Hipergeométrica E Poisson

PROBABILIDADES • Distribuição Binomial........................................................................................................................ • Distribuição Hipergeométrica........................................................................................................... • Distribuição de Poisson.................................................................................................................... 101 107 113 DISTRIBUIÇÃO CONTÍNUAS DE…

P(x<=2)=P(x=0)+P(x=1)+P(x=2) 5 DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE HIPERGEOMÉTRICA Esta distribuição se aplica quando a amostra se realiza sem repetição e a probabilidade de êxito não permanece constante de um ensaio a outros calcula mediante a fórmula: ………………………… (12) Onde: N: tamanho da população S: Quantidade de êxitos na população X: Número de êxitos na amostra. n : tamanho a amostra. n>=0.05N 6 DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE DE POISSON Descreve a quantidade de vezes que…

5 Distribuição Hipergeométrica Consideremos uma população com N elementos, dos quais r têm uma determinada carac- terística (sucesso). Retiramos dessa população, sem reposição, uma amostra de tamanho n. Seja X: número de sucessos na amostra. Dessa forma a distribuição de probabilidade da variável aleatória X é dada por P (X = k) = r k N −r n−k N n , 0 ≤ k ≤ n, k ≤ r. A variável X assim denida tem distribuição Hipergeométrica. p…

06/09/2012. ESTATÍTICA E PROBABILIDADE Métodos de Contagem; introdução à probabilidade: probabilidade em espaços amostrais discretos; variáveis aleatórias; principais distribuições de probabilidade: binomial, binomial negativa, geométrica, hipergeométrica, Poisson; noções de distribuições contínuas: uniforme, normal e exponencial; inferência estatística versus inferência descritiva; noções de estimação de parâmetros de uma distribuição; noções de testes de hipóteses. Software…

esperados nesta pesquisa? 7.3 Distribuição Hipergeométrica Considere uma população (conjunto) composta de N objetos, r dos quais têm uma certa característica A, logo, N − r não têm a característica A (A). Suponha que n desses objetos são escolhidos ao acaso sem reposição e que estamos interessados na variável X : número de elementos que possuem a característica A dentre os n. Então, a variável definida desta forma é dita ter distribuição hipergeométrica com parâmetros N, r e n e…

8.1 – Introdução 8.2 – Modelos discretos 8.2.1 – Modelo Uniforme 8.2.2 – Modelo Binomial Amostragem com reposição Amostragem sem reposição em populações infinitas 8.2.3 – Modelo Binomial Negativa 8.2.4 - Modelo de Poisson Aproximação da distribuição Binomial pela distribuição de Poisson 8.2.5 – Modelo Hipergéométrico 213 213 214 214 214 219 219 220 223 224 228 Utilização do Excel para calcular probabilidades dos Modelos Discretos 8.3 – Modelos contínuos 8.3.1 – Modelo Normal 8.3.2 –…

por números inteiros. Exemplos: no de pessoas por domicílio, no de peças defeituosas encontradas em um lote, número de acidentes. Os específicos modelos discretos de probabilidade são as distribuições de probabilidade binomial, a de Poisson. e (hipergeométrica). Variável contínua: assume qualquer valor fracionário ao longo de um intervalo específico de valores. Os dados são gerados pelo processo de medição. Exemplos: pesos de caixas de laranjas, alturas de pinheiros, duração de uma…

por números inteiros. Exemplos: no de pessoas por domicílio, no de peças defeituosas encontradas em um lote, número de acidentes. Os específicos modelos discretos de probabilidade são as distribuições de probabilidade binomial, a de Poisson. e (hipergeométrica). Variável contínua: assume qualquer valor fracionário ao longo de um intervalo específico de valores. Os dados são gerados pelo processo de medição. Exemplos: pesos de caixas de laranjas, alturas de pinheiros, duração de uma…

Figura 4.7 Ilustração do conceito de tempo de retorno para eventos mínimos anuais Figura 4.8 Exemplos de funções massa de probabilidades da distribuição binomial negativa Figura 4.9 Exemplos de funções massa de probabilidades de Poisson Figura 4.10 Exercício 6 Figura 4.11 Exercício 8 Figura 5.1 Funções densidade e de probabilidades acumuladas da distribuição uniforme Figura 5.2 FDP e FAP da distribuição Normal, com Figura 5.3 Efeitos da…

.............................. 35 2.2.1.1 Distribuição binomial ......................................................................................... 35 2.2.1.2 Distribuição de Poisson ..................................................................................... 38 2.2.1.3 Distribuição Hipergeométrica ............................................................................ 40 2.2.2 Distribuições Contínuas de Probabilidades .....................................................