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slides com assunto da disciplina probabilidade e estatística lecionado pela professora da UFPI
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DISTRIBUIO DE PROBABILIDADE
Keliny Martins de M. Sousa
KELINY MARTINS DE MELO SOUSA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAU
Distribuies de Probabilidade
Distribuio de Bernoulli
Distribuio Binomial
Distribuio Multinomial
Distribuio de Poisson
Distribuio Uniforme
Distribuio Normal
Distribuio Qui-Quadrado
Distribuio t de Student
Distibuies de Probabilidade
So estudadas, a seguir, algumas distribuies de v.a. mas
utilizadas. Dentre as v.a.d., sero vistas:
Distribuio de Bernoulli
Distribuio Binomial
Distribuio Multinomial
Distribuio Poisson
Dentre as de v.a.c
Distribuio Uniforme
Distribuio Normal
Distribuio de 2-quadrado
Distribuio t de Student
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Distribuio de Bernoulli
Distribuio Binomial
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Distribuio de Poisson
Distribuio Uniforme
Distribuio Normal
Distribuio Qui-Quadrado
Distribuio t de Student
Distribuio de Bernoulli
Um experimento de Bernoulli aquele a qual podem ser associados
apenas dois resultados: sucesso (se acontecer o evento de interesse)
ou fracasso (se no acontecer o evento de interesse). Tem-se,
ento, uma v.a.d. X que assume valor 1 caso ocorra o evento A
(sucesso) e o valor 0 caso no ocorra (insucesso ou fracasso), com
probabilidades, respectivamente,
p = P(X = 1) e q = 1 p = P(X = 0), isto , a distribuio deprobabilidade de X
x
i
x
1
= 0 x2
= 1
P(X = x) q = 1 p pq + p = 1 p + p = 1
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Distribuio de Bernoulli
Distribuio Binomial
Distribuio Multinomial
Distribuio de Poisson
Distribuio Uniforme
Distribuio Normal
Distribuio Qui-Quadrado
Distribuio t de Student
Mdia, Varincia e Desvio-Padro
So obtidos por
x
= = E (X ) = 2i=1xiP(xi ) = 0 q + 1 p = p
2 = V (X ) = E [X E (X )]2 = E (X 2) [E (X )]2E (X 2) = 2i=1x2
i
P(xi
) = 02 q + 12 p = p2 = p p2 = p(1 p) = p qx
=2x
=pq
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Distribuio Multinomial
Distribuio de Poisson
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Distribuio Normal
Distribuio Qui-Quadrado
Distribuio t de Student
Distribuio Binomial
Seja uma sequncia de n ensaios independentes e repetidos de
Bernoulli. Ento se a v.a. X representa o nmero de sucessos nesses
n ensaios, diz-se que ela tem distribuio binomial de probabilidades
com parmetros n e p e com funo de probabilidade dada por:
P(X = x) = C xn
p
x
q
nx
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Mdia, Varincia e Desvio-Padro
Como X v.a.d. binomial nada mais do que a soma de n variveis
do tipo Bernoulli, tem-se:
x
= = E (X ) = xP(X = x) = np2 = E [X E (X )]2 = E (X 2) [E (X )]2 = npqx
=2x
=npq
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Exemplo:
Uma moeda no-viciada lanada 8 vezes. Encontre a
probabilidade de:
a) dar 5 caras;
b) pelo menos uma cara;
c) no mximo 2 caras;
d) Encontrar a mdia e a varincia.
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Distribuio Multinomial
Considere um experimento aleatrio e k eventos A
1
,A2
, . . . ,Ak
que
formam uma partio do espao amostral do experimento.
Sejam P
A
i
= Pi
, i = 1, 2, . . . , k probabilidade de sucessosConsidere n tentativas independentes do mesmo experimento,
sendo que os P
i
s, i = 1, 2, . . . , k permanecem constantes durante
as repeties, com
k
i=1 = n.
P(X1
= n1
,X2
= n2
, . . . ,Xk
= nk
) =n!
n
1
! . . . nk
!P
n
1
1
Pn22
. . . Pnkk
com
n
i=1 ni = n.
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Exemplo:
Um dado lanado 10 vezes. Qual a probabilidade de terem
aparecido duas vezes o nmero 2, duas vezes o nemro 5, trs
vezes o nmero 1 e uma vez os demais resultados?
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Distribuio de Poisson
Existem experimentos, nos quais o nmero de sucessos conhecido
ou facilmente determinvel mas o nmero de insucessos no pode
ser determinado. o que acontece quando se tem interesse no
nmero de chamadas de um telefone em um determinado intervalo
de tempo.
Se X a varivel aleatria discreta tal que sua distribuio de
probabilidades do tipo:
P(X = x , t) = (t)x
e
tx! x = 0, 1, 2, . . . , > 0ento, X e distribuio de Poisson com parmetro ( ocoeciente de proporcionalidade)
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Mdia, Varincia e Desvio-padro
A mdia e varincia de um distribuio de Poisson, dada por:
(x) = 2
(x) = t
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Exemplo:
Em mdia h 2 chamadas por hora num certo telefone. Calcular a
probabilidade de se receber no mximo 3 chamadas em 2 horas e a
probabilidade de nenhuma chamada em 90 minutos.
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Distribuio Uniforme
X uma varivel uniformemente distribuda no intervalo [a, b] sesua funo densidade for dada por:
f (x) = 0 para x fora de [a, b]
f (x) = 1ba para a x b
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Parmetros: mdia e varincia
(x) = a+b2
e 2(x) = (ba)2
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Distribuio Normal
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Exemplo:
Um ponto escolhido ao acaso no segmento de reta [0,2]. Calcular
a probabilidade de que o ponto escolhido esteja entre 1 e 1,5?
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Distribuio Normal
Tem sido considerada como a mais importante das distribuies de
varivel aleatria contnua e, bsica para o desenvolvimento de
testes estatsticos tais como, o teste "t", o teste "F"e o teste
"2"e outros.
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Denio
Uma varivel aleatria contnua X tem distribuio normal se sua
funo densidade de probabilidade for dada por:
f (x) = 12pie
(x)222 , < x
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Parmetros: mdia, varincia e desvio-padro
Se X uma v.a.c. com distribuio normal de parmetros e ,isto , X N(, 2), ento, X tem como mdia e comovarincia 2
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Caractersticas da distribuio normal
a) Simetria: A curva de frequncias da distribuio normal
simtrica em relao mdia.
b) Mediana: Sendo a curva de frequncias simtrica em relao
mdia, ento M
d
= .
c) Moda: A moda que o ponto sobre o eixo horizontal onde a
curva tem seu mximo M
o
= .
d) Pontos de inexo: A curva de frequncias da distribuio
normal tem seus pontos de inexo em x = + e x = .
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e) A curva Normal aproxima-se assintticamente do eixo normal
medida que se afasta da mdia em um ou outro sentido, isto ,
lim
x1
2pie
(x)22 = 0
e
lim
x1
2pie
(x)22 = 0
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Distribuio Normal Reduzida
Apesar de extremamente til, a distribuio normal apresenta o
inconveniente de depender dos parmetros e 2.Este fato, que primeira vista parece irrelevante implica em srias
diculdades quando, no clculo das probabilidades. Esses problemas
foram solucionados por meio de uma mudana de varivel
obtendo-se, assim, a distribuio normal padronizada ou reduzida.
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Seja X uma v.a.c. com distribuio normal de mdia e varincia2. Denido-se:
z =x
tem-se, ento, uma v.a.c. com funo densidade
f (z) =12pie
z22
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A mdia e varincia so dadas por:
E (Z ) = E
[X
]= 1{E (X ) E ()} = 1 ( ) = 0
V (Z ) = V
[X
]= 1
2V [X ] = 1
2V (X ) = 1
22 = 1
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Exemplo 1: Determine:
a) P(0 Z 1, 2)b) P(2, 2 Z 1, 4)c) P(2, 4 Z 3, 2)d) P(Z 1, 6)
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Exemplo 2: Uma fbrica de pneumticos fez um teste para medir o
desgaste de seus pneus e vericou mdia de 48000 km e
desvio-padro 2000 km. Calcular a probabilidade de um pneu
escolhido ao acaso:
a) dure mais que 46000 km;
b) dure entre 45000 e 50000 km.
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Distribuio Qui-Quadrado
Trata-se de um modelo de distribuio contnua muito importante
para a teoria da inferncia estatstica. Seja x
1
, x2
, . . . , xp
, p
variveis aleatrias independentes, normalmente distribuda com
mdia 0 e varincia 1. Dene-se varivel aleatria com distribuio
qui-quadrado, como:
x
2
p
= x21
+ x22
+ . . .+ x2p
onde p o parmetro da funo densidade denominado grau de
liberdade e indicada por . A mdia dada por e a varincia 2.
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Exemplo: Admita parmetro 9, ou seja, = 9 e = 5%.Encontrar valores tabelados, mdia e varincia.
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Trata-se de um modelo de distribuio contnua que se assemelha
distribuio normal padro N(0,1). utilizada para inferncias
estatsticas, particularmente quando se tem amostras com
tamanhos inferiores a 30 elementos.
A distribuio t tmbem possui um parmetro denominado grau de
liberdade (). A mdia da distribuio zero e sua varincia dada por:
Var [t] = 2(t) =
2 , ( > 2)
A distribuio t simtrica em relao sua mdia.
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Exemplo: Admita parmetro 9, ou seja, = 9 e = 5%.Encontrar valores tabelados, mdia e varincia.
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