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disciplinas:ce067:teoricas:vadiscretas [2008/04/08 16:22] silvia |
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| Linha 522: | Linha 522: | ||
| //**Figura 3.5: Modelo Geométrico (p=0,1).**// | //**Figura 3.5: Modelo Geométrico (p=0,1).**// | ||
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| ==== Modelo Poisson ==== | ==== Modelo Poisson ==== | ||
| Linha 536: | Linha 535: | ||
| - | //**Exemplo 3.13:** Engenheiros da companhi telefônica estudam se o modelo de Poisson pode ser ajustado ao número N de chamadas interestaduais que chegam por hora a uma central telefônica, durante o período noturno.// | + | //**Exemplo 3.13:** Engenheiros da companhia telefônica estudam se o modelo de Poisson pode ser ajustado ao número N de chamadas interestaduais que chegam por hora a uma central telefônica, durante o período noturno.// |
| Os dados coletados referentes a 650 períodos de uma hora, estão representados a seguir: | Os dados coletados referentes a 650 períodos de uma hora, estão representados a seguir: | ||
| Linha 555: | Linha 554: | ||
| OBS: Se o intervalo de tempo é alterado, a variável aleatória mantém a mesma distribuição de Poisson, mas com o valor do parâmetro ajustado de forma conveniente. Assim se o período de tempo considerado for por exemplo de duas horas, teremos que o número de chamadas em duas horas terá distribuição //Po(9)//. | OBS: Se o intervalo de tempo é alterado, a variável aleatória mantém a mesma distribuição de Poisson, mas com o valor do parâmetro ajustado de forma conveniente. Assim se o período de tempo considerado for por exemplo de duas horas, teremos que o número de chamadas em duas horas terá distribuição //Po(9)//. | ||
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| + | ==== Modelo Hipergeométrico ==== | ||
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| + | Considere um conjunto de n objetos dos quais m são do tipo I e n-m são do tipo II. | ||
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| + | Para um sorteio de r objetos (r<n), feito ao acaso e sem reposição, defina X como o número de objetos de tipo I selecionados. | ||
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| + | Diremos que a variável aleatória X segue o modelo Hipergeométrico e sua função de probabilidade é dada pela expressão | ||
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| + | <latex> | ||
| + | \begin{equation*} | ||
| + | P(X=k)=\left(\begin{array}{c}n \\ | ||
| + | k | ||
| + | \end{array}\right) | ||
| + | \end{equation*} | ||
| + | </latex> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | <latex> | ||
| + | \begin{equation*} | ||
| + | P(X=x)=\left(\begin{array}{c}m\\ | ||
| + | k | ||
| + | \end{array}\right) | ||
| + | \end{equation*} | ||
| + | </latex> | ||
