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A elaboração do projeto e a instalação de sinalização tátil no piso, seja para construção ou adaptação de edificações, espaços e equipamentos urbanos, devem estar adequadas às condições de acessibilidade para usuários com deficiência visual ou surdocegueira. Conforme a NBR 16537 (2024), referente à sinalização tátil, informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) A sinalização tátil direcional ou de alerta no piso deve ser detectável pelo contraste de luminância entre a sinalização tátil e a superfície do piso adjacente, na condição seca. A diferença do valor de luminância entre a sinalização tátil no piso e a superfície adjacente deve ser de no mínimo 40 pontos da escala relativa.
( ) A sinalização tátil de alerta deve medir entre 0,25 m e 0,60 m na base e no topo de rampas, com inclinação i maior ou igual a 5%.
( ) Deve haver sinalização tátil de alerta no entorno da projeção de elementos com altura livre entre 0,60 m e 2,10 m, distando 0,60 m do limite da projeção.
( ) Deve haver pelo menos 0,60 m de distância entre a sinalização tátil de direcionamento e as paredes, os pilares ou outros objetos.
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Sendo a sequência de n ensaios binomiais independentes, tendo a mesma probabilidade \( \theta \) de “sucesso” em cada ensaio, se Sn = X1 + X2 + ... + Xn é o número de sucessos nos n primeiros ensaios, então \( { \large S_n \over n} \vec{p} \theta \), ou seja, \( { \large S_n \over n} \) converge em probabilidade para \( \theta \). O enunciado da Lei dos Grandes Números a que se exprime esse resultado é a Lei dos Grandes Números de
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições DiscretasBinomial
- ProbabilidadesTeorema Central do Limite
Considere Sn o número de sucessos em n provas do tipo Bernoulli, ou seja, binomial, independentes com probabilidade \( \theta \) de sucesso em cada prova, 0 < \( \theta \) < 1 e considere também p = \( \theta \) e q = 1 - \( \theta \). Então, \( { \large S_n - E(S_n) \over \sqrt{V(S_n)}} = { \large S_n - np \over \sqrt{npq)}} \) converge em distribuição, quando n vai para o infinito, para a Normal Padrão, ou seja, N(0, 1) na forma \( { \large S_n - np \over \sqrt{npq)}} \vec{D}\,Z \sim N(0,1) \) O resultado de convergência que tem esse enunciado é
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