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Questões de Distribuição Poisson


ID
58771
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 17ª Região (ES)
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No estacionamento de um tribunal, há uma única vaga
exclusiva para veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais. Esses veículos chegam ao estacionamento
segundo um processo de Poisson, com taxa igual a 2 veículos por
dia. Enquanto essa vaga estiver ocupada por um veículo, os
outros veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais que chegarem ao local estacionarão em
outras vagas. O tempo médio de ocupação da vaga é igual a
0,6/dia.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens
subsequentes, assumindo que exp(1) = 2,72.

O número de veículos conduzidos por pessoas portadoras de necessidades especiais que chegam ao estacionamento segue um processo de renovação.

Alternativas
Comentários
  • É um comentário melhor que o outro. Adorei!

  • Calma, galera. Não vamos encher de comentários aqui.

    Tem uns que são melhores que vídeoaula. Padrão!

  • Gabarito: C

    Definição:

    Processo de Poisson Homogêneo

    O processo de Poisson homogêneo (HPP) é um processo de Poisson com função intensidade constante λ(t) = λ (1), sendo que o processo de Poisson homogêneo é um tipo especial de Processo de Renovação (2).

    Como ele apresenta que a taxa de veículos por dia é sempre igual a 2 e o tempo de ocupação é igual a 0,6/dia então eu entendi que é um Processo de Poisson Homogêneo e consequentemente um Processo de Renovação.

    Bons estudos e qualquer erro é só falar (=

    REFERÊNCIAS:

    (1) - http://www.est.ufmg.br/~enricoc/pdf/confiabilidade/aula2.pdf (página 23)

    (2) - http://www.abepro.org.br/biblioteca/TN_STO_263_511_36008.pdf (página 4)


ID
58774
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 17ª Região (ES)
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No estacionamento de um tribunal, há uma única vaga
exclusiva para veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais. Esses veículos chegam ao estacionamento
segundo um processo de Poisson, com taxa igual a 2 veículos por
dia. Enquanto essa vaga estiver ocupada por um veículo, os
outros veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais que chegarem ao local estacionarão em
outras vagas. O tempo médio de ocupação da vaga é igual a
0,6/dia.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens
subsequentes, assumindo que exp(1) = 2,72.

A probabilidade de a referida vaga não ser ocupada por veículo algum em determinado dia é superior a 0,15.

Alternativas
Comentários

ID
58780
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 17ª Região (ES)
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No estacionamento de um tribunal, há uma única vaga
exclusiva para veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais. Esses veículos chegam ao estacionamento
segundo um processo de Poisson, com taxa igual a 2 veículos por
dia. Enquanto essa vaga estiver ocupada por um veículo, os
outros veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais que chegarem ao local estacionarão em
outras vagas. O tempo médio de ocupação da vaga é igual a
0,6/dia.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens
subsequentes, assumindo que exp(1) = 2,72.

Menos de 50% dos condutores portadores de necessidades especiais que chegam ao estacionamento conseguem estacionar seus veículos na vaga exclusiva.

Alternativas
Comentários

ID
58783
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 17ª Região (ES)
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No estacionamento de um tribunal, há uma única vaga
exclusiva para veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais. Esses veículos chegam ao estacionamento
segundo um processo de Poisson, com taxa igual a 2 veículos por
dia. Enquanto essa vaga estiver ocupada por um veículo, os
outros veículos conduzidos por pessoas portadoras de
necessidades especiais que chegarem ao local estacionarão em
outras vagas. O tempo médio de ocupação da vaga é igual a
0,6/dia.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens
subsequentes, assumindo que exp(1) = 2,72.

Se, em determinado instante, a vaga estiver desocupada, então a probabilidade de ela continuar desocupada por mais meio dia é inferior a 0,3.

Alternativas
Comentários

ID
172975
Banca
FCC
Órgão
MPU
Ano
2007
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de pacientes atendidos por um clínico geral segue uma distribuição de Poisson com taxa média de 4 pacientes por hora. A probabilidade de que pelo menos um paciente consulte o clínico geral em um período de 15 minutos é

Alternativas
Comentários
  • A distribuição de Poisson tem a seguinte função densidade de propabilidade:

    p(x = k) = [e^(-lambda)*lambda^k]/k!, sendo lambda a média da distribuição, que no caso da questão vale 4 pacientes/h (o que dá 1 paciente/15 minutos, ou seja, lambda = 1), e x o número de pacientes atendidos por um clínico geral.

    Assim, no função é p(x = k) = [e^(-1)*(1^k)/k! = e^(-1)/k!.

    Deseja-se saber quanto vale p(x >= 1) = p(x > 0) = 1 - p(x = 0). Como p(x = 0) = e^(-1)/0! = e^(-1), então, p(x >= 1) = 1 - e^(-1).

    Resposta: a.

    Opus Pi.

  • Probabilidade de que pelo menos um paciente ↔ P( X ≥ 1) = 1 – P(0)

    µ = 4 pacientes/60 minutos ↔1 paciente/15 minutos

    Usando na fórmula P(0) = (1^0 × e^-1) / 0!  ↔ Se: 1^0 = 10! = 1, Então P(0) = (1 × e^-1) / 1  ↔ P(0) = e^-1

    Então P( X ≥ 1) = 1 – e^-1

    RESPOSTA LETRA – A)


ID
177715
Banca
FCC
Órgão
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A probabilidade de que um item produzido por uma máquina seja defeituoso é 10%. Uma amostra de 40 itens produzidos por esta máquina é selecionada ao acaso. Usando-se a aproximação pela distribuição de Poisson para determinar a probabilidade de que não mais que dois itens defeituosos sejam encontrados na amostra, obtemos

Alternativas
Comentários
  • A seleção dos 40 itens é uma distribuição binomial cuja média u é np, onde n = 40, p = 0,1. Assim, u = 4. Aproximando por Poisson, a função de distribuição fica:

    p(x = k) = e^(-4)*4^k/k!

    A probabilidade de não mais que dois itens defeituosos ser encontrados é p(x <= 2) = p(x = 0) + p(x = 1) + p(x = 2).

    p(x = 0) = e^(-4)*4^0/0! = e^(-4)

    p(x = 1) = e^(-4)*4^1/1! = 4e^(-4)

    p(x = 2) = e^(-4)*4^2/2! = 8e^(-4).

    Portanto, p(x <= 2) = e^(-4) + 4e^(-4) + 8e^(-4) = 13e^(-4).

    Resposta: a.

    Opus Pi.

  • Primeiro vamos achar 

    p = 0,1 e n= 40 logo Y = 0,1 x 40 = 4

    Como e probabilidade de nao mais que dois podemos achar pelo somatorio de P(X=0); P(X=1) ; P(X=2) 

    P(X=0) = 4^0. e^-4/0! = e^-4

    P(X=1) = 4^1. e^-4/1! = 4e^-4

    P(X=2) = 4^2. e^-4/2! = 8e^-4

    Resp. P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) = 13e^-4   Letra A



ID
203602
Banca
FEPESE
Órgão
SEFAZ-SC
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Há interesse em estudar o comportamento da ocorrência de erros em formulários de pedidos de um órgão público. Admite-se que o número de erros encontrados por formulário seja uma variável aleatória discreta X, e que devido ao treinamento dado aos funcionários do referido órgão público a ocorrência de erro pode ser considerado um evento raro.

Com base nas informações anteriores, qual é o melhor modelo probabilístico para a variável aleatória X?

Alternativas
Comentários
  • Alternativa (A).
    Poisson é distribuição de probabilidade discreta utilizada para eventos raros.
     

  • RESPOSTA A

    E) A distribuição χ2 ou qui-quadrado é uma das distribuições mais utilizadas em estatística inferencial, principalmente para realizar testes de χ2. Este teste serve para avaliar quantitativamente a relação entre o resultado de um experimento e a distribuição esperada para o fenômeno. Isto é, ele nos diz com quanta certeza os valores observados podem ser aceitos como regidos pela teoria em questão. Muitos outros testes de hipótese usam, também, a distribuição χ2.

    http://tinyw.in/phKX

    #SEFAZ.AL (para quem não sabe, como eu)

    que ótimo que essa disciplina horrorosa não caiu

  • Distribuição Normal, Exponencial e Qui-Quadrado são distribuições contínuas. Já elimina 3 opções. ;)


ID
215023
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

A distribuição do número de embarcações que chegam ao porto, por dia, é bimodal.

Alternativas

ID
215038
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

A variância da distribuição do tempo gasto na operação de embarque ou desembarque é superior a 0,5 dia/embarcação.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: Errado.

    Basta pensar que numa distribuição de poison, a variância é o próprio lambda

  • Sobre o comentário do colega... Não acho que seja uma Poisson e sim uma Exponencial, repare que ele pediu a variância de um intervalo entre eventos, não a variância de eventos no intervalo


ID
215041
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Em média, o número total de embarcações presentes no porto, atracados no cais ou na fila, é maior ou igual a 1 embarcação/dia.

Alternativas

ID
215044
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Em determinado dia, a probabilidade de haver uma única embarcação no porto é igual ou inferior a 0,4.

Alternativas

ID
215047
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Sabendo-se que 1 dia corresponde a 24 horas, o tempo médio de espera na fila é inferior a 1 hora/embarcação.

Alternativas

ID
215050
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Em 18 dias de funcionamento do porto, espera-se que, em média, em apenas um desses dias haja fila de embarcações.

Alternativas
Comentários

ID
215053
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Considere que a taxa de chegada de embarcações aumente para 2 embarcações/dia por causa do fechamento de outros portos nas proximidades. Nessa situação, se a taxa de serviço não aumentar para 2 embarcações/dia, o sistema de fila sairá da sua condição de estado de equilíbrio.

Alternativas
Comentários
  • sistema em equilibrio:

    taxa de serviço = taxa de chegada

    se a taxa de serviço aumentar para 2 embarcações/dia o sistema estará em equilibrio, ao contrario do que alude o enunciado.

     


ID
215056
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTAQ
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um porto possui dois cais para embarque ou
desembarque de passageiros. Cada cais atende a uma única
embarcação por vez, e assim que a operação de embarque ou
desembarque é concluída, a embarcação deixa imediatamente o
local para que a próxima embarcação possa ser atracada ao cais.
O número de embarcações que chegam a esse porto por dia, X,
segue um processo de Poisson com taxa de chegada igual
a 1 embarcação/dia. Se uma embarcação chega ao porto no
instante em que os dois cais estão ocupados, ela entra em uma fila
única; não havendo limites para o tamanho da fila. Em cada cais,
a taxa de serviço é igual a 1,5 embarcação/dia.

Considerando as informações apresentadas acima e que se trata,
nessa situação, de um modelo de fila M/M/2 baseado no processo
de vida e morte com taxas de chegada e de serviço constantes,
julgue os itens subsequentes.

Considere que um acidente tenha destruído um dos cais do porto, de modo que o modelo de fila tenha passado a ser M/M/1 e que as taxas de chegada e de serviço tenham permanecido iguais a 1 embarcação/dia e 1,5 embarcação/dia, respectivamente. Nessa situação, o tamanho esperado da fila é superior a 1,5 embarcações/dia.

Alternativas
Comentários
  • http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-75901966000300005

    o tamanho esperado da fila é 1,33


ID
269626
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRE-ES
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma empresa iniciou suas atividades com R$ 30 mil de capital. O custo fixo mensal da empresa é de R$ 5 mil. As vendas de seus produtos ocorrem segundo um processo de Poisson, com taxa igual a R$ 1 mil por mês. A empresa fechará no momento que o seu capital for igual ou inferior a zero. Com base nessa situação, e considerando exp(– 6) = 0,0025, julgue o item seguinte.

A probabilidade de a empresa sobreviver além do sexto mês de funcionamento é inferior a 0,95.

Alternativas
Comentários
  • Processo de Poisson:

    P(k) = e^(-lambda*t)*(lambda*t)^k / k!

    Para falir tem que não vender nada dentro dos 6 meses. A probabilidade de isto acontecer é de:

    P(0) = e^-6000 = (0.0025/10000)^1000 = 1/20^2000, que com toda certeza é menor 0.05. Então, 1-P(0), que é a probalidade da empresa sobreviver, certamente é maior que 0.05.

    Questão falsa!!!

  • P(k) = e^(-6)*(6)^1 / 1! = P= 0,0025 . 6 = 0,150

    logo 1 - 0,15 = 0,985 (superior)

  • Questão interessante e que requer certa dose de interpretação.

    Queremos saber a probabilidade de a empresa sobreviver além do sexto mês de funcionamento.

    Como o custo fixo mensal é de 5 mil, no sexto mês, o custo fixo se igualará ao capital inicial (6 x 5 mil = 30 mil).

    A questão também diz que a empresa fechará no momento que o seu capital for igual ou inferior a zero.

    Assim, a empresa só irá falir se não tiver vendido nada no período, pois, se tiver realizado alguma venda, o capital de giro será superior a zero.

    Vamos calcular a probabilidade de não ter vendido nada nos 6 meses:

    Como a média de vendas é 1 mil por mês, será de 6 mil para o período de 6 meses (λ = 6)

    Fórmula da Distribuição de Poisson: P(X = k) = (e^-λ . λ^k) / k!

    P(X=0) = e^-6 = 0,0025

    Esse valor representa a probabilidade de a empresa FALIR. Assim, a probabilidade de a empresa SOBREVIVER é dada por seu complementar, ou seja:

    1 - 0,0025 = 0,9975

    Gab: ERRADO


ID
540595
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Transpetro
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma distribuição discreta de probabilidade que fornece a frequência de ocorrência de certos tipos de eventos aleatórios, podendo ser usada como aproximação da distribuição binomial, corresponde à distribuição

Alternativas
Comentários
  • GABARITO E

     

    A distribuição de Poisson pode ser considerada uma generalização da distribuição binomial em que a probabilidade é muito pequena e a amostra muito grande.

  • GAB E

    Distribuição de Poisson: distribuição discreta de probabilidade. Característica: fenômeno ao longo do tempo com regularidade conhecida e independência.


ID
641902
Banca
FCC
Órgão
TCE-PR
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de acidentes que ocorrem em uma estrada segue uma distribuição de Poisson com média de 1 acidente a cada 200 km. A probabilidade de que em 500 km ocorra no máximo 1 acidente é
Dados:
e-1 = 0,368
e-2,5 = 0,082


Alternativas
Comentários
  • se em 200 km eu tenho 1 acidente, em 500 km espera-se que se tenha 2,5 acidentes = lâmbida

    depois é usar essa informação na fórmula da Poisson
  • Suponha que o número de acidentes que ocorrem em uma estrada segue uma distribuição de Poisson com média de 1 acidente a cada 200 km.

    A probabilidade de que em 500 km ocorra no máximo 1 acidente é ➜ P(X=0) + P(X=1)

    500 / 200 = 2,5

    =========================================================================================

    e-2,5 = 0,082

    P(X=0) + P(X=1)

    = e^-2,5 . 2,5^0 / 0! + e^-2,5 . 2,5^1 / 1!

    = 0,082 + 0,205 = 0,287


ID
670855
Banca
CONSULPLAN
Órgão
TSE
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Para n = 250 e q = 1,5%, sendo q a probabilidade de sucesso, a média da distribuição de Poisson (µ) é

Alternativas
Comentários
  • Alternativa Correta: Letra B
    Segue um simples exemplo de cálculo da média (λ) pela distribuição de Poisson!
    λ = n*q
    n = número de tentativas
    q = p = probabilidade de sucessos
    Assim, λ é 3,75 sucessos em 200 tentativas

    Na teoria da probabilidade e na estatística, a distribuição de Poisson é um distribuição de probabilidade discreta que expressa a probabilidade de uma série de eventos ocorrer num certo período de tempo se estes eventos ocorrem independentemente de quando ocorreu o último evento.

    A distribuição foi descoberta por Simeon-Denis Poisson (1781-1840) e publicada, conjuntamente com a sua teoria da probabilidade, em 1938 no seu trabalho Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile ("Inquérito sobre a probabilidade em julgamentos sobre matérias criminais e civis"). O trabalho focava-se em certas variáveis aleatórias N que contavam, entre outras coisas, o número de ocorrências discretas (por vezes chamadas de "chegadas") que tinham lugar durante um intervalo de tempo de determinado comprimento. A probabilidade de que existam exactamente k ocorrências (k sendo um inteiro não negativo, k = 0, 1, 2, ...) é:

    f(k;\lambda)=\frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!},\,\!

    K = número de ocorrências
  • QUESTÃO QUE DERRUBA CANDIDATO

  • Pensei no interesse público,oh rasteira, sempre a legalidade dia atos


ID
672730
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBC
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando uma sequência de lançamentos de Bernoulli, julgue
o item subsecutivo.

As distribuições binomial, geométrica, binomial negativa, Poisson e normal podem ser definidas em função de lançamentos independentes de Bernoulli com parâmetro p constante, em que 0 < p < 1.

Alternativas
Comentários
  •  0 < p < 1 : indica um evento tem de 0 a 100% de chance de acontecer.

    Gab. correto

  • ~> A distribuição binomial pode ser uma sucessão de distribuições de Bernoulli, de modo que esta é para um único evento e aquela para "n"eventos sucessivos.

    ~> A distribuição geométrica é um tipo de distribuição binomial realizada "n"vezes de modo a descobrir o sucesso (P=1) depois de vários fracassos. Como é um tipo de distribuição binomial, então é também uma variação da distribuição de Bernoulli

    ~> Poisson é um tipo de distribuição binomial em que o "n" tende ao infinito e P (sucesso) tende a zero. Como é um tipo de distribuição binomial, então é também uma variação da distribuição de Bernoulli

    ~> Normal é um tipo de distribuição contínua. Pelo teorema central do limite central é possível aproximar uma distribuição binomial em uma distribuição normal.

  • 0 < p < 1

    O certo seria 0 ≤ p ≥ 1

    A probabilidade pode ser 0, assim com pode ser 100%.

    Na minha humilde opinião o gabarito está errado.


ID
672745
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBC
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Julgue o item seguinte, acerca de probabilidades.

Considere que, para determinada companhia telefônica, as ligações que ultrapassarem 1 minuto sejam tarifadas em R$ 1,00 e as ligações de tempo inferior a 1 minuto sejam tarifadas em R$ 0,80. Nesse caso, se o número X de ligações efetuadas seguir uma distribuição de Poisson com média igual a 500 ligações por minuto e se a probabilidade de uma ligação durar mais de 1 minuto for igual a 0,10, então a arrecadação esperada em cada minuto será igual ou inferior a R$ 50,00.

Alternativas
Comentários
  • Aos não assinantes alternativa Certa

    #comentários.do.professor?

  • será apenas igual (n.p) = 500 * 0,10 = 50

  • Acredito que esteja errado o enunciado da questão. Seria: "igual ou inferior a R$ 500,00". Não faz sentido algum ser R$50,00 ou menos, pois por mais que a ligação dure menos de 1 minuto, ela gera R$0,80. Ou seja. Na minha humilde opinião a conta correta seria:

    Probabilidade(ligação MAIOR que 1 min) = 0,1

    Probabilidade(ligação MENOR que 1 min) = 0,9

    Note que a soma das probabilidades resulta em 1 (100%), pois a ligação obrigatoriamente vai ter mais ou menos do que 1 minuto, não existe outra possibilidade.

    Logo:

    Média de valor por ligação: R$1,00 * 0,1 + R$0,80 * 0,9 = R$ 0,82

    Sendo assim, concluo multiplicando a média do valor pela quantidade de ligações por minuto:

    500*R$0,82= R$ 410,00


ID
698365
Banca
FCC
Órgão
TRE-SP
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de eleitores que chegam a uma seção de uma Zona Eleitoral no dia de uma determinada eleição, siga a uma distribuição de Poisson com uma média de chegada de 30 eleitores por meia hora. A probabilidade de que cheguem menos de 3 eleitores em 5 minutos é

Alternativas
Comentários
  • Na teoria da probabilidade e na estatística, a distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa a probabilidade de uma série de eventos ocorrer num certo período de tempo se estes eventos ocorrem independentemente de quando ocorreu o último evento.
    Por definição, a esperança de uma variável aleatória X é igual à soma de cada uma das suas possíveis ocorrências ponderadas pela probabilidade de que estas ocorrências aconteçam.

    onde

    e é base do logaritmo natural (e = 2.71828...), k! é número designado de sucessos, λ o número médio de sucessos num intervalo específico,ou o número esperado de ocorrências que ocorrem num dado intervalo de tempo. De acordo com a questão a média λ = 30 eleitores/ meia hora = 30 eleitores/ 30 minutos = 1 eleitor/ minuto.
    Se é pedido a probabilidade de menos que 3 eleitores em 5 minutos, então λ = 5 e k = 0, 1 e 2.
    Calculando temos:
    Pr (k < 3) = (e-5 * 50)/ 0! + (e-5 * 51)/ 1! + (e-5 * 52)/ 2! =
    Pr (k < 3) = e-5 + e-5 * 5 + e-5 * 12,5 = 18,5 e -5
  • EU pensei da mesma forma que o rpz acima, porém meu resultado só chega em 0.124652.
    Alguém está chegando nisso ou eu que estou fazendo maluquice? rsrs
  • Lorena você esta certa também, mas como a questão não informou o valor de e^-5, não é calculado esse número bastando então pararmos no 18,5e^-5 
  • Ah sim. Entendi. Obrigada.
  • Nossa errei pois não sabia que 0! é igual a 1. :(

    Nunca mais erro isso... kkkkk

  • Tem que usar a fórmula 3 vezes e depois somar tudo. Calcular pra x=2, x=1 e x=0. Pois são menos de 3 eleitores.

    Pra x=0, da 1 E elevado a -5

    Pra x=1, da 5 E elevado a -5

    Pra x=2, da 12,5 E elevado a -5

    Somando esses 3, da 18,5 E elevado a -5.

    Pelo menos foi assim que consegui chegar ao resultado. Abs. Juntos somos mais fortes!!!!!

  • Em média chegam 30 eleitores a cada 30 minutos (meia hora), ou seja, 1 eleitor a cada minuto. Assim, nos 5 minutos sob análise é esperado que o número de ocorrências (chegadas) seja  eleitores. A função de probabilidade é dada pela fórmula:

            A probabilidade de chegada de menos de 3 eleitores é dada pela soma das probabilidades de chegada de 0, 1 e 2 eleitores (k = 0, k = 1 e k = 2). Isto é:

    P(k < 3) = f(0; 5) + f(1; 5) + f(2; 5)

    Resposta: C


ID
770038
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Banco da Amazônia
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No que se refere a processos estocásticos, julgue os próximos itens.

Considere um processo de Poisson em que Nt representa a quantidade de ocorrências registradas até o instante t, de modo que P(Nt = n) = (n!)-1 × e-λt (λt)n  . Considere, ainda, que a probabilidade de transição do estado i para o estado j seja dada por pij(t) = [ ( j - i ) ! ]-1  × e-λt ( λ t )j - i . Nesse caso, se p1,2 = p1,3(s)  e  se  s  → t, então λ  > 2

Alternativas

ID
770050
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Banco da Amazônia
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No que se refere a processos estocásticos, julgue os próximos itens.

Suponha que, em um processo de Poisson {Nt : t ≥ 0}, a probabilidade de não se registrar uma ocorrência até o instante t seja P(Nt = 0) = e-λt  . Nesse caso, se Tk representa o tempo para o registro da k-ésima ocorrência, é correto afirmar que P(Tk > t) > P(Tk > t + s | Tk ≥ s).

Alternativas
Comentários
  • E

    Estamos diante da propriedade da falta de memória, em que ambas as probabilidades do enunciado são iguais

  • são distribuições com falta de memória: exponencial e geométrica:

    https://books.google.com.br/books?id=Pel8ATx9QDQC&pg=PA98&lpg=PA98&dq=propriedade+da+falta+de+mem%C3%B3ria&source=bl&ots=P3-8FHCAQy&sig=DtgP_gbioYJxqjUyWwXbdiNeJDY&hl=pt-BR&sa=X&ved=0CCkQ6AEwAmoVChMI0feE3_3sxgIVSR6QCh3eeAEF#v=onepage&q=propriedade%20da%20falta%20de%20mem%C3%B3ria&f=false

ID
797731
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um fiscal deverá escolher aleatoriamente algumas áreas de certa floresta para serem visitadas. Com base em um mapa, o fiscal dividiu a floresta em regiões mutuamente exclusivas, formando uma partição. Essas regiões possuem áreas distintas.

Tendo como referência essa situação, julgue o item, com base nos conceitos de probabilidade e inferência estatística.

Suponha que o número X de espécies de plantas nas áreas selecionadas pelo fiscal siga uma distribuição de Poisson com média λ. Nessa situação, dependendo da magnitude das contagens X, a distribuição de Poisson pode ser aproximada pela distribuição normal com média λ e desvio padrão λ.

Alternativas
Comentários
  • Aumentando-se o tamanho da amostra a distribuição de probabilidade binomial se aproxima da normal, passando a mesma variável do tipo discreto a ter o mesmo tratamento que uma variável do tipo contínuo. O teorema do limite central garante que mesmo que os dados não sejam distribuídos segundo uma normal a média dos dados converge para uma distribuição normal conforme o número de dados aumenta

  • ''a distribuição de Poisson pode ser aproximada pela distribuição normal com média λ e desvio padrão √λ.''

    Correto, pois a média é o mesmo que a variância, então nesse caso o desvio pode ser considerado a mesma coisa que raiz da média


ID
797797
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando que o número de consumidores que chegam a determinada loja seja descrito por um processo de Poisson homogêneo com taxa de 30 consumidores por hora, julgue o item.

Sendo o percentual de consumidores do sexo feminino que frequentam essa loja igual 70%, a probabilidade de nenhum consumidor homem entrar nessa loja durante um intervalo de 15 minutos corresponde a exp{-9/4}.

Alternativas
Comentários
  • Como sabemos que a probabilidade de mulheres entrarem é de 70% e de homens é de 30%, temos que a probabilidade da entrada de homens será de 9 homens por hora.

    Como a questão pede em um período de 15 minutos, vamos transformar a probabilidade para esse intervalo de tempo, logo teremos que será de 9/4 a probabilidade de um homem entrar na loja em um período de 15 minutos.

    Como queremos a probabilidade de nenhum homem entrar na loja, usaremos a fórmula de Poisson, utilizando como parâmetros k=0 e λ=9/4.

    Assim:

    P(x=k) = (exp (-λ) . λ^k) / k!

    P(x=0) = (exp (-9/4) . 9/4^0) / 0! (sabemos que qq número elevado a zero é um e o fatorial de 0 é um), assim:

    P (x=0) = exp (-9/4)


ID
797800
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando que o número de consumidores que chegam a determinada loja seja descrito por um processo de Poisson homogêneo com taxa de 30 consumidores por hora, julgue o item.

A média do intervalo de tempo entre as chegadas de dois consumidores consecutivos é de 30 segundos.

Alternativas
Comentários
  • fiz assim :

    1 consumidor chega a cada 2min, então o tempo de intervalo entre dois consumidores consecutivos(NÃO SIMULTÂNEOS) é de 2 minutos


ID
797803
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando o modelo de fila M/M/1, em que os usuários entram na fila conforme um processo de Poisson com taxa igual a 5 usuários por hora e o fato de que, nesse sistema de servidor único, a taxa de atendimento é de 6 usuários por hora, julgue o item.

Com o sistema em equilíbrio, o número esperado de usuários no sistema (em atendimento ou esperando na fila) é igual a 5; se a capacidade de atendimento elevar-se para 7 indivíduos por hora, o número médio de indivíduos no sistema será reduzido em 50%.

Alternativas

ID
797806
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando o modelo de fila M/M/1, em que os usuários entram na fila conforme um processo de Poisson com taxa igual a 5 usuários por hora e o fato de que, nesse sistema de servidor único, a taxa de atendimento é de 6 usuários por hora, julgue o item.

Se um novo usuário entra na fila quando 5 usuários já se encontram no sistema, então o seu tempo de espera até ser atendido segue uma distribuição gama cuja média é igual a 1 hora.

Alternativas

ID
797809
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando que, em uma fila única do caixa-rápido em um supermercado, os clientes cheguem, de acordo com um processo de Poisson, com taxa igual a 20 pessoas por hora e que o número de atendimentos de cada caixa seja representado por um processo de Poisson com taxa de 15 atendimentos por hora, julgue o item.

É necessário haver, pelo menos, 5 caixas em operação para que o tamanho da fila não cresça indefinidamente.

Alternativas
Comentários
  • pelo menos 4

    20 - *5 (1)

    20 - *5 (1)

    20 - *5 (1)

    *5+5+5 (1)


ID
831478
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-RO
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um cartório distribui a um oficial de justiça, em média, 15 mandados por dia, segundo um processo de Poisson. Em suas diligências diárias, o oficial cumpre, em média, 60% dos mandados que lhe foram distribuídos. Os mandados não cumpridos são devolvidos no mesmo dia para o cartório, e este os redistribui a um oficial plantonista. Nesse caso, a quantidade diária de mandados redistribuídos ao oficial plantonista segue um processo Poisson com taxa igual a

Alternativas
Comentários
  • RESPOSTA: B

    0,6(15)=9
    15-9=6
  • 40% de 15 (lambda = média)

    15 -------- 100

    x -------- 40

    = 6 mandados


ID
852604
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEDUC-AM
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

    Para orientar os investimentos em educação em certo município, um analista foi contratado para criar um ranking das escolas públicas desse município. Para cada escola, as variáveis disponíveis são a quantidade de turmas, a quantidade de alunos, a quantidade de professores, a nota da Prova Brasil e a área do terreno.

A partir dessa situação, julgue o item.

Suponha que a distribuição da quantidade de turmas por escola siga uma distribuição de Poisson. Nessa situação, o modelo que descreve essa distribuição pode ser escrito como P(X = k) = λe-λk, em que k > 0 e λ > 0 representa a média de turmas por escola.

Alternativas
Comentários
  • O modelo é escrito da seguinte forma:

    P(X = K) = (e^-λ * λ^k) / k!

    Traduzindo: e elevado a menos lambda, multiplicado por lambda elevado a k tudo isso dividido por k fatorial.

  • A questão,praticamente, só pediu a fómula para calcular a probabilidade de uma distribuição de Poisson, como dado pelo colega Nogueira.

    Portanto,GAB.: ERRADO.

  • se não me engano, a fórmula apresentada na questão é da distribuição exponencial, não de Poisson

  • Distribuição EXPONENCIAL (contínua): P(X = k) = λe^-λk

    Distribuição de POISSON (discreta): P(X = k) = (e^-λ . λ^k) / k!

    Gab: ERRADO

  • A questão encontra-se errada pois a função de probabilidade de POISSON é f(k,λ) = (e^-λ . λ^k) / k!

    A função que a questão apresentou é a função de distribuição acumulada EXPONENCIAL que é P(X = k) = λe^-λk

  • O modelo de Poisson é:

    P(X=x) = e^-λ . λ^k / k!

    ^potência

    Questão ERRADA


ID
887548
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANP
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito da teoria de probabilidades, julgue o  item. 


Considere que o número diário de denúncias de irregularidades em postos de combustíveis, recebidos por um órgão de fiscalização, em certa cidade, segue uma distribuição de Poisson com taxa de uma denúncia por dia. Suponha que, por limitações do quadro de pessoal, esse órgão possa autuar, no máximo, cinco postos por dia. Se todas as denúncias são procedentes, é correto afirmar que esse órgão efetua, em média, uma autuação por dia.

Alternativas
Comentários
  • Eu entendi desta forma:

    Suponha um intervalo de 10 dias = 10 denúncias

    Capacidade máxima de atendimento do órgão por dia = 5 denúncias

    Em 2 dias poderá atender as 10 denúncias.

    10/2 = 5 denúncias/por dia (média de atendimento de 5 denúncias por dia)

    Logo, não se pode afirmar que, em média, o órgão autua 1 atendimento por dia, existem outras possibilidades.

  • Pensei assim: O órgão pode atuar no máximo 5 posto por dia Dessa forma, ele pode atuar 0 (nenhuma p/ dia) 1, 2, 3, 4 OU 5. Dessa forma, pode haver dias que não haja nenhuma. Portanto não podemos afirma que seja essa a média.


ID
891355
Banca
PUC-PR
Órgão
DPE-PR
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Seja x1, x2, ..., nn uma amostra aleatória proveniente de uma distribuição de Poisson com parâmetro &lambda; .
Neste caso a distribuição assintótica do estimador de máxima verossimilhança para &lambda; é:

Alternativas

ID
942028
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
INPI
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Acerca dos processos de Poisson, julgue os itens subsequentes.

Considere que N1 , em um processo de Poisson com parâmetro λ seja a contagem de eventos até o instante t = 1 e que T seja o tempo até a ocorrência do primeiro evento. Nesse caso, é correto afirmar que P ( N1 = 0 ) < P ( T > 1 ).

Alternativas
Comentários
  • http://www.portalaction.com.br/processo-estocastico/processo-de-poisson


ID
942031
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
INPI
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Acerca dos processos de Poisson, julgue os itens subsequentes.

Considere um processo de contagem de eventos em um espaço quadrado de lado igual a 2 metros. Sabendo que esse espaço é dividido em quadrados menores, de lados iguais a 1 metro, e que a contagem de eventos nesses espaços assume uma distribuição de Poisson com médias distintas em cada quadrado, é correto afirmar que a contagem de eventos no quadrado maior constitui processo de Poisson homogêneo.

Alternativas
Comentários
  • http://www-di.inf.puc-rio.br/~lopes//inf2035/processosestocasticos.pdf

  • "Do ponto de vista da modelagem, a maior fraqueza do processo de Poisson é a suposição de que os eventos têm a mesma probabilidade de ocorrer em todos os intervalos de mesmo tamanho. Uma generalização, que relaxa essa suposição, leva ao processo não-homogêneo ou não estacionário."

    Fonte: http://www.est.ufmg.br/~cristianocs/MetComput/Aula9.pdf

    Portanto, ao dizer que as "médias são distintas em cada quadrado", passa a ser NÃO-HOMOGÊNEO.


ID
989611
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Num exercício operativo de tiro ao alvo, a probabilidade de erro é de 5%. Considerando que a dinâmica do exercício segue uma distribuição de Poisson, qual a probabilidade de que em 100 tiros não aconteça erro?

Alternativas
Comentários
  • Dificuldade: baixa.

    P(k) = (e^-L)( L^k) / k!

    onde L = lambda = np = 100.0,05 = 5

    k = numero de sucessos = 0

    P(0) = (e^-5).(5^0)/0!

    P(0) = e^-5

    letra b


ID
1001464
Banca
CEPERJ
Órgão
SEFAZ-RJ
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Segundo um processo de Poisson, um call center recebe, em média, 18 reclamações por hora a respeito de um determinado produto. A probabilidade de, em 20 minutos, receber no máximo três reclamações, dado que houve pelo menos uma reclamação, é de:

Alternativas
Comentários
  • **** Resposta (E) **** || Média = 18 ocorrências por hora ||

    Logo, em 20 minutos, temos um total de 6 reclamações (m = 6) ||
    No caso, temos a probabilidade condicional de no máximo três reclamações (X =< 3) dado que já houve pelo menos uma (X>=1) || 
    Assim, resolvemos por:P(X =< 3 | X >= 1) = (P(X =< 3 e X >=1)/ P (X >= 1) || 
    Interseção dos conjuntos de números menores ou iguais a 3 e maiores ou iguais a 1 são: {1,2,3} || 
    Logo queremos: P(X =< 3 | X >= 1) = (P(X = 1) + P(X = 2) + P(X = 3)) / P(X >= 1) || 
    P(X >= 1) = 1 - P(X=0) || 
    Probabilidade com distribuição de Poisson segue a fórmula:P(X) = (m^X * exp (-m))/ X! || 
    Aplicando: (6^3*exp(-6)/3! + 6^2*exp(-6)/2! + 6^1*exp(-6)/1!) / (1 - 6^0*exp(-6)/0!) = 60/(exp(6) -1)

ID
1066369
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-RJ
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de atendimentos, via internet, realizados pela Central de Atendimento Fazendário (CAF) segue uma distribuição de Poisson com média de 12 atendimentos por hora. A probabilidade dessa CAF realizar pelo menos 3 atendimentos em um período de 20 minutos é:

Dados: e-2 = 0,14; e-4 = 0,018

Alternativas
Comentários

  • Média por hora=12, então a média a cada 20 min=4

    Se a questão pede pelo menos 3, deve-se calcular P(X=0), P(X=1) e P(X=2) e depois diminuir o valor de 1.

    clip_image122

    clip_image124

    clip_image126

    P(0)+P(1)+P(2) = 13 x 0,018 = 0,234

    P de ser pelo menos 3 = 1 - 0,234 = 0,766 

  • Sempre eu tinha dúvida quanto a probabilidade que as questões perguntava, dai pensei a pensar assim:

    A questão pede "realizar pelo menos 3 atendimentos", logo:

    0 é 3: NÃO => P(0) => será considerado !!! 

    1 é 3: NÃO => P(1) => será considerado !!! 

    2 é 3: NÃO => P(2) => será considerado !!! 

    3 é 3: SIM => P(3) => NÃO será considerado !!!

    Assim: 1 - (P(0) + P(1) + P(2)) = Probabilidade de pelo menos 3 ou mais atendimentos ...

    Quanto ao calculo é somente aplicação da fórmula: (Media ^k  X  constante) / k!

  • Letra C

     

    λ = 4 (12 atendimentos em 1 hora: 4 atendimentos em 20 minutos)

    Fórmula:
    P(k) = (λ^k . e^λ) / k!

     

    P(pelo menos 3) = 1 – P(0) – P(1) – P(2)

     

    P(0) = (4^0 . e^-4) / 0!
    P(0) = 1 . e^-4 / 1
    P(0) = e^-4

     

    P(1) = (4^1 . e^-4) / 1!
    P(1) = 4 . e^-4 / 1
    P(1) = 4e^-4

     

    P(2) = (4^2 . e^-4) / 2!
    P(2) = 16 . e^-4 / 2
    P(2) = 8e^-4

     

    P(pelo menos 3) = 1 – (e^-4 + 4e^-4 + 8e^-4)
    P(pelo menos 3) = 1 – (13e^-4)
    P(pelo menos 3) = 1 – (13 . 0,018)
    P(pelo menos 3) = 1 – 0,2340
    P(pelo menos 3) = 0,7660

     

    Bons estudos!

  • pelo que eu entendi, a questão fala de uma despesa. E que essa despesa teve um valor superior ao que foi pago. Despesa paga com "desconto" continua sendo uma despesa. Então o comentário da Kátia está correto mesmo. Não acho que a colega tenha forçado a barra pra se adequar ao gabarito.

  • Ao meu ver, o cometário da Kátia está incorreto, em nenhum momento há menção que o pagamento foi feito parte em dinheiro e parte em mercadorias, e sim somente em mercadorias. Por isso o lançamento ficaria assim:

    D - Despesa com serviços (resultado)

    C - Desconto recebido (resultado)

    C - Mercadorias (patrimonial)


ID
1071679
Banca
ESAF
Órgão
MTur
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma máquina de produzir garrafas apresenta 2% das garrafas com algum tipo de defeito. Reinaldo, que é engenheiro de produção, está realizando um trabalho para diminuir o percentual de garrafas defeituosas. Para dar continuidade ao trabalho, ele precisa conhecer a probabilidade de se obter 3 garrafas defeituosas. Para tanto, Reinaldo retirou, aleatoriamente, uma amostra de 100 garrafas. Sabendo-se que Reinaldo utilizou a Distribuição de Poisson para calcular de modo aproximado essa probabilidade, então o resultado obtido por Reinaldo é igual a:

Alternativas
Comentários
  • lâmbida = np = 100*0,02 = 2

    fórmula da poisson = lâmbida^k * e^-lâmbida / k! = P(X = K)

    Para K=3

    temos 4/3 * e^-2

  • https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/160519?orgao=mtur&cargo=estatistico-mtur&ano=2014


ID
1075402
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em um posto de gasolina entram para abastecer, em média, 60 carros por hora. Qual a probabilidade de a cada 5 minutos entrarem nesse posto, para abastecer, pelo menos 3 carros?

Considere a seguinte fórmula para o cálculo das probabilidades de Poisson:

Pr( X) = μx.e
X!
onde
x = no de sucessos desejados
μ = média da distribuição de Poisson
e = constante neperiano = ≈ 2,71828
e3 = 20,08554 ; e5 = 148,41316

Alternativas
Comentários
  • Nem usei essas fórmulas. Fui por raciocínio. Se a média são 60 carros por hora, significa que entra, em média, 1 carro/min. A probabilidade de entrarem 3 carros em 5 min é muito alta, considerando que espera-se, em média 5 carros em 5 min. Marquei a opção com maior probabilidade. Letra A

  • Utilizando a formula.
    P(0) = 0,006756
    P(1)=0,033

    P(2)=0,0842

    P(0)+P(1)+P(2) = 0,12398
    P(x=>3)=1-0,123 = 0,8754


ID
1141888
Banca
FUMARC
Órgão
PC-MG
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de chamadas que chegam a uma central telefônica siga uma distribuição de Poisson, com média de chegada de 60 chamadas por hora. A probabilidade de que, em 10 minutos, cheguem, no máximo, 2 chamadas é de:

Alternativas
Comentários
  • a resposta correta é letra B e não letra C como se alude

    1 hora (60 minutos) - 60 chamadas

    10 minutos = 10 chamadas = lâmbida

    no máximo duas, basta usar esse valor de lâmbida na fórmula da Poisson

  • distribuição de poisson

    lâmbida=10 [média]

    k=2

    são os dois dados que precisamos

    o problema pede

    e-10*10^0/0! + e-10*10^1/1! + e-10*10^2/2!

    =1 + 10 + 50

  • No máximo 2 chamadas --> teremos que considerar k=0; k=1 e k=2.

    Lâmbida λ (média):12 chamadas em 1 hora (precisa transformar para 10 minutos)

    1 hora ------ 60 chamadas

    60 min ------- 60 chamadas

    10 min -------- X chamadas

    X = 10 chamadas em 10 minutos = λ

    PARA K = 0

    e^-10 x 10^0 / 0! = e^-10

    PARA K = 1

    e^-10 x 10^1 / 1! = 10 e^-10

    PARA K = 2

    e^-10 x 10 ^2 / 2! = 100 e^-10 / 2 = 50e^-10

    SOMANDO P(k=0) + P(k =1) + P(k=2) = 1e^-10 + 10e^-10 + 50e^-10 = 61 e^-10

    RESPOSTA: item B

    • P(x = 0) = [e^-10 × 10^0] / 0! = e^-10
    • P(x = 1) = [e^-10 × 10^1] / 1! = e^-10 × 10 = 10e^-10
    • P(x = 2) = [e^-10 × 10^2] / 2! = [e^-10 × 10^2] / 2 = [e^-10 × 50] = 50e^-10

    Somando todas as opções:

    P(máximo 2) = e^-10 + 10e^-10 + 50e^-10 = 61e^-10

    Suporte o processo, uma dia de cada vez... não pare, força!


ID
1185205
Banca
FCC
Órgão
TRT - 16ª REGIÃO (MA)
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Para responder às questões use, dentre as informações dadas abaixo, as que julgar apropriadas.

Se e é a base dos logaritmos naturais, tem-se

            e-1 = 0,37,      e-1,2 = 0,30,      e-1,5 = 0,22,      e-2 = 0,14.


Considere que a variável aleatória X tem distribuição de Poisson com média µ. Sabe-se que a variável aleatória Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [ -a, 2a ], onde a é um número real positivo, tem também média µ e variância igual a 3. Nessas condições, a probabilidade de X ser pelo menos 2 é igual a

Alternativas
Comentários
  • a constante dessa uniforme = 1 / 3a

    pois o intervalo tem tamanho 3a

    variancia uniforme = (w - k)^2 / 12 = (2a - (-a))^2 / 12 = 3

    a = 2

    média da uniforme = (w + k) / 2 = mi = 1

    nesse caso média uniforme = media poisson = lâmbida = 1

    P (X ser pelo menos 2) = 1 - (P(X=0) + P(X=1)) = usar distribuição de poisson com lâmbida igual a 1


  • (-a, 2a)= (a,b) 

    Média= a+b/2= -a+2a/2= a/2 (nao temos o valor de a, a questao deu quanto vale a variancia)

    Variancia= (b-a)^2/12 = (2a - -a)^2/12= (3a) ^2/12 = 3 (o 3 foi dado no enunciado) , 3(a)^2 /4 = 3, a^2=4, a=2

    Substituindo na média = a/2 = 2/2 = 1 (média=1= lambida)

    A questao pede pelo menos 2= 1- p(0) + p(1)= 1-2x0,37= 0,26


ID
1192222
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Tendo em vista que o número diário X de recursos administrativos protocolados em certa repartição pública segue uma distribuição de Poisson com taxa igual a Rn10 processos por dia, julgue os itens que se seguem.

A distribuição de Poisson não possui memória, pois P(X = k|X ≥ 1) = P(X = k – 1), em que k ≥ 1.

Alternativas
Comentários
  • E

    Distribuições que possuem a propriedade da falta de memória: Exponencial e Geométrica

    ftp://est.ufmg.br/pub/fcruz/ep-erica/Cap3Parte2.pdf


ID
1192228
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Tendo em vista que o número diário X de recursos administrativos protocolados em certa repartição pública segue uma distribuição de Poisson com taxa igual a Rn10 processos por dia, julgue os itens que se seguem.

Considerando o coeficiente de assimetria que se define pelo terceiro momento central, é correto afirmar que a distribuição de Poisson exibe assimetria positiva..

Alternativas
Comentários
  • http://www.cprm.gov.br/publique/media/cap4-var_ale_disc.pdf


ID
1192231
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Tendo em vista que o número diário X de recursos administrativos protocolados em certa repartição pública segue uma distribuição de Poisson com taxa igual a Rn10 processos por dia, julgue os itens que se seguem.

Em determinado dia, a probabilidade de não haver recurso protocolado é igual ou inferior a 0,1.

Alternativas
Comentários
  • É só jogar na formula de Poisson e correr pro abraço:

    P (X=0) = 2,71^-10 * 10^0/0! = 2,71^-10 = 0.00004

    0,00004 < 0,1

    Gab: Certo

  • GAB C

    O x da questão é saber que Euler equivale a aproximadamente 2,7, vez que não fora dado na questão.

    Fica 2,7^-10. Será inferior a 0,1.


ID
1192234
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Tendo em vista que o número diário X de recursos administrativos protocolados em certa repartição pública segue uma distribuição de Poisson com taxa igual a Rn10 processos por dia, julgue os itens que se seguem.

O desvio padrão da distribuição de X é inferior a Rn10 processos por dia.

Alternativas
Comentários
  • Numa distribuição de Poisson,a média é igual à variância. Logo, é evidente o desvio padrão(raiz quadrada da variância) é menor que a média.

    GAB.: Certo.

  • CORRETO

    Poisson;

    Média λ= variância λ

    desvio padrão = √var

    lambda λ= 10 = média = variância

    ------------------------------------------------------

    desvio padrão= √10 ≃3,16


ID
1192237
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Tendo em vista que o número diário X de recursos administrativos protocolados em certa repartição pública segue uma distribuição de Poisson com taxa igual a Rn10 processos por dia, julgue os itens que se seguem.

A distribuição do número diário de recursos administrativos apresenta coeficiente de variação igual a 1.

Alternativas
Comentários
  • Coeficiente de variação = desvio-padrão / média.

    Logo, coeficiente de variação = raiz(lambda)/lambda.

    Errado.

  • Essa questão tenta confundir o desvio padrao com a variancia.

    Na distribuição de poisson a media é igual a variancia ,ou seja, ambos sao 10 na questão.

    Todavia,para calcular o CV faz-se necessário dividir o desvio padrao pela media, o resultado seria 1 se fosse a variancia, mas conforme vimos o calculo correto é: Raiz de 10/10. A raiz de 10 é, aproximadamente, 3,162

    Em suma, como resultado teremos 0,3162.

    Gabarito E.

    Observações:

    Vale ressaltar que o CV será um numero decimal,o fato de o coeficiente de variação ser dado em valor relativo enseja que o mesmo é dado em % e por isso a fórmula é multiplicada por 100.

    31,62%.

  • ERRADO

    Poisson;

    Média λ= variância λ

    desvio padrão = √var

    lambda λ= 10 = média = variância

    coeficiente de varição = desvio padrão/ média

    -----------------------------------------------------------------------------------------------------------

    desvio padrão= √10 ≃3,16

    coeficiente de variação -----> 3,16/10≃0,316

    porcentagem * 100--------------->0,316*100≃ 31,6%

  • √10 / 10 < 1

  • Na distribuição exponencial teríamos um coeficiente de variação igual a 1, já que neste a média é sempre igual ao desvio padrão. Todavia, na distribuição de poisson, apesar de a média ser igual à variância, o desvio padrão será a raiz dessa variância, o que impossibilita o valor de ser 1. Como os colegas citaram, ficaria Raiz de 10 sobre 10

    Se tiver algum erro, peço que me informe por favor


ID
1227301
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
INSS
Ano
2008
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      Uma pesquisa realizada nas ruas de uma grande cidade mostrou que a maioria dos passageiros ocupantes dos bancos traseiros dos veículos não usa o cinto de segurança. Por esse motivo será promovida uma grande ação educativa para lembrar aos usuários de veículos automotores acerca da importância do uso de cinto de segurança. Atualmente, entre os que sofrem acidentes de trânsito por colisão, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão grave é igual a α. Com a ação educativa, espera-se que essa probabilidade seja reduzida para 0,5 × α, em que 0 < α < 0,25. Para avaliar a efetividade dessa ação educativa, um ano depois, será efetuado um estudo com as NA pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão de um ano da ação até a promoção da ação, e as NB pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão do instante da promoção da ação educativa até um ano depois. As variáveis NA e NB seguem distribuições de Poisson independentes, respectivamente, com médias λA > 0 e λB > 0, e o número de pessoas a serem observadas nesse estudo será N = NA + NB.


Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A soma N é uma variável aleatória que segue uma distribuição de Poisson, cuja variância é igual a (λA + λB)2 – 2 λAλB.

Alternativas
Comentários
  • Poisson independente, a variância é λA + λB

  • Primeiro, a soma de 'n' distribuições de Poisson,independetes entre si,segue uma distribuição de Poisson,cujo parâmetro é dado pela soma dos 'n' parâmetros.

    Nessa distribuição,a variância é igual á esperança,que é o que o colega Francisco Eduardo de Castro citou.

    Portanto, GAB.: ERRADO.


ID
1227304
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
INSS
Ano
2008
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      Uma pesquisa realizada nas ruas de uma grande cidade mostrou que a maioria dos passageiros ocupantes dos bancos traseiros dos veículos não usa o cinto de segurança. Por esse motivo será promovida uma grande ação educativa para lembrar aos usuários de veículos automotores acerca da importância do uso de cinto de segurança. Atualmente, entre os que sofrem acidentes de trânsito por colisão, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão grave é igual a α. Com a ação educativa, espera-se que essa probabilidade seja reduzida para 0,5 × α, em que 0 < α < 0,25. Para avaliar a efetividade dessa ação educativa, um ano depois, será efetuado um estudo com as NA pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão de um ano da ação até a promoção da ação, e as NB pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão do instante da promoção da ação educativa até um ano depois. As variáveis NA e NB seguem distribuições de Poisson independentes, respectivamente, com médias λA > 0 e λB > 0, e o número de pessoas a serem observadas nesse estudo será N = NA + NB.


Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Considerando-se que λB = λA /2 , entre as N pessoas que serão observadas no estudo, o número esperado daquelas que não sofrerão lesão grave é superior a 1 e inferior a 1,5 × λA.

Alternativas

ID
1234600
Banca
FCC
Órgão
TRT - 19ª Região (AL)
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de consultas a um banco de dados, disponível em um Tribunal Regional do Trabalho, tenha distribuição de Poisson com taxa média de 4 consultas por hora. A probabilidade de, na próxima meia hora, ocorrer mais de uma consulta, sabendo-se que na próxima meia hora é certa a ocorrência de, pelo menos, uma consulta é

Dados:
e-2 = 0,135
e-4 = 0,018

Alternativas
Comentários
  • tem-se 4 consultas por hora, em meia hora, tem-se média = lâmbida = 2 consultas

    P(X>1 dado que X > ou igual a 1) = P(X>1 interseção com X > ou igual a 1) / P (X > ou igual a 1)

    = P (X>1) / P (X > ou igual a 1) = (1- P(0) - P(1)) / (1 - P(0))

    P(0) = 0,135

    P(1) = 0,270

  • Aqui é aquela 'parada' de probabilidade condicional:

    Então primeiro tire o complementar (o que não queremos) da primeira parte, ou seja, P (X = 0) + P(X=1), blz?

    Agora você subtrai de 1, assim vc acha o primeiro valor =

    1- 0,135 - 0,270= 0,595 (isso vai ficar no numerador)

    A outra parte, vamos pegar e calcular a prob a partir de p (x=0), ou seja 0,135. Mais uma vez tiramos o complementar, pra ficar mais fácil.

    1- P(X=0) = 0,865

    E por que queremos esse valor no denominador?

    Percebam que ele fala que a probabilidade de vir pelo menos 1 é certa, então, retiramos a probabilidade de acontecer "zero"

    Assim fica =

    0,595/0,865 = 119/173

    Não sou muito bom em estatística, mas já que os profs são omissos tentei ajudar, qq coisa mande msg que eu retiro.

    Atenciosamete,

    Baianinho da Sinuca


ID
1242127
Banca
CESGRANRIO
Órgão
EPE
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma empresa de prestação de serviços paga a seus funcionários toda sexta-feira em dinheiro vivo. Os funcionários chegam ao departamento responsável segundo um processo de Poisson com taxa de 0,9 funcionários por minuto. Um auxiliar de tesouraria atende aos funcionários por ordem de chegada e concretiza o pagamento em tempo exponencial com média igual a μ = 1,2 funcionários por minuto.

Qual é o número médio de funcionários na fila?

Alternativas
Comentários
  • Numero médio na fila é dado pela fórmula:

    p^2/(1-p) ; onde p é a taxa de ocupação. p=(taxa de chegada)/(tx de atendimento)


    Logo:

    p=0.9/1.2=0.75


    ´[(0.75)^2]/0.25 = 2.25

  • sugiro essa leitura:

    http://www.ceset.unicamp.br/~marlih/ST565/01.pdf


ID
1321630
Banca
CESGRANRIO
Órgão
IBGE
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um shopping possui duas entradas, A e B. Frequentadores do shopping entram pela entrada A segundo um processo de Poisson com taxa média de 10 pessoas por minuto. Pela entrada B, entram pessoas segundo outro processo de Poisson, independente do primeiro, a uma taxa média de 6 pessoas por minuto.

Qual a probabilidade de que o primeiro usuário a entrar no shopping após sua abertura o faça pela entrada A?

Alternativas
Comentários
  • Alguém ajuda?

  • Suponha que em um minuto entraram 16 pessoas. Dessa forma, a probabilidade de que qualquer uma delas tenha entrado por A é 10/16, enquanto por B é 6/16.

    Se quero saber a probabilidade de o primeiro cliente ter entrado por A, posso associar isso a uma variável aleatória Geométrica "X" (usada para calcular a chance de se obter o primeiro sucesso na x-ésima tentativa) com parâmetro igual a 10/16.

    Com isso em mente, basta fazer P(X=1) e encontrar 10/16 ou 5/8, como na alternativa D.


ID
1339102
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-PE
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Para resolver a questão abaixo, considere as informações a seguir:

Se Z tem distribuição normal padrão, então: P(Z < 1,64) = 0,950; P(Z < 2,05) = 0,98; P(Z < 2,24) = 0,987; P(Z < 2,40) = 0,992.


Suponha que o número de pedidos de empréstimos que um banco recebe por dia seja uma variável com distribuição de Poisson com média de λ pedidos por dia. Sabe-se que o parâmetro λ satisfaz à equação P(X < λ) = 0,008, onde X é uma variável aleatória que tem distribuição normal com média 15 e variância 25. Nessas condições, a probabilidade de o banco receber, em um dia qualquer, exatamente 4 pedidos de empréstimo

Dados: e-3 = 0.05; e-4 = 0,018)

Alternativas
Comentários
  • http://www.exponencialconcursos.com.br/wp-content/uploads/2014/10/Fabio-Amorim-Exponencial-Concursos-Resolu%C3%A7%C3%A3o-Estat%C3%ADstica-ICMS-PE-2014.pdf

  • lâmbida - 15 / 5 = -2,

    4lâmbida = 3P(X=4) = e^-3*3^4 / 4! = 16,87%

     

     

  • Temos que x-> sucesso e t->determinado tempo

    Utilizamos a seguinte fórmula: P(x,t)=((lâmbida*t)^x/fat(x))*e^-lâmbida*t

    Para descobrirmos o valor de lâmbida, utilizamos: z=(lâmbida - µ)/dp ; -2,4=(lâmbida-15)/5 ; lâmbida = 3

    Voltamos à primeira fórmula e substituímos o lâmbida: P(4,1)=((3)^4/fat(4))*e^-4; P(4,1)=(81/24)*0,05; P(4,1)=0,16875 (16,87%)


ID
1371868
Banca
FCC
Órgão
TRT - 13ª Região (PB)
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de processos trabalhistas que chegam, por dia, a um determinado tribunal regional do trabalho seja uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a λ. Sabe-se que a probabilidade de chegarem 2 processos por dia é igual a oito vezes a probabilidade de não chegar nenhum. Nessas condições, a probabilidade de, em um determinado dia, chegarem pelo menos 2 processos é igual a

Dados:
e-2 = 0,135
e-4 = 0,018

Alternativas
Comentários
  • P(x=k) = e-lâmbida * lâmbida^k / k!

    prob de chegar 2 é igual a 8 vezes não chegar nenhum, assim:

    e-lâmbida * lâmbida^2 / 2! = 8 * e-lâmbida 

    lâmbida^2 / 2! = 8 

    lâmbida = 4

    chegarem pelo menos 2 = 1 - P(0) - P(1) = 1 - 5*0,018 = 0,91



ID
1403167
Banca
FGV
Órgão
TJ-BA
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que a quantidade total de erros cometidos pelo judiciário segue o padrão de um Processo de Poisson com parâmetro λ =4 , relativo ao período de um ano. Então a probabilidade de que sejam cometidos exatamente três erros, nos próximos 18 meses, é igual a:

Alternativas
Comentários
  • O parâmetro informado no enunciado da questão é lambda = 4 no período de um ano. Para resolvê-la basta fazer a transformação da taxa para 18 meses (resultando em lambda igual a 6).

  • Gabarito: D.

    Como o Victor comentou, é necessário recalcular o valor de lambda (λ).

    Se nós temos 4 erros em 12 meses, em 18 meses teremos "y". É uma regra de três simples, em que y = (4 x 18)/12. = 6 processos.

    Portanto, λ = 6.

    Em qualquer Poisson, a probabilidade de x assumir um valor k (leia-se, P(x=k)) é dada por:

    P(x=k) = [e^-(λ) x λ^(k)]/k!

    O enunciado pediu que o candidato calculasse P(X=3). Substituindo λ = 6 e k = 3 na fórmula acima:

    P(X=3) = (e^-(6) x 6³)/3!.

    Bons estudos!


ID
1428433
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-PI
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de falhas mensais de um computador é uma variável que tem distribuição de Poisson com média λ. Sabe-se que λ é igual à média de uma distribuição uniforme no intervalo [2, 4]. Nessas condições, a probabilidade de o computador apresentar exatamente duas falhas no período de 15 dias é igual a

Dados: e-3 = 0,05; e-1,5 = 0,22.

Alternativas
Comentários
  • lâmbida tem média da uniforme = (2 + 4)/2 = 3 (isso mensal)
    no período de 15 dias (que é igual a meio mês) o lâmbida será igual a 3*0,5 = 1,5Poisson = P(X=K) = e^-lâmbida*lâmbida^k / k!faça K = 2lâmbida = 1,5
  • λ=(2 + 4)/2 = 3 mensal, λ=3/2 quinzenal= 1,5

    K=2

    P= e^-λ . λ^k =   e^-1,5. (1,5)^2= 0,22.2.25 = 0,2475= 24,75% Letra e)

             K!                     2!                         2

  • Não entendi por que, fazendo com a média mensal(média 3, 4 ocorrências), o resultado deu diferente(16,25%).

    Só acertei ao calcular com média 1,5 e 2 ocorrências(gabarito).

  • lambda = média mensal = 3 falhas 

    lambda = média quinzenal = 1,5 falhas


    P(2) = (e^-1,5 * 1,5^2)/2!
    P(2) = (0,22 * 2,25)/2*1
    P(2) = 0,2475

  • A média de uma distribuição uniforme no intervalo [2, 4] é simplesmente (2+4)/2 = 3. Assim, em média temos 3 falhas por mês, de modo que em 15 dias (1/2 mês) é esperada a ocorrência de 1,5 falha. Portanto, temos . Para termos k = 2 falhas, a probabilidade da distribuição Poisson é:

    Resposta: E

  • Questão boa!!! piscou, perdeu haha.

    Vamos lá, seguem as dicas p vc não perder a questão como eu perdi:

    1- encontre a média do intervalo pela fórmula da distribuição uniforme -> 4+2/2=3. Segundo o enunciado, esse valor é também o lâmbida MENSAL!!! (acaba sendo a média da distribuição de poisson tambémmm).

    Ja temos a média mensal. ok. No entanto, a questão quer saber no período de 15 dias(metade do mês). A media será reduzida à metade, tambémmmm (=1,5)

    2- a partir daí, basta utilizar a formula da distribuição de poisson, levando em consideração o EULER dado no enunciado; lâmbida sendo 1,5!!!!!!! e K=2 (conforme fornecido pelo enunciado). O resultado será a letra E.

    Pessoal, estatística exige bastante treino. Sugiro que memorizem a formula da distribuição de poisson e tentem fazer a questão. BONS ESTUDOS!!!


ID
1443985
Banca
FCC
Órgão
CNMP
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de acidentes, envolvendo motociclistas, que ocorre diariamente em uma avenida marginal de uma grande cidade, seja uma variável aleatória X com distribuição de Poisson com média de λ acidentes. Sabe-se que a probabilidade de ocorrerem, diariamente, 3 acidentes é igual a probabilidade de ocorrerem 4 acidentes. Nessas condições, a probabilidade de, em um determinado dia, ocorrer pelo menos 2 acidentes é, em %, igual a

Dados: e-2 = ; 0,135 e -4= 0,018

Alternativas
Comentários
  • Poisson: P (X=k) = e^-lambida*lambida^k / k!

    para k = 3 e k = 4 as probabilidades são iguais

    assim substitua esses valores de k na equação de Poisson. Fazendo o quociente dessas probabilidades, e igualando esse quociente a 1 (haja visto serem as probabilidades iguais), obtemos que lambida = 4

    a probabilidade requerida no enunciado = 1 - (p(0) + p(1)) = 0,91

  • Vamos lá. Vejamos como fica essa resolução:

    Se P(3) = P(4), então:

    P(3) = (e^-m . m^3) / 3!

    P(4) = (e^-m . m^4) / 4!

    P(3) / P(4) = 1 (porque essas probabilidades são iguais. Dividir dois termos iguais, encontra-se a unidade 1

     [ (e^-m . m^3) / 3! ] / [ (e^-m . m^4) / 4! ]  = 1

    4 m^3 / m^4 = 1

    4 m^-1 = 1

    m^-1 = 1/4

    m = 4


    P(X>=2) = 1 - P(X=0) - P(X=1)

    P(X=0) = (e^-4 . 4^0) / 0! = 0,018

    P(X=1) = (e^-4 . 4^1) / 1! = 0,072

    P(X>=2) = 1 - 0,018 - 0,072 = 0,91 ou 91% 

    Legenda:

    m = média de ocorrências por unidade de tempo;

    e = nº de Euller ou neperiano


    Espero ter ajudado. Bons estudos!!!



  • GABA c)

    O "fumo" é descobrir o λ

    a probabilidade de ocorrer pelo menos 2 acidentes ➜ P(X>=2)

    OU seja

    100% - P(X=0) - P(X=1)

    =====================================================================================

    BIZÚ para agilizar!

    Testando com λ = 4 "do enunciado"

    P(X=0) = (e^-4 . 4^0) / 0! = 0,018

    P(X=1) = (e^-4 . 4^1) / 1! = 0,072

    P(X>=2) = 1 - 0,018 - 0,072 = 0,91 ou 91% (Há gabarito)

    Testando com λ = 2 "do enunciado"

    P(X=0) = (e^-2 . 2^0) / 0! = 0,135

    P(X=1) = (e^-2 . 2^1) / 1! = 0,27

    P(X>=2) = 1 - 0,135 - 0,53 = 0,335 ou 33,5% (Não há gabarito)

    Gostou? Segue aí!!


ID
1563826
Banca
FCC
Órgão
TRE-RR
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma pessoa coloca um anúncio em um site de vendas com o objetivo de vender seu automóvel. Suponha que o número de consultas que essa pessoa recebe por semana (7 dias) como resposta ao anúncio seja uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a 3,5. Nessas condições, a probabilidade dessa pessoa receber, pelo menos, 2 consultas em um determinado dia é, em %, igual a


Dados:

e− 0,5 = 0,61;

e− 3,5 = 0,03

Alternativas
Comentários
  • P(X) = ((e^-λ)*( λ^X))/X!

    Vamos encontrar λ: o enunciado fala em média igual a 3,5 consultas em 7 dias, depois pede a probabilidade de consultas por dia, portanto λ = 3,5/7 = 0,5.

    Ele quer pelo menos 2 consultas por dia, ou seja, 2, 3, 4, 5... é mais fácil calcular P(≥2) = 1 – P(<2)

    P(1) = ((e^-0,5)*( 0,5^1))/1! = 0,305

    P(0) = ((e^-0,5)*( 0,5^0))/0! = 0,61

    P(<2) = 0,305 + 0,61 = 0,915

    P(≥2) = 1 – 0,915 = 0,085 = 8,5% [letra A]

    Bons estudos, Elton

  • https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/261886


ID
1646599
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma repartição pública recebe diariamente uma quantidade X de requerimentos administrativos e uma quantidade Y de recursos administrativos. Essas quantidades seguem distribuições de Poisson com taxas, respectivamente, iguais a ln15 requerimentos por dia e ln4 recursos por dia.

Considerando que, nessa situação hipotética, as variáveis aleatórias X e Y sejam independentes e que S = X + Y, julgue o seguinte item.

É correto afirmar que P(S = 0) > 0,02.

Alternativas
Comentários
  • Nessa questão, é importante saber que:

    - A soma de duas variáveis de Poisson independentes é ainda uma variável de Poisson com parâmetro igual à soma dos respectivos parâmetros.

    - ln 15 + ln 4 = ln (15*4) = ln (60)

    Portanto, a probabilidade P(S=0) = [(e^-ln60) * ln60^k)] / k! = (1/60 * 1) / 1 = 0,016.

    Gabarito errado.

  • é de chorar em polaco

  • Var (S) = Var(x) + Var(y)

    Var (S) = ln15 + ln4 = ln(15*4)

    E(S) = Var (S) = ln60

    .

    P(x=0) = [e^(-ln60) * ln60^0] / 0!

    P(x=0) = e^(-ln60)

    P(x=0) = 1 / 60

    P(x=0) = 0,01666

    http://sketchtoy.com/69547855


ID
1646605
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma repartição pública recebe diariamente uma quantidade X de requerimentos administrativos e uma quantidade Y de recursos administrativos. Essas quantidades seguem distribuições de Poisson com taxas, respectivamente, iguais aln15 requerimentos por dia e ln4 recursos por dia.

Considerando que, nessa situação hipotética, as variáveis aleatórias X e Y sejam independentes e que S = X + Y, julgue o seguinte item.

A variável aleatória S segue uma distribuição de Poisson.

Alternativas
Comentários
  • Nessa questão, é importante saber que:

    - A soma de duas variáveis de Poisson independentes é ainda uma variável de Poisson com parâmetro igual à soma dos respectivos parâmetros.

  • A soma de 'n' distribuições de Poisson,independentes entre si,segue uma distribuição de Poisson,cujo parâmetro é dado pela soma dos 'n' parâmetros.

    Portanto,Gab.: CERTO.

  • Tinha muita dificuldade em reconhecer quando era uma distribuição de poisson, até que um aluno aqui do qc indicou esse vídeo

    https://www.youtube.com/watch?v=Et15iIlqm1c&list=PL9_1vfjl4VrIfyfwutI978lyX53cWltUw&index=25

  • CORRETO

    (soma de variáveis aleatórias independentes que seguem uma distribuição de Poisson, também possui uma distribuição de Poisson) Ou seja, variável Poisson + variável Poisson = Poisson

    No enunciado :

    "as variáveis aleatórias X e Y sejam independentes e que S = X + Y"

    Para ser uma Poisson :

    Modela a probabilidade de eventos ocorrendo em um período fixo de tempo.

    Considera-se que:

    • os eventos ocorrem com uma média conhecida; ( média = variância = lambada = ocorrências no tempo .Na questão ln15 requerimentos por dia e ln4 recursos por dia.Média conhecida .

    • ocorrência de eventos em intervalos disjuntos são independentes.
    • Na questão o lambada 15 e 4 .


ID
1646608
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma repartição pública recebe diariamente uma quantidade X de requerimentos administrativos e uma quantidade Y de recursos administrativos. Essas quantidades seguem distribuições de Poisson com taxas, respectivamente, iguais a ln15 requerimentos por dia e ln4 recursos por dia.

Considerando que, nessa situação hipotética, as variáveis aleatórias X e Y sejam independentes e que S = X + Y, julgue o seguinte item.

O valor esperado da variável aleatória S é igual a ln60.

Alternativas
Comentários
  • Nessa questão, é importante saber que:

    - A soma de duas variáveis de Poisson independentes é ainda uma variável de Poisson com parâmetro igual à soma dos respectivos parâmetros.

    - ln 15 + ln 4 = ln (15*4) = ln (60)

    - Tanto a esperança quanto a variância de uma Poisson são iguais à taxa (parâmetro) da Poisson.

  • Não tem professor de estatística não? Só tem professor de direito no Q?


ID
1706794
Banca
FGV
Órgão
FIOCRUZ
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Qual dessas hipóteses não é uma hipótese do modelo de regressão de Poisson:

Alternativas

ID
1707076
Banca
FGV
Órgão
FIOCRUZ
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito das funções de distribuição de probabilidade, assinale afimartiva correta:

Alternativas
Comentários
  • Decorei essa pra prova da Anpec pra não zerar estatística!!! Média e Variância na distribuição de Poisson é lâmbida!

  • GABARITO: Letra B

    a) ERRADO. A probabilidade de sucesso será p*q^(n-1),

    b) CERTO.

    c) ERRADO. A probabilidade de se gerar um ponto em um intervalo será sempre zero.

    d) ERRADO. Tende a uma distribuição normal.

    e) ERRADO. Moda não é medida de dispersão. É medida de tendência central.


ID
1872874
Banca
ESAF
Órgão
ANAC
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma distribuição Binomial pode ser aproximada por uma distribuição de Poisson, quando a probabilidade do evento é pequena de ocorrer e a população considerada é relativamente grande. Assuma esta aproximação para o problema descrito a seguir. Considere que passageiros chegam a um aeroporto a uma taxa média de três passageiros por segundo. Pede-se para determinar, com uma boa aproximação, qual a probabilidade (P) de que não mais de dois passageiros chegarão ao aeroporto em um intervalo de um segundo (caso seja necessário, use o valor de e=exp(1) = 2,72).

Alternativas
Comentários
  • Letra E

     

    λ = 3 (3 passageiros por segundo)
    Fórmula:
    P(k) = (λ^k . e^-λ) / k!

     

    P(não mais que 2) = P(0) + P(1) + P(2)

     

    P(0) = (3^0 . e^-3) / 0!
    P(0) = 1 . e^-3 / 1
    P(0) = e^-3

     

    P(1) = (3^1 . e^-3) / 1!
    P(1) = 3 . e^-3 / 1
    P(1) = 3e^-3

     

    P(2) = (3^2 . e^-3) / 2!
    P(2) = 9 . e^-3 / 2
    P(2) = 4,5e^-3

     

    P(não mais que 2) = e^-3 + 3e^-3 + 4,5e^-3
    P(não mais que 2) = 8,5e^-3
    P(não mais que 2) = 8,5 . 1/e^3
    * e = exp(1) = 2,72
    P(não mais que 2) = 8,5 . 1/2,72^3
    P(não mais que 2) = 8,5 . 1/20,1236
    P(não mais que 2) = 0,4224

     

    Bons estudos!

  • Primeira vez que resolvo uma questão que mistura a propriedade do exponencial. A fórmula de Poisson tem e^ - λ, e o enunciado nos dá o e ^ 1. A primeira coisa a fazer é usar as propriedades do exponencial para chegar no e^-3, porque só temos o e^1. 

     

    e^-1 = 1 / e^1

    e^3 = e^1 * e^1 * e^1, assim

    e^-3 = 1 / (e^1 * e^1 * e^1) 

    e^-3 = 1 / (2,72 * 2,72 * 2,72) = 1 / 20,12

     

    O resto é aplicar na fórmula P(0), P(1), P(2) e somar.


ID
1877560
Banca
FGV
Órgão
TJ-RO
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de recursos em um processo é uma variável aleatória de Poisson com parâmetro λ = 5. Então a probabilidade de que um processo tenha menos do que 2 recursos é:

Alternativas
Comentários
  • Resposta: B

    Só aplicar a fórmula de Poisson para P(0) e para P(1) e somar os dois resultados.

    P(X<2) =   e^-5    +    5.e^-5   =   6.e^-5

     

  • GABA b)

    P(X<2) = P(X=0) + P(X=1)

    P(X<2) = e^-5 . 5^0 / 0! + e^-5 . 5^1 / 1!

    P(X<2) = e^-5 + 5.e^-5

    P(X<2) = 6.e^-5


ID
2064568
Banca
FCC
Órgão
Prefeitura de Teresina - PI
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de processos que um auditor fiscal analisa no período de uma semana tem distribuição de Poisson com média de λ processos por semana. Sabe-se que λ satisfaz à equação P(X = λ) = 3/64 onde X é uma variável aleatória com distribuição binomial com média 1 e variância 3/4. Nessas condições, a probabilidade do auditor analisar exatamente 2 processos em uma semana é igual a
Dados: e−2 = 0,14: e−3 = 0,05

Alternativas
Comentários
  • P(X = λ) = (n λ)p^λ*(1-p)^(n-λ) >> equação 1

    Média = np = 1

    Variância = np(1-p) = 3/4 >> logo 1-p = 3/4, ou seja, p = 1/4

    n = 4

    Substituindo, esses valores na equação 1, e sabendo que P(X = λ) = 3/64, temos que λ = 3

    Dito isso, P(K exatamente igual a 2) = λ^k*e^-λ / k! = 0,375

  • Gabarito E

     

    P(X = λ) = (n λ)p^λ*(1-p)^(n-λ) >> equação 1

     

    Média = np = 1


    Variância = np(1-p) = 3/4 >> logo 1-p = 3/4, ou seja, p = 1/4


    n=4




    λ=3 
    K=2

     

    P= e^(-λ) * λ^(k) =   e^(-3)*(3)^20,05*4,5 = 0,225= 22,50%

             K!                     2!                         2

  • https://www.tecconcursos.com.br/dicas-dos-professores/prova-de-estatistica-iss-teresina

  • Se alguém puder me explicar o porque LAMBDA= 3???

    Até onde sei, lambda= Esperança= n.p. Nessa caso, seria 4. (1/4)= 1

  • Tive que partir pro Google pra entender o porquê de λ = 3

    Encontrei a resolução da prova pelo Estratégia

    Questão nível pura sacanagem

    _________________________________________

    Nessa questão nós temos uma mistura de distribuição binomial com distribuição de Poisson.

    A primeira coisa a fazer aqui é tentar encontrar o valor de n, p e q. Sabemos que a média é 1 e a variância é 3/4.

    Com isso, temos:

    E(X) = n * p = 1

    V(X) = n * p * (1 - p) = 3/4 → 1 * (1 - p) = 3/4

    Se (1 - p) é 3/4, então p = 1/4

    E(X) = n * p = 1 → n = 1/(1/4) = 4

    _________________________________________

    O pulo da questão é encontrar o valor de λ, que é feito através da aplicação da fórmula de de p(λ,n,p) da Binomial (e não da Poisson!)

    Assim, temos:

    P(λ, 4, 1/4) = C(4,λ) * p^λ * (1 - p)^(4 - λ) = (1/4)^λ * (3/4)^(4-λ) * 4! / (λ!) *(4 - λ)!

    Aqui, não tem como resolver com um "modo convencional" e é necessário partir pra tentativa e erro com as opções pra λ (0, 1, 2, 3, 4), que é o Domínio aceitável para equação.

    Por algum motivo mágico, na resolução foi escolhido direto o número 3, mas eu tentei tudo:

    0 → 1 * (3/4)^(4) * 1 = (9*9) / (16*16) → não fecha com 3/64

    1 → 1/4 * (3/4)^(3) * 4 = (9*3) / (16 * 4) → 27/64 não fecha

    2 → 1/16 * (3/4)^(2) * 6 = 3/8 * 9/16 → 27/ algo que não pode ser simplificado

    3 → 1/64 * 3/4 * 4 = 3/64 → fecha com o resultado

    4 → 1/256 * 1 * 1 = 1/256 não fecha

    _________________________________________

    Aí é "só" aplicar na fórmula da Probabilidade de Poisson com f(2,3).

    f(2,3) = [ e^(-3) * 3^2 ] / 2!

    f(2,3) = [ 0,05 * 9 ] / 2

    f(2,3) = 0,225

  • Consegui resolver somente pela tentativa e erro....

    Usando propriedades da Distribuição Binominal, primeiramente:

    Sabendo que P(X = λ) = 3/64 e E(x)=1 e Var(x)=3/4

    A ideia é encontra qual valor de P(X=?) = 3/64

    Vamos encontra n e p

    E(x)=1

    1 = n.p

    Var(x)=3/4

    3/4 = n.p.(1-p)

    Isolando as variáveis....

    n = 4 p = 1/4 (Sucesso) q = 3/4 (Fracasso)

    Como o colega mencionou, eu tentei com valores de 0 a 4, valor 3 bate com o enunciado.

    P(x=3) = C4,3 . (1/4)^3 . (3/4)^4-3

    P(x=3) = 4 * 1/64 * 3/4 = 3/64

    Sabendo que X = λ usa a Distribuição Poisson agora:

    P(X = 3) = (e^-3 * 3^2)/2! = 0,225

  • Somente complementando as respostas anteriores dos colegas: como a questão nos forneceu os dados --> Dados: e−2 = 0,14: e−3 = 0,05, deduz-se que o λ teria que ser ou 2 ou 3, então não precisaria testar de 0 a 4.

  • dava pra fazer só substituindo os valores de lambda em 2 ou 3, já que não tinha uma uma alternativa para lambda=2, então ficaríamos com lambda=3.


ID
2081116
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-PR
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número mensal X de pessoas que sofrem algum tipo de acidente em um centro comercial siga uma distribuição de Poisson. Considerando que P(X = 0) = 0,1 e ln10 = 2,3, assinale a opção correta.

Alternativas
Comentários
  • Poisson:

    P(X=k) = e^-lâmbida*lâmbida^k / k!

    Para k = 0 temos que P(X=0) = 0,1, ou seja:

    e^-lâmbida = 0,1 = 1/10

    Aplicando Ln em ambos os lados temos que:

    Lâmbida = 2,3.>> P(X=1) = 0,23 >> letra c

     

  • Temo que Poisson: P(x) = (e^-y).(y^x)/x!, sendo y a variância e a média ao mesmo tempo, e x a quantidade de ocorrências.

    Foi dado que P(0) = 0,1 = e^-y.(y^0)/0! >>>>  0,1 = e^-y >>>>>   multiplica por 100 dos dois lados: 10 = 100. (e^-y) >>>> ln10 = ln100 + ln(e^-y) >>>>> ln100 - ln10 = y.lne >>>> ln (100/10) = y >>>>> 2,3 = y.

    Pronto, achamos a variância y.

    Agora testamos para P(1):

    P(1) = e^-2,3. (2,3^1)/1 = 0,100 . 2,3 = 0,23  que está contido no intervalo 0,20 < P(X = 1) < 0,25.

  • Como fazer isso sem calculadora?

  • Prof Vítor Menezes:

    Na distribuição de Poisson, com parâmetro λλ , temos:

     

    P(X=k)=eλ×λkk!

     

    Fazendo k=0k=0 :

     

    P(X=0)=eλ×λ00!

     

    0,1=eλ     (I)

     

    Aplicando o logaritmo dos dois lados da igualdade:

     

    ln0,1=−λln⁡0,1=−λ

     

    ln10−1=−λln⁡10−1=−λ

     

    −1×2,3=−λ

     

    λ=2,3      (II)

     

    Devemos lembrar que a variância da distribuição de Poisson é justamente igual a λλ . Portanto:

     

    V(X)=2,3V(X)=2,3

     

    O desvio padrão é a raiz quadrada da variância. Como a variância foi menor que 4, então necessariamente o desvio padrão será menor que 4–√=24=2 . Logo, incorreta a letra A.

     

    A esperança de XX também vale λλ , isto é, também vale 2,3. Portanto, incorreta a letra E.

     

    A distribuição de Poisson só assume valores inteiros não negativos (0, 1, 2, 3, 4, ...). Logo, incorreta a letra D.

     

    Na letra B, queremos calcular a chance de X ser maior que 1. Pensando no evento complementar, basta então tomarmos 100% e subtrairmos a chance dos eventos X=0X=0 e X=1X=1 .

     

    P(X>1)=1−P(X=0)−P(X=1)

     

    P(X>1)=1−0,1−P(X=1)

     

    P(X>1)=0,9−P(X=1)

     

    Só obteríamos 0,9 se a chance do evento X=1X=1 fosse nula, o que é absurdo. Incorreta a letra B.

     

    (Obs: na letra C veremos que a probabilidade do evento X=1X=1 vale 23%. Portanto, para quem preferir concluir o cálculo acima, o resultado seria 0,90−0,23=0,670,90−0,23=0,67 )

     

    Por fim, na letra C temos:

     

    P(X=1)=eλλ11!

     

    Lembre-se de que λλ vale 2,3 (vide equação II).

     

    P(X=1)=e−2,3×2,3

     

    Lembre-se ainda de que eλ=0,1e−λ=0,1 (vide equação I).

     

    P(X=1)=0,1×2,3

     

    P(X=1)=0,23P

     

    De fato, a chance do evento X+1X+1 está entre 20% e 25%, como afirmado pela letra C.

  • Para:

    P(X=0) = e^-lâmbda.lâmbda^0/0! = e^-lâmbda

    Se P(x=0) = 0,1 então 0,1 é igual a e^-lâmbda

    Podemos substituir agora em P(X=1):

    P(X=1) = 0,1.Lâmbda^1/1! = 0,1 lâmbda

    se 10 lambda é 2,3

    1lâmbda é 0,23.!!!

  • tome por base esse desenho que fiz pra tentar facilitar: http://sketchtoy.com/69561687 (tente ir controlando a velocidade movimentando a bolinha que fica na parte inferior do desenho, pq passa mt rápido)

    primeiro: ln significa logaritmo neperiano. não há nescessidade de aprofundar, mas grave que o ln de 10, (ln10), é o mesmo que o log ₑ¹⁰, que no caso do enunciado log ₑ¹⁰= 2,3. pra quem não ta familiarizado com log, significa que e^2,3=10 (e elevado a 2,3 é igual a 10)

    segunda parte: repare que p(x=0)=0,1. ou seja, quando trazemos pra formula de poisson (tá melhor representada no desenho que fiz no link do começo) temos que 0,1=e^-λ. ou ainda, 0,1=1/e^λ (fiz apenas uma operação algébrica pra tirar o expoente negativo, também mostrado no desenho).

    terceira parte: se 0,1=1/e^λ (1/e^λ=10%), então 1 = 0,1 x e^λ, logo 10 vai ser igual a =e^λ.

    quarta parte: se e^λ=10, e e^2,3=10, então λ=2,3. o que elimina as demais alternativas e nos traz a alternativa C=

    0,20 < P(X = 1) < 0,25.

    perceba que, P(x=1)=e^-2,3 x λ^1/1

    P(x=1)=1/e^2,3 x 2,3

    P(x=1)=1/10 x 2,3

    P(x=1)=0,23

    caso nao tenha entendido, msg


ID
2111830
Banca
Marinha
Órgão
CAP
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Assinale a opção que corresponde a um modelo probabilístico para variáveis aleatórias discretas.

Alternativas
Comentários
  • Todas as distribuições com exceção de poisson são para variáveis contínuas.

    letra e


ID
2197456
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A ocorrência de chamadas telefônicas em determinado ramal de um escritório administrativo é uma variável aleatória X que segue a distribuição de Poisson com uma média de 5 chamadas por período de trabalho de 4 horas. Então, o modelo da função de probabilidade correspondente é

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: D.

    De maneira objetiva, a questão queria saber se o candidato sabe a fórmula da probabilidade da distribuição de Poisson de cabeça.

    Como ele disse que a média é de 5, então λ= 5.

    Em uma distribuição de Poisson:

    P(X=k) = e^(-λ) x λ^k/(k!)

    P(X=k) = e^(-5) x 5^k/(k!).

    Bons estudos!


ID
2293072
Banca
FCC
Órgão
TRT - 20ª REGIÃO (SE)
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de acidentes de trabalho, por mês, em montadoras de veículos de certa região tem distribuição de Poisson com média de λ acidentes por mês. Suponha que a probabilidade de ocorrerem 3 acidentes é o dobro da probabilidade de ocorrerem 4 acidentes, no mesmo período. Nessas condições, a probabilidade de ocorrer mais de um acidente no período de 24 dias é igual a 

Dados:
e-1 =0,37
e-1,6=0,20
e-3=0,05

Alternativas
Comentários
  • Gab: A

     

     

     

    Vamos lá. Vejamos como fica essa resolução:

    Se P(3) = 2 P(4), então:

    P(3) = (e^-m . m^3) / 3!

    P(4) = (e^-m . m^4) / 4!

    P(3) / P(4) = 1 (porque essas probabilidades são iguais. Dividir dois termos iguais, encontra-se a unidade 2

     [ (e^-m . m^3) / 3! ] / [ (e^-m . m^4) / 4! ]  = 2

    m = 2

    m        dias
    2           30
    a           24

    m'=1,6        Essa m'=1,6 é a média para 24 dias




    P(X>2) = 1 - P(X=0) - P(X=1)

    P(X=0) = (e^-1,6 . 1,6^0) / 0! = 0,20

    P(X=1) = (e^-1,6 . 1,6^1) / 1! = 0,32

    P(X>2) = 1 - 0,20 - 0,32 = 0,48 ou 48% 

    Legenda:

    m = média de ocorrências por unidade de tempo;

    e = nº de Euller ou neperiano

     

    Espero ter ajudado. Bons estudos!!!

     

    http://goo.gl/BovmDr

  • https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/439101

  • Para assinantes do Gran:

    https://www.grancursosonline.com.br/aluno/espaco/curso/codigo/vkw2%2Bm8J7fg%3D/v/KdVdw6uE2qs%3D/c/ANFVqWphgNk%3D

  • GABA a)

    O fumo desse tipo de questão é encontrar o λ

    ATENÇÃO AO bizú para agilizar a questão:

    A questão pediu a probabilidade de ocorrer mais de um acidente no período de 24 dias.

    Provavelmente o lâmbida vai dar um número decimal (24 dias). A banca deu e^-1,6.

    Ou seja, teste com λ = 1,6

    P(X>2) = 1 - P(X=0) - P(X=1)

    P(X=0) = (e^-1,6 . 1,6^0) / 0! = 0,20

    P(X=1) = (e^-1,6 . 1,6^1) / 1! = 0,32

    P(X>2) = 1 - 0,20 - 0,32 = 0,48 ou 48% 

    Gostou? Segue aí!!


ID
2314282
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-PA
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de acidentes de trabalho em determinada obra pública no mês k segue uma distribuição de Poisson Wk com média igual a 1 acidente por mês. Considerando uma amostra aleatória simples W, W, ..., Wn, julgue o item a seguir, acerca da soma Sn = W + W+ ...+, Wn.

O total de acidentes Sn segue distribuição de Poisson com média igual a n.

Alternativas
Comentários
  • Prof Vítor Menezes:

    A soma de "n" distribuições de Poisson, independentes entre si, segue uma distribuição de Poisson cujo parâmetro é dado pela soma dos "n" parâmetros das distribuições originais.

     

    Deste modo, Sn segue uma distribuição de poisson com parâmetro dado por:

     

    λS=λ1+λ2+⋯+λn

     

    Estou usando λk  para indicar o parâmetro da k-ésima variável.

     

    Como a questão garantiu que todo Wk tem parâmetro 1, então:

     

    λS=1+1+⋯+1n vezesλS=1+1+⋯+1⏞n vezes

     

    λS=n

     

    Fechando, Sn tem distribuição de Poisson com média igual a n.

     

    ITEM CERTO.

  • E(w1+w2) = E(w1)+E(w2)

    Como as médias são iguais (w1,w2..wn = 1) podemos escrever a fórmula desta maneira:

    Sn= n*w ( média * a quantidade de vezes que ela se repete)

    Sn = n * 1

    Sn=n

  • Embora ele possua conhecimento na área, os comentários do Vítor Menezes não possuem didática alguma. O cara acha que tá comentando pro pessoal de Física. Sem contar nas vezes em que enfeita demais só pra parecer mais intelectual sei lá... é o que muita gente no Tec reclama e comenta.

  • Marcelo Rafael Felix, concordo plenamente amigo.


ID
2347375
Banca
FCC
Órgão
TRT - 5ª Região (BA)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma variável aleatória X tem distribuição Binomial com parâmetros n = 200 e p = 0,01. Fazendo uso da aproximação de Poisson à binomial, a probabilidade de X ser maior do que zero é igual a 0,865. Nessas condições, a probabilidade de X ser igual a 5, calculada pela aproximação de Poisson à binomial, é

Alternativas
Comentários
  • Para essa questão precisamos:

    λ = n.p

    Sendo,

    n = 200

    p = 0,01

    λ = 2

    P(X>0) = 0,865, então P(X=0) = 0,135

    A questão pede P(X=5), então vamos aplicar a formula de poisson:

    P(X=5) = (e^-λ)*(λ)^5/5!

    (1) = (e^-2)*(2^5)/5!

    Como não temos o valor de e^-2, vamos calcular P=0

    0,135 = e^- 2*(2^0)/0! =

    e^-2 = 0,135

    Vamos usar esse valor na fórmula (1)

    P(X=5) = 0,135*2^5/5! = 0,036

    GABARITO: LETRA C

  • Podemos usar a distribuição de Poisson como uma aproximação da distribuição Binomial quando n, o número de tentativas, for grande e p ou 1 – p (q = 1 - p) for pequeno (eventos raros).

    Nesse caso temos q n = 200 e p = 0,01 (1%)


ID
2349574
Banca
FCC
Órgão
TRT - 12ª Região (SC)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de atendimentos que determinado fiscal do trabalho realiza em um período de 6 horas possa ser considerado como uma variável aleatória X, com distribuição de Poisson com média μ. Sabendo que P(X=5) = P(X=6), a probabilidade do fiscal analisar pelo menos dois processos em um período de 3 horas é

Alternativas
Comentários
  • Resolvi assim: Como espera-se que aconteçam μ atendimentos em 6 horas, espera-se quantos atendimentos em 3 horas?  μ/2

    1 - Para encontrar  μ utiliza-se a igualdade das probabilidades dada na questão chegando a  μ = 6.

    2 - A probabilidade que requerida é P(k>= 2) = 1 - [P(k=0) + P(k=1)], lembrando que o intervalo de tempo agora é de 3 horas e a média será 3.


ID
2351974
Banca
FCC
Órgão
TRT - 11ª Região (AM e RR)
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que:

I. A variável X, que representa o número mensal de suicídios no país A, tem distribuição de Poisson com média mensal 2.
II. A variável Y, que representa o número mensal de suicídios no país B, tem distribuição de Poisson com média mensal 4.
III. As variáveis X e Y são independentes.

Nessas condições, a probabilidade de em determinado mês ocorrerem menos de 2 suicídios no país A e exatamente 2 no país B é igual a

Dados:
e−1 = 0,37
e−2 = 0,135
e−4 = 0,018


Alternativas
Comentários
  • P(X = k) = (e^-A x X^k) / k!, onde ^: significa elevado, e:número neperiano e A é lambda

    Faz:

    País A: Pa(k<2) = P(k=0)+P(k=1)

    País B: Pb(k=2) = ...

    substitui os valores para encontrar Pa e Pb. Por fim, a probabilidade pedida é P = Pa x Pb, pois querem que aconteçam as condições dadas nos países A e B.

  • Y tem distribuição de Poisson com média mensal 4, portanto:

    Portanto, a alternativa C é o gabarito da questão.

    Resposta: C

  • para qm n quiser olhar essa fórmula escrot4 do Erick (com todo respeito):

    http://sketchtoy.com/69509849

  • GAB C

    Questão muito interessante que aborda a distribuição discreta de Poisson.

    Vamos dividir o problema em duas partes, segundo o enunciado.

    Antes, a fórmula da distribuição de poisson, a qual usaremos, é dada por: Euler elevado a lâmbda negativo multiplicado por lâmbda elevado a k dividido pelo fatorial de k. (sugiro que visualizem pelo link deixado pelo Philipe p facilitar)

    País A: lâmbda = média = 2.

    K = 0 ou 1

    País B: lâmbda = média = 4.

    K = exatamente 2.

    Parte 1- calcular menos de dois suicídios no país A (ou seja, vamos calcular P(0) OU P(1)).

    P(0) -> 0,135 x 2 elevado a 0 / 0! = 0,135.

    P(1) -> 0,135 x 2 elevado a 1 / 1! = 0,270.

    P(0 OU 1) = 0,135 + 0,270 = 0,405.

    Parte 2- vamos calcular exatamente 2 no país B.

    P(2) = 0,018 x 4 elevado a 2 / 2! = 0,144

    0,144 x 0,405 = 0.05832, aproximadamente 5,8%

  • Questão dura. Pensei que alguma coisa dividida por 0 seria 0.

  • Acho que o QC peca em não permitir que colocamos figuras das fórmulas, isso prejudica um monte no assunto de Estatística e Econometria. Daí os comentários, para quem não é da área, é uma dificuldade tremenda!

  • Na distribuição de Poisson, a probabilidade é dada por:

     P(X=k)=(e^-λ×λ^k)/k!

    Acima, λ é a média da variável.

    Probabilidade de exatamente 2 suicídios em B

    P(Xb=2) =(e^-4×4^2) /2! 

    P(Xb=2) = (0,018×16)/2

    P(Xb=2) =0,144

    Probabilidade de menos de 2 suicídios em A

    P(Xa<2) =P(X=0) +P(X=1)

    P(Xa<2) =(e^-2×2^0) /0! +(e^-2×2^1)/1!

    P(Xa<2) =0,135+0,135×2

    P(Xa<2) =3×0,135

    P(Xa<2) =0,405

    Probabilidade da intersecção 

    Queremos que os dois eventos ocorram, ou seja, que Xa<2 e Xb=2. Como as variáveis são independentes, basta multiplicar as probabilidades:

    0,144×0,405

    =0,05832

    =5,832%


ID
2355643
Banca
CONSULPLAN
Órgão
TRF - 2ª REGIÃO
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Todos os anos uma pequena escola particular aplica uma prova para selecionar novos estudantes bolsistas. O número de alunos inscritos é uma variável aleatória de Poisson com média 100. A direção avaliou a capacidade das salas da escola e decidiu que se a quantidade de candidatos inscritos este ano for maior ou igual a 117, eles irão alocar um novo espaço para a aplicação das provas. Mas se a quantidade de candidatos inscritos for menor que 117, todas as provas poderão ser aplicadas na escola.

(Informações adicionais: usar correção de continuidade no TCL. zα = c : α é a área a esquerda do valor crítico c. z0.05 = –1.64 z0.1 = –1.96.)

Qual a probabilidade da escola não ter que arcar com a despesa de alugar um espaço extra para a aplicação das provas?

Alternativas
Comentários
  • X = Nº de inscritos

    O enunciado pede a probabilidade de o número de inscritos ser menor que 117 alunos, ou seja, P(X<117)

    É necessário transformar a distribuição p/ o espaço padrão, no qual a média (µ) = 0 e o desv. padrão (σ) = 1

    Z = (X - µ)/σ

    Na distribuição de Poisson a média e a variância são iguais logo

    µ = 100

    s²= 100

    Como o desvio padrão é a raíz quadrada da variância tem-se

    σ = 100^(1/2) = 10

    Z = (117-100)/10 = 1,7

    Considerando que a distribuição é simétrica, entende-se que a P(Z>=-1,64)=0,05 é aproximadamente igual a P(Z>=1,7)

    O maior ou igual (>=) representa a área (Probabilidade) a esquerda do valor crítico (Z), logo como já temos o valor a esquerda e queremos a área a direita, basta subtrairmos de 1 essa probabilidade.

    P(Z<1,7)= 1-P(Z>=-1,64) = 1-0,05 = 0,95

  • Só mais uma informação.

    Quando ele pede o ajuste de continuidade, do valor de 1,7 é subtraído 0,5, assim fica 1,65 que é quase 1,64, assim a aproximação é mais fiel ainda.


ID
2408293
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Analise as afirmativas abaixo.


Sob certas circunstâncias, a distribuição de Poisson pode ser utilizada para aproximar probabilidades binomiais, A aproximação é mais adequada quando:

I - n, o número de observações é grande,

II - p, a probabilidade de sucesso está próxima de 0 ou próxima de 1.

III- n.p é maior que 30.


Assinale a opção correta. 

Alternativas
Comentários
  • Quesão estranha..

    Pela bibliografia, a aproximação adequada é para np <= 7.

    Então acredito que se p estiver proximo de 1 N não poderá ser muito grande.


ID
2408326
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de vezes que uma pessoa é contagiada por um vírus durante o um ano tem distribuição de Poisson com parâmetro λ = 4. Um novo remédio para prevenir esse virus reduz esse parâmetro para λ = 3 em 85% das pessoas e não tem efeito nos 15% restantes, Se uma pessoa tomou esse remédio durante um ano e pegou o virus 2 vezes, qual é a probabilidade aproximada de que o remédio funcione para essa pessoa? 


Dados :


e-2 =0, 1353

e-3 =0, 049

e-4 =0, 018 

Alternativas
Comentários
  • Probabilidade (Tomar remedio | Pegou virus 2 vezes)

  • Questão, na minha opinião, complicada. Não pelo fato da distribuição, mas pelo fato da interpretação.

    É uma questão de probabilidade condicionada misturada com distribuição de poisson.

    Basicamente, ele quer saber a probabilidade que o remédio funcionou dado que a pessoa teve 2 resfriados.

    P(A|B) = P(AxB)/P(B) sendo que A é o evento do remédio funcionar e B é o evento de 2 resfriados.

    P(AxB) = 0,85.(1/e³).3²/2!

    P(B) = 0,85.(1/e³).3²/2! + 0,15.(e^-4).4²/2!

    Assim:

    P(A|B) ~ 0,9

    Letra C.

    Link de uma solução mais explicada na gringa.

    https://math.stackexchange.com/questions/1875547/random-variable-poisson-conditional-probability


ID
2408383
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Seja Xt o número de partículas emitidas por uma fonte radioativa, durante um intervalo de tempo de duração t. Admita-se que Xt possua distribuição de Poisson com parâmetro αt . Um dispositivo contador é colocado para registrar o número de partículas emitidas. Suponha-se que exista uma probabilidade constante p de que qualquer partícula emitida não seja contada. Se Rt for o número de partículas contadas durante o intervalo especificado, assinale a opção que corresponde à distribuição de probabilidade de Rt .

Alternativas

ID
2433355
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Coloque falso (F) ou verdadeiro (V) nas hipóteses a seguir, com relação à Distribuição de Poisson, e assinale a opção correta.

( ) A probabilidade de uma ocorrência é a mesma em todo o campo de observação.
( ) A probabilidade de mais de uma ocorrência num único ponto é aproximadamente zero.
( ) O número de ocorrências em qualquer intervalo é independente do número de ocorrências em outros intervalos.

Alternativas
Comentários
  • (V) - a probabilidade nao muda independente do numero de ensaios n.

    (V) - em um unico ponto quer dizer que n = 1. Então, (e^-np).np^k/k! onde k vai ser 2+..p será uma probabilidade (<1), logo será um valor bem baixo.. ainda sim me causa dúvidas.

    (V) - acredito que essa foi mal formulada. Não são independentes pois se 5 chamadas são recebidas em um intervalo de 10 min, em 20min serão 10, então nao vejo como independente. Se alguem puder esclarecer..


ID
2454583
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A contagem de certa bactéria em uma lamínula com cultura segue uma distribuição de Poisson com parâmetro θ para uma área de 1,5 cm2 após um tempo T. Então, o número esperado de bactérias para certa lamínula, na área de 1,5 cm2 e passado o tempo T é

Alternativas

ID
2456002
Banca
FUNRIO
Órgão
SESAU-RO
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Avalie se as seguintes distribuições pertencem à família exponencial:

I. Binomial.
II. Poisson.
III. Exponencial.
IV. Uniforme.

Pertencem à família exponencial:

Alternativas

ID
2460196
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Técnico
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere que a probabilidade de uma mulher sofrer um aborto resultante da reação adversa provocada por uma ingestão de determinado medicamento é de 0,005. Utilizando a distribuição de Poisson, calcule a probabilidade de que, entre mil mulheres, exatamente três sofram aborto resultante dessa reação adversa, e assinale a opção correta.

Alternativas
Comentários
  • n = numero de ensaios = 1000

    k = numero de sucessos = 3

    p = probabilidade de sucesso = 0,005

    lambda = L = np = 5

    P(5) = (e^-5)*5^3/3!

    Acredito que nessa prova tinha calculadora...

    dessa forma, fazendo o calculo, 14%

    letra c


ID
2579710
Banca
FCC
Órgão
DPE-SP
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número mensal de prisões em flagrante, comunicadas a uma Defensoria Pública de uma determinada região, tenha distribuição de Poisson com média 9. Nessas condições, a probabilidade de serem comunicadas, à Defensoria, pelo menos 4 prisões em flagrante em um período de 10 dias é igual a

Dados:

e-2 = 0,14; e-3 = 0,05

Alternativas
Comentários
  • essa questão deve ser anulada! observe:

    https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/328572

  • A resposta correta é P(X>3)= 0,35

    Na resolução deve-se:

    calcular 1 - P(X=0) - P(X=1) - P(X=2) - P(X=3)


ID
2634094
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A ocorrência de pedidos de manutenção em uma empresa segue um processo de Poisson com taxa de 0,2 por dia. Sabe-se que a manutenção funciona 24 horas por dia e 7 dias por semana.


O número médio de dias em uma semana em que há pedidos de manutenção é

Alternativas
Comentários
  • 1)Calculando a P(x>0) para um dia:

    Seja x=[0,1,2,..., n], P(x>0)= 1-P(x=0).

    Dado lambda=0,2

    P(x>0)= 1-(exp(-0,2) × 0,2^0)/0! = 1 - exp(-0,2)

    * Só não entendi porque fez 7*P(x>0) . Pois esse resultado seria a probabilidade de ocorrer pedidos em 7 dias.


ID
2634187
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma loja de conveniência, num posto de gasolina, tem um horário peculiar: das 0 horas às 8h da manhã. As chegadas dos clientes seguem um processo de Poisson com taxa de chegada variável segundo a função Λ(t)= t(t +1),t ≥ 0.


O número esperado de clientes que chegam até as 3 horas é, aproximadamente,

Alternativas
Comentários
  • Para achar o valor esperado, integrar a função lambda(x) de 0 até 3, resultando em 13,5 (aproximadamente 14).


ID
2638927
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Levantamentos estatísticos demonstraram que o número de processos autuados por semana (cinco dias úteis) em uma vara segue uma distribuição de Poisson com parâmetro λ = 5 (trabalhar com e-1 = 0,37).


Supondo que até a quinta-feira de uma determinada semana já tenham sido autuados quatro processos, a probabilidade de que mais dois cheguem a essa mesma vara na sexta-feira é de:

Alternativas
Comentários
  • λ = 5 é o mesmo que E(x) = 5 --> n.p = 5

    Se em 5 dias da semana temos 5 processos, a média é 1 processo por dia.

    A probabilidade de 2 processos ocorrerem em 1 dia será:


    P(2)= (e)-1 x (1)2/2!

    P(2)= 0,37/2

    P(2)=0,185

  • Amigos.. decoreba: função de poisson: f(k,λ) = (e^-λ) * (λ^k) / k!

    Questão dá λ=5, para uma semana(5 úteis). Depois pergunta com relação a 1 dia.

    λ=E(x)= 5 para 5 dias.

    para 1 dia: λ=E(x)=5/5 = 1, portanto λ=1

    f(2,1) = (e^-1) * (1^2) / 2! = 0,37*1 / 2 = 0,185 - Gab. C


ID
2659918
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de falhas de um equipamento em períodos de uma hora de operação tem distribuição Poisson, apresentando 1 falha para cada 10 horas de operação, em média. Um procedimento requer a operação desse equipamento por 20 horas ininterruptas.


A probabilidade de que o procedimento termine a operação sem que o equipamento produza falha é igual a:

Alternativas
Comentários
  • Gabarito D

    Fórmula de distribuição de Poisson

    P(X=K) = exp (-lambda) x lambda ^ K

                    ---------------------------------------

                        K!

    k= 0 (sem falha)

    lambda = 2 (1 falha em 10 horas, mas no período em questão fica 2 falhas a cada 20 horas)

    Substituindo: fica P(X=0) = exp (-2) * 2^0 / 2!  = exp (-2) 

     

     

  • Pessoal tá acostumado em sempre transformar a variável tempo e a questão pediu o contrário - a lógica continua a mesma: regra de três pra descobrir a taxa de acordo com o que é pedido.

    10 horas → 1 falha

    20 horas → 2 falhas = λ

    ______________________________

    Agora a questão pede 0 falhas e basta aplicar a fórmula:

    P(X = 0) = [ e^(-2) * 2^0 ] / 0! = e^(-2) * 1 / 1 = e^(-2)


ID
2687248
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBSERH
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      O total diário - X - de pessoas recebidas em uma unidade de pronto atendimento (UPA) para atendimento ambulatorial, e o total diário - Y - de pessoas recebidas nessa mesma UPA para atendimento de urgência segue processos de Poisson homogêneos, com médias, respectivamente, iguais a 20 pacientes/dia e 10 pacientes/dia, e as variáveis aleatórias X e Y são independentes. Sabe-se que, em média, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência.

A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o registro da necessidade de cuidados hospitalares seja feito no momento em que o paciente chegue à UPA e que H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.


A soma X + Y segue um distribuição de Poisson com média e variância respectivamente iguais a 30 e 900.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: (errado)

    No caso da distribuição de Poisson, a esperança de uma variável é igual a sua variância. Sabendo dessa informação já seria possível marcar a opção (errado) e acertar a questão.

    Mas, aprofundando,

    E (X + Y) = E (X) + E (Y) = 30

    Var (X + Y) = E (X + Y) = 30

  • Poisson: Média é igual a variância

  • ERRADO, pois na distribuição de Poisson sabemos que a média e a variância possuem valores IGUAIS. Ambas são iguais ao parâmetro da distribuição ("lambda").

    Neste caso, o valor esperado pode ser obtido pela soma dos valores esperados de cada variável, isto é:

    E(X + Y) = E(X) + E(Y) = 20 + 10 = 30

    Consequentemente, a variância será também igual a 30.

    Item ERRADO

  • Na distribuição de Poisson a variância é igual a média!

  • O pessoal explicou bem o ponto-chave dessa distribuição: média igual à variância. Mas caso confunda na prova, dá para provar por cálculos.

    E(X+Y) = E(X) + E(Y)

    =====

    Uma outra propriedade da Poisson:

    λ é a taxa de chegada (conforme informado no texto, X é 20 e Y é 10)

    E dai surge a igualdade da média e da variância, pois:

    Média = λ

    Variância = λ

    λ = Média = Variância

    =====

    Voltando...

    E(X+Y) = 20 + 10 = 30

    =====

    Uma propriedade da variância:

    Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y) + 2 x Cov(X,Y)

    Como foi informado que são INDEPENDENTES, Cov(X,Y) é 0, logo o fator "2 x Cov(X,Y)" zera.

    =====

    Agora a variância..

    Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y)

    Var(X+Y) = 20 + 10 = 30.

    Gabarito ERRADO.

  • Em uma Distribuição Discreta, em especial Poisson:

    a MÉDIA É O PARÂMETRO.

    Além disso a X(MÉDIA) É = O².

  • Gab: E

    Distribuição de Poisson média e variância sempre são iguais!

  • QUESTÃO ERRADA.

    Em Poisson, a média E(x) = Variância = Valor esperado. Portanto, ao afirmar que a média e a variância são diferentes, a questão errou.

  • Tipo de questão que não precisa raciocinar!

    Basta lembrar que média e variância na distribuição de Poisson são iguais, logo alternativa ERRADA!

  • Complementando as respostas dos amigos:

    O que na minha opinião a banca quis fazer foi levar o candidato a pensar que pelo fato da variância ser representada pela sua respectiva unidade de medida elevada ao quadrado (²), poderia também a resposta ser dada elevando o valor da variância obtida na resposta ao quadrado:

    VAR(X)=30 pacientes/dia² = VAR(X)= 30² pacientes/dia = VAR(X)= 900 pacientes/dia

    O que de fato não faria o menor sentido sendo o quadrado sob a unidade de medida da variância apenas regra para representação.

  • Poisson = Média e Variância iguais.

  • Poisson: Média é igual a variância

    Lembrando que seria:

    Média = 30 paciente

    Var = 30 pacientes²

    O pacientes que fica ao quadrado na variância. isso não tem significado prático, realmente.

    Para somar as suas médias era só simplesmente somar. 20 + 10 = 30 de média.


ID
2687251
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBSERH
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      O total diário - X - de pessoas recebidas em uma unidade de pronto atendimento (UPA) para atendimento ambulatorial, e o total diário - Y - de pessoas recebidas nessa mesma UPA para atendimento de urgência segue processos de Poisson homogêneos, com médias, respectivamente, iguais a 20 pacientes/dia e 10 pacientes/dia, e as variáveis aleatórias X e Y são independentes. Sabe-se que, em média, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência.

A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o registro da necessidade de cuidados hospitalares seja feito no momento em que o paciente chegue à UPA e que H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.


A média da variável aleatória H é igual a 11 pacientes/dia.

Alternativas
Comentários
  • Gab: CERTO

    E(H) = 0,1 . 20 + 0,9 . 10 = 11 pacientes por dia

  • Por se tratar de uma Distribuição Discreta de Poisson, é possível esquematizar este Problema de tal forma:

    -> X (PESSOAS P/ ATENDIMENTO AMBULATORIAL) = 20 PAC/DIA

    -> Y (PESSOAS P/ ATEND. URGÊNCIA) = 10 PAC/DIA

    -> X (NECESSIDADE DE CUIDADOS DAS PESSOAS ATENDIDAS NO AMBULATÓRIO) = 0,1 ou 10%

    = 20 pacientes x 10%= 2 pacientes

    -> Y (NECESSIDADE DE CUIDADOS DAS PESSOAS ATENTIDAS URGENT.) = 0,9 ou 90%

    = 10 pacientes x 90%= 9 pacientes

    "H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares."

    2 pacientes + 9 pacientes = 11

  • Veja que 10% dos 20 pacientes ambulatoriais precisam de cuidados hospitalares, ou seja, 10% x 20 = 2 pacientes por dia.

    Além disso, 90% dos 10 pacientes de urgência precisam de cuidados hospitalares, ou seja, 90% x 10 = 9 pacientes por dia.

    Ao todo, 2 + 9 = 11 pacientes por dia necessitam de cuidados hospitalares, em MÉDIA.

    Item CERTO.

  • Gabarito: Certo.

    Média é o valor esperado E(H), que é dado pelo valor da variável H multiplicado pela probabilidade. Como são variáveis independentes:

    E(H) = 10% de 20 + 90% de 10 = 9+2 = 11.

    Bons estudos!

  • GABARITO CORRETO

    H = Total da quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.

    Conforme a questão, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência. Ou seja:

    10% de 20 = 2

    90% de 10 = 9

    Logo, a média da variável aleatória H (soma dos dois valores) é igual a 11 pacientes/dia.

    FONTE: Prof. Arthur Lima

    "Se não puder se destacar pelo talento, vença pelo esforço"

  • Só as feras.

  • ELES TÃO DEIXANDO A GENTE SONHAR. -Ronaldinho Gaudúcho


ID
2687254
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBSERH
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      O total diário - X - de pessoas recebidas em uma unidade de pronto atendimento (UPA) para atendimento ambulatorial, e o total diário - Y - de pessoas recebidas nessa mesma UPA para atendimento de urgência segue processos de Poisson homogêneos, com médias, respectivamente, iguais a 20 pacientes/dia e 10 pacientes/dia, e as variáveis aleatórias X e Y são independentes. Sabe-se que, em média, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência.

A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o registro da necessidade de cuidados hospitalares seja feito no momento em que o paciente chegue à UPA e que H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.


Considerando a equivalência 1 dia=24 horas, então o tempo médio de chegada entre dois pacientes consecutivos para o atendimento de urgência nessa UPA é inferior a 3 horas.

Alternativas
Comentários
  • Gab: CERTO

    10 pacientes por dia em média para casos de atendimento com urgência em 24 horas -> 24/10 = 2,4.

    Como são eventos independentes, o tempo de chegada do segundo paciente não depende da chegada do primeiro. Assim, o tempo médio entre 2 pacientes consecutivos é 2,4

  • 1) EXTRAIA AS INFORMAÇÕES CHAVES DO ENUNCIADO:

    TEMPO MÉDIO de chegada ENTRE dois pacientes CONSECUTIVOS (Difere de Simultâneos) para o ATENDIMENTO DE URGÊNCIA: ?

    Y: ATENDIMENTO DE URGÊNCIA ( AO DIA 10 PACIENTES SÃO ATENDIDOS); OBS: 1 DIA = 24h

    Agora, uma vez que DUAS PESSOAS CHEGAM, de forma CONSECUTIVA, INDEPENDENTE, (NÃO AO MESMO TEMPO=SIMULTÂNEA).

    -> 10 PACIENTES EM 24H, ENTÃO CADA PACIENTE CHEGA EM 24h/10pacientes: 2,4.

    OU SEJA, O TEMPO MÉDIO ENTRE UM E OUTRO SERÁ ESTE: 2,4.

  • Se chegam em média 10 pacientes de urgência na UPA a cada 24 horas, podemos dizer que chega em média um paciente a cada 24 / 10 = 2,4 horas.

    Item CERTO.

  • Meus parabéns, Tarcísio. Excelente comentário.

  • Coef. de poisson = 10(urgência)

    porém, ele está se referindo a dist. exponencial, uma vez que pede o tempo entre um e outro, não o número de coisas em determinado tempo.

    Logo, a média da exponencial é:

    E(X) = 1/(coef.poisson)

    Porém, não quer o tempo em dia, quer em horas, logo, o coef. de poisson em hora fica:

    10/dia = 10/24h = 5/12h

    Assim, pode-se calcular a média da dist. exponencial:

    E(X) = 1/ (5/12) = 12/5 = 2,4 horas

    Tempo médio entre uma pessoa urgente e outra é de 2,4 horas

  • Gabarito: CERTO

    24/10 = 2,4

  • 2,4 = 2 horas e 24 minutos

  • A média do espaço intervalar entre o 1º e o 2º paciente 1----------2. = 2,4;

    E se fosse o do 1, 2, 3, e 4 ? mesma resposta, 2,4;

    Agora se fosse pedido só o intervalo entre o 1º e o 2º paciente, não a média, teria como calcular por Poisson? Não, pois nas descritivas são calculados só valores exatos.

    Qualquer erro avisem,

    AVANTE


ID
2687257
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBSERH
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      O total diário - X - de pessoas recebidas em uma unidade de pronto atendimento (UPA) para atendimento ambulatorial, e o total diário - Y - de pessoas recebidas nessa mesma UPA para atendimento de urgência segue processos de Poisson homogêneos, com médias, respectivamente, iguais a 20 pacientes/dia e 10 pacientes/dia, e as variáveis aleatórias X e Y são independentes. Sabe-se que, em média, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência.

A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o registro da necessidade de cuidados hospitalares seja feito no momento em que o paciente chegue à UPA e que H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.


Supunha que , nessa UPA, o sistema de atendimento seja descrito por um modelo de fila simples com servidor único e baseado no processo de nascimento e morte, e que X +Y seja o total diário de pessoas atendidas na UPA. Nessa situação, o processo estará em estado de equilíbrio se a taxa de atendimento de pacientes for igual ou superior a 30 pacientes por dia.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: Correto.

    Na distribuição poisson, o valor esperado é igual à média.

    E sabemos que na transformação de variáveis a média é afetada pela soma/subtração.

    Então, média de X = 20 e de Y = 10. Logo, média de X+Y = 30.

  • Não entendi o porquê dessa taxa poder ser igual ou superior a 30.

  • Caro amigo Marco Véi, pelo RLM , quando temos uma disjunção , ou seja, o conectivo OU (V) , basta que 1 das proposições seja verdadeiro para que o item se torne verdadeiro.

    Portanto , quando a questão afirma ser IGUAL ou SUPERIOR a 30 , o que ela diz é o seguinte :

    É igual a 30 ? Sim , Verdadeiro

    É superior a 30 ? Não, Falso

    Quando juntamos isso , teremos : V v F = V

    Portanto, é verdadeira afirmação.

    Espero ter ajudado.

  • Gente, a demanda é 30 pessoas por dia, que é o valor esperado de pacientes que necessitam de atendimento (ambulatorial + urgência) no hospital.

    O processo estará em estado de equilíbrio se ele consegue atender, PELO MENOS, a demanda diária. Se ele não consegue atender a demanda diária, entrará em desequilíbrio (porque o hospital não vai dar conta dos doentes. Terá paciente sem atendimento).

    Sendo a demanda diária 30 pessoas/dia; se ele atende PELO MENOS 30 pessoas/dia, o processo fica em equilíbrio.

    É isso que a questão quer dizer.

  • Por isso que ninguém gosta de Templário


ID
2687260
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EBSERH
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

      O total diário - X - de pessoas recebidas em uma unidade de pronto atendimento (UPA) para atendimento ambulatorial, e o total diário - Y - de pessoas recebidas nessa mesma UPA para atendimento de urgência segue processos de Poisson homogêneos, com médias, respectivamente, iguais a 20 pacientes/dia e 10 pacientes/dia, e as variáveis aleatórias X e Y são independentes. Sabe-se que, em média, a necessidade de cuidados hospitalares atinge 10% dos pacientes do atendimento ambulatorial e 90% dos pacientes do atendimento de urgência.

A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o registro da necessidade de cuidados hospitalares seja feito no momento em que o paciente chegue à UPA e que H seja a quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares.


A quantidade diária H segue uma distribuição de Poisson.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito Certo

     

    Na teoria da probabilidade e na estatística, a distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade de variável aleatória discreta que expressa a probabilidade de uma série de eventos ocorrer num certo período de tempo se estes eventos ocorrem independentemente de quando ocorreu o último evento.

     

    https://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_de_Poisson

  • Macete pra descobrir se uma distribuição é de poisson ou não:


    tem que ter 3 requisitos:


    > Avaliar o número de ocorrências de um fato em um dado período de tempo, uma área ou um volume

    > Para cada intervalo a probabilidade tem que ser a mesma

    > O número de ocorrências deve ser independente em cada intervalo


    agora vamos ver se a situação caracteriza ou não isso:


    > Quantidade diária registrada de pacientes com necessidades de cuidados hospitalares = variável H

    > variável H avalia o número de ocorrências de um fato (ter pacientes com necessidades especiais) em um período de tempo (em cada dia)? sim

    > variável H para cada intervalo (dia) a probabilidade é a mesma? sim, exatamente pelo fato de que a probabilidade de um dia não interfere na de outro dia

    > Variável H em cada intervalo é independente? sim, cada dia não interfere na probabilidade do outro dia.


    Dessa forma, concluímos que a alternativa está CORRETA


    Fonte: aula específica sobre distribuição de poisson, professora Zuleica Pires, professora de Matemática pela PUC-MG

    https://www.youtube.com/watch?v=Et15iIlqm1c



  • Observe que H é a quantidade diária de pacientes, seja para atendimento ambulatorial ou para atendimento de urgência. Como se trata da junção de duas distribuições Poisson independentes, teremos uma nova distribuição Poisson. Item CERTO.

    Resposta: C

  • a propria questão ja não fala ?

  • Gabarito: CERTO

    Características de uma distribuição de Poisson:

    Regularidade conhecida

    Realização de eventos independentes entre si

    A questão pede apenas que seja identificada essa distribuição.

  • QUESTÃO CORRETA.

    A distribuição de Poisson é caracterizada por uma regularidade conhecida e, pela questão sabemos (10% dos pacientes do ambulatório e 90% dos pacientes de urgência precisam de cuidados hospitalares). Além disso, em Poisson, existe o critério de independência independência na ocorrência de eventos (chegada dos pacientes ao hospital).

    Portanto, trata-se de uma distribuição de Poisson.

    Características da distribuição de Poisson:

    - REGULARIDADE CONHECIDA

    - INDEPENDÊNCIA NA OCORRÊNCIA DOS EVENTOS

  • Poisson = fenômeno que se estende no tempo ou no espaço com independência e regularidade conhecida.

  • Arthur Lima | Direção Concursos

    Observe que H é a quantidade diária de pacientes, seja para atendimento ambulatorial ou para atendimento de urgência. Como se trata da junção de duas distribuições Poisson independentes, teremos uma nova distribuição Poisson.

    Item CERTO.

  • H= 0,1*X + 0,9 * Y

    Quando somo duas Poisson independentes o resultado sera Poisson! SEMPRE!

    É um teorema adotado pelo Cespe.

  • Distribuição de Poisson

    - distribuição discreta (assume apenas valores inteiros);

    - útil em fenômenos que ocorrem ao longo do tempo com uma regularidade conhecida;

    - cada observação é independente das demais;

    - parâmetro : representa o número de observações esperadas dentro do prazo de análise;

    - probabilidade de se obter exatamente k observações no prazo de análise:

    p = e^(-λ) x λ^(k) / k!

    Média = Variância = λ

  • Para reconhecer uma distribuição de poisson, basta observar 3 aspectos:

    1. o experimento calcula quantas vezes que um evento ocorre em um determinado intervalo de tempo, área, volume;
    2. a probabilidade do evento ocorrer é a mesma para casa intervalo;
    3. o número de ocorrências de um intervalo é independente do outro.
  • Gabarito: Certo

    Distribuição Bernoulli

    • 1 tentativa
    • 2 resultados possíveis
    • possibilidade fixa a cada tentativa

    Distribuição Binomial

    • mais de uma tentativa
    • 2 resultados possíveis
    • possibilidade fixa a cada tentativa

    Distribuição Poisson

    • fenômeno que se estende no tempo/espaço
    • regularidade conhecida
    • independência

    Distribuição Geométrica

    • probabilidade de "n" tentativas até o primeiro sucesso

    Bons estudos!

    ==============

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ID
2709622
Banca
FEPESE
Órgão
Prefeitura de Criciúma - SC
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere as seguintes descrições de distribuições de probabilidade de variáveis aleatórias:


Distribuição 1: expressa a probabilidade de que uma dada quantidade de eventos ocorra em um dado intervalo de tempo, se conhecemos a taxa média de ocorrência desses eventos nesse intervalo de tempo, e se a ocorrência de um evento é independente do momento da ocorrência do evento anterior.

Distribuição 2: expressa o número de sucessos numa sequência de n experimentos feitos de forma que: cada experimento tem exclusivamente como resultado duas possibilidades, sucesso ou fracasso; cada experimento é independente dos demais; e a probabilidade de sucesso em cada evento é sempre a mesma.


As distribuição descritas acima são, respectivamente:

Alternativas
Comentários
  • A distribuição de Poisson é aquela que trata sobre eventos que ocorrem com uma regularidade conhecida (taxa média de ocorrência) e nos permite calcular a probabilidade de que uma determinada quantidade de eventos ocorra no intervalo de tempo do nosso interesse. Esta é a distribuição 1.


    A distribuição binomial é aquela em que temos um número fixo de tentativas (n experimentos), em cada tentativa só podemos ter 2 resultados possíveis (sucesso ou fracasso), e a probabilidade de sucesso em cada tentativa é sempre a mesma. Esta é a distribuição 2.


  • A distribuição de Poisson é aquela que trata sobre eventos que ocorrem com uma regularidade conhecida (taxa média de ocorrência) e nos permite calcular a probabilidade de que uma determinada quantidade de eventos ocorra no intervalo de tempo do nosso interesse. Esta é a distribuição 1.

    A distribuição binomial é aquela em que temos um número fixo de tentativas (n experimentos), em cada tentativa só podemos ter 2 resultados possíveis (sucesso ou fracasso), e a probabilidade de sucesso em cada tentativa é sempre a mesma. Esta é a distribuição 2.

    Resposta: C

  • Distribuição Binomial

    • 'n' tentativas independentes
    • 2 resultados possíveis
    • Probabilidade de sucesso constante

    Distribuição de Poisson

    • Quantidade de vezes que um evento ocorre em um dado intervalo (Tempo, área, volume...)
    • 2 resultados possíveis
    • Eventos independentes

ID
2783275
Banca
FGV
Órgão
AL-RO
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Avalie se as seguintes famílias de distribuições são uma família exponencial:


I. A família de distribuições Poisson com média desconhecida.

II. A família de distribuições normais com média conhecida e variância desconhecida.

III. A família de distribuições Beta com parâmetro α conhecido e parâmetro β desconhecido.

IV. A família de distribuições Uniforme no intervalo (0, θ), θ parâmetro desconhecido.


São de fato famílias exponenciais

Alternativas

ID
2859460
Banca
Marinha
Órgão
CAP
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere X uma variável aleatória discreta, tomando os seguintes valores k=0,1......n, com distribuição de Poisson, com ∝ > 0. Pode-se afirmar que P(X = k) é igual a: 

Alternativas
Comentários
  • A questão cobra o conhecimento da fórmula de Poisson,

    Independente do valor atribuído à variável, a fórmula não se altera.


ID
2913040
Banca
IF-PA
Órgão
IF-PA
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Se uma variável X tem distribuição de Poisson com parâmetro Ɵ, tal que X~Poisson (Ɵ ), pode-se afirmar que:

Alternativas
Comentários
  • Na Distribuição de Poisson E(x) = Var(x)

  • Na distribuição de Poisson a variância é igual a média!


ID
2926213
Banca
UFU-MG
Órgão
UFU-MG
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O número de clientes que chegam por hora a um mercado segue distribuição Poisson com média igual a 2. Assim sendo, a probabilidade de chegar pelo menos 2 clientes em meia hora é de

Alternativas
Comentários
  • média = 2/hr

    X= <2/meia hr

    igualando a média:

    média = 1/meia hr

    X= <2/meia hr

    Como a questão quer pelo menos 2 clientes, então é mais simples fazer pelo evento negação, ou seja, calcular a probabilidade de 0 e 1 clientes e depois deduzir o resultado de 1.

    calculando de 0:

    1°.e-¹ = 1e

    calculando de 1:

    1¹.e-¹ = 1e

    então temos que somar os dois agora:

    p0 + p1 = 2e

    (agora lembre-se de deduzir o resultado obtido por 1, pois fizemos por evento de negação, calculando o oposto do que a questão pedia)

    1-2e

    Alternativa (D) 1-2e

  • Gabarito: D.

    Questão bacana pra treinar a fórmula de Poisson. Vou destrinchar um pouco:

    A distribuição de Possui, por natureza, média e variância iguais a λ. O lambda vai representar a frequência com que algo acontece. No contexto da questão, significa o número de clientes por hora. λ = 2 clientes/hora.

    Note que no enunciado o examinador que saber um valor de probabilidade em meia hora. Então, nós devemos recalcular o lambda para estarmos na unidade correta. Vou chamar o novo λ de λa (ajustado):

    2 clientes = 1 hora

    λa= 0,5

    Então, λa = 1 cliente/meia hora.

    Importante: Fique sempre atento nisso. Olhe a unidade inicial do lambda e veja o que examinador vai pedir. Se ele te deu algo, por exemplo, que acontece em unidades por dia e pedir em unidades por meses, você vai ter que recalcular. Sempre trabalhamos com a mesma unidade. Errar não calculando essa "nova frequência" acaba com a questão.

    Agora que estamos com as unidades corretas, podemos resolver.

    Ele quer saber a probabilidade de chegarem pelo menos 2 clientes em meia hora, mas isso seria uma conta muito extensa, pois qualquer valor igual ou superior a 2 deveria ser calculado. Então, podemos resolver pelo evento complementar:

    P (x>=2) = 1 - [ P(x=0) + P(x=1)].

    A Distribuição de Poisson tem o seguinte formato:

    P(x=k) = e^(-λ) x λ^(k)/k!

    Calculando:

    P(x=0) = e^-1 x 1^(0)/0! = e^(-1)

    P(x=1) = e^-1 x 1^1/1! = e^-1.

    Somando as duas probabilidades: e^-1 + e^-1 = 2e^(-1). = 2x1/e = 2/e.

    A probabilidade que queremos:

    P (x>=2) = 1 - [ P(x=0) + P(x=1)].

    P (x>=2) = 1 - 2/e.

    Espero ter ajudado.

    Bons estudos!


ID
2963602
Banca
FGV
Órgão
IBGE
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que o número de pessoas aguardando em uma fila segue, por unidade de tempo, uma distribuição de Poisson, com parâmetro que depende do atendente. O funcionário de 2ª, 4ª e 6ª produz λ = 20, enquanto o de 3ª e 5ª λ = 15.


Assim, sobre a variável “número de pessoas esperando em um dia aleatório”, é correto afirmar que:

Alternativas
Comentários
  • E(X)=(Soma Xi)/5, onde i=1, 2, ...,5

    E(X)=(2·15+3·60)/5=18

  • Sirena, voce quiz dizer:

    E(X)=(2·15+3·20)/5=18


ID
3009433
Banca
Exército
Órgão
EsFCEx
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha uma amostra, Xi, ..., Xn„, independente e identicamente distribuída, oriunda de uma distribuição de Poisson com parâmetro λ. É de interesse testar a hipótese nula de que λ = 10 contra a hipótese alternativa de λ = 8, com um nível de significância α e tamanho amostral grande. O poder deste teste é a probabilidade de qual dos eventos abaixo ocorrer, dado que a hipótese nula é falsa e sendo Z uma variável aleatória que tem distribuição normal padrão?

Alternativas