Probabilidades De Variaveis Aleatórias

medidas calculadas a partir de uma amostra irão permitir avaliar a evidência de sua veracidade. O número de torcedores do Flamengo no Brasil é de 35.000.000 pessoas. A decisão sobre a veracidade de cada afirmação estará sempre associada a uma probabilidade de estarmos cometendo um erro. Prof. Moisés Balassiano 8 Prof. Moisés Balassiano 2 Introdução Introdução O Problema do Teste de Hipóteses O Problema da Inferência Resumindo: o processo de teste de hipóteses consiste em se…

POISSON A distribuição de Poisson é útil para descrever as probabilidades do número de ocorrências num campo ou intervalo contínuo (em geral tempo e espaço). Eis alguns exemplos de variáveis que podem ter como modelo a distribuição de Poisson: defeitos por centímetro quadrado, acidentes por dia, clientes por hora, chamadas telefônicas por minuto, etc... Note-se que a unidade de medida (tempo, área) é contínua, mas a variável aleatória (número de ocorrências) é discreta. Além…

coleta dos dados 3) Coligir os dados 4) Analisar e interpretar os dados 5) Relatar as conclusões É dividida em três partes: Estatística Descritiva, Probabilidade e Amostragem 1. Definições: 1. MODELO Versão simplificada de algum problema ou situação da vida real destinado a ilustrar certos aspectos. 2. PROBABILIDADES A teoria da probabilidade proporciona uma base racional para lidar com situações influenciadas por fatores relacionados ao acaso. 3. AMOSTRAGEM Diz…

Livro: Probabilidade - Aplicações à Estatística – Paul L. Meyer Capitulo 9 – Algumas Variáveis Aleatórias Contínuas Importantes. Problemas 1. Suponha que X tenha distribuição N2, 0,16. Empregando a tábua da distribuição normal, calcule as seguintes probabilidades: a. PX≥2,3. PX≥2,3=PY>2,3-20,16=Φ-0,75=0,2266 b. P1,8≤X≤2,1. P1,8≤X≤2,1=P1,8-20,16≤Y≤2,1-20,16=Φ0,25+Φ-0,5=0,2902 2. O diâmetro de um cabo elétrico é normalmente distribuído com média 0,8 e…

30 35 40 Upper Boundaries (x np = 53 C: o indivíduo apresenta pressão arterial elevada => nc = 20 Q: o indivíduo simultaneamente tem peso normal e pressão arterial elevada. Q = P ∩ C => nP ∩ C = 8 Assim: nQ = 8 Usando a definição de probabilidade, queremos calcular: 8 no .de casos favoráveis ao evento = = P (“ter pressão elevada, sabendo que tem peso normal”) = o . de casos possíveis em Ω∗ n 53 o . total de idosos com peso normal é 53, dentre os quais 8 são…

em Análise e Desenvolvimento de Sistemas SÉRIE: 1º semestre DISCIPLINA: Estatística CARGA HORÁRIA SEMANAL: 03 horas/aula CARGA HORÁRIA SEMESTRAL: 60 horas I – EMENTA Estatística Descritiva. Noções de probabilidade. Variável aleatória. Modelos teóricos discretos e contínuos de probabilidades. Inferência estatística e estimação. Regressão linear simples. II – OBJETIVOS GERAIS Apresentar ao aluno os conceitos fundamentais de Estatística, de maneira que ele possa compreender e…

1. Seja X uma variável aleatória com função de probabilidade dada por P(X=2)=0,1 P(X=5)=0,3 P(X=8)=0,2 P(X=15)=0,2 P(X=20)=0,2 Seja Y uma variável aleatória tal que Y=5X-10. a) X é discreta ou continua? E Y? b) Calcule o valor esperado de X e de Y. c) Calcule a variância de X e de Y. 2. Seja Y variável aleatória tal que . Calcule E(Y) e Var(Y). 3. Um fotógrafo faz o seguinte trato negocia com um jornal: ele submete algumas fotos semanalmente e por cada foto…

problemas de filas. O trabalho de Erlang foi disseminado por outros diversos pesquisadores nos países europeus. Vale ressaltar que na década de 1930, dentre as pesquisas nessa área, Andrey Kolmogorov, na Rússia, estudava um sistema com entrada de probabilidade de Poisson (Siméon Denis Poisson) e saída arbitrária em único ou múltiplo atendente. Portanto, a Teoria das Filas é uma técnica que está embasada no desenvolvimento e construção de operações matemáticas que ofereçam uma previsão…

Planejamento e Otimização de Experimentos Um Pouco de Estatística Descritiva Prof. Dr. Anselmo E de Oliveira anselmo.quimica.ufg.br elcana@quimica.ufg.br Populações, Amostras e Distribuições População  Amostra     aleatória representativa Distribuições  Normal t de Student F  2  Não paramétricas   Populações, Amostras e Distribuições  Com quantos grãos se faz uma feijoada?   depende do tamanho da feijoada  receita: 1 kg de feijão Quantos grãos…

................................ 57 4.1 Distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias ............................................... 47 4.2 Esperança matemática ou valor esperado .................................................................... 48 4.3 Variância .......................................................................................................................... 49 5. DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE  3.1…