Exercícios propostos:
|
|
|
- Guilherme Barros Bentes
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 INF 16 Exercícios propostos: 1. Sabendo-se que Y=X-5 e que E(X)= e V(X)=1, calcule: a)e(y); b)v(y); c)e(x+y); d)e(x + Y ); e)v(x+y); Resp.: 1; 9; 5; 15; 81. Uma urna contém 5 bolas brancas e 7 bolas pretas. Três bolas são retiradas simultaneamente dessa urna. Se ganharmos R$ 00,00 por bola branca retirada e perdermos R$ 100,00 por bola preta retirada, qual seria o nosso lucro esperado? Resp.: 75. Uma moeda honesta é lançada sucessivamente até sair cara ou até serem feitos lançamentos. Obtenha a distribuição de X = número de lançamentos, e calcule sua média e variância. Resp.: E(X)=1,75; Moda=1; V(X)=11/16 4. Uma máquina de apostar tem discos independentes. Cada disco tem 10 figuras: 4 maçãs, bananas, pêras e 1 laranja. Paga-se 80 para acionar a máquina. Se aparecerem maçãs ganha-se 40; bananas 80; pêras 140 e laranjas 180. Qual é o resultado esperado após inúmeras jogadas? Resp.: E(X) = Um determinado artigo é vendido em caixas a preço de 8 U.M. por caixa. Sabe-se que 0% dos artigos vendidos apresentam algum defeito de fabricação. Um comprador faz a seguinte proposta: Pede para poder amostrar, ao acaso, 10 artigos por caixa e pagará por caixa 10 U.M. se nenhum dos artigos amostrados for defeituoso; 5 U.M. se um ou dois artigos forem defeituosos e 4 U.M. se três ou mais forem defeituosos. O que é melhor para o vendedor; manter o seu preço de 8 U.M. por caixa ou aceitar a proposta do comprador? Mostre por quê. Considere X = número de artigos defeituosos, com a seguinte distribuição de probabilidade: (sugestão: utilize a variável Y = valor pago por caixa) x i 0 1 Total P( x i ) 0,1074 0,684 0,019 0, 1,00 Resp.: O vendedor deve manter o seu preço [E(Y) 5,1] 6. (X, Y) é uma variável aleatória bidimensional discreta com a seguinte distribuição conjunta: X Y - 4 P ( x i ) 1 0,1 0, 0, 0,5 0, 0,1 0,1 0,5 P( y j ) 0,4 0, 0, 1 Pede-se calcular: a) E(X), V(X) e σ x b) E(Y), V(Y) eσ y c) E(X + Y) d) X e Y são independentes? Resp.: a) ; 1 e 1 b) 0,6; 9,4 e,04 c),6 d) não são 47
2 INF Seja X uma v.a.c. com a seguinte f.d.p.:, x [ 01, ] ( x), x [, ] 1 0, caso contrá rio Calcule: a) A esperança matemática de (X-1) b) O desvio padrão de X Resp.: a) 0,78 b) 0, Mostre que E{[X E(X)][Y E(Y)]}= E(X,Y) E(X)E(Y) Universidade Federal de Viçosa - CCE / DPI INF Iniciação à Estatística / Inf 16 Estatística I Lista de Exercícios: Cap. 4 - Variáveis Aleatórias 1. Uma v.a.c. X possui f.d.p. dada por : 6( x x ), 0 x 1 0, para outros valores de x Calcular : a) P[ EX ( ) σ X EX ( ) + σ], σ = VX ( ), dado E( X ) = / 10 b) F(x), a Função de distribuição acumulada. Suponha que X e Y tenham a seguinte distribuição conjunta : X Y ,1 0, ,1 0, 0, 0,1 0,1 0 Sabendo-se que V(X) = 1,41 e E(Y) = 0, ; pede-se: a) X e Y são v. a. independentes? Mostre. b) E 1 X Y + 8 c)v 1 X Y
3 INF 16. Dada a função densidade de probabilidade abaixo: 1, se 0 x 1 1 ( x ), se1 x 4 0, para outros valores de x Calcule : a) V( 1X - 8 ), dado E( X ) = 17 / 6 b) A função de distribuição acumulada c) P( 0,5 < X < 1,5 ) 4. Uma v. a. c. X possui a seguinte f. d. p. : 0, se x < 1 ou x 4/ 1 ( x ), se x< , se x < / 0 4 a) F(x), a função de distribuição acumulada P 05, x 05, b) ( ) 5.Dada a distribuição conjunta abaixo, parcialmente indicada: X Y P(Y) - 1/15 1/15? 7/0 0 8/0? /15? 1? 1/0? 7/0 P(X) 6/15 7/0? a) Verifique se X e Y são v. a. independentes. b) E X Y 10 5 V 8 15X c) ( ) 6.Cite as propriedades de: a) Esperança Matemática. b) Variância. 7. Conceitue: a) Variável aleatória discreta b) Variável aleatória contínua 49
4 INF 16 8.Uma v. a. c. é dada por: kx, se x < 5 k( 8 x), se5 x 8 0, se x assume outros valores a) O valor da constante k para que f(x) seja uma f. d. p. 8 7 b) P X 9. Suponha que X e Y tenham a seguinte distribuição conjunta: X Y Soma 0, 0,1 0,1 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 Soma 1 a) E X ; b) V( 5X Y) ; c) X e Y são v. a. independentes? Mostre porque. 10. Sabendo-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes e que E(X) = 5, V(X) =, E(Y) = 8 e V(Y) =, calcule: a) E( X - Y + ) d) V( Y+ ) a) E[ ( X - Y ) 1 ] c) V X Y 11. Seja ( X, Y ) uma variável aleatória bidimensional discreta, com a seguinte função de probabilidade: xi + y j, para x i = 01,, e y j = 01,,, Px ( i, y j) 4 0, caso contrá rio a) Dar a tabela da distribuição de probabilidade conjunta. b) Dar a tabela da distribuição marginal de X e também a de Y. EX Y+ 4 c) ( ) 1. Dada a seguinte função: ( ) K x, se0 x< 1 K, se1 x 0, caso contrá rio 50
5 INF 16 a) O valor de K para que f(x) seja uma f.d.p. b) EX ( ) c) P X d) P( X = 1) 14. Sejam X e Y v. a. c. com função densidade de probabilidade conjunta dada por: K( x + y), se x 6 e 0 y 5 f( x, y) 0, c. c. a) O valor de K para que f( x, y) seja uma f. d. p. b) P( Y ) c) P( X > / 0 Y ) d) X e Y são v. a. independentes? mostre. 15.A variável aleatória contínua X tem f. d. p., f(x) = x, 1 x 0. Se a for um número que satisfaça a 1 a 0, calcule: P X> a X< a y, se 0 y e 0 x Dado f( x, y) 16 0, caso contrá rio a) As funções marginais de X e Y b) Se X e Y são v. a. independentes. 17. Seja f(x, y) = (x + y - xy), para 0 x 1 e 0 y 1 e f(x, y) = 0, para quaisquer outros valores de x e de y. a) Mostre que f(x, y) é uma f.d.p. b) Obtenha a f.d.p. marginal de X e a de Y. 18. Suponha que as dimensões, X e Y, de uma chapa retangular de metal, possam ser consideradas variáveis aleatórias contínuas independentes, com as seguintes f.d.p.: x 1, 1< x gx ( ) x+, < x< 0, para outros valores e 1, < y < h( y) 4 0, para outros valores Ache a f.d.p. da área da chapa (A). RESPOSTAS 51
6 INF a) 0,9855 b) 0 se x < 0; x ( x) se 0 x < 1; 1se x 1. a) não b) 0,55 c)119,57 x 1. a) 879 b) 0se x < 0 ; se 0 x < 1 ; ( x 6 x + 1 ) se 1 x < ; 1 se x 8 c) 15/ 4.a) se x < ; ( x + x + ) se 1 x < 0; ( x) se 0 x < 4 / ; 1 se x 4 / b) /48 5. a) não b) -7/450 c) 689/4 8. a) /87 b) 149/61 9. a) -1 b) 7,16 c) não 10. a) 0 b) 14 c) 7/ d) c) 70/4 1. a) /5 b) 81/50 c) 0, d) 0 14.a) 1/10 b) 7/10 c) 60/7 d) não 15. 7a ( a + 8) 16. a) 1, 0 x 4 gx ( ) 4 0, cc.. 1 ( y), y hy ( ) 4 0 0, cc. b) sim a) f( x, y) dxdy = , 0 x 1 b) g( x) 0, cc.. e 1, 0 y 1 h( y) 0, cc.. x 1, para 1< x < e < y < 4 x f( x, y), para < x < e < y < 4 0, fora destes intervalos 5
2. EXERCÍCIOS PROPOSTOS SOBRE V.A. E DISTRIB.PROBAB.
2. EXERCÍCIOS PROPOSTOS SOBRE V.A. E DISTRIB.PROBAB. 1) Classifique as seguintes variáveis aleatórias como discretas ou contínuas. X : o número de acidentes de automóvel por ano na rodovia BR 116. Y :
Variáveis Aleatórias. Probabilidade e Estatística. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva
Probabilidade e Estatística Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Variáveis Aleatórias Variável Aleatória Variável aleatória (VA) é uma função que associa a cada
Estatística. Capítulo 3 - Parte 1: Variáveis Aleatórias Discretas. Professor Fernando Porto
Estatística Capítulo 3 - Parte 1: Variáveis Aleatórias Discretas Professor Fernando Porto Lançam-se 3 moedas. Seja X o número de ocorrências da face cara. O espaço amostral do experimento é: W = {(c,c,c),(c,c,r),(c,r,c),(c,r,r),(r,c,c),(r,c,r),(r,r,c),(r,r,r)}
a) o time ganhe 25 jogos ou mais; b) o time ganhe mais jogos contra times da classe A do que da classe B.
Universidade de Brasília Departamento de Estatística 5 a Lista de PE. Um time de basquete irá jogar uma temporada de 44 jogos. desses jogos serão disputados contra times da classe A e os 8 restantes contra
DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL
Universidade Federal de Viçosa - CCE / DPI Inf 161 - Iniciação à Estatística / INF 16 Estatística I Lista de Exercícios: Cap. 4 - Distribuições de Variáveis Aleatórias DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL 1. Determine
Lucas Santana da Cunha de junho de 2017
VARIÁVEL ALEATÓRIA Lucas Santana da Cunha email: [email protected] http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 19 de junho de 2017 Uma função que associa um número real aos resultados
Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha de maio de 2018 Londrina
Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: [email protected] http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 21 de maio de 2018 Londrina 1 / 14 Variável aleatória Introdução Definição Uma função que associa um número real
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ CE003 - ESTATÍSTICA II
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ CE003 - ESTATÍSTICA II Segunda lista de Exercícios - Variáveis Aleatórias Professora Fernanda 1. Uma máquina caça níquel de cassino possui três roletas. Na primeira e segunda
Cálculo das Probabilidades e Estatística I
Cálculo das Probabilidades e Estatística I Prof a. Juliana Freitas Pires Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba - UFPB [email protected] Variáveis Aleatórias Ao descrever um espaço
EST012 - Estatística Econômica I Turma A - 1 o Semestre de 2019 Lista de Exercícios 3 - Variável aleatória
Exercício 1. Considere uma urna em que temos 4 bolas brancas e 6 bolas pretas. Vamos retirar, ao acaso, 3 bolas, uma após a outra e sem reposição. Sejam X: o número de bolas brancas e Y : o número de bolas
Variáveis Aleatórias - VA
Variáveis Aleatórias - VA cc ck kc kk 0 1 2 1/4 1/2 Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM - Introdução Se entende por VA ou V. indicadoras uma lista de valores
ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA
Departamento Matemática Disciplina Estatística Aplicada Curso Engenharia Mec Gest Industrial º Semestre º Folha Nº3: Variáveis Aleatórias De um lote que contém 0 parafusos, dos quais 5 são defeituosos,
Variáveis Aleatórias. Esperança e Variância. Prof. Luiz Medeiros Departamento de Estatística - UFPB
Variáveis Aleatórias Esperança e Variância Prof. Luiz Medeiros Departamento de Estatística - UFPB ESPERANÇA E VARIÂNCIA Nos modelos matemáticos aleatórios parâmetros podem ser empregados para caracterizar
Variáveis Aleatórias
Variáveis Aleatórias Conceitos, Discretas, Contínuas, Propriedades Itens 5. e 6. BARBETTA, REIS e BORNIA Estatística para Cursos de Engenharia e Informática. Atlas, 004 Variável aleatória Uma variável
Variável Aleatória. O conjunto de valores. Tipos de variáveis. Uma função X que associa a cada
Variável Aleatória Uma função X que associa a cada Prof. Lorí Viali, Dr. [email protected] http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ elemento de S (s S) um número real x X(s) é denominada variável aleatória. O
Probabilidade Aula 11
0303200 Probabilidade Aula 11 Magno T. M. Silva Escola Politécnica da USP Junho de 2017 A maior parte dos exemplos dessa aula foram extraídos de Jay L. Devore, Probabilidade e Estatística para engenharia
Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba
Probabilidade II Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuições Condicionais 11/13 1 / 19 Em estudo feito em sala perguntamos aos alunos qual
1 Variáveis Aleatórias
Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica - 2013 Aula 5 Professor: Carlos Sérgio UNIDADE 3 - VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS (Notas de aula) 1 Variáveis
Variáveis aleatórias. Universidade Estadual de Santa Cruz. Ivan Bezerra Allaman
Variáveis aleatórias Universidade Estadual de Santa Cruz Ivan Bezerra Allaman DEFINIÇÃO É uma função que associa cada evento do espaço amostral a um número real. 3/37 Aplicação 1. Seja E um experimento
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES PARTE I
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES PARTE I Bruno Baierle Maurício Furigo Prof.ª Sheila Regina Oro (orientadora) Edital 06/2013 - Produção de Recursos Educacionais Digitais Variável
Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos
Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos Prof. Regis Augusto Ely 1 de julho de 2014 1 Variáveis aleatórias unidimensionais 1. Suponha que a variável aleatória X tenha os valores possíveis 1,
Prof. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Viali, Dr. [email protected] http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ s KKK CKK KKC KCK CCK CKC KCC CCC S X 0 1 2 3 R x X(s) X(S) Uma função X que associa a cada elemento de S (s S) um número real
2º LISTA DE EXERCÍCIO
DISCIPLINA: CÁLCULO DAS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA I Prof. Luiz Medeiros PERÍODO: 2013.2 2º LISTA DE EXERCÍCIO 1) Em uma empresa de cerâmica sabe-se que existe em média 0,1 defeito por m 2. Um comprador
PROBABILIDADE RESUMO E EXERCÍCIOS* P2
PROBABILIDADE RESUMO E EXERCÍCIOS* P2 *Exercícios de provas anteriores escolhidos para você estar preparado para qualquer questão na prova. Resoluções grátis em Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas
Cálculo das Probabilidades I - Sexta Lista - Rio, 13/09/2014
Cálculo das Probabilidades I - Sexta Lista - Rio, 13/09/2014 1. O diâmetro X de{ um cabo elétrico é uma variável aleatória com densidade de probabilidade K(2x x dada por 2 ), 0 x 1 0, x < 0 ou x > 1. (a)
Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Esperança e Variância 06/14 1 / 19
Probabilidade I Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Esperança e Variância 06/14 1 / 19 Nos modelos matemáticos aleatórios parâmetros podem ser
Processos Estocásticos. Variáveis Aleatórias. Variáveis Aleatórias. Luiz Affonso Guedes. Como devemos descrever um experimento aleatório?
Processos Estocásticos Luiz Affonso Guedes Sumário Probabilidade Funções de Uma Variável Aleatória Funções de Várias Momentos e Estatística Condicional Teorema do Limite Central Processos Estocásticos
Probabilidade e Estatística
Probabilidade e Estatística Distribuições Discretas de Probabilidade Prof. Narciso Gonçalves da Silva www.pessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Introdução Distribuições Discretas de Probabilidade Muitas variáveis
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Cálculo das Probabilidades e Estatística I. Terceira Lista de Exercícios
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Cálculo das Probabilidades e Estatística I Professora: Juliana Freitas Pires Terceira Lista de Exercícios Parte I: Variáveis aleatórias, Esperança e Variância Questão 1.
Lista de Exercícios #5 Assunto: Variáveis Aleatórias Multidimensionais Contínuas
1. ANPEC 018 Questão 9 Uma pessoa investe R$ 10.000,00 (I) em duas aplicações cujas taxas de retorno são variáveis aleatórias independentes, R 1 e R, com médias 5% e 14% e desvios-padrão 1% e 8%, respectivamente.
Lista de Exercícios 4
Introdução à Teoria de Probabilidade. Informática Biomédica. Departamento de Física e Matemática. USP-RP. Prof. Rafael A. Rosales 30 de maio de 2007. Lista de Exercícios 4 são difíceis, são bem mais difíceis.
Processos Estocásticos. Luiz Affonso Guedes
Processos Estocásticos Luiz Affonso Guedes Sumário Probabilidade Variáveis Aleatórias Funções de Uma Variável Aleatória Funções de Várias Variáveis Aleatórias Momentos e Estatística Condicional Teorema
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Variáveis Aleatórias. Departamento de Estatística Luiz Medeiros
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Variáveis Aleatórias Departamento de Estatística Luiz Medeiros Introdução Como sabemos, características de interesse em diversas áreas estão sujeitas à variação; Essa variabilidade
Probabilidade II Lista 1 - Vetores Aleatórios
Probabilidade II Lista - Vetores Aleatórios Exercício. Duas moedas equilibradas são lançadas de forma independente. Dena as v.a's X : número de caras nos dois lançamentos e Y : função indicadora de faces
Estatística Descritiva e Exploratória
Gledson Luiz Picharski e Wanderson Rodrigo Rocha 9 de Maio de 2008 Estatística Descritiva e exploratória 1 Váriaveis Aleatórias Discretas 2 Variáveis bidimensionais 3 Váriaveis Aleatórias Continuas Introdução
PROBABILIDADE 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
Lista de Exercícios 1 Probabilidades Escola Politécnica, Ciclo Básico
Lista de Exercícios 1 Probabilidades 0303200 Escola Politécnica, Ciclo Básico 1 o semestre 2017 1) Historicamente sabe-se que 10% dos artigos de uma firma são de segunda qualidade. Um inspetor de controle
Lista de Exercícios 1 Probabilidades Escola Politécnica, Ciclo Básico
Lista de Exercícios 1 Probabilidades 0303200 Escola Politécnica, Ciclo Básico 1 o semestre 2017 1) Historicamente sabe-se que 10% dos artigos de uma firma são de segunda qualidade. Um inspetor de controle
Lista de Exercícios 3 Probabilidades Escola Politécnica, Ciclo Básico
Lista de Exercícios 3 Probabilidades 0303200 Escola Politécnica, Ciclo Básico 1 o semestre 2017 1) Um equipamento tem tempo de vida T com distribuição normal, valor esperado de 40 horas e desvio padrão
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE.1 INTRODUÇÃO Admita que, de um lote de 10 peças, 3 das quais são defeituosas, peças são etraídas ao acaso, juntas (ou uma a uma, sem reposição). Estamos
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPTO. DE ESTATÍSTICA LISTA 3-ESTATÍSTICA II (CE003) Prof. Benito Olivares Aguilera
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPTO. DE ESTATÍSTICA LISTA 3-ESTATÍSTICA II (CE003) Prof. Benito Olivares Aguilera 2 o Sem./17 MODELOS DISCRETOS. 1. Seja X o número de caras obtidas
Processos Estocásticos. Variáveis Aleatórias. Variáveis Aleatórias. Variáveis Aleatórias. Variáveis Aleatórias. Luiz Affonso Guedes
Processos Estocásticos Luiz Affonso Guedes Sumário Probabilidade Funções de Uma Variável Aleatória Funções de Várias Momentos e Estatística Condicional Teorema do Limite Central Processos Estocásticos
Lista de Exercícios 3 Probabilidades Escola Politécnica, Ciclo Básico
RESOLUÇÃO NA PÁGINA 06 Lista de Exercícios 3 Probabilidades 0303200 Escola Politécnica, Ciclo Básico 1 o semestre 2017 1) Um equipamento tem tempo de vida T com distribuição normal, valor esperado de 40
Probabilidade 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
Momentos: Esperança e Variância. Introdução
Momentos: Esperança e Variância. Introdução Em uma relação determinística pode-se ter a seguinte relação: " + " = 0 Assim, m =, é a declividade e a e b são parâmetros. Sabendo os valores dos parâmetros
MAE0219 Introdução à Probabilidade e Estatística I
Exercício 1 Um par de dados não viciados é lançado. Seja X a variável aleatória denotando o menor dos dois números observados. a) Encontre a tabela da distribuição dessa variável. b) Construa o gráfico
Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13
Probabilidade I Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13 Distribuição Geométrica Considere novamente uma sequência
6.3 Valor Médio de uma Variável Aleatória
6. 3 V A L O R M É D I O D E U M A V A R I Á V E L A L E A T Ó R I A 135 1. Considere uma urna contendo três bolas vermelhas e cinco pretas. Retire três bolas, sem reposição, e defina a v.a. X igual ao
Ribeirão Preto, 2º semestre de 2012 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA APLICADA II
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ECONOMIA Ribeirão Preto, 2º semestre de 2012 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA APLICADA II LISTA
Estatística Aplicada II. } Revisão: Probabilidade } Propriedades da Média Amostral
Estatística Aplicada II } Revisão: Probabilidade } Propriedades da Média Amostral 1 Aula de hoje } Tópicos } Revisão: } Distribuição de probabilidade } Variáveis aleatórias } Distribuição normal } Propriedades
Cap. 5 Variáveis aleatórias discretas
Estatística para Cursos de Engenharia e Informática Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 2004 Cap. 5 Variáveis aleatórias discretas APOIO: Fundação de
Par de Variáveis Aleatórias
Par de Variáveis Aleatórias Luis Henrique Assumpção Lolis 7 de abril de 2014 Luis Henrique Assumpção Lolis Par de Variáveis Aleatórias 1 Conteúdo 1 Introdução 2 Par de Variáveis Aleatórias Discretas 3
Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Desigualdades 02/14 1 / 31
Probabilidade II Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Desigualdades 02/14 1 / 31 Um teorema de grande importância e bastante utilidade em probabilidade
AULA 11 - Valor esperado e suas propriedades
AULA 11 - Valor esperado e suas propriedades Susan Schommer Introdução à Estatística Econômica - IE/UFRJ O valor esperado de uma variável aleatória Como forma de resumir o comportamento de uma variável
Variável Aleatória. Gilson Barbosa Dourado 6 de agosto de 2008
Variável Aleatória Gilson Barbosa Dourado [email protected] 6 de agosto de 2008 Denição de Variável Aleatória Considere um experimento E e seu espaço amostral Ω = {a 1, a 2,..., a n }. Variável aleatória
3 a Lista de PE Solução
Universidade de Brasília Departamento de Estatística 3 a Lista de PE Solução. Se X representa o ganho do jogador, então os possíveis valores para X são,, 0, e 4. Esses valores são, respectivamente, correspondentes
3 a Lista de PE. Universidade de Brasília Departamento de Estatística
Universidade de Brasília Departamento de Estatística 3 a Lista de PE 1. Duas bolas são escolhidas aleatoriamente de uma urna contendo 8 bolas brancas, 4 pretas, e duas bolas laranjas. Suponha que um jogador
Probabilidade 2 - ME310 - Lista 2
Probabilidade - ME3 - Lista September 4, Lembrando:. Estatística de ordem, pg 38 Ross: f xj (x) = n! (n j)!(j )! F (x)j ( F (x)) n j f(x). Distribuição de probabilidade conjunta de funções de variáveis
Probabilidade e Estatística. stica. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva pessoal.utfpr.edu.
Probabilidade e Estatística stica Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva pessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Distribuição Uniforme Uma variável aleatória contínua X está
Exercícios Funções Multivariadas, Exponencial e Outras
Turma 2017 Exercícios Funções Multivariadas, Exponencial e Outras Problema 1 (bivariada) Um bim de cinco transistores possui dois que são defeituosos. Os transistores são testados um a um, até que os defeituosos
Aula 11. Variáveis Aleatórias Contínuas Bidimensionais
Aula. Variáveis Aleatórias Contínuas Bidimensionais Resumo de caso unidimensional Caso Discreto p p 2 p 3 Caso Contínuo f(x) x x 2 x 3 i p i + f x dx X x x 2 x 3 P p p 2 p 3 Caso bidimensional Caso Discreto
PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS DE PROBABILIDADE
PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS DE PROBABILIDADE 3.1 INTRODUÇÃO Muitas variáveis aleatórias associadas a experimentos aleatórios têm propriedades similares e, portanto, podem ser descritas através de
ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Científica Matemática Probabilidades e Estatística Curso Engenharia do Ambiente º Semestre º Ficha n.º: Probabilidades e Variáveis Aleatórias. Lançam-se ao acaso moedas. a) Escreva o espaço de resultados
PRO 2271 ESTATÍSTICA I. 3. Distribuições de Probabilidades
PRO71 ESTATÍSTICA 3.1 PRO 71 ESTATÍSTICA I 3. Distribuições de Probabilidades Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias são valores numéricos que são atribuídos aos resultados de um eperimento aleatório.
Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Duração: 90 minutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique convenientemente todas as respostas 2 o semestre 206/207 05/07/207 :30 o Teste C 0 valores. Uma peça de certo tipo é
3. Considere uma amostra aleatória de tamanho 7 de uma normal com média 18. Sejam X e S 2, a média e a variância amostral, respectivamente.
1 Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Departamento de Ciências Exatas Professores: Clarice Demétrio, Roseli Leandro e Mauricio Mota Lista 3- Distribuições Amostrais-
Escola de Engenharia de Lorena - USP ESTATÍSTICA
Prof. Dr. Fernando Catalani Escola de Engenharia de Lorena - USP ESTATÍSTICA Lista de Exercícios 1 Probabilidades, distribuições probabilísticas, Valor Esperado e distribuição binomial 1. Probabilidade
MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 5: Resumo de Probabilidade
MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 5: Resumo de Probabilidade Edson de Faria Departamento de Matemática IME-USP 26 de Agosto, 2013 Probabilidade: uma Introdução / Aula 5 1 Variáveis aleatórias Definição
Variáveis Aleatórias. Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu
Variáveis Aleatórias Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Exemplo No lançamento de duas moedas ao ar, os resultados possíveis são: FF, FC, CF ou CC. No entanto, o nosso interesse
As restrições acima, sobre, são equivalentes a e. Combinandoas, poderemos escrever.
Livro: Probabilidade - Aplicações à Estatística Paul L. Meyer Capitulo 4 Variáveis Aleatórias Unidimensionais. Exemplo 4.9. Ao operar determinada máquina, existe alguma probabilidade de que o operador
Distribuição de Probabilidade. Prof. Ademilson
Distribuição de Probabilidade Prof. Ademilson Distribuição de Probabilidade Em Estatística, uma distribuição de probabilidade descreve a chance que uma variável pode assumir ao longo de um espaço de valores.
SUMÁRIOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTINUAS
4 SUMÁRIOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTINUAS Em muitos problemas de probabilidade que requerem o uso de variáveis aleatórias, uma completa especificação da função de densidade de probabilidade ou não está
Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL.
Introdução à Inferência Estatística Departamento de Física é Matemática. USP-RP. Prof. Rafael A. Rosales 5 de setembro de 004 Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL. 1 Medidas Resumo DISTRIBUIÇÕES
EST029 Cálculo de Probabilidade I Cap. 6: Caracterização Adicional de Variáveis Aleatórias
EST029 Cálculo de Probabilidade I Cap. 6: Caracterização Adicional de Variáveis Aleatórias Prof. Clécio da Silva Ferreira Depto Estatística - UFJF Motivação Suponha que tenhamos um experimento onde a probabilidade
PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES
PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES Certas distribuições de probabilidades se encaixam em diversas situações práticas As principais são: se v.a. discreta Distribuição de Bernoulli Distribuição binomial
Universidade Federal de Goiás Instituto de Matemática e Estatística
Universidade Federal de Goiás Instituto de Matemática e Estatística Prova de Probabilidade Prof.: Fabiano F. T. dos Santos Goiânia, 31 de outubro de 014 Aluno: Nota: Descreva seu raciocínio e desenvolva
INE 5118 Exercícios variáveis aleatórias Exemplo 1 - Uma fábrica produz recipientes de vidro. Existe uma probabilidade igual a 0,2 de produzir um
Exemplo 1 - Uma fábrica produz recipientes de vidro. Existe uma probabilidade igual a 0, de produzir um recipiente defeituoso. Antes que esses recipientes sejam estocados, eles são inspecionados e os defeituosos
Probabilidade 2 - ME310 - Lista 2
Probabilidade - ME3 - Lista November, 5 Lembrando:. Estatística de ordem, pg 38 Ross: f xj (x) = n! (n j)!(j )! F (x)j ( F (x)) n j f(x). Distribuição de probabilidade conjunta de funções de variáveis
Modelos de Distribuição PARA COMPUTAÇÃO
Modelos de Distribuição MONITORIA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE PARA COMPUTAÇÃO Distribuições Discretas Bernoulli Binomial Geométrica Hipergeométrica Poisson ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE PARA COMPUTAÇÃO
Probabilidade e Estatística
Probabilidade e Estatística Aula 5 Probabilidade: Distribuições de Discretas Parte 1 Leitura obrigatória: Devore, 3.1, 3.2 e 3.3 Chap 5-1 Objetivos Nesta parte, vamos aprender: Como representar a distribuição
Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba
Probabilidade II Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Covariância e Coeficiente de correlação 11/13 1 / 21 Covariância Quando duas variáveis aleatórias
DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL
DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL Lucas Santana da Cunha email: [email protected] http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 26 de junho de 2017 Distribuição Bernoulli Nos experimentos
Distribuições Bernoulli e Binomial
Distribuições Bernoulli e Binomial Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: [email protected] http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 04 de junho de 2018 Londrina 1 / 12 Distribuição Bernoulli Nos experimentos
5 a Lista de PE Solução
Universidade de Brasília Departamento de Estatística 5 a Lista de PE Solução. Sejam X A e X B o números de jogos que o time ganha contra times da classe A e da classe B respectivamente. Claramente X A
Segunda Lista de Exercícios Cálculo de Probabilidades II Prof. Michel H. Montoril
Exercício 1. Uma urna contém 4 bolas numeradas: {1, 2, 2, 3}. Retira-se dessa urna duas bolas aleatoriamente e sem reposição. Sejam 1 : O número da primeira bola escolhida; 2 : O número da segunda bola
