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VAC. Probabilidade e Estatística Prof Leoni aedbest.wordpress.com. Variáveis Aleatórias Contínuas - Função de densidade de probabilidade ; - Função de distribuição acumulada; - Esperança e variância; - Distribuição uniforme contínua. Usar: MINITAB PROCONF R.

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  1. VAC Probabilidade e Estatística Prof Leoni aedbest.wordpress.com

  2. Variáveis Aleatórias Contínuas- Função de densidade de probabilidade; - Função de distribuição acumulada; - Esperança e variância; - Distribuição uniforme contínua.Usar: MINITAB PROCONF R

  3. Função de densidade de probabilidade

  4. Função de densidade de probabilidade O comportamento probabilístico de uma variável aleatória contínua é descrito pela sua função de densidade de probabilidade. Uma FDP é uma função f(x) que satisfaz as seguintes propriedades: 1. f(x) ≥ 0 2. A área total sob o gráfico de f(x) tem de ser igual a 1.

  5. Função de distribuição acumulada FX(x) = Pr (X ≤ x)

  6. Esperança e variância de V.A. contínuas

  7. Help do Software R apresenta alguns modelos para VAC. • Digite: > ?Distributions For the beta distributionseedbeta. For theCauchydistributionseedcauchy. For the chi-squareddistributionseedchisq. For theexponentialdistributionseedexp. For the F distributionseedf. For thegammadistributionseedgamma. For the log-normal distributionseedlnorm. For the normal distributionseednorm. For theStudent's t distributionseedt. For theuniformdistributionseedunif. For theWeibulldistributionseedweibull.

  8. Distribuição uniforme Densidade da distribuição uniforme no intervalo [a, b].

  9. Função de distribuição acumulada FX (x) = Pr (X ≤ x)

  10. Esperança e variância E (X) = (a + b)/2 O cálculo da variância requer cálculo integral, e pode-se mostrar que Var (X) =(b − a)2/12

  11. Considere a função fX apresentada Encontre o valor de k para que fX seja uma função de densidade de probabilidade de uma v.a. X. 2. Determine a equação que define fX. 3. Calcule Pr(2 ≤ X ≤ 3). 4. Encontre E(X). 5. Encontre a função de distribuição acumulada de X.

  12. Como a área tem que ser 1, temos de ter 1 = (5 − 1) × k ⇒ k =1/4 fx

  13. 3. A probabilidade pedida é a área sombreada Pr(2 ≤ X ≤ 3) = (3 − 2) ×1/4=1/4 4. Por argumentos de simetria, a esperança é o ponto médio, ou seja, E(X) = 3.

  14. 5. Para x < 1, temos que FX(x) = 0 Para x > 5, temos que FX(x) = 1 Para 1 ≤ x ≤ 5, FX(x) é a área de um retângulo de base (x − 1) e altura ¼ FX(x) =(x – 1)/4

  15. A quantidade de líquido (x) utilizada em latas de coca-colatem distribuição uniforme no intervalo 345 ml a 355 ml, ou seja, X ∼ U[345, 355]. São rejeitadas pelo processo de controle de qualidade as latas que possuam menos de 346 ml ou mais de 354 ml. (a) calcule Pr(X > 353); (b) calcule Pr(X < 346); (c) qual é a proporção de latas rejeitadas ?

  16. Seja X = “conteúdo da lata de coca-cola”. Então, X ∼ U[345, 355] Pede-se Pr(X > 353) = 1 −Pr(X ≤ 353) = 1 − FX(353) = 1 – (353 – 345)/(355 – 345) = 0, 2 (b) Pede-se Pr(X < 346) = Pr(X ≤ 346) = FX(346) = (346 – 345)/(355 – 345)= 0, 1 (c) Pede-se Pr(350 − 4 < X < 350 + 4) = Pr(346 < X < 354) = Pr(X ≤ 354) −Pr(X ≤ 346) = (354 – 345)/(355 – 345) – (346 – 345)/(355 – 345) = 0, 8 Logo, a proporção de latas rejeitadas é 1−0, 8 = 0, 2, ou seja, 20% das latas são rejeitadas pelo processo de controle de qualidade. É uma proporção bastante alta.

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