Probabilidades De Variaveis Aleatórias

População e amostra. Distribuições de frequências. Tabelas. Gráficos. Histogramas. Medidas de tendência central e de dispersão: média, mediana, moda, variância, desvio-padrão. Freqüência relativa e probabilidade. 2. Aplicação da Matemática à Estatística. Variável aleatória. Distribuições de probabilidade. A distribuição normal. Esperança. Variância. Distribuição amostral das médias. Estatística inferencial. Teste de hipóteses. Hipótese nula. Testes unilaterais e bilaterais.…

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.…

Apostila elaborada pelo prof. Jorge Santana - Estatística ESTATÍSTICA e PROBABILIDADE – APOSTILA 1 CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA 3º PERÍODO/NOTURNO – 2014-2 Prof. Jorge Santana Montes Claros Agosto/2014 1 Apostila elaborada pelo prof. Jorge Santana - Estatística 1 – OS MÉTODOS ESTATÍSTICOS: finalidade e aplicações; conceitos básicos de Estatística. 1.1 - O que é Estatística? A Estatística é uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos para coleta,…

coeficiente de variação de uma variável é uma medida de dispersão absoluta que é o resultado da divisão entre a média e o desvio padrão da variável em questão. II. O desvio padrão é mais apropriado do que o coeficiente de variação quando se deseja comparar a variabilidade de duas variáveis. III. Na amostragem aleatória estratificada, a população é dividida em estratos, usualmente, de acordo com os valores ou categorias de uma variável, e, depois, uma amostragem aleatória simples é…

Estatística é obter informações para uma população a partir do conhecimento de uma única amostra. Em geral, a população é representada por uma variável aleatória X, com função de distribuição ou densidade de probabilidade fX. Dessa população, então, extrai-se uma amostra aleatória simples com reposição, que dá origem a um conjunto X1, X2, . . . ,Xn de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, todas com a mesma distribuição fX. Se fX depende de um ou mais…

sendo E, um experimento aleatório com espaço amostral S e medida de probabilidade P. Se a variável aleatória y somente tomar valores em um conjunto enumerável então a distribuição de probabilidade de y é uma distribuição discreta e pode-se dizer que y é uma variável aleatória discreta. DISTRIBUIÇÃO DE POISSON Em 1838 o matemático francês Siméon-Denis Poisson publicou conjuntamente com a sua teoria da probabilidade, a hoje conhecida distribuição de Poisson em seu trabalho Recherches

acarreta perda, estimada em R$1,00 por unidade demandada e não vendida. O feirante anotou a demanda das últimas 35 semanas e chegou à seguinte distribuição de probabilidades: a) cálculo da Distribuição de Probabilidade: (1,0 pontos) |Média de Vendas |Frequência |Probabilidade |Probabilidade Acumulada |Intervalo Nos aleatórios | |210 |5 |0,14 |0,14 …

DISTRIBUIÇÃO TEÓRICAS DE PROBABILIDADES DEVARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS1 - Distribuição de BernoulliA Distribuição de Bernoulli é a distribuição discreta de espaço amostral {0, 1},com probabilidades P(0) = 1 - p e P(1) = p. O nome da distribuição se refere aocientista suíço Jakob Bernoulli.Sempre que uma experiência aleatória só tem dois resultados possíveis pode serdescrita por uma variável aleatória de Bernoulli. Por convenção utilizam-se osvalores 0 e 1 (0  insucesso, 1  sucesso) e…

de Probabilidade (Variável Discreta) Aula Passada... A distribuição de probabilidade descreve quais as possibilidades de valores que uma variável pode assumir. Ela pode ser definida como uma função: ( ) = ( = ) , sendo = Regras: 1)A soma dos valores de uma distribuição de probabilidades deve ser 1. ( ) 2)A probabilidade de ocorrência de um determinado evento deve ser 0 ≤ ( ) ≤ 1. Distribuição de Probabilidade Podemos representar uma distribuição de…

Processo Estocástico: Um processo estocástico é uma família de variáveis aleatórias {X(t), t ∈ T} definidas em um espaço de probabilidade, indexado por um parâmetro t, onde t varia no conjunto T. Então se uma variável aleatória é um número real que varia aleatoriamente, um processo estocástico é uma função temporal que varia aleatoriamente. Lembrando que uma variável aleatória é uma função definida num espaço amostral Ω. Então, o processo estocástico {X(t), t ∈ T} é uma função de dois…