O Que Distribuiço De Probabilidade?

O que distribuiço de probabilidade

Seu foco principal são estudos de casos aleatórios que vão desde jogos de azar como par e coroa, roleta, rolar dos dados, e diversos outros. Sendo que, podem ser aplicados a qualquer amostra aleatória.

A tabela abaixo mostra a distribuição de probabilidades para cada resultado possível de se obter cara em duas jogadas da moeda, portanto, a tabela é chamada de distribuição de probabilidade. Observe que as duas linhas do meio refletem a probabilidade de obter apenas uma cara em ambas as viradas, portanto, essas duas probabilidades podem ser combinadas e reescritas como uma probabilidade de 2 de 4, ou ½ ou 50%.

Distribuição de probabilidade não uniforme

Além destas, partiremos a partir daqui para as distribuições que possuímos outras hipóteses para podermos estudar as amostra de dados. Vale destacar que estas distribuições seguintes não são tão utilizadas, visto que, há softwares de estatísticas que fazem o mesmo trabalho.

Eu, Kleber, sou muito mais produtivo à noite, por isso costumo trabalhar até tarde e também chegar mais tarde no escritório. Minha rotina é acordar às 8:30, tomar um banho demorado e chegar no escritório entre 9:00 e 9:30. Se um parceiro chegou para uma reunião às 9:24 qual a probabilidade de eu já ter chegado também?

Outro exemplo claro é lançar um dado. Um dado justo tem seis lados, com cada lado numerado de 1 a 6. Além disso, cada lado tem a mesma probabilidade de aparecer quando rolado. Uma distribuição de probabilidade pode ser compilada como a tabela abaixo, que mostra a probabilidade de obter qualquer número particular em uma jogada:

Veja também

Veja também

Também conhecida como distribuição gaussiana – cuidado, em sua prova pode estar sendo chamado por esse nome – possui como principal característica que a média, a moda e a mediana são as mesmas.

Em nossos exemplos anteriores, cada resultado tinha a mesma chance, ou probabilidade, de ocorrer. Isso é chamado de probabilidade uniforme porque a probabilidade é uniformemente distribuída em cada resultado possível. No entanto, como seria a distribuição de probabilidade se as probabilidades de cada resultado fossem não uniformes, o que significa que não eram todas iguais. Em outras palavras, e se modificássemos um dado para que três lados tivessem um ponto, dois lados tivessem 4 pontos e um lado tivesse seis pontos? Agora, existem apenas três resultados possíveis (1, 4 e 6) e as probabilidades de obter cada um desses números são diferentes, como você pode ver na tabela abaixo:

Leia também

Por último, mas não menos importante, a distribuição lognormal é muito utilizada para caracterizar o tempo de vida de produtos e materiais. Sim, é possível utilizá-la em estatísticas e finanças, porém, é bem incomum.

O mesmo pode ser feito para qualquer um de nossos exemplos. Por exemplo, qual é a probabilidade cumulativa de rolar 1, 2, 3 ou 4 com uma jogada de um dado justo? Bem, a resposta requer um pouco de matemática. Cada número individual tem uma probabilidade de 1/6. Ou seja, ele pousará em 1 de 6 possibilidades. Vamos somar as possibilidades para encontrar a probabilidade cumulativa: 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 4/6, ou 2/3 ou 67%.

Logo, matematicamente falando, a distribuição de probabilidade pode ser entendida muitas vezes como uma forma de descrevermos o comportamento de um tipo de fenômeno com resultados que podem ser finitos ou contáveis.

Distribuição de probabilidade

<font style=Distribuição de probabilidade" title="Distribuição de probabilidade" />

A distribuição de probabilidade é um método de mapear a probabilidade, ou probabilidade, de cada resultado potencial de um evento. Vimos aqui que a distribuição pode determinar a probabilidade uniforme , como um único lance de moeda ou lançamento de um dado justo, ou não uniforme, como lançar um dado adulterado. Em ambos os casos, as distribuições podem ser descritas para um único evento ou somadas para uma distribuição cumulativa .

A distribuição de probabilidade mapeia a probabilidade de vários resultados em uma tabela ou equação. Se voltarmos ao exemplo do lançamento da moeda, já sabemos que um lançamento da moeda tem apenas dois resultados possíveis. Mas se jogarmos a moeda duas vezes seguidas, existem quatro resultados possíveis (cara-cara, cara-coroa, coroa-cara e coroa-coroa). Portanto, agora que temos uma série de resultados potenciais, considere as probabilidades de obter cara uma, duas ou zero vezes.

A distribuição cumulativa leva em consideração várias probabilidades para resultados diferentes. Você já viu um exemplo de probabilidade cumulativa quando combinamos duas linhas da tabela anterior para simplificar o gráfico. Conseguimos chegar a uma probabilidade única de obter apenas uma cara em dois lançamentos de moeda, adicionando a probabilidade de obter cara-coroa à probabilidade de obter coroa-cara. Separadamente, eles são cada um 1 em 4 probabilidades, portanto, juntos há uma probabilidade 2 em 4. Acumular probabilidades significa soma-los: 1/4 + 1/4 = 2/4, ou ½, ou 50%.

Probabilidade

Agora, iremos entrar em uma divisão da distribuição de probabilidade que mais utilizaremos na estatística. Visto que, iremos encontrar o índice de confiança. Ou seja, qual a probabilidade de um retorno estar entre várias amostras.

Para falarmos de distribuição T de Student, é importante ressaltarmos que a distribuição normal é utilizada para amostrar grandes, normalmente acima de 50 números (estuda confiança).

Esta é a primeira forma de distribuição que possuímos. Além disso, ela é conhecida por ser a mais simples distribuição. Porém, é uma das mais importantes utilizada dentro da probabilidade.

Entendendo cada distribuição de probabilidade

Probabilidade é a probabilidade de que um evento ocorra e é calculada dividindo-se o número de resultados favoráveis ​​pelo número total de resultados possíveis. O exemplo mais simples é um cara ou coroa. Quando você joga uma moeda, há apenas dois resultados possíveis, o resultado é cara ou coroa. E assim, a probabilidade de obter cara é de 1 em 2, ou ½ ou 50%. A tabela abaixo mostra a distribuição da probabilidade de cada resultado. Há 50% de chance de que o resultado seja cara, e há 50% de chance de que o resultado seja coroa.

Já esta aqui é um pouco mais complexa, porém, simples. Isso porque, ela é um modelo utilizado para experimentos aleatórios independentes onde se observa o “sucesso” ou “fracasso” de uma probabilidade “p” em “n” provas.

Como calcular a distribuição de probabilidade?

Distribuição geométrica

Quais são os tipos de distribuição de probabilidade?

Distribuição logarítmica (série)
  • A distribuição de Boltzmann, uma distribuição discreta importante na física estatística, que descreve as probabilidades das várias discretos níveis de energia de um sistema em equilíbrio térmico. ...
  • Distribuição Borel.
  • Distribuição Champernowne.
  • Distribuição binomial negativa estendida.
Mais itens...

Quando usar distribuição de probabilidade?

As distribuições de probabilidade, também conhecidas como modelos ou lei de probabilidade, são muito úteis em modelagem e problemas que exijam uma inferência a partir de uma amostra coletada. Traduzindo, elas facilitam muito a sua vida na hora de tomar uma decisão.

O que é uma distribuição continua de probabilidade?

O que é a distribuição contínua? A distribuição contínua descreve as probabilidades dos possíveis valores de uma variável aleatória contínua. Uma variável aleatória contínua é uma variável aleatória com um conjunto de valores possíveis (conhecidos como a intervalos) que é infinito e incontável.

Que é uma distribuição continua de probabilidade?

O que é a distribuição contínua? A distribuição contínua descreve as probabilidades dos possíveis valores de uma variável aleatória contínua. Uma variável aleatória contínua é uma variável aleatória com um conjunto de valores possíveis (conhecidos como a intervalos) que é infinito e incontável.

Como calcular a função de probabilidade?

À função F(x)=P(X≤x0) F ( x ) = P ( X ≤ x 0 ) para todos os valores de x, chamamos de função de distribuição (ou de probabilidade cumulativa).

Quais são as distribuições contínuas?

A distribuição contínua descreve as probabilidades dos possíveis valores de uma variável aleatória contínua. Uma variável aleatória contínua é uma variável aleatória com um conjunto de valores possíveis (conhecidos como a intervalos) que é infinito e incontável.

O que é variável aleatória na distribuição de probabilidade?

Em probabilidade, uma função X que associa a cada evento do espaço amostral um número real X(ω) ∈ R, é denominada uma variável aleatória (V.A.) ... Exemplo: o número de alunos em uma sala é uma variável aleatória (discreta), denotada por X (maiúsculo).

O que é distribuição continua de probabilidade?

O que é a distribuição contínua? A distribuição contínua descreve as probabilidades dos possíveis valores de uma variável aleatória contínua. Uma variável aleatória contínua é uma variável aleatória com um conjunto de valores possíveis (conhecidos como a intervalos) que é infinito e incontável.

Para qual tipo de variável é utilizada a distribuição de probabilidade normal?

A distribuição Normal é a mais familiar das distribuições de probabilidade e também uma das mais importantes em estatística. Exemplo: O peso de recém-nascidos é uma variável aleatória contínua.

Quais são as distribuições discretas de probabilidade?

Uma distribuição discreta de probabilidade enumera cada valor possível da variável aleatória, bem como sua probabilidade. Em um levantamento, perguntou-se a uma amostra de famílias quantos veículos elas possuíam. Cada probabilidade precisa estar entre 0 e 1, inclusive. A soma de todas as probabilidades é 1.

Como calcular a função massa de probabilidade?

função f(x)
  1. a soma de f(x) para todos os distintos x tem que ser 1;
  2. 0 \le f(x) \le 1 para qualquer valor x;
  3. f(x)=0 sempre que x não seja um resultado observável da v.a. X.

Qual a função de probabilidade?

O conceito de função de probabilidade é análogo ao conceito de função densidade de probabilidade; a diferença é que este último se refere apenas a variáveis aleatórias contínuas.

São exemplos de variáveis aleatórias contínuas?

Entre outros exemplos de variáveis aleatórias contínuas, estão valores de corrente elétrica em um cabo elétrica, flutuações de temperatura, pesos de caixas de laranja, medidas de uma peça usada na indústria para fins de controle de qualidade, alturas de pinheiros, duração de uma conversa telefônica e tempo necessário ...

Como definir uma variável aleatória?

Uma variável aleatória é uma variável quantitativa, cujo resultado (valor) depende de fatores aleatórios. Um exemplo de uma variável aleatória é o resultado do lançamento de um dado que pode dar qualquer número entre 1 e 6.