Distribuições Geométrica e Hipergeométrica

Documentos relacionados
HIPERGEOMÉTRICA. Lucas Santana da Cunha Universidade Estadual de Londrina

Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha de maio de 2018 Londrina

Lucas Santana da Cunha de junho de 2017

DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL

Distribuições Bernoulli e Binomial

Lucas Santana da Cunha 23 de maio de 2018 Londrina

Estatística. Capítulo 4: Distribuições Teóricas de Probabilidades de Variáveis Aleatórias Discretas. Professor Fernando Porto

1 Distribuições Discretas de Probabilidade

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13

Probabilidade e Estatística

PROBABILIDADES E INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS. Aula 7 11 e 12 abril MOQ-12 Probabilidades e Int. a Processos Estocásticos

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS DE PROBABILIDADE

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS e DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL

Daniel Queiroz VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS

VARIÁVEL ALEATÓRIA e DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL

PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

Distribuições Bernoulli, Binomial e Poisson

VARIÁVEL ALEATÓRIA e DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL

Introdução à probabilidade e estatística I

Modelos de Distribuição PARA COMPUTAÇÃO

Modelos Probabilisticos Discretos

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES PARTE I

Estatística (MAD231) Turma: IGA. Período: 2018/2

Modelos Probabiĺısticos Discretos

DISTRIBUIÇÕES POISSON E MULTINOMIAL

DISTRIBUIÇÕES POISSON E MULTINOMIAL

Revisão de Probabilidade

Distribuições discretas de probabilidades. Cap. 8 Binomial, Hipergeométrica, Poisson

a) o time ganhe 25 jogos ou mais; b) o time ganhe mais jogos contra times da classe A do que da classe B.

PRO 2271 ESTATÍSTICA I. 3. Distribuições de Probabilidades

Variáveis Aleatórias Discretas

Distribuições amostrais

Lucas Santana da Cunha e 30 de julho de 2018 Londrina

Conforme o conjunto de valores X(S) uma variável aleatória poderá ser discreta ou contínua.

Escola de Engenharia de Lorena - USP ESTATÍSTICA

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1

Teoria das probabilidades

Variável Aleatória Poisson. Número de erros de impressão em uma

Lista de Exercícios #2 Assunto: Variáveis Aleatórias Discretas

Cap. 8 - Variáveis Aleatórias

Estatística (MAD231) Turma: IGA. Período: 2017/2

Variáveis Aleatórias Discretas

Cap. 5 Variáveis aleatórias discretas

1 Variáveis Aleatórias

3 a Lista de PE Solução

Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidade

DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI, BINOMIAL E POISSON

DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL DA

Aula 5. Variáveis Aleatórias Discretas

3 NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Probabilidade e Estatística

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Probabilidade. 1 Distribuição de Bernoulli 2 Distribuição Binomial 3 Multinomial 4 Distribuição de Poisson. Renata Souza

3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

3.3. Diga qual é o número médio e a variância dos animais que sobrevivem?

Prof. Lorí Viali, Dr.

Principais distribuições discretas Distribuição de Bernoulli sucesso fracasso X = 1, se sucesso X = 0, se fracasso P(X) TOTAL 1 Exemplo 5:

Variável Aleatória. O conjunto de valores. Tipos de variáveis. Uma função X que associa a cada

MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 5: Resumo de Probabilidade

Variável Aleatória Contínua (v.a.c)

Estatística Aplicada

Distribuição de Probabilidade. Prof. Ademilson

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1

Distribuições de Probabilidade Conjuntas

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio

EST029 Cálculo de Probabilidade I Cap. 4: Variáveis Aleatórias Unidimensionais

TEORIA DA PROBABILIDADE

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

1 Definição Clássica de Probabilidade

Probabilidade e Modelos Probabilísticos

AULA 16 - Distribuição de Poisson e Geométrica

Prof. Fabrício Maciel Gomes. Capítulo 3 Probabilidade

EST012 - Estatística Econômica I Turma A - 1 o Semestre de 2019 Lista de Exercícios 3 - Variável aleatória

Lista de exercícios propostos de Distribuições Discretas Estatística I OBS: Os exercícios estão dispostos em ordem de dificuldade.

Estatística. Probabilidade. Conteúdo. Objetivos. Definições. Probabilidade: regras e aplicações. Distribuição Discreta e Distribuição Normal.

Estatística Planejamento das Aulas

Processos Estocásticos. Luiz Affonso Guedes

Processos Estocásticos

AULA 3 - Modelos probabiĺısticos, axiomas da probabilidade, espaços amostrais

MAE0219 Introdução à Probabilidade e Estatística I

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ CE003 - ESTATÍSTICA II

CE Estatística I

Regras de probabilidades

Livro: Probabilidade - Aplicações à Estatística Paul L. Meyer. Capitulo 2 Espaço Amostral Finito. 2.1 Espaço Amostral Finito. (a), (b). (2.

Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística PPGEMQ / PPGEP - UFSM

UNIDADE II. José J. C. Hernández. April 9, 2017 DE - UFPE. José J. C. Hernández (DE - UFPE) Estatística I April 9, / 60

Estatística para Cursos de Engenharia e Informática

Variáveis Aleatórias Discretas 1/1

Cálculo das Probabilidades e Estatística I

Probabilidade. Prof. Tiago Viana Flor de Santana Sala 07

Teoria das Probabilidades

PROBABILIDADE CONDICIONAL E TEOREMA DE BAYES

ANÁLISE DE VARIÂNCIA DE DOIS CRITÉRIOS (DBC)

T o e r o ia a da P oba ba i b lida d de

Transcrição:

Distribuições Geométrica e Hipergeométrica Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 06 de junho de 2018 Londrina 1 / 15

Distribuição Geométrica Em algumas situações em que se aplicaria a distribuição binomial, podemos estar interessados na probabilidade de o primeiro sucesso ocorrer em determinada tentativa; A distribuição geométrica é destinada ao cálculo de probabilidades de situações em que são feitas sucessivas tentativas independentes de um mesmo experimento aleatório até que apareça o 1 o sucesso. 2 / 15

Assim, se designarmos S como sucesso e F como fracasso, e realizarmos n ensaios até que ocorra o primeiro sucesso, o espaço amostral deste experimento será o conjunto: Ω = {S, FS, FFS,..., FFF... FS,...} Logo, um elemento típico desse espaço amostral é uma sequência de comprimento n em que nas primeiras n 1 posições temos F, ou seja, ocorrência de fracassos e na n-ésima ocorre o sucesso S. 3 / 15

Uma parametrização da geométrica conta o número de tentativas para se obter o primeiro sucesso, assim: a) Y é o número de tentativas até obter o primeiro sucesso; b) as tentativas são sucessivas e independentes, com probabilidade de sucesso p; Definição A função de probabilidade é dada por: P(Y = y) = p(1 p) y 1, y = 1, 2,... Notação: Y G(p); 4 / 15

Definição A esperança e a variância de uma variável aleatória Y com distribuição Geométrica, G(p), são dadas, respectivamente, por: E(Y ) = 1 p e V (Y ) = 1 p p 2 5 / 15

Exemplo 1 A probabilidade de se encontrar aberto o sinal de trânsito numa esquina é 0,20. Qual a probabilidade de que seja necessário passar pelo local 5 vezes para encontrar o sinal aberto pela primeira vez? Calcule a esperança e a variância da v.a.d numero de vezes para encontrar o sinal aberto pela primeira vez. 6 / 15

Exemplo 2 Um casal com problemas para engravidar, recorreu a uma técnica de inseminação artificial no intuito de conseguir o primeiro filho. A eficiência da referida técnica é de 0,40. Assim, pede-se: a) Qual a probabilidade de que o casal obtenha êxito até a terceira tentativa? b) Qual a probabilidade de que o casal obtenha êxito na segunda tentativa? c) Qual a probabilidade de que o casal precise mais que uma tentativa para conseguir o primeiro filho? d) Qual o número esperado e a variância de tentativas para o casal ter o primeiro filho? 7 / 15

Distribuição Geométrica Essa distribuição é adequada quando consideramos extrações casuais feitas sem reposição de uma população dividida segundo dois atributos: sucesso e fracasso. Descreve a probabilidade de se retirar y elementos do tipo A numa sequência de n extrações de uma população finita de tamanho N, com a elementos do tipo A e b elementos do tipo B, sem reposição. 8 / 15

Definição Seja Y a variável aleatória número de elementos com a referida característica (tipo A) que estarão entre os n retirados. Assim, ( a ) ( b ) P(Y = y) = y n y ( ) a + b, y = 0, 1, 2,..., min(n, a) n em que a é o número de objetos do tipo A (sucesso) e b é o número de objetos do tipo B (fracasso); Notação: Y Hip(a, b, n). 9 / 15

Definição A esperança e a variância de uma variável aleatória Y com distribuição Hipergeométrica, Hip(a, b, n), são dadas, respectivamente, por: E(Y ) = na a+b e V (Y ) = ( ) ( ) ( ) a+b n a+b 1 n a b a+b a+b 10 / 15

Exemplo 1 Suponha que em um lote de 12 peças, 4 sejam defeituosas. Duas peças são retiradas para inspeção, pede-se: a) Qual a probabilidade de que uma seja defeituosa? b) Qual a probabilidade de que no máximo uma seja não defeituosa? c) Qual o número esperado e a variância do numero de peças defeituosas? 11 / 15

Exemplo 2 O Departamento de Estatística é formado por 35 professores, sendo 21 homens e 14 mulheres. Uma comissão de 3 professores será constituída sorteando, ao acaso, três membros do departamento. Pede-se: a) Qual a probabilidade da comissão ser formada por duas mulheres? b) Qual a probabilidade da comissão ser formada por pelo menos duas mulheres? c) Qual o número esperado e a variância do numero de mulheres na comissão? 12 / 15

Exercício 1 A probabilidade de que haja alguma falha no lançamento de uma nave espacial é 10%. Qual é a probabilidade de que para lançar a nave seja necessário: a) 2 tentativas? b) mais que 3 tentativas? c) qual número esperado de tentativas para o lançamento da nave espacial. 13 / 15

Exercício 2 Dentre os 14 mecânicos de uma revendedora, dez fizeram curso de treinamento na fábrica. Se três dos mecânicos são escolhidos ao acaso para um trabalho especial, encontre: a) a probabilidade de todos três terem feito curso de treinamento na fábrica. b) a probabilidade de menos que dois deles terem feito curso de treinamento na fábrica. c) qual número esperado de mecânicos que tenham feito curso de treinamento na fábrica. 14 / 15

Exercício 3 Um funcionário da expedição deveria remeter 6 de 15 pacotes por via expressa para a Europa, mas ele acaba misturando todos e mandando aleatoriamente os 6 pacotes por via expressa para a Europa. Qual a probabilidade de ter enviado a metade dos pacotes corretamente? 15 / 15