Probabilidade E Distribuição Binomial

Capítulo 4 As distribuições de probabilidade mais importantes em controle estatístico de qualidade (CEQ): atributos Sumário 4.1 Introdução 4.2 Distribuição binomial 4.3 Exemplo da distribuição binomial em aceitação por amostragem 4.4 Desvio padrão aproximado da distribuição binomial 4.5 Distribuição Poisson 4.6 Questões para discussão e exercícios 4.7 Referências 4.1 Introdução Até agora o livro se concentrou no estudo de variáveis mensuráveis como peso, comprimento, kw

ESTATÍSTICA – ENG.CIVIL DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL Os experimentos binomiais têm a característica de apresentarem exatamente dois resultados complementares. Esse experimento precisa ter as seguintes condições: - O experimento deve ser repetido, nas mesmas condições, um número finito de vezes (n). - As provas repetidas devem ser independentes. - Em cada prova deve aparecer um dos dois possíveis resultados. - No decorrer do experimento, a probabilidade p do sucesso e a probabilidade q…

CENTRO UNIVERSITÁRIO CATARINENSE FACVEST CURSO DE MATEMÁTICA FABIANO DA SILVA WOLFF DISTRIBUIÇÃO NORMAL E BINOMIAL LAGES 2012 FABIANO DA SILVA WOLFF DISTRIBUIÇÃO NORMAL E BINOMIAL Trabalho de Pesquisa apresentado ao Centro Universitário FACVEST, como parte dos requisitos para a avaliação da…

6. DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS DE PROBABILIDADE 1. Introdução Tal como nos modelos matemáticos determinísticos, nos quais algumas relações funcionais desempenham papel importante (como por exemplo a linear, a quadrática, a exponencial, a trigonométrica, etc.), também verifica-se que na construção de modelos probabilísticos para fenômenos observáveis, algumas distribuições de probabilidade são mais importantes devido ao seu maior uso. No caso de variáveis aleatórias discretas as…

Pesquisa: Distribuição Binomial; Distribuição Hipergeométrica e Distribuição de Poisson Ribeirão Preto 12/03/2015 SUMÁRIO 1. DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL 3 1.1 O que é? 3 1.2 Utilização 3 1.3 Fórmula 3 1.4 Aplicação Prática 3 2. DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA 4 2.1 O que é? 4 2.2 Utilização 4 2.3 Fórmula 4 2.4 Aplicação Prática 4 3. DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 5 3.1 O que é? 5 3.2 Fórmula 5 3.3 Utilização 5 3.4 Aplicação Prática 5 4. REFERÊNCIAS 6 1. DISTRIBUIÇÃO…

Distribuição Uniforme Discreta Definição: A variável aleatória discreta X, que assume os valores x1, x2, . . . , xn, tem distribuição uniforme se Note que, em uma distribuição discreta uniforme, todos os valores são igualmente prováveis. Além disso, para que uma v.a. X tenha distribuição uniforme discreta, é necessário que X assuma um número finito de valores, já que P x fX (x) = 1. Seja X uma v.a. discreta uniforme que assume valores x1; x2; : : : ; xn: Por definição, a esperança de X é

Probabilidade Distribuição Binomial Distribuição Binomial (Experimentos de Bernoulli) | Considere as seguintes experimentos/situações práticas: z z z Conformidade de itens saindo da linha de produção Tiros na mosca numa sequência de disparos contra um alvo Respostas de pessoas à pergunta sobre se vai ou não viajar nas próximas férias O que estes experimentos têm em comum ? Distribuição Binomial (Experimentos de Bernoulli) | Em todas estas situações temos…

Distribuição de Probabilidade • Exemplo: Observa-se o sexo das crianças em famílias com 3 filhos. O espaço amostral é: Ω={(MMM),(MMF),(MFM),(FMM),(MFF),(FMF),(FFM),( FFF)} • Uma variável aleatória de interesse é: X={número de crianças do sexo masculino}. Evento MMM X 3 MMF MFM FMM MFF FMF FFM FFF 2 2 2 1 1 1 0 Distribuição de probabilidade X 0 1 2 3 P(X=x) 1/8 3/8 3/8 1/8 5 17/10/2013 Distribuição de

CAPÍTULO 4: Distribuições de probabilidades discretas 4.1 Distribuições de probabilidades Variável Aleatória Variável aleatória pode ser representada por um valor numérico associado a cada resultado de um experimento de probabilidade. Com isso existem dois tipos de variáveis aleatórias: discreta e contínua. Uma variável aleatória é discreta quando ela tem um número finito ou contável de possíveis resultados a serem listados, Ex.: número de consumidores que chegam a uma determinada fila. Já

gráfico da distribuição de probabilidade. a) Obtenha a probabilidade de cada resultado. b) Organize as probabilidades em uma distribuição c) Faça o gráfico da distribuição de probabilidade R: a) P(0) = 16/100 = 0,16 P(1) = 19/100 = 0,19 P(2) = 15/100 = 0,15 P(3) = 21/100 = 0,21 P(4) = 09/100 = 0,09 P(5) = 10/100 = 0,1 P(6) = 08/100 = 0,08 P(7) = 02/100 = 0,02 b) c) Tente isto 3 Verifique se a…