Trabalho poisson

Disponível somente no TrabalhosFeitos
  • Páginas : 2 (486 palavras )
  • Download(s) : 0
  • Publicado : 5 de agosto de 2011
Ler documento completo
Amostra do texto
Exercícios Resolvidos da Distribuição de Poisson 
  1.     a.  Qual é a diferença entre as distribuições de Poisson e Binomial?  b.  Dê alguns exemplos de quando podemos aplicar a distribuição de Poisson.  c.   Dê a fórmula da distribuição de Poisson e o significado dos vários símbolos.  d.   Sob que condições pode a distribuição de Poisson ser usada como uma aproximação da distribuição Binomial? Por que isto pode ser útil?  Solução a. Enquanto a distribuição binomial pode ser usada para encontrar a probabilidade de um número designado de sucessos em n tentativas, a distribuição de Poisson é usada paraencontrar a probabilidade de um número designado de sucessos por unidade de intervalo1. As outras condições exigidas para se aplicar a distribuição Binomial são também exigidas para se aplicar adistribuição de Poisson; isto é, (1) deve existir somente dois resultados mutuamente exclusivos, (2) os eventos devem ser independentes, e (3) o número médio de sucessos por unidade de intervalo devepermanecer constante. b. A distribuição de Poisson é frequentemente usada em pesquisa operacional na solução de problemas administrativos. Alguns exemplos são o número de chamadas telefônicas para a políciapor hora, o número de clientes chegando a uma bomba de gasolina por hora, e o número de acidentes de tráfego num cruzamento por semana. c. A probabilidade de um número designado de sucessos porunidade de intervalo, P(X), pode ser encontrada por: ! onde X: número designado de sucessos λ: o número médio de sucessos num intervalo específico e: A base do logaritmo natural, ou 2,71828 Dado o valor deλ, podemos encontrar e-λ, substituindo na fórmula, e encontrar P(X). Note que λ é a média e a variância da distribuição de Poisson. d. Podemos usar a distribuição de Poisson como uma aproximação dadistribuição Binomial quando n, o número de tentativas, for grande e p ou 1 – p for pequeno (eventos raros). Um bom princípio básico é usar a distribuição de Poisson quando n ≥ 30 e...
tracking img