Atps de estatistica
Por: jaquelinealvesme • 8/4/2015 • Trabalho acadêmico • 3.005 Palavras (13 Páginas) • 206 Visualizações
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Curso: Administração
Disciplina: Estatística Aplicada
Turma: N30
Alunos: Abdias Joaquim de Araujo Neto RA: 5087721171
Anderson Correia Sampaio RA: 5637621618
Ana Carla Vera Rodrigues Correa RA: 6062428830
Bruna Correia Ramos RA: 5637630681
Jaqueline Alves Mendonça RA: 5641604349
Umberto Souza Bispo RA: 5438133144
Profº Sérgio Freitas de Carvalho
Campo Grande/MS
Outubro de 2014
Introdução
Com base nos conceitos de Teoria da Probabilidade, apresentamos o estudo realizado nas etapas das Atividades Práticas Supervisionadas (ATPS). Objetivando concluir as etapas, pesquisamos no PLT, como também, fizemos uso de livros de diversos autores da disciplina. E destacamos a necessidade da aplicação da estatística e estudo da Teoria da Probabilidade, torando-se uma ferramenta útil para todos os indivíduos.
O seu conhecimento básicos e uso voltado à sociedade, que atualmente, enfatizamos, sendo imprescindível para que as pessoas possam analisar índices de custo de vida realizar sondagens, escolher amostras e tomar decisões em várias situações do cotidiano.
Permitindo uma sólida base para desenvolverem estudos futuros e atuarem em áreas de administração gerenciais, científicas como também outras áreas de atividades, e do conhecimento. Para que nos permita agilizar nas tomadas de decisões e fazermos previsões.
Apresentamos nossos estudos com base nas análises de Correlação e Regressão Linear, onde apresentamos o grau de relacionamento entre duas variáveis; a análise de regressão tem como resultado uma equações matemática, e subsequentemente, trataremos da Regressão Linear.
Relatório 3 Probabilidade
A Teoria da Probabilidade tem como objetivo formular modelos de fenômenos naturais, onde se podem encontrar condições que possibilitam prever os resultados. Tais fenômenos são conhecidos como aleatórios, onde por diversas vezes é possível observar a estabilidade e a constância de uma variável.
Os resultados são obtidos na ocorrência do fenômeno, verificando a estabilidade das frequências relativas, assim como os resultados possíveis, através de uma variável constante.
Sendo assim, num fenômeno aleatório não se pode prever o resultado da próxima prova, mas pode fazer-se uma previsão do resultado em média. Considere-se uma experiência que verifica as seguintes características:
a) poder repetir-se um grande número de vezes nas mesmas condições ou pelo menos em condições semelhantes;
b) a sua realização dá um resultado entre um conjunto de resultados possíveis w1, w2, ...3n;
Exemplos de experiências aleatórias:
- Lançamento de um dado e registro do número de pontos que sai;
- Lançamento de uma moeda e observação da face que fica voltada pra cima;
- Lançamento de dois dados:
- Tempo de vida de uma pessoa, em ano;
- Tempo de trabalho de uma máquina até à primeira avaria.
Espaço Amostral;
É o conjunto de todos os resultados elementares exclusivos e coletivamente exaustivos. Exemplo: o espaço amostral do lançamento de um dado será o conjunto formado por todas as faces, em que da uma das faces é um resultado elementar.
1 - 2 - 3
4 - 5 - 6
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Outro exemplo é o do lançamento simultâneo de duas moedas. Os resultados possíveis serão: sair duas caras, duas coroas ou uma cara e uma coroa. Assim o conjunto (2 caras; 2 coroas; 1 cara e 1 coroa) formado por 3 elementos é o espaço amostral da experiência aleatória. A qualquer subconjunto do Espaço Amostral damos o nome de acontecimento.
Apresentamos os a seguir os tipos de probabilidades:
Probabilidade Condicional – É a probabilidade de um evento ocorrer, dado que outro evento já tenha ocorrido. A probabilidade condicional de evento B ocorrer, dado que o evento A tenha ocorrido, é denotada por P(B/A).
Probabilidade Clássica – Usada quando cada resultado no espaço amostral tem a mesma probabilidade de ocorrer. Exemplo, quando um dado é lançado, qual a probabilidade de face 2?
Probabilidade Empírica: Baseia-se em observações obtidas de experimentos aleatórios. Exemplo: Uma companhia de seguros constata que a cada 100 pedidos de pagamentos, quatro são fraudulentos. Qual é a probabilidade de o próximo pedido de pagamento ser uma fraude?
Probabilidade Subjetiva: Intuição estimativa ou palpite. Por exemplo: Um analista pode achar que a chance dos funcionários entrarem em greve é de 0,25.
Nota: A soma das probabilidades de todos os resultados possíveis de um experimento é 1. O complemento de todos os resultados em um espaço amostral que não estão incluídos no evento.
P(E) = 1 – P (E’)
Variável Aleatória:
Ao usar a variável aleatória para calcular probabilidades, os modelos de análise são mais fáceis, são totalmente abrangentes com fins de pesquisas, além de ser o objetivo da análise probabilística em uma pesquisa.
Variável Aleatória Discreta
É a variável aleatória identificada por número de resultados possíveis, é finito e pode ser determinado por uma contagem. Exemplo: o número de vezes que você vai à escola por semana – Variável Discreta pode-se contar o número de vezes.
Variável Aleatória Contínua
Esta variável pode assumir qualquer valor de determinado intervalo, o número de resultados possíveis não podem ser listados. Exemplo: quantos metros cúbicos de gás são comprados numa semana – Variável Continua, não pode enumerar todos os valores possíveis.
Distribuições Discretas de probabilidade
São modelos matemáticos criados de forma coletiva no qual para o usuário, bastara interpretar o problema de forma qualitativa e definirá o modelo a usar de forma sucinta, e sem maiores dificuldades.
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