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Description
Flashcards by Natanael Lima, updated more than 1 year ago
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Created by Natanael Lima
about 7 years ago
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| Question | Answer |
| Distribuições Discretas de Probabilidade | Uma variável aleatória é discreta se o número de resultados possíveis é finito ou pode ser contado. Variáveis aleatórias discretas são determinadas por uma contagem. |
| Uma distribuição discreta de probabilidade enumera cada valor possível da variável aleatória, bem como sua probabilidade. | Exemplo |
| Propriedades: Cada probabilidade precisa estar entre 0 e 1. A soma de todas as probabilidades é 1. | |
| Média, variância e desvio padrão: Média: somatório do produto da variável "X" e da sua probabilidade. Variância: somatório do produto da variável "X" menos a média pela sua probabilidade. Desvio Padrão: raiz quadrada da variância. | |
| Experimentos Binomiais: esse método é aplicado quando temos um experimento baseado na repetição de eventos independentes, ou seja, não se trata de uma probabilidade condicional.. | Características: O número de tentativas é fixo (n) e elas são independentes e repetidas. Para cada tentativa há dois resultados possíveis, p = sucesso ou q = fracasso. Probabilidade de x sucessos em n tentativas |
| A probabilidade de ocorrerem exatamente x sucessos em n tentativas é o produto da combinação do número de tentativas e a variável pela probabilidade de sucessos elevado a variável e pela probabilidade de fracassos elevado ao número de tentativas menos a variável. | |
| Média, variância e desvio padrão: Média: produto do número de tentativas e da probabilidade de sucesso. Variância: produto do número de tentativas, da probabilidade de sucesso. e de fracasso. Desvio Padrão: raiz quadrada da variância. | |
| Distribuição Geométrica: é aplicada quando está interessado na probabilidade de acontecer na 1º vez algum fenômeno acerca algum número de tentativas. | Características: A tentativa é repetida até que o sucesso ocorra. As sucessivas tentativas são independentes entre si. A probabilidade de sucesso, p, é a mesma a cada tentativa. |
| A probabilidade de que o primeiro sucesso ocorra na tentativa número x é o produto da probabilidade de fracasso elevado a variável menos 1 pela probabilidade de sucesso. | |
| Distribuição de Poisson: é frequentemente usada para modelar o número de ocorrências de um evento por um certo período de tempo ou por um certo volume ou por uma certa área. | Características: A probabilidade de que o evento ocorra é a mesma em cada intervalo. O número de ocorrências em um intervalo independe do número de ocorrências em outro. |
| A probabilidade de x ocorrências em um intervalo é calculada por meio da razão do produto da taxa média de ocorrência do evento elevado a variável e do número de Euler (aproximadamente 2,71828) elevado a taxa média negativa de ocorrência do evento pelo fatorial da variável. | |
| Todas as distribuições discretas de probabilidade apresentadas são variações das relações de probabilidade já existentes, mas que possuem características que cujo estudo se faz importante. As aplicações são diversas e sua análise facilita diversos cálculos probabilísticos. | BONS ESTUDOS!!! |
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