True Vision (English)

Project for the Statistics and Probability course in the undergraduate program Information Systems (IS) at Center for Informatics (CIn) of Federal University of Pernambuco (UFPE).

In this repository, the Python language was used to perform T-student tests, using the SciPy library.

Course Syllabus

Descriptive Statistics; Probability; Inferential Statistics. Events. Random experiments. Sampling theory.

File Organization

• The file project.py contains the project code.

• The file TRUE VISION - GROUP 6.pdf contains the slides used in the presentation.

• The file MEMORY.txt contains the dataset used in the project.

• The file Report_Project_IF971_2023_1__Group_6_.pdf is the project report.

• The file Project_Specification_2023.1.pdf contains the information, specifications, and rules for the project.

Project Proposal

The project aimed to evaluate the team in an analysis of the data provided by the professor. The team performed descriptive data analysis and statistical hypotheses. The data context is not real and was invented by the professor and the team.

Tasks included: Completing the project, creating a project report, presenting the project to the class and the professor.

Summary of the report:

This report addresses the growing relevance of augmented reality in the global scenario, focusing on the analysis of VRAM (Video Random Access Memory) usage during image rendering in a tourism project called "True Vision." This project aims to allow users to explore tourist sites virtually in real-time, promoting the culture and history of each location. Thus, the research in this study aims to propose the server memory plan that best serves the company's service provision. The research process was divided into three phases: data collection, data analysis, and hypothesis formulation. Data collection involved continuous monitoring of VRAM usage on a server. Data analysis was conducted manually and with the help of statistical tools. Three hypotheses were formulated, including checking the normality of the data, estimating the mean VRAM usage at 500 MB, and analyzing to ensure that the server operates below the overload zone (80% of the maximum VRAM capacity). Therefore, the study aims to provide fundamental information for the appropriate choice of the server's VRAM plan to ensure better details for the startup's financial plans and the efficient operation of the application.

Links:

Python official website: https://www.python.org

CIn website: https://portal.cin.ufpe.br/

Information Systems (IS) undergraduate program website: https://portal.cin.ufpe.br/graduacao/sistemas-de-informacao/

UFPE website: https://www.ufpe.br/

SciPy library website: https://scipy.org

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True Vision (Português)

Projeto da cadeira de Estatística e Probabilidade para Computação, da graduação em Sistemas de Informação (SI) do Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), cadeira cursada pela equipe em 2023.

Neste repositório, foi usado a linguagem Python para realizar testes de T-student, utilizando a biblioteca SciPy.

Ementa da Cadeira

Estatística Descritiva; Probabilidade; Estatística Inferencial. Eventos. Experimentos aleatórios. Teoria da amostragem.

Organização dos Arquivos

• O arquivo projeto.py é o código do projeto.

• O arquivo TRUE VISION - GRUPO 6.pdf são os slides que foram usados na apresentação.

• O arquivo MEMORY.txt é onde está o conjunto de dados utilizados no projeto.

• O arquivo Relatório_Projeto_IF971_2023_1__Grupo_6_.pdf é o relatório do projeto.

• O arquivo Especificação_projeto_2023.1.pdf é onde estão as informações, especificações e regras para realizar o projeto.

Proposta do projeto

O objetivo do projeto foi avaliar a equipe em uma análise dos dados oferecidos pelo professor, a equipe realizou uma análise descritivas dos dados e hipóteses estatísticas. O contexto dos dados não é real e foi inventado pelo professor e pela equipe.

As tarefas foram: Realizar o projeto, criar um relatório do projeto, apresentar o projeto para a turma e o professor.

Resumo do relatório:

Este relatório aborda a crescente relevância da realidade aumentada no cenário global, focando na análise do uso de VRAM (Video Random Access Memory) durante a renderização de imagens em um projeto de turismo chamado "True Vision". Tal projeto visa permitir aos usuários explorar locais turísticos virtualmente em tempo real, fomentando a cultura e história de cada local. Assim, a pesquisa realizada neste estudo tem como objetivo propor o plano de memória por servidor que melhor atende a prestação de serviços da empresa. O processo de pesquisa foi dividido em três fases: coleta de dados, análise dos dados e formulação de hipóteses. A coleta de dados envolveu o monitoramento contínuo da utilização de VRAM em um servidor. A análise dos dados foi realizada manualmente e com o auxílio de ferramentas estatísticas. Três hipóteses foram formuladas, incluindo a verificação da normalidade dos dados, a estimativa da média de uso de VRAM em 500 MB e a análise para garantir que o servidor opere abaixo da zona de sobrecarga (80% da capacidade máxima de VRAM). Portanto, o estudo visa fornecer informações fundamentais para a escolha adequada do plano de VRAM por servidor, a fim de garantir melhores detalhes para planos financeiros da startup e o funcionamento eficiente da aplicação.

Links:

Python site oficial: https://www.python.org

Site do CIn: https://portal.cin.ufpe.br/

Site da graduação em Sistemas de Informação (SI): https://portal.cin.ufpe.br/graduacao/sistemas-de-informacao/

Site da UFPE: https://www.ufpe.br/

Site da biblioteca SciPy: https://scipy.org