Aproximação Da Distribuição Binomial Com A Distribuição Normal

de distribuição de probabilidade (F.D.P.) - Variância e desvio padrão de uma F.D.P. de uma V.A. - Variáveis Aleatórias com distribuição discreta - A distribuição Binomial - A distribuição de Poisson - Variáveis Aleatórias Contínuas; Modelos matemáticos de V.A. contínuas); - A distribuição normal (A importância da distribuição normal - Propriedades da distribuição normal - Uso da tabela de F.D.P. do modelo normal padrão - Interpretação de resultados - A aproximação normal da…

matemáticas se apliquem não importando qual interpretação seja escolhida, a escolha tem grandes implicações pelo modo em que a probabilidade é usada para modelar o mundo real. Distribuição Normal de Probabilidade A distribuição normal é uma das mais importantes distribuições da estatística, conhecida também como Distribuição de Gauss ou Gaussiana. Foi primeiramente introduzida pelo matemático Abraham de Moivre. Além de descrever uma série de fenômenos físicos e financeiros, possui…

Página 60 – Distribuição de Poisson 1. Um departamento de conserto de máquinas recebe uma média de cinco chamadas por hora. A probabilidade de que, em uma hora selecionada aleatoriamente, sejam recebidas exatamente três chamadas é: 2. Um departamento de concerto de máquinas recebe uma média de cinco chamadas por hora. A probabilidade de que menos do que três chamadas sejam recebidas durante uma hora aleatoriamente escolhida é determinada da seguinte forma: 3. Na média, 12…

ocorrência, tabela denominada distribuição de probabilidade. *Embora universalmente aceita, a expressão não é adequada, porque x não é variável e sim uma função; além disso, o resultado é aleatório, mas não o(s) valor(es) dessa função. Vê-se que não é nem variável, nem aleatória. Os modelos de distribuição de probabilidade apresentam características específicas conforme as variáveis aleatórias numéricas sejam discretas ou contínuas. Para se construir uma tabela de distribuição de…

Distribuição Normal A distribuição normal é uma das mais importantes distribuições da estatística, conhecida também como Distribuição de Gauss ou Gaussiana. Foi primeiramente introduzida pelo matemático Abraham de Moivre. Além de descrever uma série de fenômenos físicos e financeiros, possui grande uso na estatística inferencial. É inteiramente descrita por seus parâmetros de média e desvio padrão, ou seja, conhecendo-se estes consegue-se determinar qualquer probabilidade em uma…

médias usando distribuição normal (variância conhecida) o Nível de confiança (1-α): éa probabilidade de que um intervalo estimado contenha o parâmetro populacional. o Nível de significância (α): éa probabilidade de que um intervalo estimado NÃO contenha o parâmetro populacional. o Erro máximo da estimativa (tolerância): é a maior distância possível entre a estimativa pontual e o valor do parâmetro. o Intervalo de confiança Construindo estimativa intervalar das médias usando distribuição…

características de qualidade tais como dimensionais críticos ou percentuais de não conformes. A distribuição de probabilidade, por sua vez, é descrita pelos seus parâmetros populacionais. Por exemplo, a média μ e o desvio-padrão σ são os parâmetros populacionais da distribuição Normal, enquanto λ é o parâmetro da distribuição de Poisson. Assim, existe interesse em conhecer os parâmetros populacionais da distribuição de probabilidade. Como geralmente os parâmetros populacionais não são…

Introdução à Distribuição de Probabilidades 3 2 Definições 4 2.1 Variável Aleatória 4 2.2 Distribuição de Probabilidades 5 2.2.1 Noções Iniciais 5 2.2.2 Distribuição Teórica 8 2.2.3 Parâmetros e Estatísticas 8 2.2.4 Distribuição Discreta e Contínua 9 3 Distribuições Contínuas 9 3.1 Distribuição Normal 11 3.2 Distribuição Gamma 21 3.3 Distribuição de Valores Extremos 27 3.4 Distribuição Exponencial 34 4 Distribuições Discretas 36 4.1…

Exercícios 31 2. Distribuição de probabilidade 38 2.1. Conceito e importância 38 2.2. Variáveis aleatórias e distribuição de probabilidades 39 2.3. Distribuição de probabilidades discretas e contínuas 40 A. Distribuição Binomial 41 B. Distribuição de Poisson 42 C. Distribuição uniforme discreta 45 D. Distribuição normal 45 E. Aproximação normal da Binomial e Poisson 49 ii Pag. 2.4. Esperança matemática e suas leis 49 2.5. Tabelas de F, χ2 , t e Normal 51 3. Amostragem

Vx=Ex2- [E(x)]2 Distribuição de Bernoulli: * xs=1 e xf=0 * Px=1=Ps=p * Px=0=Pf=1-p * Px=j= (1-p)1-j×pj Distribuição Binomial: * X~b(n,p) * Px=k=n!k!n-k! pk (1-p)n-k * No R: Px≤k=pbinom(k,n,p) * M = E(X) = np * O² = V (X) = np(1 - p) Distribuição Geométrica: * X~G(p) * Ps=p * Px=k=p(1-p)k * Px>k=(1-p)k * Px>k1+k2x>k1=P(x>k2) * Ex=1p * Vx=(1-p)p2 * No R: Px≤k=pgeomk,p Distribuição Binomial…