Distribuição Binomial Com Exemplos

Aleatória Discreta 6 4.2.2 Definição da Variância de uma Variável Aleatória Discreta 6 4.2.3 Desvio-Padrão de uma Variável Aleatória 6 4.2.4 Distribuição Binomial 7 4.2.5 Distribuição Geométrica 8 4.3 Variável Aleatória Contínua 9 4.3.1 Variância de uma Variável Aleatória Contínua 11 4.3.2 Distribuição Uniforme 11 4.3.3 Distribuição Exponencial 12 4.3.4 Distribuição Normal ou Gaussiana 14 5. Conclusão 17 6. Bibliografia 18 1. Introdução Na grande maioria dos problemas práticos,…

aleatória x. Distribuição de Bernoulli  Características do modelo: – Variável aleatória x só pode assumir valores 0 e 1. – P(x=0)=q e P(x=1) = p – Onde p + q =1  Descrição do modelo: – Neste caso o   p , 2 ( x)  p q  ( x)  p.q e Distribuição de Bernoulli  Exemplo: – No lançamento de uma moeda, a variável aleatória x anota o número de caras obtidas. Determine a média, a variância e o desvio-padrão.  Neste caso os valores de x são 0 e 1, portanto é uma distribuição…

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…

os métodos usados e, assim, estes devem ser claramente definidos no início. Os estudos de populações podem ser divididos em extensivos e intensivos. Estudos extensivos são conduzidos em grandes áreas e normalmente voltados para distribuição de espécies de insetos ou para predizer danos, bem como a aplicação de medidas de controle. Uma mesma área pode ser amostrada várias vezes durante um dado período, dando-se ênfase para um particular estágio de desenvolvimento do…

Variável aleatória contínua • Exemplo 6.3 f(t) ⎧ 2e −2t , para t ≥ 0 f (t ) = ⎨ para t < 0 ⎩0, 2 3 P(T > 3) = ∫ +∞ 3 f (t )dt = ∫ +∞ 3 t +∞ ⎡ 1 − 2t ⎤ − 2t 2e dt = 2⎢− e ⎥ = 0 + e − 2(3) = e − 6 ⎣2 ⎦3 BARBETTA, REIS e BORNIA – Estatística para Cursos de Engenharia e Informática. Atlas, 2004 Variável aleatória contínua • Função de distribuição acumulada F ( x) = P( X ≤ x) = ∫ x −∞ f ( s)ds, ∀x ∈ ℜ • Exemplo 6.3 ⎧1 − e…

A distribuição Poisson É frequentemente usada para modelar o número de ocorrências de um evento por um certo período de tempo ou por um certo volume ou por uma certa área. A distribuição Poisson tem apenas um parâmetro, que é interpretado como uma taxa média de ocorrência do evento, e a probabilidade de ocorrerem exatamente eventos é dada por (7) em que , e . A variância de uma Poisson é igual à sua média, . Quando , por exemplo, a distribuição fica assim: As suposições básicas

Resumo da teoria de distribuição de Poisson: A distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta. Ela expressa, por exemplo, a probabilidade de um certo número de eventos ocorrerem num dado período tempo, caso estes ocorram com uma taxa média conhecida e caso cada evento seja independente do tempo decorrido desde o último evento. Exercício explicado: 1º Suponha que 10% das crianças de um determinado bairro do Rio de Janeiro prefiram sorvete de baunilha ao de…

freqüências simples de eventos ocorridos numa repetição considerável do experimento. Como decorrência disso nós podemos estabelecer o conceito de distribuição de probabilidades em analogia com as distribuições de freqüências com algumas diferenças: Na distribuição de freqüências normalmente utilizávamos como informação principal a freqüência simples. Na distribuição de probabilidades priorizaremos as freqüências relativas agora chamadas de probabilidades. Distribuições de…

DISCRETOS (BINOMIAL e POISSON) Modelos probabilísticos Algumas variáveis aleatórias (V.A.) aparecem com bastante frequência em situações práticas de experimentos aleatórios (Ex.: peso, altura, número de descendentes, sexo, espécie, etc.) e justificam um estudo mais aprofundado. Nesses casos, a distribuição de probabilidade pode ser descrita de uma maneira mais fácil através de uma lei (modelo) para atribuir probabilidades. Um mesmo modelo pode ser utilizado para descrever a…

..................................................................................... 3 Variável X....................................................................................................................................... 4 a) Distribuição Binomial…………….......................................................................................... 4 b) Método.....................................................................................................................................