Suponha Que Amostras De Tamanho N 25

as duas hipóteses são exaustivas (não existe uma terceira hipótese. Num teste de hipótese devemos estabelecer a seguinte regra de decisão: quando a diferença entre a afirmação da hipótese e o comportamento da realidade, dado pela informação da amostra, não pode ser explicada pelo acaso, dizemos que ela é significativa, uma prova da hipótese, nada mais é do que a prova da significância de uma diferença; quando a diferença é grande, ela é dita significativa e a hipótese nula deverá ser…

um triˆngulo de base 0, 5 e altura e a a f (1, 5) = 1 − 0, 5 × 1, 5 = 0, 25. Logo, P(X ≥ 1, 5) = 0, 5 × 0, 5 × 0, 25 = 0, 0625 (d) A probabilidade pedida ´ a ´rea do trap´zio sombreado na Figura 4. Logo, e a e P(0, 5 < X ≤ 1, 5) = f (0, 5) + f (1, 5) 1 × (1, 5 − 0, 5) = × (1 − 0, 5 × 0, 5 + 1 − 0, 5 × 1, 5) = 0, 5 2 2 Figura 3: P(X ≥ 1, 5) Figura 4: P(0, 5 < X ≤ 1, 5 Quest˜o 3 [3,0 pts] Suponha que uma popula¸˜o seja descrita por uma vari´vel aleat´ria X…

Bernoulli(p) 2.2.3 Binomial(n,p) 2.2.4 Hipergeométrica(N,n,r) 2.2.5 Geométrica(p) 2.2.6 Pascal(r,p) ou Binomial Negativa(r,p) 2.2.7 Poisson(λ ) 2.3 Momentos de Variáveis Aleatórias Discretas 2.4 Exercícios 14 14 16 17 17 18 18 19 20 20 23 24 3 Variáveis Aleatórias Contínuas 3.1 Introdução 3.2 Alguns Modelos Probabilísticos para Variáveis Aleatórias Contínuas 3.2.1 Uniforme Contínua(a, b) 3.2.2 Normal(µ , σ 2 ) 3.2.3 Exponencial(λ ) 3.2.4 Gama(α , λ ) 3.2.5 Qui-quadrado(n) 3.2.6 Beta(α…

o modelo para predizer a classe de objetos que ainda não foram classicados. O modelo construído baseia-se na análise prévia de um conjunto de dados de amostragem ou dados de treinamento, contendo objetos corretamente classicados. Por exemplo, suponha que o gerente do supermercado está interessado em descobrir que tipo de características de seus clientes os classicam em bom comprador ou mau comprador. Um modelo de classicação poderia incluir a seguinte regra: Clientes da…

Empacotamento imperfeito Vibrações térmicas – temperatura elevada  Qv  N v  N exp     kT  Nv= número de vazios por cm3 N= número de átomos por cm3 Qv= energia para se produzir um mol de vazios, cal/mol k= constante do gás = 8,31 J/mol.K ou 1,987 cal/mol.K T = temperatura em K. 5 IMPERFEIÇÕES CRISTALINAS  Defeitos Pontuais – Vazios ou lacunas • Exemplo - Calcule a concentração de lacunas no cobre a temperatura ambiente (25 °C). - Que temperatura de tratamento térmico do…

............................... 12 2.4.1. Definição ............................................................................................................................................................ 12 2.4.2. Classificação de um espaço amostra.................................................................................................................. 13 2.5. EVENTOS ....................................................................................................................

APRESENTAÇÃO O estudo e o uso de amostras para a análise de populações de interesse têm crescido cada vez mais. A noção de que informações obtidas de amostras pudessem ser generalizadas para a totalidade da população se deve ao conceito de probabilidade a qual surgiu após o desenvolvimento do método científico a partir do século XVI. O estudo abordado neste trabalho é sobre amostragem.Ela estuda as relações existentes entre a população e as amostras extraídas dessa população. O alto…

denominados como população ou universo. Amostra: É um subconjunto retirado da população com o objetivo de ser analisado, obtendo assim informações dessa amostra, para poder ser generalizado para a população. Dados experimentais: São dados obtidos de amostras de uma população composta de variáveis. Censo: É a análise de todos os elementos de uma população. Observação: Se a população é pequena, muitas vezes é mais indicado um censo do que uma retirada de uma amostra. Na grande maioria das…

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Probabilidade, Estatística e Processos Estocásticos Carlos Alberto Ynoguti 25 de janeiro de 2011 Agradecimentos Ao Prof. Dr. Dayan Adionel Guimarães pela criteriosa revisão do texto. Sumário Lista de Figuras vii 1 Probabilidade 1.1 Introdução. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Teoria de Conjuntos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Lei de De Morgan. . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Princípio da Dualidade. . . . . . . . . . . .…