Ligantes de baixo impacto ambiental e baixo custo, baseados na ativação química de escórias de aciaria

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

Resilience of concrete structures in the marine environment through microstructural innovation

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

Influência do filer e da borracha no comportamento do mástique asfáltico

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

Zebrafish embryos as in vivo model for toxicity evaluation: screening of nanoparticle formulations DODAB:MO and DODAC:MO

Dissertação de mestrado em Molecular Genetics

Caracterização de materiais plásticos usados na indústria têxtil e de vestuário por FTIR

Dissertação de mestrado em Técnicas de Caracterização e Análises Químicas

Síntese de tetrahidroquinolinas a partir da D-eritrose

Dissertação de mestrado em Química Medicinal

In-line rheo-optical microstructural characterization of complex polymer systems

Tese de Doutoramento em Ciência e Engenharia de Polímeros e Compósitos.

As distribuições do acaso

1) Chamamos um desvio relativo simples o quociente de um desvio, isto é, de uma diferença entre uma variável e sua média ou outro valor ideal, e o seu erro standard. D= v-v/ δ ou D = v-v2/δ Num desvio composto nós reunimos vários desvios de acordo com a equação: D = + Σ (v - 2)²: o o = o1/ o o Todo desvio relativo é caracterizado por dois graus de liberdade (número de variáveis livres) que indicam de quantas observações foi calculado o numerador (grau de liberdade nf1 ou simplesmente n2) e o denominador (grau de liberdade nf2 ou simplesmente n2). 2) Explicamos em detalhe que a chamada distribuição normal ou de OAUSS é apenas um caso especial que nós encontramos quando o erro standard do dividendo do desvio relativo é calculado de um número bem grande de observações ou determinado por uma fórmula teórica. Para provar este ponto foi demonstrado que a distribuição de GAUSS pode ser derivada da distribuição binomial quando o expoente desta torna-se igual a infinito (Fig.1). 3) Assim torna-se evidente que um estudo detalhado da variação do erro standard é necessário. Mostramos rapidamente que, depois de tentativas preliminares de LEXIS e HELMERT, a solução foi achada pelos estatísticos da escola londrina: KARL PEARSON, o autor anônimo conhecido pelo nome de STUDENT e finalmente R. A. FISHER. 4) Devemos hoje distinguir quatro tipos diferentes de dis- tribuições de acaso dos desvios relativos, em dependência de combinação dos graus de liberdade n1 e n2. Distribuição de: fisher 1 < nf1 < infinito 1 < nf2 < infinito ( formula 9-1) Pearson 1 < nf1 < infinito nf 2= infinito ( formula 3-2) Student nf2 = 1 1 < nf2= infinito ( formula 3-3) Gauss nf1 = 1 nf2= infinito ( formula 3-4) As formas das curvas (Fig. 2) e as fórmulas matemáticas dos quatro tipos de distribuição são amplamente discutidas, bem como os valores das suas constantes e de ordenadas especiais. 5) As distribuições de GAUSS e de STUDENT (Figs. 2 e 5) que correspondem a variação de desvios simples são sempre simétricas e atingem o seu máximo para a abcissa D = O, sendo o valor da ordenada correspondente igual ao valor da constante da distribuição, k1 e k2 respectivamente. 6) As distribuições de PEARSON e FISHER (Fig. 2) correspondentes à variação de desvios compostos, são descontínuas para o valor D = O, existindo sempre duas curvas isoladas, uma à direita e outra à esquerda do valor zero da abcissa. As curvas são assimétricas (Figs. 6 a 9), tornando-se mais e mais simétricas para os valores elevados dos graus de liberdade. 7) A natureza dos limites de probabilidade é discutida. Explicámos porque usam-se em geral os limites bilaterais para as distribuições de STUDENT e GAUSS e os limites unilaterais superiores para as distribuições de PEARSON e FISHER (Figs. 3 e 4). Para o cálculo dos limites deve-se então lembrar que o desvio simples, D = (v - v) : o tem o sinal positivo ou negativo, de modo que é em geral necessário determinar os limites bilaterais em ambos os lados da curva (GAUSS e STUDENT). Os desvios relativos compostos da forma D = O1 : o2 não têm sinal determinado, devendo desprezar-se os sinais. Em geral consideramos apenas o caso o1 ser maior do que o2 e os limites se determinam apenas na extremidade da curva que corresponde a valores maiores do que 1. (Limites unilaterais superiores das distribuições de PEARSON e FISHER). Quando a natureza dos dados indica a possibilidade de aparecerem tanto valores de o(maiores como menores do que o2,devemos usar os limites bilaterais, correspondendo os limites unilaterais de 5%, 1% e 0,1% de probabilidade, correspondendo a limites bilaterais de 10%, 2% e 0,2%. 8) As relações matemáticas das fórmulas das quatro distribuições são amplamente discutidas, como também a sua transformação de uma para outra quando fazemos as necessárias alterações nos graus de liberdade. Estas transformações provam matematicamente que todas as quatro distribuições de acaso formam um conjunto. Foi demonstrado matematicamente que a fórmula das distribuições de FISHER representa o caso geral de variação de acaso de um desvio relativo, se nós extendermos a sua definição desde nfl = 1 até infinito e desde nf2 = 1 até infinito. 9) Existe apenas uma distribuição de GAUSS; podemos calcular uma curva para cada combinação imaginável de graus de liberdade para as outras três distribuições. Porém, é matematicamente evidente que nos aproximamos a distribuições limitantes quando os valores dos graus de liberdade se aproximam ao valor infinito. Partindo de fórmulas com área unidade e usando o erro standard como unidade da abcissa, chegamos às seguintes transformações: a) A distribuição de STUDENT (Fig. 5) passa a distribuição de GAUSS quando o grau de liberdade n2 se aproxima ao valor infinito. Como aproximação ao infinito, suficiente na prática, podemos aceitar valores maiores do que n2 = 30. b) A distribuição de PEARSON (Fig. 6) passa para uma de GAUSS com média zero e erro standard unidade quando nl é igual a 1. Quando de outro lado, nl torna-se muito grande, a distribuição de PEARSON podia ser substituída por uma distribuição modificada de GAUSS, com média igual ale unidade da abcissa igual a 1 : V2 n 1 . Para fins práticos, valores de nl maiores do que 30 são em geral uma aproximação suficiente ao infinito. c) Os limites da distribuição de FISHER são um pouco mais difíceis para definir. I) Em primeiro lugar foram estudadas as distribuições com n1 = n2 = n e verificamos (Figs. 7 e 8) que aproximamo-nos a uma distribuição, transformada de GAUSS com média 1 e erro standard l : Vn, quando o valor cresce até o infinito. Como aproximação satisfatória podemos considerar nl = n2 = 100, ou já nl =r n2 - 50 (Fig. 8) II) Quando n1 e n2 diferem (Fig. 9) podemos distinguir dois casos: Se n1 é pequeno e n2 maior do que 100 podemos substituir a distribuição de FISHER pela distribuição correspondente de PEARSON. (Fig. 9, parte superior). Se porém n1é maior do que 50 e n2 maior do que 100, ou vice-versa, atingimos uma distribuição modificada de GAUSS com média 1 e erro standard 1: 2n1 n3 n1 + n2 10) As definições matemáticas e os limites de probabilidade para as diferentes distribuições de acaso são dadas em geral na literatura em formas bem diversas, usando-se diferentes sistemas de abcissas. Com referência às distribuições de FISHER, foi usado por este autor, inicialmente, o logarítmo natural do desvio relativo, como abcissa. SNEDECOR (1937) emprega o quadrado dos desvios relativos e BRIEGER (1937) o desvio relativo próprio. As distribuições de PEARSON são empregadas para o X2 teste de PEARSON e FISHER, usando como abcissa os valores de x² = D². n1 Foi exposto o meu ponto de vista, que estas desigualdades trazem desvantagens na aplicação dos testes, pois atribui-se um peso diferente aos números analisados em cada teste, que são somas de desvios quadrados no X2 teste, somas des desvios quadrados divididos pelo grau de liberdade ou varianças no F-teste de SNEDECOR, desvios simples no t-teste de STUDENT, etc.. Uma tábua dos limites de probabilidade de desvios relativos foi publicada por mim (BRIEGER 1937) e uma tábua mais extensa será publicada em breve, contendo os limites unilaterais e bilaterais, tanto para as distribuições de STUDENT como de FISHER. 11) Num capítulo final são discutidas várias complicações que podem surgir na análise. Entre elas quero apenas citar alguns problemas. a) Quando comparamos o desvio de um valor e sua média, deveríamos corretamente empregar também os erros de ambos estes valores: D = u- u o2 +²5 Mas não podemos aqui imediatamente aplicar os limites de qualquer das distribuições do acaso discutidas acima. Em geral a variação de v, medida por o , segue uma distribuição de STUDENT e a variação da média V segue uma distribuição de GAUSS. O problema a ser solucionado é, como reunir os limites destas distribuições num só teste. A solução prática do caso é de considerar a média como uma constante, e aplicar diretamente os limites de probabilidade das dstribuições de STUDENT com o grau de liberdade do erro o. Mas este é apenas uma solução prática. O problema mesmo é, em parte, solucionado pelo teste de BEHRENDS. b) Um outro problema se apresenta no curso dos métodos chamados "analysis of variance" ou decomposição do erro. Supomos que nós queremos comparar uma média parcial va com a média geral v . Mas podemos calcular o erro desta média parcial, por dois processos, ou partindo do erro individual aa ou do erro "dentro" oD que é, como explicado acima, uma média balançada de todos os m erros individuais. O emprego deste último garante um teste mais satisfatório e severo, pois êle é baseado sempre num grau de liberdade bastante elevado. Teremos que aplicar dois testes em seguida: Em primeiro lugar devemos decidir se o erro ou difere do êrro dentro: D = δa/δ0 n1 = np/n2 m. n p Se este teste for significante, uma substituição de oa pelo oD não será admissível. Mas mesmo quando o resultado for insignificante, ainda não temos certeza sobre a identidade dos dois erros, pois pode ser que a diferença entre eles é pequena e os graus de liberdade não são suficientes para permitir o reconhecimento desta diferença como significante. Podemos então substituirmos oa por oD de modo que n2 = m : np: D = V a - v / δa Np n = 1 n2 = np passa para D = v = - v/ δ Np n = 1 n2 = m.n p as como podemos incluir neste último teste uma apreciação das nossas dúvidas sobre o teste anterior oa: oD ? A melhor solução prática me parece fazer uso da determinação de oD, que é provavelmente mais exata do que oa, mas usar os graus de liberdade do teste simples: np = 1 / n2 = np para deixar margem para as nossas dúvidas sobre a igualdade de oa a oD. Estes dois exemplos devem ser suficientes para demonstrar que apesar dos grandes progressos que nós podíamos registrar na teoria da variação do acaso, ainda existem problemas importantes a serem solucionados.

Os pigmentos amarelo-laranja do grão de milho como precursores da vitamina a na alimentação dos pintos

A presente experiência foi realizada afim de se constatar a influência de dois tipos de milho comerciais, com grãos coloridos de amarelo-laranja, como precursores de vitamina A no crescimento de pintos. Um deles, denominado "Cateto", duro, de côr laranja muito forte e outro, chamado "Armour", dente, de coloração amarelo-laranja. Para testemunha foi empregado o milho "Cristal", duro e branco. Uma análise dos pigmentos dos dois tipos de milho com gráos coloridos mostrou que o milho Cateto, com grãos de coloração laranja forte, tem aproximadamente o dobro de pigmentos, tanto total como quanto a parte ativa em relação à vitamina A, quando comparado com o milho dente amarelo-laranja. Três lotes de pintos de 3 semanas foram utilizados, cada um recebendo a mesma ração onde variava somente o tipo de milho. Nas três primeiras semanas os três lotes reagiram bem, sem quaisquer diferenças apreciáveis. Após a terceira semana, o lote que recebeu milho branco apresentou uma queda sensível de peso dos pintos, os quais apresentaram todos os sinais de avitaminose A. Os outros dois lotes que receberam ração contendo milho de grãos coloridos não apresentaram sinal de avitaminose A. Os resultados obtidos indicam assim que a) o milho "Armour", dente, de grãos amarelo-laranja, embora possua, em relação ao milho "Cateto", duro, de grãos coloridos de laranja forte, cerca da metade da quantidade de pigmentos ativos em relação a formação de vitamina A no organismo animal, é capaz de prevenir a avitaminose, quando empregado em cerca de 70% da ração, b) que a ração contendo o milho "Cristal", duro, de grãos brancos, é deficiente, produzindo uma acentuada avitaminose A, que deverá ser corrigida, na falta de milho de grãos amarelo-laranja, por alimento verde ou outro alimento fornecedor dessa vitamina e c) que sendo o milho "Cateto", mais caro de Cr.$2,00 a 8,00 por saco de 60 quilos, há vantagem econômica no emprego do milho tipo "Armour" na constituição das misturas para aves.

Comparação entre o crescimento de Xanthomonas Campestris (Pammel) Linhagens Mutantes resistentes a Antibióticos e Linhagens não Mutantes de Fammel Dowson

Foi comparado o crescimento de uma linhagem de Xanthomonas campestris (Pammel) Dowson, com o crescimento de 3 linhagens dessa bactéria resistente à estreptomicina, penicilina e aureomicina. O crescimento da linhagem original, não diferiu do crescimento dos mutantes resistentes à estreptomicina e penicilina. O crescimento do mutante resistente à aureomicina foi mais lento do que o da linhagem original. O mutante resistente à estreptomicina apresentou o mesmo índice de crescimento, tanto em meio sem antibiótico, como em meio suplementado com a droga, o mesmo acontecendo com o mutante resistente à aureomicina. O mutante resistente à penicilina teve crescimento reduzido em meio suplementado com a droga em questão. Misturas de células sensíveis e resistentes à estreptomicina mantiveram-se constantes quanto à porcentagem de células sensíveis e resistentes inicialmente inoculadas, o mesmo acontecendo com a mistura de bactérias sensíveis e resistentes à penicilina. Houve uma variação nessas porcentagens, para o caso da aureomicina.

Determinação de potássio em fertilizantes por fotometria de chama

O presente trabalho relata um estudo sobre a determinação do potássio em fertilizantes por fotometria de chama e empregando o aparelho Coleman, modêlo 21. A precisão do método foi estudada, aplicando-o na análise de 3misturas contendo os fertilizantes sulfato de amônio e superfosfato simples ou triplo e uma quantidade conhecida de potássio na forma de sal puro, para análise (KC1 p.a.). As determinações do potássio foram executadas nas soluções das mencionadas misturas, após eliminar os ânions sulfato e fosfato com a resina Amberlite IR-4B (OH). Os dados obtidos evidenciaram que o método em questão além de ser muito rápido, forneceu resultados satisfatórios, quando se consideram as diluições necessárias para as determinações. Outras determinações executadas simultaneamente, e em soluções das mesmas misturas, mas sem eliminar os ânions sulfato e fosfato, forneceram dados próximos aos obtidos com a eliminação dos citados ânions.

"A determinação do potássio em fertilizantes pelo método volumétrico do tetrafenilborato de sódio"

O presente trabalho apresenta os dados obtidos sôbre a determinação do potássio em fertilizantes simples (cloreto e sulfato de potássio) e em misturas, pelo método volumétrico baseado no uso de tetrafenilborato de sódio. Cinco amostras de cada adubo simples (cloreto e sulfato de potássio) e cinco amostras de cada mistura (três misturas, contendo 6,31, 12,62 e 18,93 % de K2O, respectivamente) foram pesadas e analisadas separadamente, a fim de se avaliar as características do método. Apreciando-se a simplicidade e a rapidez do método, assim como a precisão e a exatidão dos dados obtidos, pode -se afirmar que o método em questão apresenta as citadas características num nível desejável e satisfatório.

A determinação do fósforo em fertilizantes pelos métodos espectrofotométrico e colorimétrico diferenciais do ácido fosfovanadomolíbdico

O presente trabalho relata a determinação do P2O5 em fertilizantes simples e em misturas, pelos métodos, espectrofotométrico (espectrofotômetro Beckman, modelo B) diferencial do ácido fosfovánadomólíbdico e pelo método volumétrico alcalimétrico (fosfomolibdato de amônio). Relata também a determinação do P2O5 solúvel em solução de ácido cítrico a 2% nos mesmos materiais, pelos métodos espectrofotométrico e colorimétrico (Klett-Summerson) dif erenciais e volumétrico. Os dados obtidos permitem afirmar que os métodos espectrofotométrico e colorimétrico diferenciais são precisos e muito mais simples e rápidos que o método volumétrico. Considerando-se que os métodos espectrofotométrico e colorimétrico são mais simples, e rápidos que o método volumétrico e que êste está mais sujeito à erros devido às operações de precipitação, filtração, lavagem do precipitado, etc, pode-se adotar os dois primeiros em substituição ao método volumétrico de determinação do P2O5 total e solúvel em solução de ácido cítrico a 2%, em fertilizantes fosfatados, simples e em misturas.

Eliminação de fósforo por sementes e raízes de plantas de arroz (Oriza sativa L., var. Batatais) (Nota prévia)

Os autores obtiveram sementes de arroz (Oriza sativa, L. var. Batatais) contendo p32 agitando-as com uma solução que possuía P marcado ou cultivado plantas em presença de P radioativo. As sementes foram semeadas em volume reduzido de silica ou de silica e solo sendo as plantas cultivdas durante 18 dias e depois colhidas. Foram feitos extratos nítricos perclóricos de: silica, misturas sílica-terra, plantas e sementes. Os resultados mostraram haver reliminação de P pelas sementes e/ou pelas plantas e sugerem a possibilidade de fixação do mesmo pelo solo.

A determinação da água livre em fertilizantes

O presente trabalho relata os dados obtidos sôbre a perda de pêso de diversos fertilizantes simples e misturas de fertilizantes, quando submetidos a dois métodos de determinação da água livre: o método baseado no uso de estufa comum, na faixa térmica de 100-105°C (método clássico), e o método da estufa a vácuo, que usa temperatura de 50°C, associada a baixa pressão (20 polegadas de mercúrio de vácuo). Os resultados obtidos pelo método clássico foram mais elevados que os determinados através do método da estufa a vácuo, tanto para os fertilizantes simples como para as misturas. Nos fertilizantes simples a diferença entre os resultados dos dois métodos foi mais acentuada nos materiais que possuiam componentes hidratados. Nas misturas, as maiores diferenças ocorreram naquelas que continham uréia em sua composição.