Atividade das aulas 9,10 e 11 dos videos 11,12 e 13

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#Variaveis aleatórias discretas
#(Distribuição binomial)
#n=10 e p=0,35. 
## Exercicio da aula 10
#01
par(mfrow = c(1,2))
par(cex=0.7)
x <- 0:10
fx <- dbinom(x, 10, 0.35)
plot(x, fx, type = "h", lwd=4, xlab= "v.a. com distribuição binomial", ylab = "Probabilidade", main = "Função densidade de probabilidade")
Fx <- pbinom(x, 10, 0.35)
plot(x, Fx, type = "h", lwd=4, xlab= "v.a. com distribuição binomial", ylab= "Probabilidade", main= "Função de probabilidade acumulada")
dbinom(7, 10, 0.35)
pbinom(7, 10, 0.35)
sum(dbinom(8:10,10,0.35))
sum(dbinom(4:6,10,0.35))
#02
x<- 0:10
fx<- dbinom(x,10,0.95)
dbinom(0,10,0.95)
dbinom(1,10,0.95)
dbinom(2,10,0.95)
#03
x<-0:5
fx<- dbinom(x,5,0.10)
dbinom(1,5,0.10)
dbinom(3,5,0.10)
dbinom(5,5,0.10)
dbinom(0,5,0.10)
#04
x<- 0:4
fx<-dbinom(x,4,0.45)
dbinom(1,4,0.45)*100
sum(dbinom(2:4,4,0.45))*100
sum(dbinom(1:3,4,0.45))*100
pbinom(2,4,0.55,lower.tail = FALSE)*100
mean(8*.55)
var<- 8*0.55*0.45
var
#Atividade aula 11
#01
lambda<-100
x<- 5
dpois(0,5)
dpois(0,3)
par(mfrow = c(1,1))
#02
#a
lambda<- 2.3
x<-2
dpois(2,2.3)*100
#b
x<-(0:10)
fx<- dpois (0:10,2.3)
plot(x, fx, type = "h", lwd=4, xlab = "N???de erros por milímetro ", ylab = "Probabilidade de Poisson", main= "Distribuição de Poisson")
#Atividade 03
lambda<- 3.8
x<- 50
dpois(0,3.8)
sum(dpois(0:5,3.8))
1-sum(dpois(0:5,3.8))
#Atividade 04
#a
lambda<-1.5
x<- 2
dpois(0,1.5)
dpois(1,1.5)
dpois(2,9)