Anotacoes De Est

conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento. 5 No lançamento de dois dados, temos os seguintes resultados: LL (1,6)  (1,1) (2,1) (2, 2) (2, 6)   (3,1) (3,3) (3, 6)  S =  (4, 4) (4, 6)  (4,1) (5,1) L (5,5) (5, 6)    L LL (6, 6)  (6,1) Obs: quando um evento tem mais de um resultado é chamado de evento composto. Observar o resultado do lançamento de 3 moedas. Onde c “cara” e c “coroa” Ω = {ccc, ccc , cc c, c cc, cc c , c cc , c c c, c c c } A1: sair uma coroa. A1 = ( ccc,ccc, ccc ) 2.3 - Eventos (Ai) É simplesmente um conjunto de resultados possíveis. Na terminologia dos conjuntos, um evento é um subconjunto de um espaço amostral. Exemplo: Realizar uma inspeção para averiguar se há um número par de peças defeituosas por lote da produção. 2.4 - Classe de Eventos Uma coleção ={ A1 , A2 , L } de subconjuntos de Ω que obedeça às propriedades a seguir pode ser considerada uma classe de eventos. A1. Ω ∈ (definiremos P(Ω) = 1) A2. se o subconjunto Ai pertence a , então seu complemento Ai também pertence ; A3. Se A∈ e B ∈ , então A ∪ B ∈ (i.e., se atribuirmos uma probabilidade a A e outra a B, então atribuiremos uma probabilidade a “A ou B”), Definição 1: seja Ω um conjunto não-vazio. Uma classe é chamada álgebra de conjuntos de Ω. Proposição 1. Seja A4. ∅ ∈ de subconjuntos de Ω satisfazendo A1, A2 e A3 uma álgebra de subconjuntos de Ω. Então valem as seguintes propriedades: e A5. Se um conjunto contável de subconjuntos A1…

uma estatística amostral para estimar o valor de um parâmetro que é desconhecido, mas é uma constante. Como um exemplo suponhamos que temos uma população de 100.000 bolas de gude em um saco, todas as quais são idênticas exceto pela cor, e que não podemos vêlas embora saibamos que uma parte delas são brancas e o restante são pretas. Suponha que desejamos ter uma idéia da proporção de, digamos, bolas brancas nessa população. Suponha que para conseguir isso selecionamos 1.000 bolas…

uma estatística amostral para estimar o valor de um parâmetro que é desconhecido, mas é uma constante. Como um exemplo suponhamos que temos uma população de 100.000 bolas de gude em um saco, todas as quais são idênticas exceto pela cor, e que não podemos vêlas embora saibamos que uma parte delas são brancas e o restante são pretas. Suponha que desejamos ter uma idéia da proporção de, digamos, bolas brancas nessa população. Suponha que para conseguir isso selecionamos 1.000 bolas…

valor de uma estatística amostral para estimar o valor de um parâmetro que é desconhecido, mas é uma constante. Como um exemplo suponhamos que temos uma população de 100.000 bolas de gude em um saco, todas as quais são idênticas exceto pela cor, e que não podemos vêlas embora saibamos que uma parte delas são brancas e o restante são pretas. Suponha que desejamos ter uma idéia da proporção de, digamos, bolas brancas nessa população. Suponha que para conseguir isso selecionamos 1.000…

rochas ornamentais que, de uma forma ou de outra, sobrevive até os dias de hoje. Ao mesmo tempo, as construções de grandes catedrais, de edifícios públicos e dos palácios da nobreza nas mais importantes cidades italianas deram grande impulso ao uso do mármore como material nobre, tanto na arquitetura quanto na arte. Todavia, foi no auge do Renascimento que novos materiais, com colorido diversificado, proporcionaram um verdadeiro rompimento entre o mundo antigo e o novo no que diz…

Suponha que se queira combinar 2 gravatas (g1, g2) com 3 camisas (c1, c2, c3). c1 g1 c2 c3 c1 g2 c2 c3 RESUMINDO: Permutações: Sem repetição:o número de maneiras de dispor N objetos diferente é dado por: PN = N! Com repetição: o número de maneiras de dispor de N objetos dos quais N1 são iguais, N2 são iguais,..., é dado por: PN = N! N1! xN 2 ! x... Arranjos: Se tivermos N objetos diferentes e desejamos escolher n desses objetos ( n ≤ N ) e permutar os n escolhidos é dado por: A…

utilizaram o aplicativo KGography e realizaram todas| | | |as atividades desse aplicativo como navegar no mapa e | | | |responder questões, adivinhar as bandeiras e regiões. | |4º Ano |Estados Brasileiros |Os alunos irão até a ste para construir um mapa do Brasil | | | …

Bacharel em Psicologia pela Faculdade Integrada de Fernandópolis - FEF. Docente e Diretor do Curso de Psicologia da Faculdade Patos de Minas (FPM). Patos de Minas/MG. jrantoniassi@hotmail.com. 2 ABSTRACT This study sought to examine the benefits that the game of chess can provide for the psychosocial development. Aiming to highlight the contribution of chess to psychological and social development of the individual. The study has a qualitative nature and a methodological…

......................................................................................4 1. 2. Estatística Descritiva .........................................................................................8 2.1 Tipos de Variáveis ...........................................................................................8 2.2 Tabelas e Distribuições de Freqüência .............................................................10 2.3 Histogramas…

Agroindustrial. Profa. Dra. Daniela Müller de Quevedo Novo Hamburgo – 2015 1 Probabilidade e Estatística - Daniela Muller de Quevedo Disciplina: Probabilidade e Estatística Professora: Daniela Muller de Quevedo e-mail: danielamq@feevale.br Cronograma da disciplina: ETAPA I: - Conceitos Básicos - Tabelas e Gráficos - Distribuição de Frequências. - Medidas de Tendência Central. - Medidas de Dispersão. Avaliação I: Data: 14/09 - Laboratório de Informática (2,0) –…