Probabilidades e Estatística

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Brian de Vieira Martins
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1 Duração: 90 minutos Gruo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEE, LEGI, LEMat, LETI, LMAC, MEAmb, MEAer, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEQ Justifique convenientemente todas as resostas! 2 o semestre 2015/ /04/ :00 1 o Teste B 10 valores 1. Vários estudos têm mostrado que o consumo excessivo de tabaco ode rovocar doenças nos ulmões e na bexiga e que estas doenças se manifestam indeendentemente uma da outra, tanto em indivíduos fumadores com em não fumadores. Num gruo de interesse, verificou-se que 20% dos indivíduos são fumadores, 40% dos indivíduos fumadores são doentes ulmonares, 25% dos indivíduos não fumadores são doentes ulmonares e 76% dos indivíduos fumadores não são doentes da bexiga. Tendo sido escolhido, ao acaso, um indivíduo do referido gruo: (a) Calcule a robabilidade de o indivíduo selecionado ter doença ulmonar. (2.0) Quadro de acontecimentos e robabilidades Evento Probabilidade DP {indivíduo tem doença ulmonar} P(DP)? DB {indivíduo tem doença na bexiga} P(DB)? F {indivíduo é fumador} P(F ) 0.2 P(DP F ) 0.4 P(DP F ) 0.25 P(DB F ) 0.76 Probabilidade edida P(DP) P(DP F ) P(F ) + P(DP F ) P(F ) (lei da robabilidade total) P(DP F ) P(F ) + P(DP F ) [1 P(F )] (1 0.2) (b) Dado que o indivíduo selecionado é fumador, qual é a robabilidade de ter doença ulmonar ou (2.0) da bexiga? Probabilidade edida: P[(DP [ DB) F ] Tirando artido do facto de os acontecimentos DP e DB serem condicionalmente indeendentes dado F, i.e., temos P[(DP \ DB) F ] P(DP F ) P(DB F ), P[(DP [ DB) F ] P(DP F ) + P(DB F ) P[(DP \ DB) F ] P(DP F ) + P(DB F ) P(DP F ) P(DB F ) P(DP F ) + [1 P(DB F )] P(DP F ) [1 P(DB F )] (1 0.76) 0.4 (1 0.76) Paragens não rogramadas de uma máquina industrial de corte e gravação a laser em uso contínuo ocorrem segundo um rocesso de Poisson com taxa mensal igual a 3.

2 (a) Qual é a robabilidade de terem ocorrido menos de 4 aragens não rogramadas da máquina num (2.0) mês, sabendo que nesse mesmo mês ocorreu elo menos uma dessas aragens? X número de aragens não rogramadas da máquina num mês Distribuição de X Dado que lidamos com um rocesso de Poisson com taxa igual a 3 aragens or mês, temos X ª Poisson(3). F.. de X P(X x) e 3 3 x x!, x 0,1,2,... Prob. edida P(X < 4 X 1) [Alternativamente, tabela/calc. P(X < 4, X 1) P(X 1) P(1 X < 4) 1 P(X < 1) P(0 < X 3) 1 P(X 0) F X (3) F X (0) 1 F X (0) ' P(X < 4 X 1)... P 3x1 P(X x) 1 P(X 0) 3e 3 + 9e e e 3 12e 3 1 e 3 ' ] (b) Obtenha a mediana do número de aragens não rogramadas da máquina num mês. (2.0) Mediana de X Reresente-se a mediana de X or me(x ). Então me(x ) : 1 2 F X [me(x )] 1 + P[X me(x )] 2 (1) 1 2 F X [me(x )] [F X [me(x )] F X [me(x ) ] F X [me(x ) ] 1 2 F X [me(x )]. (2) Ora, tirando artido da definição de mediana em (1) e de 1 2 F X (3) (a) P(X 3) [F X (3) F X (2)] 1 + ( ) , 2 concluímos que me(x ) 3. [Em alternativa, notemos que F X (3) P(X 3) (a) ; mais, de uma nova consulta da tabela da f.d. da Poisson tem-se F X (2) F X (3 ) Logo o resultado (2), leva-nos a concluir que me(x ) 3.] (c) Obtenha a robabilidade de o intervalo entre duas aragens não rogramadas consecutivas da (2.0) máquina não exceder um mês.

3 T intervalo (em meses) entre duas aragens não rogramadas consecutivas da máquina Distribuição de T Uma vez que lidamos com um rocesso de Poisson com taxa igual a 3 aragens or mês, temos T ª Exonencial( 3). F.d.. de( T 0, t < 0 f T (t) 3 e 3t, t 0 Prob. edida P(T 1) Resolução alternativa Z 1 0 e 3t Ø Ø e 3 ' e 3t dt T intervalo (em meses) entre duas aragens não rogramadas consecutivas da máquina Prob. edida P(T 1) 1 P(T > 1) 1 P(X 0) 1 e ! 1 e 3 ' Gruo II 10 valores 1. O controlo de qualidade de azulejos fabricados artesanalmente numa emresa consiste na inseção de 10 azulejos, escolhidos ao acaso e sem reosição, de cada lote de 100 azulejos roduzidos. (a) Admitindo que existem 3 azulejos não conformes num desses lotes de azulejos, qual é a (2.0) robabilidade de serem detetados quanto muito 2 azulejos não conformes na resetiva inseção? X número de azulejos não conformes numa amostra de 10 azulejos seleccionados ao acaso e SEM reosição de um lote com 100, dos quais 3 são não conformes Distribuição de X X ª Hiergeométrica(N, M,n) com: N 100 (azulejos no lote); M 3 (azulejos não conformes no lote); n 10 (azulejos seleccionados ao acaso e SEM reosição). F.. de X P(X x) form. 8 < ( M x )( N M n x ), x max{0,n (N M)},...,min{n, M} ( N : n) 0, caso contrário 8 < ( x)( x ), x 0,1,2,3 ( ) : 0, caso contrário

4 Prob. edida P(X 2) 1 P(X > 2) 1 P(X 3) ! 7!90! 100! 10!90! 97! 7! ! ! ' (b) Suondo que a ercentagem de azulejos não conformes é de 3%, obtenha um valor aroximado da (3.0) robabilidade de em 50 lotes o controlo de qualidade detetar mais de 25 azulejos não conformes. X i número de azulejos não conformes na amostra i, i 1,...,n? n? 50 Distribuição, valor eserado e variância comuns i.i.d. X i ª X, i 1,...,n? X ª Hiergeométrica(N, M,n), com (N, M,n) (100,3,10) E(X i ) E(X ) µ form. n M N , i 1,...,n? V (X i ) V (X ) æ 2 form. n M N N M N 100 N n N (45), i 1,...,n? Nova v.a. S n? P n? i1 X i número de azulejos não conformes nas n? amostras Valor eserado e variância de S n? Pn? E(S n?) E P n? n? E(X ) n? µ V (S n?) V i1 X i Pn? i1 X i Xi inde. i1 E(X i ) X i ªX Distribuição aroximada de X Pelo teorema do limite central (TLC) ode escrever-se S n? E(S n?) V (Sn?) S n? n? µ n? æ Valor aroximado da rob. edida P n? i1 V (X i ) X i ªX n? V (X ) n? æ ' a ª Normal(0,1). P(S n? > 25) 1 P(S n? 25) µ Sn? n? µ 1 P µ TLC ' ' 1 (2.75) tabela/calc. ' n? æ 25 n? µ n? æ 2. Num equeno laboratório químico trabalham dois engenheiros e dois estagiários. Suonha que as

5 variáveis aleatórias X (res. Y ) indicam o número de engenheiros (res. estagiários) envolvidos no desenvolvimento de um rojecto selecionado ao acaso. Admita que a função de robabilidade conjunta de (X,Y ) é dada ela tabela seguinte: Y X (a) Averigúe se E(X Y 1) E(X ). Que ode concluir relativamente à indeendência entre as (2.0) variáveis aleatórias X e Y? Par aleatório (X,Y ) X n o de engenheiros envolvidos no desenvolvimento do rojecto selecionado Y n o de estagiários envolvidos no desenvolvimento de um rojecto selecionado F.. conjunta e f.. marginais P(X x,y y), P(X x) P 2 x0 P(X x,y y) ep(y y) P 2 y0 P(X x,y y) encontram-se sumariadas na tabela seguinte: Y X P(X x) P(Y y) F.. de X Y 1 P(X x Y 1) P(X x,y 1) P(Y 1) >< 1 6, x , x >: 1 3, x 2 0, restantes valores de x Valor eserado de X Y 1 E(X Y 1) x P(X x Y 1) x (6) Valor eserado de X E(X ) x P(X x) x Comentário Note-se que caso X e Y fossem v.a. indeendentes então (X Y 1) e X ossuíriam a mesma distribuição e, consequentemente, E(X Y 1) E(X ). Ora, E(X Y 1) 1.1(6) 6 E(X ) 1.2, logo X e Y são v.a. DEPENDENTES.

6 (b) Obtenha o valor eserado e a variância da variável aleatória (X + Y ), que reresenta o número total (3.0) de engenheiros e estagiários envolvidos no desenvolvimento de um rojecto selecionado ao acaso. Valor eserado edido E(X + Y ) E(X ) + E(Y ) (a) y P(Y y) y0 (a) ( ) Variância edida Uma vez que se retende calcular V (X + Y ) V (X ) +V (Y ) + 2 cov(x,y ) V (X ) +V (Y ) + 2 [E(XY) E(X ) E(Y )], serão necessários alguns cálculos auxiliares que envolverão as f.. conjunta de (X, Y ) e marginais de X e Y obtidas na alínea anterior. Valor eserado e variância de X (a) E(X ) 1.2 V (X ) E(X 2 ) E 2 (X ) x 2 P(X x) x0 ( ) Valor eserado e variância de Y E(Y ) 1.1 V (Y ) E(Y 2 ) E 2 (Y ) y 2 P(Y y) y0 ( ) Valor eserado de XY E(XY) xy P(X x,y y) Covariância x0 y cov(x,y ) E(XY) E(X ) E(Y ) Variância edida (cont.) V (X + Y ) V (X ) +V (Y ) + 2 cov(x,y ) ( 0.02) 0.91.

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