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Pré-cálculo
Curso: Pré-cálculo > Unidade 8
Lição 6: Introdução às distribuições de probabilidades- Elaboração de uma distribuição de probabilidades de variável aleatória
- Exemplos de distribuição de probabilidades discreta válida
- Represente graficamente distribuições de probabilidades
- Exemplo de probabilidade com variável aleatória discreta
- Probabilidade com variáveis aleatórias discretas
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Exemplos de distribuição de probabilidades discreta válida
Exemplos resolvidos de identificação de distribuições de probabilidades discretas válidas.
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- Como posso fazer para traduzir (refazê-lo em português) esse vídeo? Gostaria de ajudar o pessoal que não entende inglês à estudar melhor. Obs: já tenho um canal no youtube para isso.(1 voto)
Transcrição de vídeo
RKA1JV - Anthony DeNoon está analisando
suas estatísticas de basquete. A tabela a seguir mostra
o modelo probabilístico para os resultados de seus
próximos dois arremessos livres. Temos aqui a tabela e devemos
responder a essa pergunta. Este é um modelo probabilístico válido? Agora você pode pausar o vídeo e pensar um pouco a respeito disso, depois volte aqui para conferir. Vamos pensar sobre isso. O que faz o modelo
probabilístico ser válido? Existem dois pré-requisitos: o primeiro deles é que não pode
haver probabilidade negativa. Então, aqui temos essas
três probabilidades e nenhuma delas é negativa. Até podemos ter uma
probabilidade igual a zero, mas nunca negativa. Passou aqui no primeiro critério. O próximo critério, para ser válido, é que a soma das probabilidades deve ser igual a 100%. Vamos conferir isso. 0,2 mais 0,5 é igual a 0,7,
mais 01, é igual a 0,8 ou 80%. Já não corresponde a 100%, não satisfez o nosso segundo critério. A resposta para isso é que
não é um modelo válido. Vamos ver outro exemplo. Você é um alienígena, você visitou Terra e abduziu 97 galinhas,
47 vacas e 77 humanos. Você selecionou aleatoriamente
uma criatura terráquea de sua amostra para fazer um experimento. Cada criatura tem igual
probabilidade de ser selecionada. Crie um modelo probabilístico
para mostrar quão propenso você está em selecionar cada tipo
de criatura terráquea. Coloque suas respostas como fraçoes ou decimais arredondados
para o centésimo mais próximo. No exemplo anterior, nós tínhamos que verificar a validade
do modelo probabilístico. Agora nesse exemplo aqui, nós temos que criar nosso próprio
modelo probabilístico válido. E como podemos fazer isso? A probabilidade estimada de se pegar
uma galinha deve ser uma fração. E o nosso espaço amostral será composto
pela somatória de todas essas criaturas, já que elas têm uma probabilidade igual
de serem selecionadas. então, vamos pensar. 97 mais 47, mais 77. Por exemplo, qual seria a chance,
a probabilidade de tirar uma galinha? 97 sobre essa soma aqui. Vamos fazer essa soma rapidamente. 21, sobe 1,
11, 15, 22, 221. Então, as chances de que tirar uma
galinha é essa aqui, 97 sobre 221. Aqui está falando que
podemos deixar em frações, então, vamos colocar aqui 97 sobre 221. E qual seria a chance de tirar uma vaca? Aqui embaixo, seria o mesmo número,
só que temos apenas 47 vacas, 47 sobre 221. A chance de tirar um humano
é o mesmo número, mas agora 77 em cima. Vamos conferir, então, se este aqui
é um modelo probabilístico válido. O primeiro critério é que
a probabilidade deve ser positiva, então, aqui, temos três probabilidades,
todas positivas. Ok, passamos no primeiro critério. E o segundo critério é que
se somarmos todas as probabilidades, o resultado deve ser 100%. Então, se conferirmos aqui, mais 77 sobre 221, vamos chegar em 221 sobre 221,
que é igual 1. Ou seja 100%. Então, sim, conseguimos criar um
modelo probabilístico válido.