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Distribuição Binomial: v.4.22

Esta importante distribuição é aplicada em casos de experimentos repetidos, onde existem dois possíveis resultados: cara ou coroa, sucesso ou fracasso, item defeituoso ou item não defeituoso, e muitos outros possíveis pares. A probabilidade de cada resultado pode ser calculada utilizando a regra da multiplicação, talvez com o uso do diagrama de árvore, porém é muito mais simples e eficiente utilizar uma equação generalizada.

Assim, uma variável aleatória poderá ter sua distribuição de probabilidade modelada de forma binomial caso atenda os seguintes pressupostos:

Pressupostos

  • o resultado é completamente determinado por chance (aleatório);
  • existem somente dois possíveis resultados, experimento Bernoulli;
  • todas as tentativas possuem a mesma probabilidade para um resultado em particular. Ou seja, as tentativas ou realizações do experimento são independentes;
  • isso implica que, existe uma probabilidade p de sucesso constante em cada tentativa;
  • o número de tentativas, n, é um valor fixo, um número inteiro e positivo;

Variável Aleatória Generalizada

Seja X, o número de sucessos em n tentativas independentes.

O modelo é dado pela seguinte função massa de probabilidade (PMF):

p_X(x) = \mathbb{P}(X=x)=\left(\begin{array}{c}n\\x\end{array}\right) p^x(1-p)^{n-x}

onde,

\left(\begin{array}{c}n\\x\end{array}\right)=\frac{n!}{x!(n-x)!}

Referência

Zibetti, A. (2024) Probabilidade - Distribuição Binomial. https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/binomial.html


Como citar este texto:

Rodrigues, W.C., 2024. Distribuição Binomial. DivEs - Diversidade de Espécies v.4.24.99.2404 (AntSoft Systems On Demand) - Guia do Usuário. Disponível em: <https://dives.antsoft.com.br>. Acesso em: 21/11/2024


Texto criado em: 09/01/2024 - Atualizado em: 09/01/2024

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