Modelos De Distribuiçoes Discretas E Continuas De Probabilidade

4.4 Momentos, assimetria e curtose 4.5 Exercícios 5 Probabilidade e variáveis aleatórias 5.1 Modelos matemáticos 5.2 Conceitos em probabilidade 5.3 Conceitos de probabilidade 5.4 Exercícios 5.5 Teorema de Bayes 5.6 Variáveis aleatórias 5.7 Função de probabilidade 5.8 Exemplos 5.9 Exercícios 6 Distribuições de Probabilidade 6.1 Distribuições discretas de probabilidade 6.2 Exercícios 6.2 Distribuições contínuas de probabilidade 6.4 Exercícios 7 Amostragem 7.1 Conceitos…

4.4 Momentos, assimetria e curtose 4.5 Exercícios 5 Probabilidade e variáveis aleatórias 5.1 Modelos matemáticos 5.2 Conceitos em probabilidade 5.3 Conceitos de probabilidade 5.4 Exercícios 5.5 Teorema de Bayes 5.6 Variáveis aleatórias 5.7 Função de probabilidade 5.8 Exemplos 5.9 Exercícios 6 Distribuições de Probabilidade 6.1 Distribuições discretas de probabilidade 6.2 Exercícios 6.2 Distribuições contínuas de probabilidade 6.4 Exercícios 7 Amostragem 7.1 Conceitos…

Estatística 1 1. Programa da disciplina 1.1 Ementa Introdução à estatística e probabilidade. Média, moda e mediana: medidas de tendência. Variância e desvio-padrão: medidas de dispersão. Distribuição dos eventos. Estatística para controle de desempenho. Estatística para estimar valores desconhecidos. Correção linear e regressão. Tomada de decisão sob incerteza. Intervalo de confiança. Controle de qualidade. Modelos de previsão. Regressão linear. 1.2 Carga horária total 24…

Vetores no plano e no espaço. Sistemas lineares de duas ou três variáveis. Recursos computacionais. O curso de Engenharia. Conceituação da Engenharia. O sistema profissional. O processo de estudo e da pesquisa. Metodologia de solução de problemas. Modelos conceituais, experimentais, matemáticos e numéricos. Importância da simulação/modelagem computacional de problemas de engenharia. Estruturação do curso, campos de atuação do engenheiro químico. Pesquisa na Engenharia. O método…

variáveis aleatórias discretas, quer para contínuas. Muitas distribuições, tais como a distribuição Cauchy, não têm variância porque o integral relevante diverge. Em particular, se uma distribuição não tem valores esperados, ela também não tem variância. O contrário não é verdadeiro: há distribuições para as quais existe valor esperado mas não existe variância, como, por exemplo, a distribuição t de Student com 2 graus de liberdade. Um contra-exemplo mais simples é uma distribuição…

mortes. A partir daí deu se início ao desenvolvimento da probabilidade e estatística, sobretudo a partir do século XVII, com o estudo das grandes epidemias que assolavam o mundo, dando ensejo ao desenvolvimento da demografia. Em cada século seguinte mais e mais áreas foram se incorporando ao conjunto das que faziam uso da estatística. Na última década, com a grande revolução da informática, houve um avanço significativo das áreas de probabilidade e estatística, com desenvolvimento de…

é aquele cujo modelo não especifica condições sobre os parâmetros da população da qual a amostra foi obtida. Mesmo quando existem certas pressuposições, estas são mais brandas do que aquelas associadas ao testes paramétricos. 1.2. Alguns motivos para o seu uso O uso freqüente dos testes não-paramétricos dará ao pesquisador outras vantagens, além das seguintes: • São menos exigentes do que os paramétricos. Dispensam, por exemplo, a normalidade dos dados. • Em geral, as probabilidades das…

número de vezes que algo ocorreu Simples: Único Absoluta: valor numérico Relativa: Valor em porcentagem Amplitude: diferença entre o maior e o menor valor Medidas de tendências centrais: São responsáveis em determinar a distribuição de probabilidade, elas são classificadas em 3 tipos: Média(): Valor mais representativo Moda(Mo): Maior número para dados agrupados, número que mais se repete para dados não agrupados Mediana(Md): Valor que corresponde a 50%(metade) Retrabalho: É…

aleatória com distribuição Exponencial Negativa, com parâmetro λ, isto é, T ~ Exp( λ ). fT(t) λ Função densidade de probabilidade: λe − λt , t ≥ 0 fT(t) =   0 ,t < 0 t FT(t) Função de distribuição acumulada: 1  0 ,t < 0 FT(t) =  − λt 1 − e , t ≥ 0 t µ = Valor Médio = 1 / λ ; σ = Desvio Padrão = 1 / λ ; γ1 = Coef. Assim. = +2 Propriedade 1: A função densidade de probabilidade da distribuição Exponencial é estritamente decrescente (para t ≥ 0). Como consequência…

ANHANGUERA PASSO FUNDO TECNOLOGIA EM ANÁLISE DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA INTRODUÇÃO O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um sistema de controle de indicadores de qualidade e produtividade, para o acompanhamento e avaliação do processo de serviço de uma empresa de transporte urbano de passageiros. Neste trabalho é feita uma análise da qualidade e produtividade do sistema, para o qual é apresentado um…