SóProvas


ID
2618020
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STM
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A quantidade de clientes atendidos em cada minuto pelos empregados 1 e 2 em um balcão de atendimentos é expressa por T = Y1 + Y2, em que Y1 = quantidade de clientes atendidos (por minuto) pelo empregado 1, e Y2 = quantidade de clientes atendidos (por minuto) pelo empregado 2. 

Considerando que, nessa situação hipotética, Y1 e Y2 sejam variáveis aleatórias independentes, seguindo uma mesma distribuição Y, cuja função de probabilidade é P(Y = y) = 0,1 × 0,9y , para y = 0, 1, 2, ..., julgue o seguinte item.


A variância de Y é inferior a 87.

Alternativas
Comentários
  • Prof Vítor Menezes:

    Vamos trabalhar com a variável auxiliar X , dada por:

    P(X=x)=0,1×0,9x−1 , x≥1 .

    Esta variável tem distribuição geométrica com parâmetros p=0,1 e q=0,9 . Sabemos que a distribuição geométrica tem variância dada por:

    V(X)=qp2

    Substituindo os valores de p e q :

    V(X)=0,90,12=90

    Agora vamos comparar X com Y . Para facilitar, vou usar o mesmo argumento nas duas funções:

    P(X=k)=0,1×0,9k−1 , k≥1 

    P(Y=k)=0,1×0,9k, k≥0 

    O argumento é o mesmo, só muda que ele inicia em 1 para "X" e inicia em 0 para "Y".

    Para facilitar ainda mais a comparação, vou tabelar as variáveis. Não é obrigatório tabelar, mas ajuda a visualizar:

    k  P(X=k) P(Y=k)  

    k=0 -0,1×0,90=0,10,1×0,90=0,1

    k=1 0,1×0,90=0,10,1×0,90=0,1 0,1×0,91=0,090,1×0,91=0,09

    k=2 0,1×0,91=0,090,1×0,91=0,09 0,1×0,92=0,0810,1×0,92=0,081 

    Poderíamos continuar com esta tabela indefinidamente, mas acima já é suficiente para deixar claro o ponto onde quero chegar. O comportamento das duas variáveis é quase idêntico, com a diferença de "Y" está 1 unidade deslocada em relação a "X". A probabilidade de Y = 0 é a mesma de X = 1. A probabilidade de Y = 1 é a mesma de X = 2. E assim por diante. 

    Ou seja, partindo de X, basta subtrair 1 unidade que chegamos a Y.

    X−1=Y

    E subtrair constantes de uma variável em nada muda a variância. Portanto:

    V(X)=V(Y

    90=V(Y)

    Obs: com o mesmo raciocínio poderíamos calcular a esperança de Y.

    Sabemos que:

    E(X)=1p=10,1=10

    Aí calculamos a esperança de Y:

    E(Y)=E(X−1)

    E(Y)=E(X)−1

    E(Y)=10−1=9

    ITEM ERRADO.

  • CONTINUAÇÃO

    Obs: tanto X quanto Y podem ser vistas como distribuições geométricas. A diferença é na parametrização:

    X conta o número de experimentos até que ocorra o primeiro sucesso. Portanto, o menor valor possível para esta variável é 1.

    Y conta o número de fracassos até que ocorra o primeiro sucesso. Portanto, o menor valor possível para esta variável é 0.

    Como no meu curso eu trabalho apenas com a primeira parametrização (X), quando em alguma questão aparece a segunda (Y), eu a expresso em termos de X. Assim diminui a quantidade de fórmulas que precisamos gravar.

    Obs2: veja que a situação dada pela questão (número de clientes atendidos por minuto) não tem absolutamente nada a ver com a utilização típica da distribuição geométrica (contagem de número de experimentos até se obter o primeiro sucesso). A aplicação da distribuição geométrica a esta questão só ocorreu porque a função de probabilidade dada segue justamente o padrão de uma geométrica.

    Segunda solução

    Primeiro vamos à função geratriz de momentos:

    MY(t)=E(etY)

    MY(t)=∑∞k=0(etk×0,1×0,9k)

    MY(t)=0,1×∑∞k=0[(et×0,9)k]

    Para t≤0t≤0 , o somatório converge. Temos então o somatório dos termos de uma PG infinita, com razão menor que 1. O que nos leva a:

    MY(t)=0,1×11−et×0,9

    Calculando a derivada primeira no ponto t=0 :

    MY(0)=0,1×(−1)×1(1−et×0,9)2×(−0,9et)   (I)

    MY(0)=0,1×0,9(1−0,9)2

    MY(0)=9

    Esta derivada primeira corresponde à esperança:

    μY=9

    Agora vamos para a derivada segunda, também no ponto t=0 .

    Podemos simplificar a equação (I), assim:

    MY(0)=0,1×(−1)×1(1−et×0,9)2×(−0,9et)

    MY(0)=0,09×et(1−et×0,9)2

    Derivando mais uma vez:

    M′′Y(0)=0,09et×(1−et×0,9)2−0,09et×2(1−et×0,9)×(−0,9)×et(1−et×0,9)4

    Fazendo t=0 :

    M′′Y(0)=0,09×0,12−0,09×2×0,1×(−0,9)(0,1)4

    Multiplicando todos os termos por 0,140,14 :

    M′′Y(0)=9+9×2×9=171

    Este termo corresponde à esperança de Y2 :

    E(Y2)=171

    Finalmente:

    V(Y)=E(Y2)−E(Y)2

    V(Y)=171−92=90

    Novamente marcamos "item errado".

  • A distribuição apresentada na questão é uma distribuição geométrica, de formato: P(K = k) = (1-p)^k-1 * p

    Para esse tipo de distribuição, a variância é calculada por 1-p / p

    A probabilidade dada no enunciado é P (Y=y) = 0,1 * 0,9^y, então sabemos que p = 0,1

    Substituindo na fórmula:

    Var (y) = 1 - 0,1 / 0,1^2 = 90, que é maior que 87

    Gabarito: errado

  • Distribuição Geométrica

    p(y) = p.(1-p)^y

    E(y) = 1/p

    Var(y) = (1-p)/p²

    Logo,

    p(y) = 0,1.(0,9)^y 

    Var(y) = 0,9/(0,1²) = 90

    Gabarito Errado

  • Distribuição Geométrica:

    P(y) = [p . (q)^y]

    Média: E(y) = 1/p = 1/0,1 = 10

    Variância:

    Var(y) = q/p² = 0,9/0,1² = 90

    Lembre-se: Na distribuição geométrica Var é o fracasso sobre o sucesso ao quadrado!!