A tabela mostra a frequencia do numero de erros de impressao por pagina de um determinado livro. Como ajustar os dados a uma distribuicao de poisso...

Para ajustar os dados a uma distribuição de Poisson, é necessário calcular a média e a variância dos dados. A média é dada por: média = Σ(xi * fi) / n Onde xi é o número de erros de impressão, fi é a frequência correspondente e n é o número total de observações. A variância é dada por: variância = Σ(xi^2 * fi) / n - média^2 Uma vez que a média e a variância foram calculadas, é possível ajustar os dados a uma distribuição de Poisson com parâmetro λ igual à média. Ou seja, a distribuição de Poisson é uma boa aproximação para os dados se a média e a variância forem aproximadamente iguais. Para testar a aderência dos dados à distribuição de Poisson, pode-se utilizar o teste do qui-quadrado. O teste consiste em comparar as frequências observadas com as frequências esperadas de uma distribuição de Poisson com parâmetro λ igual à média. O valor do qui-quadrado é dado por: χ² = Σ((fo - fe)^2 / fe) Onde fo é a frequência observada e fe é a frequência esperada. Se o valor de χ² for menor que o valor crítico da distribuição qui-quadrado com k - 1 graus de liberdade (onde k é o número de classes), então não há evidência suficiente para rejeitar a hipótese de que os dados seguem uma distribuição de Poisson. Caso contrário, rejeita-se a hipótese de que os dados seguem uma distribuição de Poisson. No caso específico da pergunta, é necessário calcular a média e a variância a partir da tabela fornecida e, em seguida, realizar o teste do qui-quadrado com um nível de significância de 1%.