Modelos De Distribuiçao Discreta De Probabilidade

Arredondamento de dados numericos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.6.3 Exerc´cios propostos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 ı 2.6.4 Distribuicao de Frequencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 ¸˜ ¨ˆ 2.6.5 Exerc´cios propostos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .…

Lista de Probabilidade e Estatística - 1. Utilizando as regras de arredondamento em duas casas decimais, em qual das alternativas o arredondamento está INCORRETO? a. 68,485 = 68,49 b. 131,999 = 132,00 c. 187,775 = 187,78 d. 74,445 = 74,44 2. Em cada situação apresentada abaixo indique a população e a característica de interesse. a. Deseja-se conhecer o consumo total de energia elétrica em MWH nas residências da cidade de Salvador no ano de 1998. b. Estudo sobre a precipitação…

40 elementos: 3,67 1,82 3,73 4,10 4,30 1,28 8,14 2,43 4,17 2,88 5,36 3,96 6,54 5,84 7,35 3,63 2,93 2,82 8,45 4,15 5,28 5,41 7,77 4,65 1,88 2,12 4,26 2,78 5,54 6,00 0,90 5,09 4,07 8,67 0,90 6,67 8,96 4,00 2,00 2,01 (5.1) Agrupe os dados em uma distribuição de freqüências, considerando o limite inferior igual a zero, o superior igual a 10 e utilizando cinco classes de mesma amplitude. (5.2) Construa o histograma de freqüências relativas. (5.3) Obtenha média, mediana e moda (5.4) Obtenha…

Pós GRADUAÇÃO MÉTODOS QUANTITATIVOS submódulo 2 - ESTATÍSTICA Gestão inovadora da empresa gráfica Programa Aula 1 – 26 de agosto – recordação de probabilidade e estatística básica – conceitos gerais de amostragem Aula 2 – 2 de setembro – amostragem aleatória simples (AAS) e amostragem estratificada (AE) Aula 3 – 16 de setembro – Estimadores do tipo razão e do tipo regressão Aula 4 – interpretação da norma NBR5426 – planos de amostragem e procedimentos na inspeção por atributos Aula 5…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 TÉCNICAS DE SOMATÓRIO 3 ESTATÍSTICA DESCRITIVA 3.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Variáveis qualitativas . . . . . . . . . 3.3 Variáveis quantitativas discretas . . . 3.4 Variáveis quantitativas contínuas . . 3.5 Medidas de posição . . . . . . . . . . 3.5.1 Média (Me) . . . . . . . . . . 3.5.2 Mediana (Md) . . . . . . . . . 3.5.3 Moda (Mo) . . . . . . . . . . 3.6 Medidas de dispersão . . . . . . .

Gráficos e Distribuição de Freqüência ................................................. 35 2.1 Variáveis ...................................................................................... 37 2.2 Coleta dos Dados ....................................................................... 38 2.3 Gráficos ........................................................................................ 41 2.3.1 Tipos de Gráficos................................................................ 42 2.4…

experimentos num computador digital a partir da construção de um modelo lógico-matemático que descreve o comportamento dos componentes do sistema e a sua interacção no tempo. 22. A técnica de simulação é muito potente no estudo de sistemas tratando de imitar o comportamento dos diferentes fenómenos numa realidade artificial. Essa técnica requer um forte trabalho computacional porque, cada problema implica um procedimento de solução diferente. E o modelo de simulação tem componentes e…

importância fundamental em muitas áreas de economia aplicada, não apenas na teoria da demanda. É conveniente em muitas situações ter modelos de elasticidade constante, e a função log nos possibilita especificar tais modelos. Se usarmos a aproximação em (A.23) tanto de x como de y, então, a elasticidade será aproximadamente igual a ⌬log(y)/⌬ log(x). Portanto, um modelo de elasticidade constante é aproximado pela equação log(y) ϭ b0 ϩ b1log(x), (A.26) e b1 será a elasticidade de…

tendências, diferenças e variações na informação obtida. A análise de dados possui diferentes facetas e abordagens, incorporando técnicas diversas. Tem grande importância em áreas como: ciências, estudos sociais e negócios, por conta da diversidade de modelos possíveis. 3. Noções de Estatística (População, amostra, variável (quantitativa e qualitativa) Em geral, manipulamos um conjunto de dados com o objetivo de extrairmos informação sobre o comportamento de um processo ou…

Modelos de distribuições de probabilidades Quando aplicamos a Estatística na resolução de problemas administrativos, verificamos que muitos problemas apresentam as mesmas características, o que nos permite estabelecer um modelo teórico para a determinação da solução desses problemas. Os principais componentes de um modelo estatístico teórico são: a. – Os possíveis valores que a variável aleatória x pode assumir; b. – A função de probabilidade associada à variável aleatória x;