PARA: ORGANIZAÇÕES
PÚBLICAS, ORGANIZAÇÕES PRIVADAS E CIDADÃOS DO BRASIL E DO MUNDO - PARTE 01
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Maçonaria Oculta - Decreto Grau 666 - 7º
Nível - 49ª Potência
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1.
Tema em Análise - “Gênese Virtual-Algoritmo Integrado Entre
Geometria-Lógica-Matemática-Estatística” - Análise Teórica, Matemática e
Geométrica - Método - Definição de Grupamentos Estatísticos de Análise Matemática
e Estatística - Definição de Níveis Estatísticos de Análise (Unidades Coletivas
Em Níveis Diferentes) - Inclusão de Variáveis de Crescimento, Decrescimento,
Limite Superior e Limite Inferior do Crescimento do Modelo de Previsão do
Comportamento de Sistemas Vivos Utilizando Teorema de Pitágoras, Seno e Cosseno.
2.
O “Governo Oculto
do Mundo-GOM”, responsável pela gestão do Planeta Terra, no plano
astral, considerando o atual processo de elevação de consciência pelo qual
passa o Planeta Terra, de acordo com o plano do “Espírito Criativo Universal” e
dos “Arquitetos
Construtores do Universo”, resolvem divulgar, aos homens, a “GÊNESE
VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”,
que descreve o funcionamento de qualquer sistema vivo, no Planeta Terra,
solicitando que os homens utilizem referido algoritmo, primeiramente, para controlar o meio ambiente, a economia de
cada um dos países e a economia mundial, sistemas que estão em processo de
colapso, gradativo, acelerado, considerando a incapacidade do intelecto humano
em gerir referidos sistemas, sozinhos, sem ajuda de inteligências superiores, para
preservar a sobrevivência da espécie humana e das demais espécies do planeta, cabendo
a cada indivíduo, consciente dos seus deveres e responsabilidades, fazer a sua
parte para cumprimento do plano do “Grande Arquiteto do Universo”.
3.
Considerando
a grande complexidade do tema e a dificuldade, prática, para materializar para a mente mortal,
o modelo que contém a “GÊNESE VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE
GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA” dos sistemas vivos do
Planeta Terra, as explicações serão desenvolvidas em fases, partindo das partes
de menor complexidade, para as partes de maior complexidade, juntando as partes
de menor complexidade, com as partes de maior complexidade em sistemas
correlacionados e inter-correlacionados, para, ao final, passando pela “DIMENSÃO PLANA” e pela “DIMENSÃO PLANA-FRACTAL”, reunir todos os
conceitos geométricos, lógicos, matemáticos e estatísticos, em um todo
harmônico, de forma cúbica, volumétrica e exata, por intermédio da “DIMENSÃO PLANO FRACTAL-GEOMÉTRICO, com
auxílio do “Teorema
de Pitágoras”, “Seno” e “Cosseno”, de onde resultará o algoritmo da “GÊNESE VIRTUAL-ALGORÍTIMO
INTEGRADO ENTRE GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”, que
permite a gestão de qualquer sistema complexo, vivo, no Planeta Terra, com margem de erro de 0,131416%, o que poderá
ser comprovado, matematicamente, utilizando os dados macro-econômicos e
micro-econômicos, da economia do Brasil, por exemplo, para ver se referido
modelo é capaz de reproduzir, sozinho, as séries históricas de todas as
variáveis envolvidas, mediante o “input”, apenas, dos dados macro-econômicos e
micro-econômicos, nos níveis Brasil, Estados e Municípios.
4.
O “Governo Oculto
do Mundo-GOM” faz a presente divulgação alicerçado na premissa de que quanto
maior o grau de complexidade a ser implementado na “GÊNESE VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE
GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”, menores serão as competências e atributos
de análise, específicos, requeridos dos homens, usuários do algoritmo da “GÊNESE
VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”.
5.
O “Governo Oculto
do Mundo-GOM” solicita que as explicações sobre o processo de
criação do algoritmo da “GÊNESE VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE
GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”, seja encaminhado as
principais universidades de ponta, em termos de conhecimento matemático e estatístico,
no Brasil e no resto do mundo, para que seja traduzido em linguagem matemática,
programável, para ser operacionalizado em linguagem de máquina em computadores
de pequeno, grande e médio porte, com o registro de que os maiores ganhos em
eficiência estarão em rodar referido algoritmo em rede de computadores em
partes diversas do mundo.
6.
O
ideal, segundo o “Governo Oculto do Mundo-GOM”, é reunir
cientistas com conhecimento em geometria, lógica, matemática, estatística,
programação de sistemas de computação, computação e sistemas biológicos,
para traduzir o processo de criação do
algoritmo da “GÊNESE
VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”,
abaixo descrito, em linguagem matemática, programável.
7.
Na aba “Variância-Aplicação Prática”, da planilha
“Exemplo de Cálculo de Variância - 13.12.2014.xls”,
em anexo, algumas observações, preliminares, transcritas na tabela contida no
próximo item, sobre as OPÇÕES e VIABILIDADE de aplicação de
métodos estatísticos, sobre as bases de dados macro-econômicos e
micro-econômicos, do Brasil, por onde será iniciada a explicação da “GÊNESE
VIRTUAL-ALGORÍTIMO INTEGRADO ENTRE GEOMETRIA-LÓGICA-MATEMÁTICA-ESTATÍSTICA”,
que pode ser utilizado na criação de “Simulador” de “Cenários Macro-Econômicos e
Micro-Econômicos”, do Brasil, dos Estados Federados, dos municípios,
de setores da economia (Indústria, Comércio e Serviços), chegando o nível de
previsão até o nível de atividades econômicas e clientes específicos.
Primeiro
Passo - “Coeficiente de Correlação de Pierson” e
“Variância”
8.
O “Coeficiente de
Correlação de Pierson”, operando em conjunto com a “Variância”,
nos fornecerão um conjunto de variáveis diretamente relacionadas, indiretamente
relacionadas e variáveis, aparentemente, não relacionadas, diretamente ou
indiretamente, cujos fundamentos dessa interação estão descritos na tabela
abaixo:
Nº
|
Estudo - Aplicabilidade do Uso
Concomitante da Variância e do "Coeficiente de Correlação de
Pierson"
|
Variância - Âmbito
de Abrangência - Usos - Limitações
|
|
1º
|
Variância é uma medida de dispersão
entre a média aritmética de uma variável, em determinado período, e o valor
que essa variável assumiu, de fato, em cada um dos momentos que compõem o
período de análise.
|
2º
|
Avalia a dispersão da variável, ao
longo do tempo, em relação à média, mas considerando o seu próprio
comportamento em momentos diferentes.
|
3º
|
Suponha que determinado treinador registrou em uma tabela os tempos
de três atletas, após realizarem o mesmo percurso, em cinco dias diferentes.
João -Tempo em Minutos (63, 60, 59, 55, 62, tempo total 299, divido por 5
dias, média de 59,8 minutos); Pedro - Tempo em Minutos (54, 59, 60, 57, 61,
tempo total 291, divido por 5 dias, média de 58,2 minutos; Marcos - Tempo em
Minutos (60, 63, 58, 62, 55, 298, 5 dias, 59,6 minutos, em média).
|
4º
|
Para calcular a variância, depois de
determinada a média de cada um dos jogadores, deve-se subtrair o tempo do
primeiro dia menos a média do jogador em questão, elevar ao quadrado essa
diferença, subtrair o tempo do segundo dia, menos a média e elevar ao
quadrado essa diferença, e, assim, sucessivamente, até o 5º dia, somar esses
valores e dividir por cinco.
|
5º
|
Os cálculos estão detalhados na aba
“variância”, da planilha “Exemplo de Cálculo de Variância.xls”.
|
6º
|
A variância não considera fatores
externos que interferiram ou determinaram a variação de comportamento da
variável, em relação à média de comportamento dessa mesma variável, em cada momento
do período de análise e, por isso, aparentemente, trata-se de metodologia
estatística com uso limitado.
|
7º
|
Outra limitação da variância é que a
variável analisada é sempre a mesma, pois compara-se o comportamento médio da
variável com o comportamento da própria variável nos diversos momentos
específicos.
|
8º
|
O conceito de variância pode se
aplicar entre variáveis diferentes (faz sentido esse tipo de análise?)
Depende: se desejo comparar a distância percorrida entre duas equipes
posso somar as distâncias percorridas por cada um dos jogadores de cada time,
em cada jogo, somar essas distâncias, no final de 5 jogos e, dessa forma,
calcular a dispersão média de percurso, de cada um dos times, em relação a si
mesmo. Observe que a "coletividade" de variáveis (distância
percorrida por cada um dos 07 jogadores de cada um dos dois times foram
somadas, mas a varável a ser medida (variância da distãncia percorrida por
cada um dos times, individualmente) permanece sempre única.
|
Utilidade da Variância Para o Modelo de Gestão de
Mercado Apesar das Suas Limitações
|
|
9º
|
A variância pode ser muito útil para
demonstrar os períodos em que determinada variável (“A”) apresentou mais ou
menos dispersão relativamente à sua média, no período de análise e, dessa
forma, indicar, os momentos de maior distância ou menor distância, da
variável “A”, em relação à sua média, no período de análise.
|
10º
|
Por que é importante determinar os
momentos de maior distância ou menor distância da variável “A”, relativamente
à sua média?
Por que dessa forma, pode-se determinar momentos, específicos, importantes, no tempo, das mudanças de comportamento da variável “A” e, assim, conhecer, diretamente, por meio do “Coeficiente de Correlação de Pierson”, qual foi ou quais foram outras variáveis (“B”, “C” ou “D”, por exemplo), que afetaram o comportamento da variável “A”, criando a possibilidade de uma série de análises em níveis, descritos a seguir. |
11º
|
Primeiro Nível
Digamos que o comportamento da variável “A” foi afetado pelo comportamento, diretamente proporcional da variável “B”, com “Coeficiente de Correção de Pierson” de 0,7, e pelo comportamento inversamente proporcional da variável “C”, com “Coeficiente de Correlação de Pierson” de -0,7. |
12º
|
Segundo Nível
Esgotada a análise do “Primeiro Nível” pode-se passar para o “Segundo Nível”. Digamos que o comportamento da variável “B” foi afetado pelo comportamento, diretamente proporcional da variável “D”, com “Coeficiente de Correção de Pierson” de 0,8, e pelo comportamento inversamente proporcional da variável “D”, com “Coeficiente de Correlação de Pierson” de -0,9. |
13º
|
Podemos notar, a partir da análise
dos itens anteriores, que o uso estatístico da "Variância",
em conjunto com o “Coeficiente de Correlação de Pierson”, permite determinar,
matematicamente e estatisticamente, o conjunto de variáveis que, em
determinado horizonte temporal, operou, conjuntamente, para produzir as
médias e as distâncias entre as médias de todas as variáveis “A”, “B”, “C” e
“D”, individualmente consideradas, mostrando-nos as teias de relações,
matemáticas e estatísticas, de
universos específicos no grupo de variáveis inter-relacionadas a serem
considerados na definição das variáveis que devem compor o "motor
matemático e estatístico" das razões diretas e inversas que determinam o
comportamento do valor das variáveis ao longo do tempo.
|
Coeficiente de
Correlação de Pierson - Âmbito de Aplicabilidade
|
|
14º
|
O que é “Coeficiente de Correlação
de Pearson” ? Referifo coeficiente trata da correção entre variáveis “X”
e “Y”, conforme fórmula abaixo (Fonte: Desvendando os Mistérios do
Coeficiente de Correlação de Pearson (r), link
http://www.revista.ufpe.br/politicahoje/index.php/politica/article/viewFile/6/6):
|
15º
|
“Dois conceitos são chaves para
entendê-la: “associação” e “linearidade”. Afinal, o que significa dizer que
duas variáveis estão associadas? Em’ termos estatísticos, duas variáveis se
associam quando elas guardam semelhanças na distribuição dos seus escores.
Mais precisamente, elas podem se associar a partir da distribuição das
freqüências ou pelo compartilhamento de variância. No caso da correlação de
Pearson (r) vale esse último parâmetro, ou seja, ele é uma medida da
variância compartilhada entre duas variáveis”.
|
16º
|
“Por outro lado, o modelo linear
supõe que o aumento ou decremento de uma unidade na variável X gera o mesmo
impacto em Y4. Em termos gráficos, por relação linear entende-se que a melhor
forma de ilustrar o padrão de relacionamento entre duas variáveis é através
de uma linha reta. Portanto, a correlação de Pearson (r) exige um
compartilhamento de variância e que essa variação seja distribuída
linearmente”.
|
17º
|
“Como interpretar? O coeficiente de
correlação Pearson (r) varia de -1 a 1. O sinal indica direção positiva ou
negativa do relacionamento e o valor sugere a força da relação entre as
variáveis. Uma correlação perfeita (-1 ou 1) indica que o escore de uma
variável pode ser determinado exatamente ao se saber o escore da outra. No
outro oposto, uma correlação de valor zero indica que não há relação linear
entre as variáveis. Todavia, como valores extremos (0 ou 1) dificilmente são
encontrados na prática é importante discutir como os pesquisadores podem
interpretar a magnitude dos coeficientes. Para Cohen (1988), valores entre
0,10 e 0,29 podem ser considerados pequenos; escores entre 0,30 e 0,49 podem
ser considerados como médios; e valores entre 0,50 e 1 podem ser
interpretados como grandes. Dancey e Reidy (2005) apontam para uma
classificação ligeiramente diferente: r = 0,10 até 0,30 (fraco); r = 0,40 até
0,6 (moderado); r = 0,70 até 1 (forte). Seja como for, o certo é que quanto
mais perto de 1 (independente do sinal) maior é o grau de dependência
estatística linear entre as variáveis. No outro oposto, quanto mais próximo
de zero, menor é a força dessa relação”.
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18º
|
Para o nosso universo de análise, necessitamos
saber, por exemplo, quais são as variáveis relacionadas, diretamente ou
indiretamente, com o crescimento do PIB dos municípios. O “Coeficiente de correlação
de Pearson” responde a essa pergunta, de forma matemáticamente científica,
eliminando "opiniões" e "intuições" na construção de
modelo representativo da realidade.
|
A ideia central, para criação do
“motor matemático” de inter-relacionamento entre variáveis encadeadas em
relações diretas e indiretas consiste na determinação das relações
matemáticas e estatísticas de relacionamento de variáveis ao longo do tempo,
que tentaremos materializar por intermédio de um exemplo.
|
|
19º
|
Imagine que o PIB do país cresceu
0,2%. Aplicando a “Variância”, o “Coeficiente de Correlação de
Pierson”, em níveis, na forma descrita anteriormente, consegue-se
determinar a cadeia de variáveis que, agindo em conjunto, fizeram o PIB do
Brasil, crescer 0,2%.
|
20º
|
Digamos que identificamos 100
variáveis-chave que determinaram, conjuntamente, o crescimento do PIB do
país, em 0,2%.
|
21º
|
Seleciono a variável “100”, comparo
com a variável “99”, determino a relação direta ou inversa entre elas, bem
como a relação, matemática entre as expressões econômicas delas e, digamos,
que descubro, que para cada crescimento de R$ 1,00 na variável “100” esse
crescimento da variável “100”, provoca acréscimo, absoluto, de R$ 0,30, na
variável "99" e, com base nas séries temporais consigo racionalizar
os percentuais, intermediários, de crescimento e decréscimo), com base na
definição dos padrões de comportamento das outras variáveis, de forma a criar
um padrão de comportamento da variável ao longo do tempo, relativamente ao
comportamento das demais variáveis que determinam o comportamento conjunto
das variáveis.
|
22º
|
Esse processo é repetido com todas as
100 variáveis. No final, o motor matemático e estatístico deve conferir se as
razões de relação, partindo do momento “A” para o momento “B” (atual),
relativamente ao crescimento do PIB, geram e explicam, de fato, o acréscimo
ou decréscimo da variável em questão, relativamente às demais conjuntos de
variáveis que a influenciam, fazendo com que se estabeleça a certeza de
relação, matemática e estatística, entre a variável alvo e as demais
variáveis que com ela se relacionam e, ao analisarmos as cerca de 100
variáveis, surgirá o padrão de comportamento de, acréscimo e decréscimo, da
variável foco e das variáveis que se relacionam com a variável foco,
inclusive relativamente à influência do fator tempo nesse relacionamento e
inter-relacionamento.
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Fonte - Link (Definições Conceituais): http://iase-web.org/documents/dissertations/07.Silva.Dissertation.pdf
|
|
Fonte - Link (Definições Conceituais): http://www.est.ufba.br/mat027/mat027apostila1.pdf
|
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9.
Além das funcionalidades,
descritas acima, existem outras ferramentas matemáticas e estatísticas, a serem
utilizadas, conforme passamos a expor.
10.
“Anova: Fator Dois com Replicação” - Esta ferramenta de
análise é útil quando os dados podem ser
classificados em duas dimensões diferentes:
11.
Por
exemplo, em uma experiência para medir a altura das plantas, estas poderão
receber diferentes marcas de fertilizante (por exemplo, A, B, C) e possivelmente também serão
mantidas em temperaturas diferentes (por exemplo, baixa, alta).
12.
Para
cada um dos seis pares possíveis de fertilizante, temperatura (Fertilizante “A” e temperatura baixa, Fertilizante “A” e temperatura alta, Fertilizante “B” e temperatura baixa, Fertilizante “B” e temperatura alta, Fertilizante “C” e temperatura baixa, Fertilizante “C” e temperatura alta), teremos um
número igual de observações sobre altura de plantas.
13.
Com
essa ferramenta Anova, podemos testar:
a)
Se as alturas das plantas com marcas de fertilizantes
diferentes são obtidas na mesma população subjacente; as temperaturas são
ignoradas nesta análise;
b)
Se as alturas das plantas com níveis de temperatura
diferentes são obtidas na mesma população subjacente; as marcas de fertilizante
são ignoradas nesta análise;
c)
Se, considerando os efeitos das diferenças entre marcas
de fertilizante encontradas na etapa 1 e diferenças entre temperaturas
encontradas na etapa 2, as seis amostras que representam todos os pares de
valores de {fertilizante, temperatura} são obtidos na mesma população. A
hipótese alternativa é de que há efeitos decorrentes de pares específicos de
{fertilizante, temperatura} que estão acima das diferenças que se baseiam
somente no fertilizante ou na temperatura.” Fonte: http://office.microsoft.com/pt-br/excel-help/sobre-as-ferramentas-de-analise-estatistica-HP005203873.aspx
14.
O
uso da ferramenta estatística ANOVA
pressupõe a presença, pelo menos, de três variáveis.
15.
Uma variável “A” (planta)
e duas outras variáveis que influem sobre a altura da planta -- variável “B” (temperatura
alta) e variável “C” (temperatura baixa).
16.
No
mercado podemos ter a variável A” (crescimento do PIB municipal) e diversas outras variáveis que
influem sobre o crescimento municipal:
a)
variável “B” (quantidade de empresas);
b)
variável “C” (quantidade de pessoal ocupado);
c)
variável “D” (poupança);
d)
variável “E” (crédito);
e)
variável “F” (massa salarial);
f)
variável “G” (população economicamente ativa);
g)
variável “H” (quantidade de salários mínimos);
h)
variável “I” (número de aposentados).
17.
Com essa ferramenta Anova, podemos testar se o crescimento
do PIB municipal com quantidades de empresas diferentes são obtidas na mesma
população subjacente.
18.
Nesta
análise são ignoradas a variável “C” (quantidade de pessoal ocupado), variável “D” (poupança),
variável “E” (crédito),
variável “F” (massa
salarial), variável “G” (população economicamente ativa), variável “H”
(quantidade
de salários mínimos) e a variável “I” (número de aposentados),
determinando, o tipo de combinação melhor indica crescimento municipal ou piora
do crescimento municipal, para definição de crescimento do crédito, no
orçamento, em agências que jurisdicionam
municípios que contemplem o conjunto determinante do crescimento local, o que
melhora o custo/benefício/risco/perda do nosso negócio.
19.
No
exemplo anterior, podemos nos utilizar da ferramenta estatística “Suavização Exponencial”, que antevê um
valor com base na previsão do período anterior, com ajuste para o erro dessa previsão, uma vez
que há informações, reais, históricas, no nível municipal, estadual e Brasil,
de cerca de 10 anos e, assim, referida ferramenta, utilizando a constante de
suavização “a”, determina a intensidade em que as previsões dos cenários,
a serem efetuados, respondem aos erros da previsão anterior. (Fonte: http://office.microsoft.com/pt-br/excel-help/sobre-as-ferramentas-de-analise-estatistica-HP005203873.aspx).
20.
Outra
ferramenta importante é a “Análise de
Fourier”, ferramenta de análise que “resolve problemas nos sistemas
lineares e analisa dados periódicos usando o método Transformação de Fourier
Rápida (FFT) para transformar os dados”, oferecendo suporte para transformações
inversas, nas quais o inverso dos dados transformados retorna os dados
originais, permitindo comparar grandezas diferentes, possuindo as seguintes
aplicações:
a)
As transformadas contínuas e discretas de Fourier têm
muitas aplicações em disciplinas científicas -- em física, física e química
quântica, teoria dos números, análise combinatória, processamento de sinal,
processamento de imagem, teoria das probabilidades, estatística, criptografia,
acústica, oceanografia, sismologia, óptica, geometria e outras áreas. Nos
campos relacionados com o processamento de sinal, a transformada de Fourier é
tipicamente utilizada para decompor um sinal nas suas componentes em frequência
e suas amplitudes.
b)
As transformadas são operadores lineares e, com a devida
normalização, são também unários (uma propriedade conhecida como o teorema de
Parseval ou, mais geralmente, como o teorema de Plancherel, e mais geral ainda,
a dualidade de Pontryagin).
c)
As transformadas são invertíveis, e a transformada
inversa tem quase a mesma forma que a transformada.
d)
As funções de base senoidal são funções de diferenciação,
o que implica que esta representação transforma equações diferenciais
ordinárias lineares com coeficientes constantes em equações algébricas
ordinárias. (Por exemplo, num sistema linear invariante no tempo, a frequência
é uma quantidade conservada, logo o comportamento em cada frequência pode ser
resolvido independentemente.)
e)
Através do teorema da convolução, as transformadas tornam
a complicada operação de convolução em multiplicações simples, o que as torna
num método eficiente de calcular operações baseadas em convolução, como a
multiplicação polinomial, a multiplicação de números grandes e o cálculo da
função densidade de probabilidades de uma soma de variáveis aleatórias.
f)
A versão discreta da transformada de Fourier pode ser
calculada rapidamente por computadores, utilizando algoritmos baseados na
transformada rápida de Fourier.
g)
Conclui-se que a Transformada integral de Fourier, pelos
limites de integração, é mais conveniente para problemas que possuem
dependência espacial.
h)
Podemos utilizar o método das transformadas para buscar
Soluções de equações diferenciais.
21.
A
base de dados históricos dos municípios, Estados e do Brasil permitirá o uso do
“Histograma”, ferramenta de análise que
calcula frequências, individuais e cumulativas, para um intervalo de células de
dados e escaninhos de dados, gerando dados para o número de ocorrências de um
valor em um conjunto de dados.
22.
Por
exemplo, em uma turma de 20
alunos, você poderia determinar a distribuição de pontos em categorias de
letras.
Continua na parte 02
Parte 01 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo.html
Parte 02 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo_22.html
Parte 03 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo_98.html
Parte 04 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo_73.html
Parte 05 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo_92.html
Parte 06 - Link http://www.rogerounielo.blogspot.com.br/2015/01/genese-virtual-criacao-de-algoritmo_57.html
Atenciosamente,
Brasília-DF, Brasil 13/12/2014
ΣEMΣ EIAAM ABPAΣA
“O Sol Eterno
Abrasax”, o Sol Central Espiritual”
CENTRO CIENTÍFICO
UNIVERSAL PARA O PROGRESSO DA HUMANIDADE
CONSCIÊNCIA CÓSMICA NO
PLANETA TERRA, POR INTERMÉDIO DA CONSCIÊNCIA CRÍSTICA
“SÓ A
FRATERNIDADE E UNIÃO ENTRE OS SERES HUMANOS, DO MUNDO, PODERÁ RESOLVER OS
PROBLEMAS SOCIAIS, AMBIENTAIS, ECONÔMICOS, FINANCEIROS E DE RELACIONAMENTO, DO
PLANETA TERRA. NÃO HÁ IDEOLOGIA SUPERIOR À FRATERNIDADE UNIVERSAL”
"O Ser
Supremo protege os fracos, impede que os fortes exacerbem o mau do seu egoísmo,
em prejuízo ainda maior dos fracos e também protege os próprios
egoístas do seu próprio egoísmo, pois ama todas as criaturas da mesma maneira."
“quando os bons não
se apresentam ao campo de batalha a vitória da injustiça é justa.”.
“O poder que os
homens possuem, no Planeta Terra, serve para nos ensinar que o maior PODER DO
MUNDO é o PODER de dominar-se a si mesmo, que é um PODER MENOR, que te leva ao
PODER MAIOR, QUE É NÃO TER PODER ALGUM, QUE É O MAIOR DE TODOS OS PODERES”.
“ADOREMOS O PAI
UNIVERSAL! SAUDEMOS O SER SUPREMO!
Rogerounielo
Rounielo de França
Mestre Maçon - Loja
Areópago de Brasília nº 3001
Mestre Maçon - Loja
de Pesquisas Maçônicas do GODF nº 3994
Grande Oriente do
Brasil-GOB
Grande Oriente do
Distrito Federal-GODF
Mestre. Loja Uversa
nº 5.342.482.337.666. Filiada ao Grande Oriente de Uversa, jurisdicionada pelo
Sétimo Grande Oriente Super-Universo Orvônton, vinculado ao Reino Estelar do
Universo dos Universos do Tempo e do Espaço (Ilha do Paraíso).
Participante do
Centro Espírita André Luiz-CEAL
Participante do Fórum de Discussão “Segundas Filosóficas” – “http://segundasfilosoficas.org - “Somos capazes de sonhar com um mundo melhor. Seremos também capazes de
projetá-lo e de efetivamente construí-lo?”
Final
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