Estatística - Distribuições Discretas de Probabilidade

Beschreibung

Flashcards baseados na transparência do Cap. 4 do Livro Estatística Aplicada - 2ª Edição de Larson - Farber.
Natanael Lima
Karteikarten von Natanael Lima, aktualisiert more than 1 year ago
Natanael Lima
Erstellt von Natanael Lima vor fast 8 Jahre
109
4

Zusammenfassung der Ressource

Frage Antworten
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!!!
Zusammenfassung anzeigen Zusammenfassung ausblenden

ähnlicher Inhalt

Conhecimentos de Estatística e Probabilidade
Sem Parar
Equações estatísticas
Luiz Fernando
Direito Constitucional focado (INSS 2016) - Direitos e Garantias Fundamentais e Administração Pública
Thiago Amério
ADMINISTRAÇÃO - OS CLÁSSICOS
Nathalino Pachêco
Abordagens de Gestão
sa.sousa
T1 - ADMINISTRAÇÃO E O ADMINISTRADOR
Dayene Campos
A APRENDIZAGEM PROFISSIONAL EM UMA EMPRESA DE COMUNICAÇÃO: UM ESTUDO À LUZ DA APRENDIZAGEM INFORMAL
eduarda Fernandes
Tecnologia e Administração
Erika Lots
TEORIAS SOBRE LIDERANÇA
Fernando Luiz
Conceito de Gestão Produtiva
Ana Cristina Ush
Roteiro de Estudo - Matemática
Luiz Fernando