weight, a concentric contraction of the biceps would cause the arm to bend at the elbow, lifting the weight towards the shoulder. Cross-bridge cycling occurs, shortening the sarcomere, muscle fiber, and muscle.

An eccentric contraction results in the elongation of a muscle while the muscle is still generating force in effect, resistance is greater than force generated. Eccentric contractions can be both voluntary and involuntary. For example, a voluntary eccentric contraction would be the controlled lowering of the heavy weight raised during the above concentric contraction. An involuntary eccentric contraction may occur when a weight is too great for a muscle to bear and so it is slowly lowered while under tension. Cross-bridge cycling occurs even though the sarcomere, muscle fiber, and muscle are lengthening, controlling the extension of the muscle.

Types of Muscle Contraction: An isotonic concentric contraction results in the muscle shortening, an isotonic eccentric contraction results in the muscle lengthening. During an isometric contraction the muscle is under tension but neither shortens nor lengthens.


Exercises - 9. evaluation techniques

(i) The participants.
(ii) The technique used.
(iii) Representative tasks to be examined.
(iv) Measurements that would be appropriate.
(v) An outline plan for carrying out the evaluation.

(a) You are at an early stage in the design of a spreadsheet package and you wish to test what type of icons will be easiest to learn.
(b) You have a prototype for a theatre booking system to be used by potential theatre-goers to reduce queues at the box office.
(c) You have designed and implemented a new game system and want to evaluate it before release.
(d) You have developed a group decision support system for a solicitor's office.
(e) You have been asked to develop a system to store and manage student exam results and would like to test two different designs prior to implementation or prototyping.

Note that these answers are illustrative there are many possible evaluation techniques that could be appropriate to the scenarios described.


Series¶

Two important data types defined by pandas are Series and DataFrame .

You can think of a Series as a “column” of data, such as a collection of observations on a single variable.

A DataFrame is an object for storing related columns of data.

Here you can imagine the indices 0, 1, 2, 3 as indexing four listed companies, and the values being daily returns on their shares.

Pandas Series are built on top of NumPy arrays and support many similar operations

But Series provide more than NumPy arrays.

Not only do they have some additional (statistically oriented) methods

But their indices are more flexible

Viewed in this way, Series are like fast, efficient Python dictionaries (with the restriction that the items in the dictionary all have the same type—in this case, floats).

In fact, you can use much of the same syntax as Python dictionaries


Features

  • Pre-exercise ‘Building Understanding’ questions immediately after ‘Key Ideas’ to promote class discussion and to help consolidate the fundamental skills and concepts needed for the topic.
  • ‘Now You Try’ questions added to every worked example to give students immediate practice at applying what they’ve learned before they get to the exercise.
  • A set of graded and scaffolded ‘Applications and Problem-solving’ activities allowing students to investigate practical applications of the knowledge and skills developed throughout the chapter.
  • Learning Intentions at the start of each lesson and Success Criteria at the end of each chapter to help students keep track of their progress.

Additional features in the Interactive Textbook and Online Teaching Suite, powered by Cambridge HOTmaths:


PDF 2015 – ISBN-10: 1285452348 – Information Technology Project Management (8 edition) By Kathy Schwalbe # 4542


Gain a strong understanding of IT project management as you learn to apply today’s most effective project management tools and techniques with the unique approach found in INFORMATION TECHNOLOGY PROJECT MANAGEMENT, 8E. This book emphasizes the latest developments and skills to help you prepare for the Project Management Professional (PMP) or Certified Associate in Project Management (CAPM) exams. While this edition reflect content from the latest the PMBOK® Guide, it goes well beyond the Guide to provide a meaningful context for project management. Hundreds of timely examples highlight IT projects, while quick quizzes, discussion questions, exercises, and ongoing cases reinforce your learning. Time-saving template files assist in completing tasks. Examples from familiar companies featured in today’s news, an Agile case, MindView software, and a guide to using Microsoft Project 2013 help you master IT project management skills that are marketable around the globe.

Preface xix

Introduction to Project Management 1

The Project Management and Information Technology Context 43

The Project Management Process Groups: A Case Study 79

Project Integration Management 137

Project Scope Management 183

Project Time Management 221

Project Cost Management 263

Project Quality Management 299

Project Human Resource Management 343

Project Communications Management 389

Project Risk Management 425

BRIEF CONTENTS

Copyright 2016 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s).

Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.

Project Procurement Management 465

Project Stakeholder Management 495

Guide to Using Microsoft Project 2010 A.1

Glossário G.1

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Chapter 1 Introduction to Project Management 1

1.2a Examples of IT Projects 4

1.2c Project Constraints 7

1.3 What Is Project Management? 9

1.3a Project Stakeholders 10

1.3b Project Management Knowledge Areas 11

1.3c Project Management Tools and Techniques 12

1.4 Program and Project Portfolio Management 17

1.4b Project Portfolio Management 18

1.5 The Role of the Project Manager 22

1.5a Project Manager Job Description 22

1.5b Suggested Skills for Project Managers 23

1.5c Importance of People Skills and Leadership Skills 25

1.5d Careers for IT Project Managers 27

1.6 The Project Management Profession 28

1.6a History of Project Management 28

1.6b The Project Management Institute 32

1.6c Project Management Certification 33

1.6d Ethics in Project Management 34

1.6e Project Management Software 35

Chapter 2 The Project Management and Information Technology Context 43

2.1 A Systems View of Project Management 45

2.1a What Is a Systems Approach? 45

2.1b The Three-Sphere Model for Systems Management 46

TABLE OF CONTENTS

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Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.

2.2 Understanding Organizations 47

2.2a The Four Frames of Organizations 47

2.2b Organizational Structures 49

2.2c Organizational Culture 51

2.3 Focusing on Stakeholder Needs 52

2.3a The Importance of Top Management Commitment 54

2.3b The Need for Organizational Commitment to Information Technology 55

2.3c The Need for Organizational Standards 56

2.4 Project Phases and the Project Life Cycle 57

2.4a Product Life Cycles 59

2.4b The Importance of Project Phases and Management Reviews 62

2.5 The Context of Information Technology Projects 64

2.5a The Nature of IT Projects 64

2.5b Characteristics of IT Project Team Members 64

2.5c Diverse Technologies 65

2.6 Recent Trends Affecting Information Technology Project Management 65

2.6d Agile Project Management 69

2.6e The Manifesto for Agile Software Development 69

2.6g Agile, the PMBOK® Guide, and a New Certification 71

Chapter 3 The Project Management Process Groups: A Case Study 79

3.1 Project Management Process Groups 80

3.2 Mapping the Process Groups to the Knowledge Areas 85

3.3 Developing an It Project Management Methodology 86

3.4 Case Study 1: JWD Consulting’s Project Management Intranet Site Project

3.4a Project Pre-Initiation and Initiation 89

3.4b Pre-Initiation Tasks 90

3.4e Project Execution 107

3.4f Project Monitoring and Controlling 111

3.5 Case Study 2: JWD Consulting’s Project Management Intranet Site Project

3.5a Scrum Roles, Artifacts, and Ceremonies 118

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3.5b Project Pre-Initiation and Initiation 121

3.5e Monitoring and Controlling 124

3.6 Templates by Process Group 126

Chapter 4 Project Integration Management 137

4.1 What is Project Integration Management? 138

4.2 Strategic Planning and Project Selection 141

4.2a Strategic Planning 141

4.2b Identifying Potential Projects 143

4.2c Aligning IT with Business Strategy 144

4.3 Methods for Selecting Projects 146

4.3a Focusing on Broad Organizational Needs 146

4.3b Categorizing IT Projects 146

4.3c Performing Financial Analyses 147

4.3d Using a Weighted Scoring Model 152

4.3e Implementing a Balanced Scorecard 154

4.4 Developing a Project Charter 155

4.5 Developing a Project Management Plan 158

4.5a Project Management Plan Contents 158

4.5b Using Guidelines to Create Project Management Plans 161

4.6 Directing and Managing Project Work 162

4.6a Coordinating Planning and Execution 163

4.6b Providing Strong Leadership and a Supportive Culture 163

4.6c Capitalizing on Product, Business, and Application Area Knowledge 164

4.6d Project Execution Tools and Techniques 165

4.7 Monitoring and Controlling Project Work 166

4.8 Performing Integrated Change Control 168

4.8a Change Control on IT Projects 169

4.8b Change Control System 169

4.9 Closing Projects or Phases 172

4.10 Using Software to Assist in Project Integration Management 172

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Chapter 5 Project Scope Management 183

5.1 What Is Project Scope Management? 184

5.2 Planning Scope Management 186

5.3 Collecting Requirements 188

5.5 Creating the Work Breakdown Structure 194

5.5a Approaches to Developing Work Breakdown Structures 199

5.5b The WBS Dictionary 203

5.5c Advice for Creating a WBS and WBS Dictionary 204

5.7a Suggestions for Improving User Input 208

5.7b Suggestions for Reducing Incomplete and Changing Requirements 209

5.8 Using Software to Assist in Project Scope Management 210

Chapter 6 Project Time Management 221

6.1 The Importance of Project Schedules 222

6.2 Planning Schedule Management 225

6.3 Defining Activities 225

6.4 Sequencing Activities 228

6.5 Estimating Activity Resources 232

6.6 Estimating Activity Durations 233

6.7 Developing the Schedule 234

6.7b Adding Milestones to Gantt Charts 236

6.7c Using Tracking Gantt Charts to Compare Planned and Actual Dates 237

6.7d Critical Path Method 238

6.7e Calculating the Critical Path 239

6.7f Growing Grass Can Be on the Critical Path 240

6.7g Using Critical Path Analysis to Make Schedule Trade-Offs 240

6.7h Using the Critical Path to Shorten a Project Schedule 242

6.7i Importance of Updating Critical Path Data 243

6.7j Critical Chain Scheduling 243

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6.7k Program Evaluation and Review Technique (PERT) 247

6.7l Agile and Time Management 248

6.8 Controlling the Schedule 248

6.8a Reality Checks on Scheduling and the Need for Discipline 249

6.9 Using Software to Assist in Project Time Management 250

Words of Caution on Using Project Management Software 251

Chapter 7 Project Cost Management 263

7.1 The Importance of Project Cost Management 264

7.1b What Is Project Cost Management? 266

7.2 Basic Principles of Cost Management 266

7.3 Planning Cost Management 270

7.4a Types of Cost Estimates 271

7.4b Cost Estimation Tools and Techniques 273

7.4c Typical Problems with IT Cost Estimates 274

7.4d How to Develop a Cost Estimate 275

7.5 Determining the Budget 281

7.6a Earned Value Management 282

7.6b Project Portfolio Management 288

7.7 Using Project Management Software to Assist in Project Cost Management 289

Chapter 8 Project Quality Management 299

8.1 The Importance of Project Quality Management 300

8.2 What Is Project Quality Management? 302

8.3 Planning Quality Management 304

8.4 Performing Quality Assurance 306

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8.5 Controlling Quality 307

8.6 Tools and Techniques for Quality Control 308

8.6a Statistical Sampling 314

8.7 Modern Quality Management 322

8.7a Deming and His 14 Points for Management 322

8.7b Juran and the Importance of Top Management Commitment to Quality 323

8.7c Crosby and Striving for Zero Defects 323

8.7d Ishikawa’s Guide to Quality Control 324

8.7e Taguchi and Robust Design Methods 324

8.7f Feigenbaum and Workers’ Responsibility for Quality 325

8.7g Malcolm Baldrige National Quality Award 325

8.8 Improving It Project Quality 326

8.8b The Cost of Quality 327

8.8c The Impact of Organizational Influences, and Workplace Factors on Quality 329

8.8d Expectations and Cultural Differences in Quality 329

8.9 Using Software to Assist in Project Quality Management 333

Chapter 9 Project Human Resource Management 343

9.1 The Importance of Human Resource Management 344

9.1a The Global IT Workforce 344

9.1b Implications for the Future of IT Human Resource Management 345

9.2 What is Project Human Resource Management? 347

9.3 Keys to Managing and Leading People 348

9.3a Motivation Theories 349

9.3b Influence and Power 353

9.3c Covey and Improving Effectiveness 355

9.3d Emotional Intelligence 357

9.4 Developing the Human Resource Plan 359

9.4a Project Organizational Charts 360

9.4b Responsibility Assignment Matrices 362

9.4c Staffing Management Plans and Resource Histograms 363

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9.5 Acquiring the Project Team 364

9.5a Resource Assignment 364

9.5c Resource Leveling 367

9.6 Developing the Project Team 369

9.6b Team-Building Activities 371

9.6c Reward and Recognition Systems 375

9.7 Managing the Project Team 375

9.7a Tools and Techniques for Managing Project Teams 376

9.7b General Advice on Managing Teams 378

9.8 Using Software to Assist in Human Resource Management 379

Chapter 10 Project Communications Management 389

10.1 The Importance of Project Communications Management 390

10.2 Keys to Good Communications 392

10.2a Focusing on Group and Individual Communication Needs 392

10.2b Formal and Informal Methods for Communicating 394

10.2c Distributing Important Information in an Effective and Timely Manner 395

10.2d Setting the Stage for Communicating Bad News 395

10.2e Determining the Number of Communication Channels 396

10.3 Planning Communications Management 398

10.4 Managing Communications 399

10.4a Using Technology to Enhance Information Creation and Distribution 400

10.4b Selecting the Appropriate Communication Methods and Media 401

10.4c Reporting Performance 403

10.5 Controlling Communications 404

10.6 Suggestions for Improving Project Communications 405

10.6a Developing Better Communication Skills 405

10.6b Running Effective Meetings 406

10.6c Using E-Mail, Instant Messaging, Texting, Kanban Boards, and

Collaborative Tools Effectively 408

10.6d Using Templates for Project Communications 411

10.7 Using Software to Assist in Project Communications 414

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Chapter 11 Project Risk Management 425

11.1 The Importance of Project Risk Management 426

11.2 Planning Risk Management 433

11.3 Common Sources of Risk on IT Projects 434

11.4 Identifying Risks 438

11.4a Suggestions for Identifying Risks 439

11.4b The Risk Register 440

11.5 Performing Qualitative Risk Analysis 442

11.5a Using Probability/Impact Matrixes to Calculate Risk Factors 443

11.5b Top Ten Risk Item Tracking 444

11.6 Performing Quantitative Risk Analysis 447

11.6a Decision Trees and Expected Monetary Value 447

11.6c Sensitivity Analysis 451

11.7 Planning Risk Responses 452

11.8 Controlling Risks 454

11.9 Using Software to Assist in Project Risk Management 455

Chapter 12 Project Procurement Management 465

12.1 The Importance of Project Procurement Management 466

12.2 Planning Procurement Management 471

12.2a Types of Contracts 471

12.2b Tools and Techniques for Planning Procurement Management 476

12.2c Procurement Management Plan 477

12.2d Statement of Work 478

12.2e Procurement Documents 478

12.2f Source Selection Criteria 481

12.3 Conducting Procurements 481

12.4 Controlling Procurements 483

12.5 Closing Procurements 484

12.6 Using Software to Assist in Project Procurement Management 485

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Chapter 13 Project Stakeholder Management 495

13.1 The Importance of Project Stakeholder Management 496

13.2 Identifying Stakeholders 498

13.3 Planning Stakeholder Management 502

13.4 Managing Stakeholder Engagement 503

13.5 Controlling Stakeholder Engagement 506

13.6 Using Software to Assist in Project Stakeholder Management 508

Appendix A Guide to Using Microsoft Project 2013 A.1

Project Management Software Reviews A.3

Basic Features of Project Management Software A.6

What’s New in Project 2013 A.7

Using the 60-Day Trial of Project 2013 A.8

Overview of Project 2013 A.9

Exploring Project 2013 Using an Existing File A.15

Creating a New File and Entering Tasks in a Work Breakdown Structure A.23

Creating a New Project File A.23

Creating a Work Breakdown Structure Hierarchy A.25

Creating Summary Tasks A.26

Saving Project Files Without a Baseline A.28

Developing the Schedule A.29

Entering Task Durations A.34

Establishing Task Dependencies A.38

Gantt Charts, Network Diagrams, and Critical Path Analysis A.43

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Project Cost and Resource Management A.46

Entering Fixed and Variable Cost Estimates A.46

Entering Baseline Plans, Actual Costs, and Actual Times A.52

Viewing Earned Value Management Data A.56

Integrating Project 2013 with Other Applications and Apps for Office A.57


How to Lose Weight Just by Exercising

This article was co-authored by Julian Arana, M.S.eD., NCSF-CPT. Julian Arana is a Personal Trainer and the Founder of B-Fit Training Studios, a personal training and wellness set of studios based in Miami, Florida. Julian has over 12 years of personal training and coaching experience. He is a certified personal trainer (CPT) by the National Council on Strength and Fitness (NCSF). He has a BS in Exercise Physiology from Florida International University and an MS in Exercise Physiology specializing in strength and conditioning from the University of Miami.

There are 17 references cited in this article, which can be found at the bottom of the page.

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Weight loss doesn’t have to be complicated: if you burn more calories than you consume, you’ll lose weight! However, you don’t have to go on a strict diet or count every calorie to be successful in weight loss. If you create an active lifestyle and make exercise a habit, you’ll be able to lose weight.


Assista o vídeo: Guida Come nascondere le icone su iOS e (Outubro 2021).