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Uma central telefônica recebe uma média de 5 chamadas por minuto. Supondo que as chamadas que chegam constituam uma distribuição de Poisson. a) Qual é a probabilidade de a central não receber nenhuma chamada em um minuto? b) Qual é a probabilidade de receber no máximo 2 chamadas em 2 minutos?

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Questões para o Sucesso

há 2 anos

Respostas

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há 2 anos

a) A probabilidade de a central não receber nenhuma chamada em um minuto é dada pela fórmula da distribuição de Poisson: P(X=0) = (e^-λ * λ^0) / 0!, em que λ é a média de chamadas por minuto. Substituindo λ=5, temos: P(X=0) = (e^-5 * 5^0) / 0! = e^-5 ≈ 0,0067. Portanto, a probabilidade de a central não receber nenhuma chamada em um minuto é de aproximadamente 0,67%. b) A probabilidade de receber no máximo 2 chamadas em 2 minutos pode ser calculada somando as probabilidades de receber 0, 1 ou 2 chamadas em 2 minutos. Como a distribuição de Poisson é utilizada para eventos raros, podemos considerar que a média de chamadas em 2 minutos é 2 vezes a média de chamadas em 1 minuto, ou seja, λ=10. Então, temos: P(X≤2) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) P(X=0) = (e^-10 * 10^0) / 0! = e^-10 ≈ 0,00005 P(X=1) = (e^-10 * 10^1) / 1! = e^-10 * 10 ≈ 0,0005 P(X=2) = (e^-10 * 10^2) / 2! = e^-10 * 50 ≈ 0,0025 Portanto, a probabilidade de receber no máximo 2 chamadas em 2 minutos é de aproximadamente 0,3%.

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A maneira de fazer a pergunta pode influenciar a resposta da pessoa que responde. Basicamente, existem dois tipos de questões: a “questão fechada” e a “questão aberta “. Na “questão fechada” o pesquisador fornece uma série de respostas possíveis e a pessoa que responde deve apenas assinalar a alternativa, ou as alternativas, que lhe convém. A “questão aberta” deve ser respondida livremente. Imagine que um dentista quer levantar dados sobre hábitos de higiene oral das pessoas de uma comunidade. Escreva então uma “questão fechada” e uma “questão aberta”.

3.5.5. Um dado foi lançado 50 vezes e foram registados os seguintes resultados 5 4 6 1 2 5 3 1 3 3 4 4 1 5 5 6 1 2 5 1 3 4 5 1 1 6 6 2 1 1 4 4 4 3 4 3 2 2 2 3 6 6 3 2 4 2 6 6 2 1. Construa uma distribuição de freqüência sem intervalo de classe e determine:
a) O número de classe;
b) A amplitude total;
c) A freqüência total;
d) A freqüência simples absoluta do primeiro elemento;
e) A freqüência simples relativa do primeiro elemento;
f) A freqüência acumulada do primeiro elemento;
g) A freqüência acumulada relativa do primeiro elemento;
h) A freqüência simples absoluta do segundo elemento;
i) A freqüência simples relativa do quinto elemento;
j) A freqüência acumulada relativa do sexto elemento:

Onde i=1,2,3,4,… Os momentos são muito importantes em Estatística para caracterizar as distribuições de uma variável ou probabilidade. Por exemplo, a distribuição normal é caracterizada apenas pelo primeiro e pelo segundo momento. O primeiro, segundo, terceiro e quarto momento caracterizam a tendência central, dispersão, assimetria e curtose, respectivamente, de uma distribuição. Os momentos mais importantes são os quatro primeiros, que são muito utilizados para caracterizar as distribuições de uma variável ou probabilidade. Entretanto, é quase sempre possível calcular momentos de alta ordem. Da definição da média, é imediato reconhecer que a soma dos desvios das observações em relação á média é nula. Este facto leva á definição de desvio absoluto médio ou simplesmente desvio médio dos valores em relação á média. O desvio médio em relação a média aritmética ou, simplesmente, desvio médio é definido por: ∑| ̅| ∑ , para dados agrupados Ou ∑| ̅| , para dados não agrupados O desvio médio é a média aritmética dos desvios absolutos em relação á média. Quanto menos dispersos se encontram os valores relativamente á ̅ menor será o desvio médio, e reciprocamente Dá-se o nome de variança dos valores de uma X de uma amostra a: ∑( ̅) ∑ , para dados agrupados Ou ∑( ̅) , para dados não agrupados Nota: A variança corresponde ao momento central da 2ª ordem. O desvio padrão (ou desvio quadrado médio) é a raiz quadrada da variança: √ ∑( ̅) ∑ , para dados agrupados Ou √ ∑( ̅) , para dados não agrupados O desvio padrão indica a proximidade com que os valores estão agrupados á volta da média. Um valor pequeno do desvio padrão significa que as observações estão pouco dispersos á volta da média. O desvio padrão pode servir como medida de incerteza. Em ciências, a precisão de medições repetidas é dada pelo desvio padrão. O desvio padrão é crucial para analisar se as medições batem com a previsão teórica. Se a média das medições estiver muito longe da previsão teórica (distância medida pelo desvio padrão), então a teoria testada provavelmente precisa ser revisada. Enquanto o desvio padrão mede a distância dos valores típicos da média, outras medidas estão disponíveis. É o exemplo do desvio médio absoluto, que pode ser considerado uma medida mais directa da distância da média em comparação à distância da raiz quadrada média inerente ao desvio padrão.

4.5.16. Uma Distribuição A possui média aritmética igual a 50 e desvio padrão igual a 5. Uma outra distribuição B possui média aritmética igual a 40 e variância igual a 36. Qual delas tem a média aritmética mais representativa?

6.8.4. Suponhamos que uma fábrica possui 310 máquinas de soldar. Algumas destas máquinas são eléctricas (E), enquanto outras são manuais (M). Por outro lado, temos também que algumas são novas (N) e outras são usadas (U). A tabela abaixo informa o número de máquinas de cada categoria. Eléctricas Manuais Novas 10 60 Usadas 200 40 a) Sabendo que uma determinada peça foi soldada usando uma máquina nova, qual é a probabilidade de ter sido soldada por uma máquina eléctrica? b) Sabendo que uma determinada peça foi soldada usando uma máquina eléctrica, qual é a probabilidade de ter sido soldada por uma máquina nova?

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