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Transcrição de vídeo

[LEGENDA AUTOMÁTICA] no último vídeo nós definimos uma variável aleatória x que é o número de caras ao lançar uma moeda cinco vezes e aí então nós calculamos a probabilidade de obter 10 cara uma duas três quatro ou cinco caras nesses lançamentos de moeda nesse vídeo aqui eu quero colocar isso num gráfico pra gente poder visualizar como seria a distribuição dessas probabilidades de nomeações aqui então vamos fazer isso com a fazer aqui do lado é pra gente poder então visualizar essas probabilidades aqui podem enxergar esses valores beleza que o primeiro só pagar daqui tranqüilo vamos agora então fazer o gráfico aqui eu vou desenhar o eixo vertical assim desenhar o eixo horizontal dessa forma que beleza vamos analisar aqui com as folhas probabilidades para poder então colocar no eixo vertical que nem vertical vão ficar as probabilidades olha só aqui tá tudo com um denominador 32 não fica fácil a gente perceber que o maior desses valores é o 10 32 avos é ou não é então vou colocar aqui em cima como sendo dez sobre 32 beleza à metade do caminho aqui assim mais ou menos jogos do que tá bom né mais ou menos aqui assim vai ser 5 32 avos você percebe que nós tivemos duas vezes esse resultado a 5 32 anos aqui 5 32 avos aqui então vou colocar aqui a metade do caminho que aqui no caso é o zero aqui 1032 avisa que a metade do caminho sem 32avos e agora vou colocar um 32avos que outro resultado nós obtivemos aqui em duas vezes eu vou colocá lo aqui vou dividir sua parte em 5 v12 34 é divido em quatro para poder ter cinco partes aqui um dois três quatro cinco e aqui mais ou menos né é onde eu vou ter um 32 avos beleza agora aqui no eixo horizontal eu vou colocar os valores da minha variável aleatória então vamos lá primeiro valor ali vai ser oxi se igual a zero vou colocar aqui é assim né o x10 quero fazer um estou grama então vou fazer da seguinte maneira a probabilidade de obter x igual a zero que é um 32 avos então vai ficar mais ou menos aqui assim né assim essa probabilidade de obter o x igual a zero depois vou fazer pro x igual a 1 x 1 a 1 25 32 aves vão botar aqui ó x igual a 1 e eu vou ter cinco 32avos está mais ou menos aqui assim é assim nessa altura beleza então aqui vai estar os 5 32 avos da minha variável aleatória quando chegou a 1 depois disso chegou ao 21 x igual a 2 eu tenho 10 32 aptos a votar que chegou a 2 a 10 32 avos lá em cima né vai ficar aqui assim mais ou menos aqui beleza aí essa probabilidade para obter o x bom a 26 variável relatório quando x é igual a 2 aí o gráfico depois disso fazer 1 x 1 a 3 a equipe chegou a 31 10 32 anos também então é ficar aqui em cima né assim - aqui é assim aqui eu vou ter o x igual a 3 então tá aqui essa probabilidade ó também foi de 10 32 avos e assim através do histograma a gente pode visualizar melhor como fica a distribuição dessas probabilidades agora vou fazer 1 x 4 x 4 aqui ó a probabilidade foi de 5 32 agora fica mais ou menos nessa mesma altura aqui então por aqui assim 5 32 avos lavamos a chorar aqui vai ficar dessa forma e depois para finalizar x igual a 5 aqui embaixo ontem chegou a 5 que deu 1 32 aves não ficar nessa altura que mais ou menos aqui assim ela não é ficar aqui ó a probabilidade do x6 variável aleatória igual a 5 agora perceba essa nossa distribuição de probabilidades aqui mas a opção de probabilidades discreta essa minha variável aleatória claro ela é uma variável aleatória discreta também porque porque essa variável aleatória pode assumir valores finitos nela pode do zero até 15 então posso dizer que é uma variável aleatória aqui discreta infinita porque ele poderia ter que infinitas variáveis e aleatórias discretas no caso de acontecer e essa variável aleatória que eu pudesse contar lá cada vez maior custo cada vez maior e indefinidamente nesse caso é infinita terminou no 5 ac beleza perceba que não há nenhum valor aqui entre por exemplo 01 não tem nenhum valor entre 1 e 2 entre 2 e 3 não tem nenhum valor intermediário apenas 1 x 1 a 0 chegou a 12 345 essa variável aleatória pode apenas assumir esses valores aqui e em nenhum outro e aí você percebe quando a gente faz histograma que essas probabilidades aquelas que distribuía seguinte maneira que ela começa bem devagar bem baixo aqui não 32avos depois ela sobe sobe mais atinge o seu pico o seu ponto máximo aqui ó depois desce têm um decréscimo até chegar aqui em baixo de novo e você percebe essa simetria é simétrica e uma distribuição discreta dessa forma aqui nós denominamos de distribuição binomial em vídeos futuro eu vou explicar por que eu chamo isso aqui tá de distribuição binomial mas o momento é que a distribuição binomial na verdade eu vou esperar o próximo vídeo não vou dizer agora tá essa distribuição é chamada de distribuição mundial porque ela é obtida através de coeficientes be nome as travessas combinações aqui em vídeos futuros agora vou explicar então porque isso aqui é chamado de coeficiente de bignone as através do teorema binominal tá claro vamos lá essa distribuição aqui a distribuição binomial é uma distribuição muito muito muito muito importante principalmente estatística porque uma porção de processos discretos nós vamos considerar que uma determinada distribuição aí vai ser uma distribuição binomial e quando nós formos falar especificamente de estatística nós vamos então abordar porque as pessoas fazem isso agora pensa comigo aqui ó em vez de colocar essa variável aleatória como sendo o número de casas a lançar uma moeda cinco vezes se eu colocasse o número de casas a lançar uma moeda 5 milhões vezes então esses jogos a que se estou grama e ficariam mais espremidos aqui certo e aí então nós teremos um gráfico mais parecida com uma curva que vai se aproximar essa curva de um desenho de um sino pesquisa chamada de curva de ensino por exemplo ou a curva de gauss então você já deve ter visto provavelmente algum lugar essa curva mais ou menos assim ó se eu tivesse milhões milhares de valores aí eu me aproximaria mais dessa curva que a curva do sino ou curva de gauss ficaria mais ou menos assim ó que então uma curva que quem denomina de distribuição normal que é uma distribuição de densidade de probabilidade staten infinitos valores aqui por isso que forma essa curva portanto essa curva que amarela aproximaria de uma distribuição normal e essa curva que se ela tivesse representando uma distribuição de densidade probabilidades ela continuaria aqui indefinidamente para a direita e também para a esquerda portanto essa distribuição normal por aqui a distribuição normal distribuição normal como a gente vai ver estatística né muita gente coloca a distribuição normal como representando um monte de coisa porque isso representaria tipo um número infinito de probabilidades que sempre se aproxima dessa distribuição normal nesse caso aqui nós estamos considerando uma variável aleatória do número de caras avançaram mais de cinco vezes mas imagina se fosse uma interação humana ou interação entre moléculas nesses casos então nós teríamos uma distribuição normal seriam casos aí quase infinitos né portanto essa distribuição normal aqui é um conceito muito importante nas ciências e também na estatística ea distribuição binomial então ela se relaciona com a distribuição normal pois ela seria a versão discreta da distribuição normal é ou não é portanto já que conseguimos identificar de onde vem a distribuição binomial a distribuição normal e como elas estão relacionadas e isso é importante porque a gente vai assumir em muitos casos que uma distribuição binomial ou com uma distribuição é normal só que em algumas coisas claro que a distribuição normal não se aplicaria por exemplo tem muita gente que aplica a distribuição numa economia e aí dá errado por isso que gera e as crises financeiras em algum lugar por que o nome de distribuição normal ela não descreve um fenômeno da da economia beleza então tem que tomar muito cuidado quando a gente assumiu a distribuição normal ou não mas já estou saindo daqui do tema do vídeo tá então vamos voltar com o tema o objetivo do vídeo você exatamente perceber que o número de casas a mostrar uma malha cinco vezes para cima geraria um gráfico parecido com esse daqui que tem uma relação à estreita com a distribuição normal pois se você imaginar aí o número de casas a lançar uma moeda milhões de vezes isso daqui então esse gráfico e se estou grama se aproximaria cada vez mais então dessa curva de gauss dessa curva em forma de sino então se você imaginava um número infinito de lançamento de moeda você vai ter uma função de densidade de probabilidades e então você vai ter infinitas probabilidades aqui e essa curva vai de fato modelar esse gráfico e então nós estaremos muito próximo de uma distribuição normal até o próximo vídeo