Bernoulli: Características: Modelo para experimentos com apenas dois resultados possíveis, geralmente rotulados como "sucesso" e "fracasso". A var...

Bernoulli: Características: Modelo para experimentos com apenas dois resultados possíveis, geralmente rotulados como "sucesso" e "fracasso". A variável aleatória associada a uma distribuição Bernoulli assume o valor 1 se ocorrer sucesso e 0 se ocorrer fracasso. A distribuição Bernoulli é caracterizada por um único parâmetro � p, que representa a probabilidade de sucesso em um único ensaio. Exemplo: Lançamento de uma moeda justa: sucesso (cara) com probabilidade � = 0.5 p=0.5 e fracasso (coroa) com probabilidade 1 − � = 0.5 1−p=0.5. Poisson: Características: Utilizada para modelar a ocorrência de eventos raros em um intervalo fixo de tempo ou espaço. A variável aleatória associada a uma distribuição Poisson representa o número de ocorrências de um evento em um intervalo fixo, contínuo e não sobreposto. A distribuição Poisson é caracterizada por um único parâmetro � λ, que representa a taxa média de ocorrência do evento por unidade de intervalo. Exemplo: Número de chamadas recebidas em um call center durante uma hora de trabalho, com uma taxa média de � = 5 λ=5 chamadas por hora. Diferenças: Natureza dos Eventos: Bernoulli modela experimentos com apenas dois resultados possíveis (sucesso/fracasso), enquanto Poisson modela a ocorrência de eventos raros em um intervalo contínuo. Tipo de Variável: A variável associada à distribuição Bernoulli é discreta, assumindo apenas valores 0 ou 1, indicando fracasso ou sucesso, respectivamente. A variável associada à distribuição Poisson também é discreta, representando o número de ocorrências de um evento em um intervalo fixo contínuo. Em resumo, enquanto a distribuição Bernoulli é usada para modelar experimentos com dois resultados possíveis, a distribuição Poisson é aplicada para descrever a ocorrência de eventos raros em um intervalo contínuo de tempo ou espaço.