Exercícios Sobre Variáveis Aleatórias

VARIÁVEIS A cada fenômeno corresponde um número de resultados possíveis. Assim, por exemplo: - para o fenômeno 'sexo' são 2 os resultados possíveis; - o número de crianças em uma família pode ser expresso por números naturais: 0, 1, 2 , ...,n; - para o fenômeno 'estatura' temos uma situação diferente, pois os resultados podem tomar um número infinito de valores numéricos dentro de um intervalo (depende da precisão da medida). Logo Variável é um símbolo, como x, y, z, t, que pode assumir qualquer

4 1.1.1. Amostragem Aleatória ou Casual Simples (AAS) 4 1.1.2. Amostragem Sistemática 6 1.1.3. Amostragem Estratificada 7 1.1.4. Amostragem por Conglomerados 9 1.1.5. Amostragem não probabilística (não aleatória) 9 2. ESTATÍSTICA DESCRITIVA

2ª Lista de Exercícios: Técnicas de Amostragem INSTRUÇÕES GERAIS É de fundamental importância que você realize todos os exercícios para que haja um melhor entendimento do conteúdo. Não deixe acumular conteúdo, pois a disciplina tem duração de apenas 4 semanas, faça o proposto em cada semana. Este exercício deve ser entregue neste mesmo arquivo. O arquivo deverá ser renomeado com o nome do aluno, polo e o número da Lista. Ex: Luciana_Marcelino_Betim_02 ATENÇÃO: Antes de começar

Pela teoria das probabilidades, podemos calcular a probabilidade de que, das 10 fichas extraídas, exatamente 6 sejam vermelhas. Em estatística, não sabemos como um processo funciona, mas podemos observar os seus resultados, e utilizar a informação sobre os resultados para conhecer a natureza do processo. Por exemplo, suponhamos agora que, antes de uma eleição, o leitor pergunte a 1000 pessoas escolhidas aleatoriamente o nome do seu candidato a presidente. Não é possível calcular a…

cronológicas, temporais e históricas Séries geográficas ou territoriais Séries especificativas ou categóricas Séries mistas Distribuições de frequência Representações gráficas • Unidade V – Técnicas de Amostragens Probabilísticas – – – – – Amostragem aleatória simples Amostragem estratificada Amostragem sistemática Amostragem por conglomerados Cálculo do tamanho de uma amostra Conteúdo programático • Unidade VI – Intervalo de confiança – O erro padrão das médias – A comparação entre…

Departamento de Economia – Universidade Federal de Uberlândia. SUMÁRIO 1. Introdução 4 2. Estatística Descritiva 8 2.1 Tipos de Variáveis 8 2.2 Tabelas e Distribuições de Freqüência 11 2.3 Histogramas 14 2.4 Tabulação de Freqüência e Histograma para Variáveis Contínuas 15 2.5 Medidas de Posição e de Dispersão 18 2.5.1 Uma Nota sobre Notação Estatística 18 2.5.2 A Média Aritmética Não Ponderada 19 2.5.3 A Média Aritmética Ponderada 21 2.5.4 Proporções…

Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Departamento de Estatística Prof:. Gabriel Juliano Camêlo 1° lista de exercícios Estatística I (Conceitos importantes e amostragem) 1) Qual grande área da Estatística, que a parti de resultados obtidos em uma amostra, pode ser projetada para toda a população? Cite seus fundamentos. Estatística inferencial. Ela fundamenta-se na teoria da amostragem e no cálculo de Probabilidades. 2) Julgue as afirmativas se

diversificar; mudar; ser inconstante; não ser conforme, discrepar. Na maioria dos casos existirá variação em um conjunto de dados, independente da característica que você esteja medindo, pois nem todos os indivíduos terão o mesmo exato valor para todas as variáveis. EXEMPLO Durante o ano letivo a Média das notas de João, Mário, Maria e José foi 7,0. Se considerarmos apenas a Média, não notaremos qualquer diferença entre os quatro alunos. No entanto, observa-se que as notas são muito…

RESUMO Esta monografia trata de mostrar a contribuição do método Simulação Monte Carlo como ferramenta auxiliar nas análises de viabilidade econômico-financeira em projetos de investimento, a partir de um estudo de caso. A literatura tradicional sobre análises de projeto trata quase sempre de modelos determinísticos para avaliação de risco, e neste aspecto justifica-se o estudo de método de simulação que utiliza modelo probabilístico de análise. Os dois modelos são abordados neste…

. . . . . . . . 4 1.5.1 Propriedades das somatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.6 Somatório double . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.7 Exercícios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.5 2 Análise Descritiva 8 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2