Estatística 6 - Distribuição de Probabilidade de Variáveis Aleatórias Discretas Prof. Antonio Fernando Branco Costa e-mail: fbranco@feg.unesp.br Página da FEG: www.feg.unesp.br/~fbranco

Principais Distribuições de Probabilidades Distribuição Equiprovável Distribuição de Bernoulli Distribuição Binomial Distribuição Geométrica Distribuição de Pascal Distribuição Hipergeométrica Distribuição Multinomial Distribuição de Poisson

Distribuição Equiprovável Todos os possíveis valores da Variável Aleatória tem a mesma Probabilidade de ocorrer n valores Para valores equi-espaçados (a diferença entre os valores é constante e igual a h), tem-se: Exemplo 1(valores equi-espaçados): Exemplo 2 (valores não equi-espaçados):

Distribuição de Bernoulli “sucesso” Experimento “fracasso” Seja X: variável aleatória com possíveis resultados: X = 1 se o resultado for um sucesso X = 0 se o resultado for um fracasso p: probabilidade de ocorrer sucesso q: probabilidade de não ocorrer sucesso (fracasso) P(X) = q = 1-p para x = 0; p para x = 1; 0 para x  0 ou x  1 E(X) = p 2(X) = p.q

Distribuição Binomial Condições do experimento: (1) ter um número n , fixo de repetições independentes (2) cada repetição tem Distribuição Bernoulli: “sucesso” ou “fracasso” (3) Probabilidade p de sucesso é constante Seja X: variável aleatória Binomial n: número de repetições k: número de sucessos; k=0,1,...,n P(X=k): probabilidade de k “sucessos” em n repetições Onde: E (x) = n.p 2 (x) = n.p.q

Distribuição Binomial Um vendedor visita sempre 5 casas por dia, no intuito de vender um determinado produto. Sabendo-se que a probabilidade de uma dona de casa comprar tal produto é de 20% e que o lucro por produto vendido é de 12 reais, pergunta-se: a) Qual o lucro esperado ao final de um dia? p=0,20: probabilidade de vender o produto (sucesso) q=0,80: probabilidade de não vender o produto (fracasso) Portanto:

Distribuição Binomial Um vendedor visita sempre 5 casas por dia, no intuito de vender um determinado produto. Sabendo-se que a probabilidade de uma dona de casa comprar tal produto é de 20% e que o lucro por produto vendido é de 12 reais, pergunta-se: a) Qual o lucro esperado ao final de um dia? p=0,20: probabilidade de vender o produto (sucesso) q=0,80: probabilidade de não vender o produto (fracasso) E (x) = n.p=5.0,2=1 E (L) = 1.12=12 P(X=k)=DISTR.BINOM(k;n;p;FALSO)

Distribuição Geométrica Repetição de um experimento com distribuição de Bernoulli (sucesso ou fracasso) até obtenção do primeiro sucesso. Condições do experimento: repetições independentes mesma probabilidade de sucesso p P(X=k+1) = DIST.BIN.NEG(k;1;p)

Distribuição Geométrica Um vendedor visita um número grande de casas, no intuito de vender um determinado produto. Sabendo-se que a probabilidade de uma dona de casa comprar tal produto é de 20%, pergunta-se: b) Qual a probabilidade do vendedor vender o primeiro produto na terceira casa visitada? p=0,20: probabilidade de vender o produto (sucesso) q=0,80: probabilidade de não vender o produto (fracasso) c) Sabendo que nas duas primeiras casas o vendedor não vendeu nenhum produto, qual a probabilidade dele vender na terceira casa visitada? Portanto: Propriedade:

Distribuição de Pascal Repetição de um experimento com distribuição de Bernoulli (sucesso ou fracasso) até obtenção do r-ésimo sucesso. Condições do experimento: provas independentes mesma probabilidade de sucesso p r-ésimo sucesso ocorre na k-ésima tentativa k-1 tentativas anteriores houve r-1 sucessos Daí Para:

Distribuição de Pascal Um vendedor visita um número grande de casas, no intuito de vender um determinado produto. Sabendo-se que a probabilidade de uma dona de casa comprar tal produto é de 20%, pergunta-se: d) Qual a probabilidade do vendedor vender dois produtos, coincidindo do segundo produto ser vendido justamente na quinta casa visitada? p=0,20: probabilidade de vender o produto (sucesso) q=0,80: probabilidade de não vender o produto (fracasso) P(X= k+r) = DIST.BIN.NEG(k;r;p)