Trabalho

Introdução

A variável escolhida foi o número de chegadas em um determinado intervalo de tempo em um supermercado de Fortaleza. Queremos testar a hipótese de que essa variável é bem modelada pela distribuição de Poisson. Assumimos, assim, que cada evento da variável é independente e que são dados aleatórios, bem como os eventos que se encaixam em Poisson. Paralelamente a esses fatos, lembramos também que a variável deveria ser discreta (número de chegadas) para assumir os parâmetros da distribuição.
Acreditando, portanto, que a variável se encaixa na distribuição de Poisson fizemos essa análise.

Objetivo

Descobrir se a variável é bem representada pela distribuição de Poisson.

Método de coleta

Foi escolhido um horário, de 20:00 as 20:15, com o propósito de que a variável fosse, naquele horário determinado, melhores distribuídas. Assim, as probabilidades seriam aproximadamente as mesmas para cada evento, como a distribuição de Poisson sugere.
Ademais, o intervalo que contamos para cada amostra é o de número de chegadas a cada 30 segundos.
Obs: A tabela dos dados temporais coletados encontra-se em um anexo.

Método de análise

A fim de analisar o caso, calculamos a média amostral, para calcular a probabilidade em Poisson a cada evento e comparar tal probabilidade com a freqüência percentual amostral.
Além disso, calculamos o desvio padrão amostral e o desvio padrão que Poisson sugere. Ademais, plotamos o histograma com a freqüência amostral percentual e a a probabilidade percentual da distribuição de Poisson.

Resultados

Média Amostral
1,867
Desvio Padrão
1,795
Desvio Padrão Poisson
1,367
Tabela 1-0 Dados

x
P(x)
0
15,46
1
28,87
2
26,94
3
16,76
4
7,82
5
2,92
6
0,91
Tabela 1-1 Probabilidade segundo a distribuição de Poisson

Figura 1-0 Histograma de comparação

Conclusão