Probabilidade Distribuição Discretas De Probabilidade

.................................................. 6 2. Planejamento para Coleta e Análise de Dados .............................................................................................. 7 2.1 - Exemplo 1: Folha de verificação para a distribuição do processo de produção ..................................... 9 2.2 - Exemplo 2: Folha de verificação para item defeituoso ........................................................................ 10 2.3 – Exemplo 3: Folha de verificação para

Queremos testar a hipótese de que essa variável é bem modelada pela distribuição de Poisson. Assumimos, assim, que cada evento da variável é independente e que são dados aleatórios, bem como os eventos que se encaixam em Poisson. Paralelamente a esses fatos, lembramos também que a variável deveria ser discreta (número de chegadas) para assumir os parâmetros da distribuição. Acreditando, portanto, que a variável se encaixa na distribuição de Poisson fizemos essa análise.

Variáveis podem ser classificadas da seguinte forma: 1. Variáveis Quantitativas: são as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas. 1. Variáveis discretas: características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Exemplos: número de filhos,…

elementares podem ter uma representação simbólica, não numérica. Ex: Para a jogada de uma moeda, os resultados podem ser cara (H) ou coroa (T). Gera-se uma dificuldade em se tratar aspectos relacionados aos eventos, como por exemplo, as probabilidades em forma de gráficos e eventos do tipo “número de caras em 3 jogadas de uma moeda”, já que is experimentos são representados por símbolos. A FUNÇÃO VARIÁVEL ALEATÓRIA: Seja X um valor numérico, cujo valor depende do resultado…

Probabilidade: Conceitos iniciais Espaço amostral e evento Espaço amostral: Chamamos de espaço amostral ao conjunto de todos os possíveis resultados de um determinado experimento aleatório. Neste caso, iremos indicar o espaço amostral por: Ω. O número de elementos de um espaço amostral iremos indicar por n(Ω). Exemplo: No lançamento de um dado, os possíveis resultados são: 1, 2, 3, 4, 5, 6. Assim: Ω = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 } e n(Ω) = 6 Evento: É qualquer subconjunto do espaço

.................................................07 UNIDADE 1 – Estatística descritiva Estatística descritiva....................................................................................11 UNIDADE 2 – Introdução a probabilidades Introdução a probabilidades........................................................................41 UNIDADE 3 – Amostragem Amostragem............................................................................73 UNIDADE 4 – Testes de…

Valparaíso-GO 2013 INTRODUÇÃO A palavra probabilidade vem do latim, que significa testar, provar. Ela é utilizada em circunstâncias onde queremos identificar um resultado mais específico. Neste estudo veremos a distribuição de probabilidade que associa uma probabilidade a cada resultado numérico de um experimento. Dentre estas distribuições temos a distribuição discreta, que é uma função cujo domínio são os valores da variável, e a imagem são as probabilidades de cada variável…

.................................................07 UNIDADE 1 – Estatística descritiva Estatística descritiva....................................................................................11 UNIDADE 2 – Introdução a probabilidades Introdução a probabilidades........................................................................41 UNIDADE 3 – Amostragem Amostragem............................................................................73 UNIDADE 4 – Testes de…

representa as possíveis notas. Determine a média e o desvio padrão dessa distribuição de probabilidades. N 0 2,5 5 7,5 10 p(N) 0,05 0,25 0,30 0,25 0,15 2) Uma distribuição de probabilidades é dada por X = {2, 4, 6, 8} com probabilidades respectivas p = {0,50; 0,10; 0,15; 0,25}. Qual a média dessa distribuição? a) 2,10 b) 2 c) 1,5 d) 4,3 3) A média da variável aleatória discreta é igual: a) ao valor esperado da variável…

isESTATÍSTICA PROBABILIDADE ANÁLISE COMBINATÓRIA Prof. Ms. Antonio Carlos de Oliveira Capitão E3 1 ANÁLISE COMBINATÓRIA Definição: Análise de situações que envolvem acaso. O estudo da probabilidade e análise combinatória teve como seus precursores os ingleses Isaac Newton (1.642-1.727) e Abraham de Moivre (1.667-1.754), no século XVII; após este período so houve novos avanços científicos no início do século XX, quando Georg Cantor desenvolveu a teoria dos números…