Exercícios Resolvidos da Distribuição Binomial



Documentos relacionados
Distribuições de Probabilidade Distribuição Binomial

Exercícios Resolvidos da Distribuição de Poisson

INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CAMPUS SERRA BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO LISTA DE EXERCÍCIOS (VARIÁVEIS ALEATÓRIAS) ALUNO(A):

Probabilidade. Distribuição Binomial

4. σ 2 Var X p x q e σ Dp X Podemos escrever o modelo do seguinte modo:

Distribuição Uniforme Discreta. Modelos de distribuições discretas. Distribuição de Bernoulli. Distribuição Uniforme Discreta

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Revisão de Probabilidade e Estatística

PROBABILIDADE PROFESSOR: ANDRÉ LUIS

Processos Estocásticos

INE 5111 Gabarito da Lista de Exercícios de Probabilidade INE 5111 LISTA DE EXERCÍCIOS DE PROBABILIDADE

MODELOS PROBABILÍSTICOS MAIS COMUNS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS

EXERCÍCIOS BINOMIAL. X P(X=x)

Aula 11 Esperança e variância de variáveis aleatórias discretas

1 Probabilidade Condicional - continuação

Grupo A - 1 o semestre de 2014 Gabarito Lista de exercícios 5 - Variáveis Aleatórias e Distribuição Binomial C A S A

Distribuições de Probabilidade Distribuição Normal

7- Probabilidade da união de dois eventos

Avaliação e Desempenho Aula 4

Descreve de uma forma adequada o

I. Experimentos Aleatórios

CAPÍTULO 5 - Exercícios

Probabilidade. Definições, Notação, Regra da Adição

Bom serviço dentro da garantia Serviço deficiente dentro da garantia Vendedores de determinada marca de pneus 64 16

Tipos de Modelos. Exemplos. Modelo determinístico. Exemplos. Modelo probabilístico. Causas Efeito. Determinístico. Sistema Real.

Exercício de Revisao 1

Logo, para estar entre os 1% mais caros, o preço do carro deve ser IGUAL OU SUPERIOR A:

Cálculo das Probabilidades e Estatística I

CAP5: Amostragem e Distribuição Amostral

1. Cinco cartas são extraídas de um baralho comum (52 cartas, 13 de cada naipe) sem reposição. Defina a v.a. X = número de cartas vermelhas sorteadas.

CAPÍTULO 4 Exercícios Resolvidos

MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 3: Resumo de Probabilidade

LISTA DE EXERCÍCIOS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

Lógica e Raciocínio. Decisão sob Risco Probabilidade. Universidade da Madeira.

Distribuição Binomial

CAPÍTULO 9 Exercícios Resolvidos

Módulo VIII. Probabilidade: Espaço Amostral e Evento

Faculdade Tecnológica de Carapicuíba Tecnologia em Logística Ênfase em Transportes Notas da Disciplina de Estatística (versão 8.

Introdução à Probabilidade e Estatística

Probabilidade. Distribuição Normal

Bioestatística Aula 3

7Testes de hipótese. Prof. Dr. Paulo Picchetti M.Sc. Erick Y. Mizuno. H 0 : 2,5 peças / hora

CONCEITOS. Evento: qualquer subconjunto do espaço amostral. Uma primeira idéia do cálculo de probabilidade. Eventos Teoria de conjuntos

Probabilidades: Função massa de probabilidades ou função distribuição de probabilidade ou modelo de probabilidade:

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE

Hipótese Estatística:

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal

UNIVERSIDADE DO ALGARVE

1. INTRODUÇÃO 2. EXPERIMENTO ALEATÓRIO 3. ESPAÇO AMOSTRAL

INSTITUTO DE APLICAÇÃO FERNANDO RODRIGUES DA SILVEIRA (CAp/UERJ) MATEMÁTICA ENSINO MÉDIO - PROF. ILYDIO SÁ CÁLCULO DE PROBABILIDADES PARTE 1

Solução: X é Binomial(7; 0,4). (a) P(X = 0) = 0,6 7 = 0,0280. (b) P(X 3) = 1 P(X 2) = 1 [P(X = 0) + P(X = 1) + P(X = 2)] =

Probabilidade. O segundo aspecto é a incerteza inerente às decisões que podem ser tomadas sobre determinado problema.

O Problema do Troco Principio da Casa dos Pombos. > Princípios de Contagem e Enumeração Computacional 0/48

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

Variáveis aleatórias contínuas e distribuiçao Normal. Henrique Dantas Neder

Aula de Exercícios - Variáveis Aleatórias Discretas - Modelos Probabiĺısticos

ALGUNS TóPICOS DE CONTAGEM E PROBABILIDADE

Módulo X. Querido aluno(a)!!!

MÓDULO 6 INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de variável discreta BERNOULLI E BINOMIAL

Lista 5 - Introdução à Probabilidade e Estatística

Probabilidade parte 2. Robério Satyro

O problema do jogo dos discos 1

Professor Mauricio Lutz PROBABILIDADE

LISTA DE INTERVALO DE CONFIANÇA E TESTE DE HIPÓTESES

Estatística e Probabilidade. Aula 4 Cap 03. Probabilidade

Espaço Amostral ( ): conjunto de todos os

Métodos Estatísticos II 1 o. Semestre de 2010 ExercíciosProgramados1e2 VersãoparaoTutor Profa. Ana Maria Farias (UFF)

Lista 05. Devemos calcular a probabilidade de ser homem dado que é loiro, sendo:

Espaços Amostrais Finitos

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

Universidade Estadual de Roraima. Resolução de Problema em Matemática

C Curso destinado à preparação para Concursos Públicos e Aprimoramento Profissional via INTERNET RACIOCÍNIO LÓGICO AULA 7

Distribuições: Binomial, Poisson e Normal. Distribuição Binomial

A probabilidade representa o resultado obtido através do cálculo da intensidade de ocorrência de um determinado evento.

Matemática - UEL Compilada em 18 de Março de Prof. Ulysses Sodré Matemática Essencial:

Regra do Evento Raro p/ Inferência Estatística:

Exercícios Resolvidos sobre probabilidade total e Teorema de Bayes

Aula 4 Estatística Conceitos básicos

Gráfico: O gráfico de uma função quadrática é uma parábola. Exemplos: 1) f(x) = x 2 + x /2 1 3/2 2. 2) y = -x

Módulo 2 RECEITA TOTAL. 1. Introdução

Unidade 11 - Probabilidade. Probabilidade Empírica Probabilidade Teórica

3 Resumo de dados com Tabelas e Gráficos dinâmicos

Simulação Estocástica

DISTRIBUIÇÃO NORMAL 1

Resoluções comentadas de Raciocínio Lógico e Estatística - SEPLAG APO

Processos Estocásticos

CAPÍTULO I - ELEMENTOS DE PROBABILIDADE

Prof. Paulo Henrique Raciocínio Lógico

3ª lista de exercícios sobre cálculo de probabilidades, axiomas, propriedades, teorema da probabilidade total e teorema de Bayes

Trabalhando com Pequenas Amostras: Distribuição t de Student

FCHS - FACULDADE DE CIÊNCIAS HUMANAS E SOCIAIS PRIAD PROGRAMA DE REVISÃO INTENSIVA EM ADMINISTRAÇÃO

Aula 2: Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas e suas Principais Distribuições.

Histogramas. 12 de Fevereiro de 2015

SISTEMA CLÁSSICO DE REDUÇÃO

Exercícios resolvidos sobre Definição de Probabilidade

4) Quais dos seguintes pares de eventos são mutuamente exclusivos:

OI CONTA EMPRESA MANUAL DO USUÁRIO

Respostas de MAIO. A sequência é formada elevando-se ao quadrado os números 2,3,4... e somandolhes 2 em cada caso.

CAP4: Distribuições Contínuas Parte 1 Distribuição Normal

Transcrição:

. a. Estabeleça as condições exigidas para se aplicar a distribuição binomial? b. Qual é a probabilidade de caras em lançamentos de uma moeda honesta? c. Qual é a probabilidade de menos que caras em lançamentos de uma moeda honesta? a. A distribuição binomial é usada para encontrar a probabilidade de X números de ocorrências ou sucessos de um evento, P(X), em n tentativas do mesmo experimento quando () existirem somente resultados mutuamente exclusivos, () as n tentativas são independentes, e () a probabilidade de ocorrência ou sucesso, p, permanece constante em cada tentativa b.!!! Em muitos livros, p(a probabilidade de fracasso) é definida como q. Aqui n =, X =, p = ½, e q = ½. Substituindo estes valores na equação acima, obtemos:!!!!!!...... 0 0, No Excel poderíamos construir uma planilha para resolver este item do problema assim: A B C Descrição O número de tentativas bem-sucedidas O número de tentativas independentes 0, A probabilidade de sucesso em cada tentativa Fórmula Descrição (resultado) 0,00 <--=DISTRBINOM(A;A;A;FALSO) A probabilidade de exatamente de tentativas serem bem-sucedidas (0,00) Você poderia também usar o procedimento que desenvolvemos em Javascript para a realização deste cálculo. Assim Bertolo Página

O link é: http://www.bertolo.pro.br/finest/estatistica/distribuicaoprobabilidades/binomial.htm c. P(X < ) = P(0) + P() + P()! 0 0! 0!! 0!!...... 0,0!!!!!!...... 0,!!!!!!...... 0 0, Então, P(X < ) = P(0) + P() + P()= 0,0 + 0, + 0, = 0, Numa planilha Excel teríamos: A B C D 0 0, 0,0 0, 0, <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;FALSO) 0, <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;VERDADEIRO). a. Suponha que a probabilidade dos pais terem um filhoa com cabelos loiros seja ¼. Se houverem crianças na família, qual é a probabilidade de que metade delas terem cabelos loiros? b. Se a probabilidade de atingir um alvo num único disparo é 0,, qual é a probabilidade de que em disparos o alvo seja atingido no mínimo vezes? a. Aqui n =, X =, p = /, e q = /. Substituindo estes valores na fórmula binomial, obtemos!!!!!!...... 0 0 09 09 0, No Excel poderíamos construir uma planilha para resolver este item do problema assim: Outras distribuições poderão ser calculadas neste site: http://www.bertolo.pro.br/finest/estatistica/index.html Bertolo Página

A 0, B Fórmula 0,8 <--=DISTRBINOM(A;A;A;FALSO) Você poderia também usar o procedimento que desenvolvemos em Javascript para a realização deste cálculo. Assim O link é: http://www.bertolo.pro.br/finest/estatistica/distribuicaoprobabilidades/binomial.htm b. Aqui n =, X, p = 0, e p = 0, P(X ) = P() + P()!!! 0, 0,... 0,0, 0,089 0,0...!!! 0, 0, 0, 0, 0, 0,008 P(X ) = P() + P() = 0,0 + 0,008 = 0,08 Outras distribuições poderão ser calculadas neste site: http://www.bertolo.pro.br/finest/estatistica/index.html Bertolo Página

. a. Um inspetor de qualidade extrai uma amostra de 0 tubos aleatoriamente de uma carga muito grande de tubos que se sabe que contém 0% de tubos defeituosos. Qual é a probabilidade de que não mais do que dos tubos extraídos sejam defeituosos? b. Um engenheiro de inspeção extrai uma amostra de itens aleatoriamente de um processo de fabricação sabido produzir 8% de itens aceitáveis. Qual a probabilidade de que 0 dos itens extraídos sejam aceitáveis? a. Aqui n = 0, X, p = 0, e p = 0,8 P(X ) = P(0) + P() + P() Assim, 0 0! 0! 0 0! 0, 0,8 0,0 0!! 0! 0, 0,8 0 0,0, 0,8 0!! 0! 0, 0,8 0,00, 0,00 P(X ) = P(0) + P() + P() = 0,0 + 0,8 + 0,00 = 0,8 ou,8% b. Aqui n =, X = 0, p = 0,8 e p = 0,. A probabilidade de X = 0 itens aceitáveis com p = 0,8 é igual a probabilidade de X = itens defeituosos com p = 0,. Mas fazendo os cálculos encontramos: A B C D 0 0 0, 0,08 0,8 0,0989888 <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;FALSO) 0,99 <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;VERDADEIRO)!!! 0, 0,8 00 0,000090,98 0,09 ou,% A 0 0,8 Fórmula 0,089 <--=DISTRBINOM(A;A;A;FALSO) B. a. Se moedas honestas forem lançadas simultaneamente ou moeda honesta for lançada vezes, calcule a distribuição de probabilidade completa e desenhe a num gráfico b. Calcule e trace o gráfico da distribuição de probabilidade para uma amostra de itens tomada aleatoriamente de um processo de produção sabido produzir 0% de itens defeituosos a. Usando n = ; X = 0Ca, Ca, Ca, Ca ou Ca; P = /, obtemos: Bertolo Página

A B C D E F 0 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;FALSO) <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;VERDADEIRO) Probabilidade 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, Figura Distribuição de Probabilidades de Caras no Lançamento de Moedas Honestas. Note na figura que quando p 0,, a distribuição de probabilidade é simétrica. 0, 0,0 0,0 0,0 0 Número de Caras b. Usando n = ; X = 0,,,, ou defeituosas; p = 0,, obtemos A B C D E F G 0 0, 0,80 0,0 0,08 0, 0,08 0,00 <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;FALSO) <--=DISTRBINOM(C;$A$;$A$;VERDADEIRO) Probabilidade 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,80 0,0 0,08 0, Figura Distribuição de Probabilidades de Itens Defeituosos numa amostra de itens extraídos aleatoriamente de um processo de produção que se sabe produzir 0% de itens defeituosos. Note na figura que quando p 0,, a distribuição de probabilidade é assimétrica para a direita. 0,0 0 0,08 0,00 Número de Caras. Calcule o valor esperado e o desvio padrão e determine a simetria ou assimetria da distribuição de probabilidade de a. Exercício a. b. Exercício b. c. Exercício a. d. Exercício b. a. E(X) = μ = n.p =.(/) = / =, filhos loiros. σ X =,,0 Bertolo Página

Como p < 0,, a distribuição de probabilidade de crianças loiras é assimétrica à direita. b. E(X) = μ = n.p =.(0,) =, disparos. σ X = 0,0, 0,8 0,9 Como p < 0,, a distribuição de probabilidade é assimétrica à direita. c. E(X) = μ = n.p = 0.(0,) = tubos defeituosos. σ X = 00,0,8,, Como p < 0,, a distribuição de probabilidade é assimétrica à direita. d. E(X) = μ = n.p =.(0,8) =, itens aceitáveis. σ X = 0,80,,9,8 á Como p > 0,, a distribuição de probabilidade é assimétrica à esquerda. Bertolo Página