Distribuição Binominal, Distribuição Normal ou Gaussiana, Correlação e Regressão, Teste de Hipóteses, Teste T, Teste que-quadrado.

Distribuição Binominal, Distribuição Normal ou Gaussiana, Correlação e Regressão, Teste de Hipóteses, Teste T, Teste que-quadrado.

Distribuição Binominal
Em teoria das probabilidades e estatística, a distribuição binomial é a distribuição de probabilidade discreta do número de sucessos numa sequência de n tentativas tais que as tentativas são independentes; cada tentativa resulta apenas em duas possibilidades, existem muitos experimentos que admitem apenas dois resultados. Podem ser classificada como boa ou defeituosa positiva ou negativa, sim ou não e respostas do tipo sucesso-fracasso.
Esses experimentos recebem o nome de Ensaios de Bernoulli e originam uma variável com distribuição de Bernoulli que assume apenas dois valores: 1 se ocorrer sucesso; 0 se ocorrer fracasso.
Uma Distribuição binominal consiste de n ensaios, ou n tentativas, ou também n eventos idênticos. Cada ensaio só pode resultar em um de dois resultados, identificados, como “sucesso” e “fracasso” – com valores de 1 e zero, respectivamente. A variável aleatória X é o número de sucessos em n ensaios. Os ensaios são independentes: o resultado de um ensaio não tem efeito sobre o resultado de outro. A distribuição binomial fica, portanto, definida quando são dados dois parâmetros: n, isto é o número de ensaios.
Seja o número de sucessos obtidos na realização de ensaios de Bernoulli independentes. Diremos que tem distribuição binomial com parâmetros e , em que é a probabilidade de sucesso em cada ensaio, se sua função de probabilidade for dada por:

EXEMPLO:
• Em um processo produtivo têxtil, o número médio de defeitos por m2 de tecido é 0,4, variando segundo uma distribuição de Poisson. Qual é a probabilidade de que, em 1 m2 de tecido fabricado:
-a) não haja defeito?

b) haja no máximo 1 defeito?

Distribuição Normal ou Gaussiana

Esse tipo de distribuição apresenta-se em formato de sino, uni