Hipergeométrica

podia senti-las, colidindo umas com as outras, até se juntarem aos pares, por assim dizer, formando uma combinação estável. Quando a manhã chegou, eu tinha estabelecido a existência de uma classe de funções fuchsianas originárias da série hipergeométrica. Tudo o que tive de fazer foi transpor para o papel os resultados, o que me tomou apenas 51 algumas horas.4 Poincaré era jovem ainda, e depois dessa experiência foi convocado para o serviço militar. Durante alguns meses nada…

. . . . . . . . . . . . . . . 67 3.10 –Algumas Distribuições Discretas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.1 –Distribuição Binomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.2 –Distribuição Hipergeométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.10.3 –Distribuição Binomial Negativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.10.4 –Distribuição Geométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76…

sem reposição de uma população finita, pequena, não devemos utilizar a distribuição binomial, porque os eventos não são independentes. Se a amostragem se faz sem reposição e os resultados comportam apenas dois tipos utiliza-se a distribuição hipergeométrica. Se uma população tem A objetos de um tipo e os B objetos restantes são do outro tipo e se extraímos n objetos sem reposição, então a probabilidade de obter x objetos do tipo A e n - x objetos do tipo B é P( x) = A! B! ( A + B…

contínuas, função densidade de probabilidade, função de distribuição de probabilidades, função geratriz de momentos, esperança matemática e esperança matemática condicional. Distribuições de probabilidade clássicas, Bernoulli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Geométrica, Binomial negativa, Uniforme, Uniforme discreta, Gama, Normal, Student e F. Variáveis aleatórias multidimensionais. Distribuições conjunta do tipo discreto e contínuo. Álgebra de vetores aleatórios. Variáveis…

. . . . . . . . . . . . . . . 67 3.10 –Algumas Distribuições Discretas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.1 –Distribuição Binomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.2 –Distribuição Hipergeométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.10.3 –Distribuição Binomial Negativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.10.4 –Distribuição Geométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76…

Identificação de valores discrepantes. 16.2. Cálculo de Probabilidades - Espaço amostral e eventos. Probabilidade incondicional e condicional. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, Poisson, Uniforme discreta, Uniforme contínua, Normal, Exponencial, Gama, t-Student, QuiQuadrado, F de Fisher e Snedecor. Cálculo de esperança e variância de variáveis aleatórias. Lei dos Grandes Números. Teorema Central…

. . . . . . . . . . . . . . . 67 3.10 –Algumas Distribuições Discretas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.1 –Distribuição Binomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.2 –Distribuição Hipergeométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.10.3 –Distribuição Binomial Negativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.10.4 –Distribuição Geométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76…

. . . . . . . . . . . . . . . 67 3.10 –Algumas Distribuições Discretas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.1 –Distribuição Binomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.10.2 –Distribuição Hipergeométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.10.3 –Distribuição Binomial Negativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.10.4 –Distribuição Geométrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76…

contínua • Calcular a média, a variância e o desvio padrão de uma distribuição de probabilidade discreta. • Definir os termos Distribuição de Probabilidade e Variável Aleatória • Descrever as características das distribuições Binomial, Hipergeométrica e de Poisson. • Definição: Uma variável aleatória é um valor numérico determinado pelo resultado de um experimento (é uma quantidade resultante de um experimento aleatório que, por acaso, pode assumir diversos valores).…

marginal e condicional, independência, função distribuição e geradora de momentos de vetores aleatórios, momentos de vetores aleatórios, esperança e variância condicional, coeficiente de correlação. Distribuições especiais: binomial, Poisson, hipergeométrica, normal, exponencial e normal bivariada. Lei dos grandes números, teorema do limite central. 3. Inferência Estatística: Estimação por ponto e por intervalo. Método da máxima verossimilhança e dos momentos. Propriedades dos…