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La tabla siguiente de la distribución de frecuencias de la variable aleatoria X: cantidad de accidentes diarios de tránsito registrados en una ciud...

La tabla siguiente de la distribución de frecuencias de la variable aleatoria X: cantidad de accidentes diarios de tránsito registrados en una ciudad durante 300 días: ...
Ajustar una distribución de Poisson estimando previamente el parámetro λ.
Estimar la probabilidad de que en un día haya a lo sumo 3 accidentes.
Estimar la probabilidad de que en un día haya 2 ó ningún accidente.

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Com base na tabela de distribuição de frequências da variável aleatória X, que representa a quantidade de acidentes diários de trânsito registrados em uma cidade durante 300 dias, você pode ajustar uma distribuição de Poisson estimando o parâmetro λ. Para estimar a probabilidade de que em um dia haja no máximo 3 acidentes, você pode usar a fórmula da distribuição de Poisson: P(X ≤ 3) = e^(-λ) * (λ^0/0!) + e^(-λ) * (λ^1/1!) + e^(-λ) * (λ^2/2!) + e^(-λ) * (λ^3/3!) Para estimar a probabilidade de que em um dia haja 2 ou nenhum acidente, você pode somar as probabilidades de X = 0 e X = 2: P(X = 0) = e^(-λ) * (λ^0/0!) P(X = 2) = e^(-λ) * (λ^2/2!) P(X = 0 ou X = 2) = P(X = 0) + P(X = 2) Lembrando que λ é o parâmetro da distribuição de Poisson, que pode ser estimado a partir dos dados da tabela de frequências.

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