ATIVIDADE ESTRUTURADA 5 - PROB. ESTATISTICA

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Universidade Estácio de Sá – Campus Parq. Rosas
	
	
	Curso: Engenharia de Civil
	Disciplina: Probabilidade e Estatística Aplicada a Engenharia
	Código: CCE0292
	Turma: 3048
 
	
	
	Professor (a): Carlos Coenza
	Data de Realização: 08/03/2015
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	Nome do Aluno (a): Heytor Moore
	Nº da matrícula: 201301484911
1 – OBJETIVO
Conhecer a Distribuição Binomal, de Poison e Normal
2 – INTRODUCAO 
Criar também um problema cuja solução utilize a Distribuição Binomial. Demonstre a resolução desse problema criado. Criar um problema cuja solução utilize a Distribuição de Poisson. Demonstre a resolução desse problema criado. Criar um problema cuja solução utilize a Distribuição Normal. Demonstre a resolução desse problema criado.
3 - Problema de Distribuição Binomial
Exemplo
Suponha que a probabilidade dos pais terem um filho (a) com cabelos loiros seja 1/4. Se houverem 6 crianças na família, qual é a probabilidade de que metade delas tenham cabelos loiros?
Solução
Aqui n = 6, x = 3, p = 1/4, e q = 3/4. Substituindo estes valores na fórmula binomial, obtemos
P(x) = n.Cx.px.(1 – p)n-x = (n! / x!.(n – x)!).px.(1 – p)n-x
P(3) = (6! / 3!.(6 – 3)!).(1/4)3.(3/4)6-3
P(3) = 540/4096 ≈ 0,13
4 - Problema de Distribuição de Poisson
Exemplo
Um departamento de polícia recebe em média 5 solicitações por hora. Qual a probabilidade  de  receber  2 solicitações numa hora selecionada aleatoriamente?
Solução
P(x) = λx.e-λ / x! Onde - X: número designado de sucessos; λ: o número médio de sucessos num intervalo específico (Note que λ é a média e a variância da distribuição de Poisson); e: A base do logaritmo natural, ou 2,71828.
X = número designado de sucessos = 2
λ = o número médio de sucessos num intervalo específico (uma hora) = 5 
P(2) = 5². e-5 /2! = 0,08422434 ou 8,42% 
5 - Problema de Distribuição Normal
Exemplo
Os salários mensais dos executivos de uma determinada indústria são distribuídos normalmente, em torno da média de R$ 10.000, com desvio padrão de R$ 800. Calcule a probabilidade de um executivo ter um salário semanal situado entre R$ 9.800 e R$ 10.400.
Solução
Pr(x1 ≤ x ≤ x2) = ∫(1/√2πσ²).e-1/2((x - µ)/σ)²dx
X é uma variável aleatória com distribuição normal de média μ e desvio padrão σ, então a variável: z = (x - µ)/σ Pr(z1 ≤ z ≤ z2) = ∫(1/√2πσ²).e-z²/2dz
Devemos, inicialmente, determinar os valores da variável de distribuição normal reduzida. Assim:
z1 = (9.800 – 10.000) / 800 = -0,25		z2 = (10.400 – 10.000) / 800 = 0,5
Logo, a probabilidade procurada é dada por:
P(9.800 < z < 10.400) = P(-0,25 < z < 0,5) = P(-0,25 < z < 08) + P(0 < z < 0,5)
P(-0,25 < z < 08) + P(0 < z < 0,5) = 0,0987 + 0,1915 = 0,2902
É, pois, de se esperar que, em média, 29,02% dos executivos tenham salários entre R$ 9.800 e R$ 10.400.
6 – REFERÊNCIAS
http://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_de_Poisson (link em 02/05/2015)
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/30424/000732532.pdf?...1 (link em 03/05/2015)
LIVRO_Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros - Montgomery, Douglas - Cap. 1-2 - 2a Ed. (baixado do link em 04/03/2015) - https://pt.scribd.com/doc/105141270/LIVRO-Estatistica-Aplicada-e-Probabilidade-para-Engenheiros-Montgomery-Douglas-Cap-1-2-2a-Ed