Probabilidade Em Espaços Amostrais Finitos

dos números 6 e 8, ou seja: MMC (6,8) = 24 Outra técnica para o cálculo do MMC: 2) AVALIAR NOÇÕES BÁSICAS DOS SEGUINTES ASSUNTOS: SUCESSÕES, MÁXIMO DIVISOR COMUM E MÍNIMO MÚLTIPLO COMUM; TEORIA DOS CONJUNTOS; ANÁLISE COMBINATÓRIA; ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE. Decomposição isolada em fatores primos Para obter o mmc de dois ou mais números por esse processo, procedemos da seguinte maneira: - Decompomos cada número dado em fatores primos. - O mmc é o produto dos fatores comuns e…

qual a probabilidade de se obter soma dos pontos igual a 8? Probabilidade • Espaços amostrais finitos equiprováveis • Probabilidades num espaço amostral equiprovável Como o espaço amostral é extenso, em vez de descrever o espaço amostral, vamos apenas contar o seu número de elementos: n(E) = 6 ⋅ 6 = 36 O evento soma dos pontos igual a 8 fica: A = {(2, 6), (3, 5), (4, 4), (5, 3), (6, 2)} ∴ n(A) = 5 Logo: 5 P(A) = 36 Resposta: 5 36 1. No lançamento de 2 moedas, qual é a…

seguintes processos Estatísticos: a) Censo; b) Estimação. Censo: é uma avaliação direta de um parâmetro, utilizando-se todos os componentes da população. Estimação: é uma avaliação de um parâmetro, com base em um estimador através do cálculo de probabilidades. 4 Propriedades Principais do Censo: o Admitir erro processual zero e tem confiabilidade 100%; o É caro; o É lento; o É quase sempre desatualizado; o Nem sempre é viável. Propriedades Principais da Estimação: …

definida como um conjunto de ferramentas para coleta, organização, análise e interpretações de dados experimentais. O objeto de estudo em Estatística é um conjunto de dados que pode constituir uma população ou uma amostra. População: É um conjunto finito ou infinito de elementos. Amostra: é um subconjunto da população.Geralmente buscamos amostras representativas.Uma amostra representativa é aquela que mantém as características da população. 1.2 Tipos de variáveis Variáveis São…

alguns conceitos, tais como: variável aleatória, população, amostra aleatória, parâmetro, estimador e estimativa. Variável Aleatória * Característico numérico do resultado de um experimento. * Função que associa a cada elemento do espaço amostral um número real. População e amostra * População é o conjunto de todos os elementos ou resultados de um problema que está sendo estudado. * Amostra é qualquer subconjunto da população que contém os elementos que podem ser…

Quantitativas (ex. Continua - 2,5 (medições continuas) Discreta – 2 (em geral, números inteiros) Conceitos Gerais População – Conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica em comum (universo estatístico). Amostra- subconjunto finito de uma população ex. Universo – taque de piscultura Amostra – Matrizes de tambaqui Váriavel – qualitativa – sexo quantitativa – comprimento padrão Exercício sobre o vídeo 1. Destaque o mais lhe chamou atenção na palestras 2. Quais…

capa I I – Espaço e Forma. Localizar objetos em representações do espaço. Identificar figuras geométricas e suas propriedades. Reconhecer transformações no plano. Aplicar relações e propriedades ........................................................................................................................................1 II – Grandezas e Medidas Utilizar sistemas de medidas. Medir grandezas. Estimar e comparar grandezas. .............................................................

Probabilidade e Estatística Sonia Maria Barros Barbosa Correa 4ª Edição PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAIS Grão Chanceler Reitor Vice-reitora Pró-reitor de Extensão Pró-reitor de Gestão Financeira Pró-reitora de Graduação Dom Walmor Oliveira de Azevedo Prof. Dom Joaquim Giovani Mol Guimarães a Prof . Patrícia Bernardes Prof. Wanderley Chieppe Felippe Prof. Paulo Sérgio Gontijo do Carmo Profª. Maria Inês Martins Pró-reitor de Logística e…

FEDERAL FLUMINENSE CENTRO DE ESTUDOS GERAIS INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA PROBABILIDADE Ana Maria Lima de Farias Luiz da Costa Laurencel Setembro de 2007 ii . Conteúdo 1 Probabilidade - Conceitos Básicos 1.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Experimento aleatório, espaço amostral 1.2.1 Experimento aleatório . . . . . 1.2.2 Espaço amostral . . . . . . . . . 1.2.3 Eventos aleatórios . . . . . . . . 1.3 Exemplos . . . . . . . . . . . . .

em Matemática pela UFRJ (1977), mestre em Matemática pela UFRJ (1983), mestre em Math-Statistics pela University of Waterloo, Canadá (1991), e doutor em Engenharia de Produção pela COPPE-Produção / UFRJ (2000). SUMÁRIO CAPÍTULO 1 – CÁLCULO DE PROBABILIDADES ...................................................................................... 1 1.1. Modelos Determinísticos e Modelos Probabilísticos ........................................................................ 1 1.2.…