Distribuições de Probabilidade

Apresentação em tema: "Distribuições de Probabilidade"— Transcrição da apresentação:

1 Distribuições de Probabilidade

2 Variáveis Discretas Distribuição Binomial Distribuição Multinomial
Distribuição Geométrica Distribuição Pascal Distribuição Hipergeométrica Distribuição Poisson

3 Distribuição Binomial
k n p - ÷ ø ö ç è æ ) 1 ( P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx = np np(1-p) k = 0, 1, ..., n

4 Distribuição Multinomial
k n p ... ! !... 1 2 P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx = , P(X1=n1,..., Xn=nk) npi , E(Xi) npi(1- pi ) , V(Xi) i =1, 2, ..., k ...

5 Distribuição Geométrica
p k 1 ) ( - P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx = k = 1, 2, 3, ...

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7 Distribuição de Pascal
k q p - ÷ ø ö ç è æ 1 P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx = k = r, r+1, ...

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9 Distribuição Hipergeométrica
P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx = np 1 - N n npq k = 0, 1, 2, ...

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11 Distribuição de Poisson
! k e a - P(X=k) =    E(X) = V(X) = Rx =  k = 0, 1, 2, ...

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13 Variáveis Contínuas Distribuição Uniforme Distribuição Exponencial
Distribuição Normal Distribuição Qui-Quadrado Distribuição Gama Distribuição t-Student

14 Distribuição Uniforme Intervalo[a,b]
f(x) =    E(X) = V(X) = Rx = a ≤ x ≤ b

15 Distribuição Exponencial (a)  > 0
f(x) =    E(X) = V(X) = Rx = 2 1 a x > 0

16 Distribuição Normal ( ,  2)   R ,   R+
f(x) =    E(X) = V(X) = Rx =   2 -  < x < 

17 Distribuição Qui-Quadrado
, , p>0 f(x) =    E(X) = V(X) = Rx = n 2n x > 0

18 Distribuição Gama (r, ) r,  > 0
f(x) =    E(X) = V(X) = Rx = x > 0

19 Distribuição t-Student
f(x) =    E(X) = V(X) = Rx = para n = 2,3,4, ... para n = 3,4,5, ... -  < x < 