SUMÁRIO. 1 Lista de Modelos Probabilísticos Modelos Discretos Modelos Contínuos... 3
|
|
- Júlio César Desconhecida Beltrão
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 SUMÁRIO Lista de Modelos Probabilísticos. Modelos Discretos Modelos Contínuos
2 LISTA DE MODELOS PROBABILÍSTICOS. MODELOS DISCRETOS Distribuição uniforme discreta Uni f (N f ( = N =,,...,N N =,,3,... F( = N E[X] = N + V (X = (N + (N M (t = N N e it i= Distribuição Binomial Bin(n, p f ( = ( n p ( p n = 0,,,...,n n =,,... 0 p F( = i=0 ( n p i ( p n i i E[X] = λ V (X = λ M (t = e λ(et
3 Lista de Modelos Probabilísticos Distribuição Poisson Poi(λ f ( = e λ λ!, = 0,,,3,...,λ 0 F( = e λ i=0 ( n λ i i i! E[X] = np V (X = np( p M (t = [ pe t + ( p ] n Distribuição hipergeométrica Hipergeometrica(N,M,K ( M ( N M K f ( = ( N, = 0,,,...,K N,M,K 0 K F( = i=0 ( M ( N M i K i ( N K E[X] = KM N V (X = KM n (N M(N K N(N M (t = não eiste Distribuição Binomial Negativa BinNeg(r, p ( r + f ( = p r ( p, = 0,,,..., r > 0 p F( = i=0 ( r + i p r ( p i E[X] = r( p p V (X = ( r( p p p M (t = ( pe t r
4 Lista de Modelos Probabilísticos 3 Distribuição geométrica Geo(p f ( = p( p, = 0,,,..., 0 p F( = ( p + E[X] = p V (X = p pe t p M (t = ( pe t. MODELOS CONTÍNUOS Distribuição Beta Beta(a,b em que β(a,b = f ( = β(a,b a ( b, 0 < <, a > 0, b > 0 Γ(a + b Γ(aΓ(b F( = I (a,b = β (a,b β(a,b em que β (a,b é a função beta incompleta. E[X] = a a + b V (X = ab (a + b + (a + b M (t não eiste Distribuição de Cauchy Cauchy(θ, f ( = π + ( θ, < <, < θ <, > 0
5 Lista de Modelos Probabilísticos 4 F( = π arctan ( θ + E[X] = V (X =, M (t não eiste Distribuição Erlang Erl(λ,k sendo γ é a função gama incompleta. f ( = λ k k ep( λ, > 0, λ > 0, k N (k! F( = γ (k,λ (k!, > 0 E[X] = k λ V (X = k ( λ k λ M (t =, se t < λ λ t Distribuição Eponencial Ep(λ f ( = λe λ, > 0, λ > 0 F( = e λ, 0 E[X] = λ V (X = λ M (t = λ λ t Distribuição Eponencial Dupla ou Laplace Laplace(µ, f ( = ( e µ, < <, < µ <, > 0
6 Lista de Modelos Probabilísticos 5 F( = { e ( µ se < µ µ e( se µ E[X] = µ V (X =, M (t = e µt (t Distribuição Gama Gama(r,λ f ( = sendo γ é a função gama incompleta. λ Γ(r (λr e λ 0, r > 0, λ > 0 F( = γ (r,λ Γ(r, > 0 E[X] = r λ V (X = r ( λ r λ M (t = λ t Distribuição Gumbel Gumbel(µ,β f ( = β e µ µ β e e β, < <, < µ <, β > 0 µ F( = e e β, < <, E[X] = µ + γβ V (X = π 6 β M (t = Γ( βte µt em que γ é a constante Euler-Mascheroni aproimadamente igual a 0, Distribuição Logistica Logistica(µ,
7 Lista de Modelos Probabilísticos 6 f ( = : e ( µ ( + e ( µ F(X =, < <,, < µ <, > 0 + e ( µ, < < E[X] = µ V (X = π 3 M (t = e µt Γ( tγ( + t, t < Distribuição Lognormal LogN(µ, f ( = : (ln( µ π e > 0, < µ <, > 0 ( ln( µ F(X = Φ em Φ é a função de distribuição da distribuição normal padrão. µ+ E[X] = e V (X = (e e µ+ M (t não eiste Distribuição Normal N(µ, f ( = ( µ e, < <, < µ <, > 0 π : não possui forma analítica. E[X] = µ V (X = M (t = e µt+ t Distribuição de Pareto Pareto(a,b
8 Lista de Modelos Probabilísticos 7 f ( = bab, a < <, a > 0, b > 0 b+ ( a b F(X = E[X] = ab b, b > V (X = a b (b (b, b > M (t não eiste Distribuição Qui-quadrado χ (ν f ( = sendo γ é a função gama incompleta. ν Γ ( ν ν e, > 0, ν =,,3,... F( = γ ( ν, Γ ( ν, > 0 E[X] = ν V (X = ν, M (t =, t < ( t ν Distribuição Rayleigh Ray( f ( = ep (, > 0, > 0 ( F( = ep, > 0 E[X] = π V (X = 4 π, M (t = + tep ( t ( ( π t er f + Distribuição t de student t(ν
9 Lista de Modelos Probabilísticos 8 f (t = Γ( ν+ νπ Γ ( ν ( ν+ ( +, < <, ν =,,3,..., ν F( = I w ( ν,, w = ν + ν E[X] = 0,ν > V (X = ν ν,ν > M (t não eiste Distribuição Uniforme U(a,b f ( = b a I [a,b]( F( = a b a I [a,b]( + I (b, ( E[X] = a + b V (X = (b a M (t = ebt e at (b at, t 0 Distribuição Weibull Weibull(a,b f ( = ab b e ab, > 0, a > 0, b > 0 F( = e ab, > 0 ( b + Γ b E[X] = a b ( ( b + b + Γ Γ b b V (X = a b ( b +t Γ b M (t = a t b
Sumário. CAPÍTULO 1 Conceitos preliminares 1. CAPÍTULO 2 Descrição de dados: análise monovariada 47
CAPÍTULO 1 Conceitos preliminares 1 Introdução........................................................1 O que é estatística?.................................................. 4 Papel dos microcomputadores.........................................
Leia maisModelos discretos e contínuos
Modelos discretos e contínuos Joaquim Neto joaquim.neto@ufjf.edu.br Departamento de Estatística - ICE Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Versão 3.0 Joaquim Neto (UFJF) ICE - UFJF Versão 3.0 1
Leia maisFAMÍLIA EXPONENCIAL DE DISTRIBUIÇÕES
FAMÍLIA EXPONENCIAL DE DISTRIBUIÇÕES 1 Os modelos lineares generalizados, propostos originalmente em Nelder e Wedderburn (1972), configuram etensões dos modelos lineares clássicos e permitem analisar a
Leia maisCap. 6 Variáveis aleatórias contínuas
Estatística para Cursos de Engenharia e Informática Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 004 Cap. 6 Variáveis aleatórias contínuas APOIO: Fundação de Apoio
Leia maisDistribuições Discretas - Problemas Resolvidos
Distribuições Discretas - Problemas Resolvidos Exercise Distribuição Binomial Qual a probabilidade de haver duas ou mais peças defeituosas numa caixa com 5 peças? Foi verificado que a proporção de defeituosos
Leia maisDistribuições Contínuas. Estatística. 7 - Distribuição de Probabilidade de Variáveis Aleatórias Contínuas UNESP FEG DPD
Estatística 7 - Distribuição de Probabilidade de Variáveis Aleatórias Contínuas 7- Distribuição Uniforme A variável aleatória contínua pode ser qualquer valor no intervalo [a,b] A probabilidade da variável
Leia maisProbabilidades e Estatística - LEIC + LERCI + LEE 2 o semestre 2004/05
Departamento de Matemática Secção de Estatística e Aplicações - IST Probabilidades e Estatística - LEIC + LERCI + LEE 2 o semestre 2004/05 3 o Teste 4/6/2005 9h O Teste que vai realizar tem a duração total
Leia maisA distribuição normal é a distribuição mais importante do campo da Estatística, Muitas funções convergem para a normal (Poisson, Binomial);
Distribuições de Probabilidades Contínuas Capítu 7lo. DISTRIBUIÇÃO NORMAL A distribuição normal é a distribuição mais importante do campo da Estatística, uma vez que: Serve de parâmetro de comparação;
Leia maisModelos de Distribuições
4/05/014 Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Tucuruí CTUC Curso de Engenharia Mecânica 4/05/014 06:56 ESTATÍSTICA
Leia maisDistribuições de Probabilidade Contínuas 1/19
all Distribuições de Probabilidade Contínuas Professores Eduardo Zambon e Magnos Martinello UFES Universidade Federal do Espírito Santo DI Departamento de Informática CEUNES Centro Universitário Norte
Leia maisPRINCIPAIS MODELOS CONTÍNUOS
RINCIAIS MODELOS CONTÍNUOS 0 5.. Modelo uniforme Uma v.a. contínua tem distribuição uniforme com parâmetros α e β α β se sua função densidade de probabilidade é dada por, f β α 0, Notação: ~ Uα, β. 0,
Leia mais4. Distribuições de probabilidade e
4. Distribuições de probabilidade e características Valor esperado de uma variável aleatória. Definição 4.1: Dada uma v.a. discreta (contínua) X com f.m.p. (f.d.p.) f X (), o valor esperado (ou valor médio
Leia maisγ φ φ φ χ Φ φ φ ρ Q λ ω φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ ( ) χ χ & + = & [ ]{&& } + ([ ] + [ ]){ & } + [ ]{ } = { } [ ] [ ] [ ] {&& } [ ] { } { } {& } γ ψ γ φ γ = ψ + φ = = ψ φ = + + = + + φ = φ
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Viali, Dr. viali@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ Tipos de Modelos Determinístico Sistema Real Probabilístico Modelo determinístico Causas Efeito Exemplos Gravitação F GM 1 M /r
Leia maisInferência Bayesiana - Aula 1 -
Inferência Bayesiana - Aula 1 - Márcia D Elia Branco Universidade de São Paulo Instituto de Matemática e Estatística www.ime.usp.br/ mbranco - sala 295-A - Paradigmas Bayesiano Introdução Fazer inferência
Leia maisAnálise de Dados e Simulação
Universidade de São Paulo Instituto de Matemática e Estatística http:www.ime.usp.br/ mbranco Simulação de Variáveis Aleatórias Contínuas. O método da Transformada Inversa Teorema Seja U U (0,1). Para qualquer
Leia maisS I M U L A Ç Ã O 84
S I M U L A Ç Ã O 84 - 1 - Elabore uma rotina que lhe permita gerar números pseudo-aleatórios (NPA) com distribuição X ( f X ( x ) representa a função de densidade de probabilidade de X e F X ( x ) representa
Leia maisNoções de Simulação. Ciências Contábeis - FEA - Noturno. 2 o Semestre MAE0219 (IME-USP) Noções de Simulação 2 o Semestre / 23
Noções de Simulação Ciências Contábeis - FEA - Noturno 2 o Semestre 2013 MAE0219 (IME-USP) Noções de Simulação 2 o Semestre 2013 1 / 23 Objetivos da Aula Sumário 1 Objetivos da Aula 2 Motivação 3 Geração
Leia maisRevisões de Matemática e Estatística
Revisões de Matemática e Estatística Joaquim J.S. Ramalho Contents 1 Operadores matemáticos 2 1.1 Somatório........................................ 2 1.2 Duplo somatório....................................
Leia maisDepartamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu
Distribuições contínuas Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Distribuição Normal Diz-se que uma variável aleatória X tem distribuição normal, se a sua função densidade de probabilidade
Leia maisDistribuições Truncadas e Aplicações
Distribuições Truncadas e Aplicações Raydonal Ospina Departamento de Estatística - CCEN/UFPE Gustavo H. Esteves Departamento de Estatística - CCT/UEPB 58ª RBRAS - 15º SEAGRO Campina Grande - Paraíba -
Leia maisColeta e Modelagem dos Dados de Entrada
Slide 1 Módulo 02 Coleta e Modelagem dos Dados de Entrada Prof. Afonso C. Medina Prof. Leonardo Chwif Três Etapas Coleta Tratamento Inferência Coleta dos Dados 1. Escolha adequada da variável de estudo
Leia maisEventos coletivamente exaustivos: A união dos eventos é o espaço amostral.
DEFINIÇÕES ADICIONAIS: PROBABILIDADE Espaço amostral (Ω) é o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento. Evento é qualquer subconjunto do espaço amostral. Evento combinado: Possui duas
Leia maisDistribuições Importantes. Distribuições Discretas
Distribuições Importantes Distribuições Discretas Distribuição de Bernoulli Definição Prova ou experiência de Bernoulli é uma experiência aleatória que apenas tem dois resultados possíveis: A que se designa
Leia maisVariáveis Aleatórias Contínuas e Distribuição de Probabilidad
Variáveis Aleatórias Contínuas e Distribuição de Probabilidades - parte III 23 de Abril de 2012 Introdução Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Calcular probabilidades aproximadas
Leia maisExemplos. Experimento Aleatório. E 1 : Joga-se uma moeda quatro vezes e observa-se o número de caras;
Prof. Lorí Viali, Dr. viali@mat.ufrgs.br http://www.ufrgs.br/~viali/ Eperimento Aleatório Eperiência para o qual o modelo probabilístico é adequado. Eemplos E : Joga-se uma moeda quatro vezes e observa-se
Leia maisMódulo III: Processos de Poisson, Gaussiano e Wiener
Módulo III: Processos de Poisson, Gaussiano e Wiener Wamberto J. L. Queiroz Universidade Federal de Campina Grande-UFCG Departamento de Engenharia Elétrica Processos Estocásticos Campina Grande - PB Módulo
Leia maisTE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Notes. PDF da Soma de Duas Variáveis Aleatórias.
TE802 Processos Estocásticos em Engenharia Somas de Variáveis Aleatórias 25 de abril de 2016 Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Seja W n = X 1 + + X n, E[W n ] = E[X 1 ] + E[X 2 ] + + E[X
Leia maisFunções Geradoras de Variáveis Aleatórias. Simulação Discreta de Sistemas - Prof. Paulo Freitas - UFSC/CTC/INE
Funções Geradoras de Variáveis Aleatórias 1 Funções Geradoras de Variáveis Aleatórias Nos programas de simulação existe um GNA e inúmeras outras funções matemáticas descritas como Funções Geradoras de
Leia maisSistemas Reparáveis - Processo de Contagem
Sistemas Reparáveis - Processo de Contagem Enrico A. Colosimo Colaboração: Rodrigo C. P. dos Reis e Maria Luiza Toledo Programa de Pós-Graduação em Estatística - UFMG Teoria básica de Processos de Contagem
Leia maisDistribuições de probabilidade
Distribuições de probabilidade Distribuições contínuas Carla Henriques, Nuno Bastos e Cristina Lucas Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu. Henriques, N. Bastos e C. Lucas (DepMAT)
Leia mais1 x. = π 2. pois. Probabilidade: um curso introdutório - Mônica Barros - Capítulo 7 - Soluções
Soluções - Capítulo 7 Lista semestre 000.0:, 3, 5 a, 5, 6, 7,, 4, 5 Problema Ache a mediana das densidades Qui-quadrado com e graus de liberdade. A densidade Qui-quadrado com n graus de liberdade é dada
Leia mais6. Amostragem e estimação pontual
6. Amostragem e estimação pontual Definição 6.1: População é um conjunto cujos elementos possuem qualquer característica em comum. Definição 6.2: Amostra é um subconjunto da população. Exemplo 6.1: Um
Leia maisDistribuições derivadas da distribuição Normal. Distribuição Normal., x real.
Distribuições derivadas da distribuição Normal Distribuição Normal Uma variável aleatória X tem distribuição normal com parâmetros µ e σ, quando sua densidade de probabilidade é f ( x) π σ e ( x µ ) σ,
Leia maisConforme o conjunto de valores X(S) uma variável aleatória poderá ser discreta ou contínua.
Prof. Lorí Viali, Dr. viali@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/viali/ s KKK CKK KKC KCK CCK CKC KCC CCC S X X(s) R X(S) Uma função X que associa a cada elemento de S (s S) um número real X(s) é denominada
Leia maisModelos Probabiĺısticos Discretos
Discretos Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 19 de Setembro de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br Gilberto R. Liska ( UNIPAMPA ) Notas de Aula 19 de Setembro de 2017 1 /
Leia maisSÉRIE: Probabilidade Univariada Parte 2: Variáveis Contínuas 2. PROPRIEDADES DA MÉDIA E DA VARIÂNCIA DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS EXERCÍCIOS...
SUMÁRIO 1. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS... 1.1. CÁLCULO DE PROBABILIDADE COM UMA VAC... 1.. A FUNÇÃO DE DISTRIBUIÇÃO ACUMULADA...3 1.3. VARIÁVEL ALEATÓRIA CONTÍNUA (CARACTERIZAÇÃO)...4 1.3.1. Expectância,
Leia maisFernando Nogueira Simulação 1
Simulação a Eventos Discretos Fernando Nogueira Simulação Introdução Simulação não é uma técnica de otimização: estima-se medidas de performance de um sistema modelado. Modelos Contínuos X Modelos Discretos
Leia maisMétodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos
Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Lic. Eng. Biomédica e Bioengenharia-2009/2010 Variável aleatória É uma função, com propriedades especiais, que transforma eventos em números,
Leia maisParte A FÓRMULAS Spiegel_II_01-06.indd 11 Spiegel_II_01-06.indd :17: :17:08
Parte A FÓRMULAS Seção I: Constantes, Produtos e Fórmulas Elementares Alfabeto Grego e Constantes Especiais 1 Alfabeto grego Nome Letras Gregas Grego Minúsculas Maiúsculas Alfa Α Beta Β Gama Γ Delta Δ
Leia maisModelos básicos de distribuição de probabilidade
Capítulo 6 Modelos básicos de distribuição de probabilidade Muitas variáveis aleatórias, discretas e contínuas, podem ser descritas por modelos de probabilidade já conhecidos. Tais modelos permitem não
Leia maisIND 1115 Inferência Estatística Aula 6
Conteúdo IND 5 Inferência Estatística Aula 6 Setembro de 004 A distribuição Lognormal A distribuição Beta e sua relação com a Uniforme(0,) Mônica Barros mbarros.com mbarros.com A distribuição Lognormal
Leia maisBioestatística e Computação I
Bioestatística e Computação I Distribuições Teóricas de Probabilidade Maria Virginia P Dutra Eloane G Ramos Vania Matos Fonseca Pós Graduação em Saúde da Mulher e da Criança IFF FIOCRUZ Baseado nas aulas
Leia maisPROBABILIDADES E INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS. Aula 7 11 e 12 abril MOQ-12 Probabilidades e Int. a Processos Estocásticos
PROBABILIDADES E INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS Aula 7 11 e 12 abril 2007 1 Distribuições Discretas 1. Distribuição Bernoulli 2. Distribuição Binomial 3. Distribuição Geométrica 4. Distribuição Pascal
Leia maisObjetivos. fim de servir de entrada na simulação de um modelo.
Geração de variáveis aleatórias Objetivos Geração de amostras para uma distribuição em específico a fim de servir de entrada na simulação de um modelo. Ilustrar algumas técnicas usadas para geração de
Leia maisPoder Executivo Ministério da Educação Universidade Federal do Amazonas Instituto de Ciências Exatas Departamento de Estatística PLANO DE ENSINO
PLANO DE ENSINO 1. IDENTIFICAÇÃO DA DISCIPLINA CURSO: IE01 - Estatística PERÍODO LETIVO: 2017/2 TURMA: EB01 DISCIPLINA: Probabilidade I SIGLA: IEE201 CARGA HORÁRIA TOTAL: 90 horas CRÉDITOS: 6.6.0 TEÓRICA:
Leia maisCAPÍTULO 5 DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE PPGEP. Introdução. Introdução. Introdução UFRGS. Distribuições de Probabilidade
Introdução CAPÍTULO 5 DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE UFRGS O histograma é usado para apresentar dados amostrais etraídas de uma população. Por eemplo, os 50 valores de uma característica dimensional apresentados
Leia maisProbabilidade Lista 6 - Variáveis Aleatórias Contínuas e Vetores Aleatórios
Probabilidade Lista - Variáveis Aleatórias Contínuas e Vetores Aleatórios Exercício. Uma v.a. X tem distribuição triangular no intervalo [0, ] se sua densidade for dada por 0, x < 0 cx, 0 x /2 c( x), /2
Leia maisProbabilidade e Modelos Probabilísticos
Probabilidade e Modelos Probabilísticos 2ª Parte: modelos probabilísticos para variáveis aleatórias contínuas, modelo uniforme, modelo exponencial, modelo normal 1 Distribuição de Probabilidades A distribuição
Leia maisDistribuição de Erlang
Distribuição de Erlang Uma variável aleatória exponencial descreve a distância até que a primeira contagem é obtida em um processo de Poisson. Generalização da distribuição exponencial : O comprimento
Leia maisVariáveis Aleatórias Contínuas e Distribuição de Probabilidad
Variáveis Aleatórias Contínuas e Distribuição de Probabilidades - parte IV 2012/02 Distribuição Exponencial Vamos relembrar a definição de uma variável com Distribuição Poisson. Número de falhas ao longo
Leia maisMétodos Estatísticos Aplicados à Economia II (GET00118) Variáveis Aleatórias Contínuas
Universidade Federal Fluminense Instituto de Matemática e Estatística Métodos Estatísticos Aplicados à Economia II GET118) Variáveis Aleatórias Contínuas Ana Maria Lima de Farias Departamento de Estatística
Leia maisCAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES
CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES. INTRODUÇÃO - Conceito de população desconhecida π e proporção da amostra observada P. π P + pequeno erro Perguntas: - Qual é o pequeno erro?
Leia maisCapítulo 3: Elementos de Estatística e Probabilidades aplicados à Hidrologia
Departamento de Engenharia Civil Prof. Dr. Doalcey Antunes Ramos Capítulo 3: Elementos de Estatística e Probabilidades aplicados à Hidrologia 3.1 - Objetivos Séries de variáveis hidrológicas como precipitações,
Leia maisComportamento Unimodal da Distribuição Beta Binomial Negativa
Comportamento Unimodal da Distribuição Beta Binomial Negativa Cícero Carlos Feli de Oliveira 1 Dr. Cláudio Tadeu Cristiano 2 Pedro Ferreira de Lima 3 1 Introdução A distribuição Polya-Eggenberger e sua
Leia maisPARTE TEÓRICA Perguntas de escolha múltipla
PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA MIEEC/FEUP PARTE TEÓRICA Perguntas de escolha múltipla 1 Dada a experiência aleatória ε define-se espaço amostral associado a ε como sendo: A O espaço físico onde se realiza
Leia maisNT 206. Distribuições Estatísticas aplicadas ao tráfego. Engº: Sun Hsien Ming. a) f(x) 0 (1) 1. Introdução
NT 206 Distribuições Estatísticas aplicadas ao tráfego Engº: Sun Hsien Ming 1. Introdução Durante os trabalhos para desenvolver o Manual de Critérios de Implantação de Semáforos, houve a necessidade de
Leia maisVARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS: DISTRIBUIÇÕES E APLICAÇÕES
" F CAPÍTULO 5 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS: DISTRIBUIÇÕES E APLICAÇÕES Os modelos de distribuição de probabilidades a serem discutidos nesse capítulo referem-se à modelação de variáveis aleatórias contínuas.
Leia maisModelos Lineares Distribuições de Probabilidades Distribuição Normal Teorema Central do Limite. Professora Ariane Ferreira
Distribuições de Probabilidades Distribuição Normal Teorema Central do Limite Professora Ariane Ferreira Modelos Probabilísticos de v.a. continuas Distribuição de Probabilidades 2 IPRJ UERJ Ariane Ferreira
Leia maisDistribuições de Probabilidade. Distribuição Normal
Distribuições de Probabilidade Distribuição Normal 1 Distribuição Normal ou Gaussiana A distribuição Normal ou Gaussiana é muito utilizada em análises estatísticas. É uma distribuição simétrica em torno
Leia mais1. Matrizes. 1. Dê um exemplo, em cada alínea, de uma matriz A = [a ij ] m n com:
Matemática Licenciatura em Biologia 4 / 5. Matrizes.. Dê um eemplo, em cada alínea, de uma matriz A = [a ij ] m n com: m =, n = cuja soma das entradas principais seja. (b) m = n = 4 com a a e a 4 = a 4.
Leia maisApontamentos Teóricos de Probabilidades e Estatística
UNIVERSIDADE DA BEIRA INTERIOR Apontamentos Teóricos de Probabilidades e Estatística Jorge Gama Ano Lectivo 005/006 0 Capítulo 1 Teoria das Probabilidades 11 Introdução Na Estatística Descritiva descreveram-se
Leia maisEstatística Básica MEDIDAS RESUMO
Estatística Básica MEDIDAS RESUMO Renato Dourado Maia Instituto de Ciências Agrárias Universidade Federal de Minas Gerais Motivação Básica Se você estivesse num ponto de ônibus e alguém perguntasse sobre
Leia mais1.3 Comprimento de arco
0 CAPÍTULO. CURVAS NO E ENOE 3.3 Comprimento de arco Seja γ :[a, b] V uma curva não necessariamente regular. Consideremos P ([a, b]) o conjunto de todas as partições de [a, b]. Uma partição P = a = t 0
Leia maisUm conceito importante em Probabilidades e Estatística é o de
Variáveis Aleatórias Um conceito importante em Probabilidades e Estatística é o de Variável Aleatória. Variável Aleatória Seja (Ω, A) um espaço de acontecimentos. À função X : Ω IR chamamos variável aleatória.
Leia maisMOQ-13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semanas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 e 16 Introdução à probabilidade (eventos,
Leia maisEscola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 11º Ano de Matemática A Tema I Geometria no Plano e no Espaço II. Ficha de trabalho nº 3.
Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 11º Ano de Matemática A Tema I Geometria no Plano e no Espaço II Ficha de trabalho nº 3 1. Resolver, da página 80 do seu manual, 1.1. as alíneas a), c) e e) dos
Leia maisModelos de Probabilidade e Inferencia Estatística
Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Período 2013.1 Sumário Objetivos e Bibliografia 1 Objetivos e Bibliografia 2 3 Propriedades de uma medida de probabilidade Probabilidade Condicional
Leia maisAvaliação de Desempenho de Sistemas Discretos
Distribuições Comus Avaliação de Desempeho de Sistemas Discretos Probabilidade e Estatística 2 Uiforme Normal Poisso Hipergeométrica Biomial Studet's Geométrica Logormal Expoecial Beta Gamma Qui-Quadrado
Leia maisGAM. Ilka Afonso Reis
GAM Ilka Afonso Reis Modelo Estatístico O objetivo de um modelo estatístico é fornecer a base matemática para responder às seguintes questões: As variáveis preditoras/explicativas explicam adequadamente
Leia mais1 Distribuições Amostrais
1 Distribuições Amostrais Ao retirarmos uma amostra aleatória de uma população e calcularmos a partir desta amostra qualquer quatidade, ecotramos a estatística, ou seja, chamaremos os valores calculados
Leia maisRestauração de Imagens
Restauração de Imagens Disciplina: Tópicos em Computação (Processamento Digital de Imagens) 1 / 30 Conceitos Preliminares O principal objetivo das técnicas de restauração é melhorar uma imagem em algum
Leia maisEstabilidade. Conhecimentos Básicos
Estabilidade Conhecimentos Básicos Unidades NOME SÍMBOLO FATOR MULTIPLICADOR (UND) Exa E 10 18 1 000 000 000 000 000 000 Peta P 10 15 1 000 000 000 000 000 Terá T 10 12 1 000 000 000 000 Giga G 10 9 1
Leia maisControle Estatístico de Qualidade. Capítulos 1, 2 e 3 (montgomery)
Controle Estatístico de Qualidade Capítulos 1, 2 e 3 (montgomery) Breve Histórico A preocupação com a qualidade existe desde que o homem começou a manufaturar alguma coisa Pré-história O artesão separava
Leia maisINTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
UFPE - Universidade Federal de Pernambuco Departamento de Estatística Disciplina: ET-406 Estatística Econômica Professor: Waldemar A. de Santa Cruz Oliveira Júnior INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Podemos
Leia mais1 o Ano. a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s, t, u, v, w, y, z,
Metas Curriculares, 1 o ciclo Números e Operações (NO) 1 o Ano 1. Considere as letras do alfaeto latino, a,, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s, t, u, v, w, y, z, e as letras do alfaeto
Leia maisMétodos Estatísticos Aplicados à Economia II (GET00118) Inferência Estatística
Universidade Federal Fluminense Instituto de Matemática e Estatística Métodos Estatísticos Aplicados à Economia II (GET00118) Inferência Estatística Ana Maria Lima de Farias Departamento de Estatística
Leia maisEstimating Population from Samples
Estimating Population from Samples Sample mean is a random variable Mean has some distribution Multiple sample means have mean of means Knowing distribution of means can estimate error Confidence Intervals
Leia maisCONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0 Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0 A tabela acima mostra as quantidades, em milhões
Leia maisModelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal
Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal Distribuição de Probabilidades A distribuição de probabilidades de uma variável aleatória:
Leia maisCálculo I IM UFRJ Lista 1: Pré-Cálculo Prof. Marco Cabral Versão Para o Aluno. Tópicos do Pré-Cálculo
Cálculo I IM UFRJ Lista : Pré-Cálculo Prof. Marco Cabral Versão 7.03.05 Para o Aluno O sucesso (ou insucesso) no Cálculo depende do conhecimento de tópicos do ensino médio que chamaremos de pré-cálculo.
Leia maisExercícios de Teoria da Probabilidade e Processos Estocásticos Parte II
Exercícios de Teoria da Probabilidade e Processos Estocásticos Parte II 13 de Dezembro de 2013 Exercício 1. Descreva o espaço de probabilidade associado às seguintes experiências aleatórias: 1. Uma moeda
Leia maisIntrodução à probabilidade e estatística I
Introdução à probabilidade e estatística I Variáveis Aleatórias Prof. Alexandre G Patriota Sala: 298A Email: patriota@ime.usp.br Site: www.ime.usp.br/ patriota Probabilidade Daqui por diante utilizaremos
Leia mais2 a Lista de Exercícios de MAT2457 Escola Politécnica 1 o semestre de 2014
a Lista de Eercícios de MAT4 Escola Politécnica o semestre de 4. Determine u tal que u = e u é ortogonal a v = (,, ) e a w = (, 4, 6). Dos u s encontrados, qual é o que forma um ângulo agudo com o vetor
Leia maisExercícios para a Apostila GET Teoria das Probabilidade II. Prof a : Jessica Kubrusly
Exercícios para a Apostila GET00143 - Teoria das Probabilidade II Prof a : Jessica Kubrusly Capítulo 1: Variáveis Aleatórias 1.1. Considere o seguinte experimento: dispositivos eletrônicos são selecionados,
Leia maisPROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES Bruno Baierle Maurício Furigo Prof.ª Sheila Regina Oro (orientadora) Edital 06/2013 - Produção de Recursos Educacionais Digitais Variável Aleatória
Leia maisFOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS
FOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS Maio 12, 2008 2 Contents 1. Complementos de Álgebra Linear 3 1.1. Determinantes 3 1.2. Valores e vectores próprios 5 2. Análise em
Leia maisPROVA DE ESTATÍSTICA e PROBABILIDADES SELEÇÃO - MESTRADO/UFMG /2012
PROVA DE ESTATÍSTICA e PROBABILIDADES SELEÇÃO - MESTRADO/UFMG - 0/0 Instruções:. Cada questão respondida corretamente vale (um) ponto.. Cada questão respondida incorretamente vale - (menos um) ponto. 3.
Leia maisrio de Guerra Eletrônica EENEM 2008 Estatística stica e Probabilidade Aleatórias Discretas
ITA - Laboratório rio de Guerra Eletrônica EENEM 2008 Estatística stica e Probabilidade Aula 03: Variáveis Aleatórias Discretas Qual a similaridade na natureza dessas grandezas? Tempo de espera de um ônibus
Leia maisSOBRE IDENTIFICABILIDADE PARA MISTURAS FINITAS
Universidade de Brasília IE Departamento de Estatística Estágio Supervisionado 2 SOBRE IDENTIFICABILIDADE PARA MISTURAS FINITAS Yuri César Silva Orientadora: Prof. a Dr. a Cira Etheowalda Guevara Otiniano
Leia maisRalph S. Silva
ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA Ralph S. Silva http://www.im.ufrj.br/ralph/multivariada.html Departamento de Métodos Estatísticos Instituto de Matemática Universidade Federal do Rio de Janeiro Sumário
Leia maisMAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 5
MAE 229 - Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 5 Professor: Pedro Morettin e Profa. Chang Chian Exercício 1 (a) De uma forma geral, o desvio padrão é usado para medir a dispersão
Leia maisExercícios de Teoria da Probabilidade e Processos Estocásticos Parte I
Exercícios de Teoria da Probabilidade e Processos Estocásticos Parte I 2014/2015 Os exercícios assinalados com (*) têm um nível de dificuldade superior. Exercício 1. Seja (X, F) um espaço mensurável. Mostre
Leia maisDistribuições de Probabilidades do Crystal Ball
Distribuições de Probabilidades do Crystal Ball Este apêndice lista uma curta descrição de cada distribuição da galeria do Crystal Ball juntamente com sua função distribuição de probabilidade ou função
Leia maisDistribuição de frequências. Prof. Dr. Alberto Franke
Distribuição de frequências Prof. Dr. Alberto Franke E-mail: alberto.franke@ufsc.br 1 Distribuição de frequências Há necessidade de distinguir entre: Distribuição observada Distribuição verdadeira Distribuição
Leia maisDistribuições de Probabilidade
Distribuições de Probabilidade Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu (DepMAT ESTV) Distribuições de Probabilidade 2007/2008 1 / 31 Introdução Introdução Já vimos como caracterizar
Leia maisContabilidade de IF padrão COSIF para BACEN Área 4 Teoria e exercícios comentados Prof. Felipe Lessa Aula 01 # %& ( ! #! # % & ( ) ( + (, ( ).
! # %& (! #! # % & ( ) ( + (, ( ). / 0 +. 1 2 + 1 3 (/(2 14 (/(2 5 4 4 4 ) 6 4 7 + 3 4 4 8 ) 4 + + 7 7 4 9 3 (//( (! )! & 1 2 : + 3 + (& (, + 3 + 3 ; + + 3< 6 = < >?3 6? Α Β Β Χ. Β Β Χ 7 3 Α / > Ε! : 1!
Leia maisRegressão de Poisson e parentes próximos
Janeiro 2012 Família Exponencial Seja Y uma variável aleatória. A distribuição de probabilidade de Y pertence à família exponencial se a sua função densidade de probabilidade é da forma ( ) yθ b(θ) f (y
Leia maisAULAS 6 e 7. ESPERANÇA, MOMENTOS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de VARIÁVEIS DISCRETAS 05/05/2017
AULAS 6 e 7 ESPERANÇA, MOMENTOS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de VARIÁVEIS DISCRETAS 05/05/2017 Em aulas passadas vimos as funções de probabilidade de variáveis discretas e contínuas agora vamos ver
Leia maisDistribuições Discretas
META: Estudar o comportamento das Variáveis Aleatórias Discretas, bem como das Distribuições Binomial e Poisson e suas aplicações. Entender o comportamento de uma Variável aleatória Contínua. OBJETIVOS:
Leia mais