⭐ Distribuições de Probabilidade ⭐
Binomial
Qui-quadrado
Normal
Poisson
A mais importante das distribuições para fins de concurso público.
Em praticamente todos os casos, a questão da prova será bem clara e vai pedir pra você usar a Poisson.
É a soma dos quadrados de "n" variáveis normais padrão e terá "n" graus de liberdade
É representada pela curva de Gauss que tem o formato de um sino.
Essa curva é chamada de Função Densidade de Probabilidade e sua área interna mede as probabilidades da variável objeto de estudo. Então, o valor total da área é 100%.
Como é difícil calcular a área interna dessa curva, pois exige conhecimento de 'cálculo de integral', foi padronizada uma tabela que já fornece esses valores. Assim, essa tabela apresenta as probabilidades associadas aos valores de uma variável NORMAL PADRÃO ou NORMAL REDUZIDA.
Para usar a tabela então, será necessário converter valores de uma variável NORMAL qualquer em uma variável NORMAL PADRÃO, utilizando a seguinte fórmula:
A variável NORMAL PADRÃO sempre tem média 0 e Desvio Padrão 1, representada pela simbologia "N(0,1)".
A média, a mediana e a moda da distribuição NORMAL PADRÃO sempre são iguais.
Na maioria dos exercícios, você apenas necessitará aplicar a fórmula de Poisson. Assim, você precisa guardá-la na memória.
Quando da aplicação da fórmula, necessário ter cuidado com média. Sua unidade de medida precisa coadunar com o que a questão está pedindo.
Representada pela letra Z
Exemplo: Se eu estou somando os quadrados de 8 variáveis normais, eu terei, então, uma distribuição de qui-quadrado com 8 graus de liberdade.
A média dessa distribuição é "n" e a variância é "2.n".
A média dessa distribuição é n.p e a variância também.
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Utilizada para variáveis binárias / dicotômicas, isto é, aceitam apenas duas possibilidades, sendo uma coisa ou outra, não podendo ser uma terceira: por exemplo: no lançamento de uma moeda ou é cara ou coroa; no lançamento de um dado: ou é par ou ímpar; numa prova de concurso: está aprovado ou reprovado. De forma genérica, falamos em caso de sucesso e casos de fracasso.