ANPEC 1999 - Q12
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ANPEC 1999 - Q12
Sobre as distribuições de probabilidade podemos afirmar que:
(0) Na distribuição Binomial não é possível contar as não-ocorrências do evento e a média e a variância são iguais ao parâmetro da distribuição.
F. X~Binomial(n,p) -> E(X) = np, Var(X) = np(1-p).
(1) As características da distribuição de Poisson são:
(i) n repetições de um experimento de Bernoulli;
(ii) as repetições são independentes;
(iii) cada experimento tem dois resultados possíveis que são mutuamente exclusivos;
(iv) a distribuição de probabilidade é definida como , onde n = número de repetições do experimento, p = probabilidade de ocorrência de sucesso e q = 1 - p.
F. Essas são as características da binomial.
(2) A média de uma distribuição Geométrica é 1/p, onde p = probabilidade de ocorrência de sucesso.
V. X~Geométrica(p) -> E(X) = 1/p
(3) Um levantamento junto ao Setor de Contabilidade de uma loja de departamentos mostrou que 30% dos clientes pagam suas mensalidades com atraso. Se em certo dia selecionarmos ao acaso 10 pessoas que pagaram suas dívidas mensais, a probabilidade de no máximo um cliente ter pago com atraso é aproximadamente 15%.
(0) Na distribuição Binomial não é possível contar as não-ocorrências do evento e a média e a variância são iguais ao parâmetro da distribuição.
F. X~Binomial(n,p) -> E(X) = np, Var(X) = np(1-p).
(1) As características da distribuição de Poisson são:
(i) n repetições de um experimento de Bernoulli;
(ii) as repetições são independentes;
(iii) cada experimento tem dois resultados possíveis que são mutuamente exclusivos;
(iv) a distribuição de probabilidade é definida como , onde n = número de repetições do experimento, p = probabilidade de ocorrência de sucesso e q = 1 - p.
F. Essas são as características da binomial.
(2) A média de uma distribuição Geométrica é 1/p, onde p = probabilidade de ocorrência de sucesso.
V. X~Geométrica(p) -> E(X) = 1/p
(3) Um levantamento junto ao Setor de Contabilidade de uma loja de departamentos mostrou que 30% dos clientes pagam suas mensalidades com atraso. Se em certo dia selecionarmos ao acaso 10 pessoas que pagaram suas dívidas mensais, a probabilidade de no máximo um cliente ter pago com atraso é aproximadamente 15%.
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