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Numa linha de produção o número de peças defeituosas em 1 dia de operação da fábrica pode ser modelado por uma distribuição de Poisson com taxa média de ocorrência de 6 peças defeituosas por dia.
(a) Seja o intervalo de tempo, em dias, entre duas ocorrências sucessivas da fabricação de itens defeituosos. Forneça a expressão matemática da função de densidade de . Deduza através de integração a expressão matemática da função de distribuição acumulada de .
(b) Qual a probabilidade de que esteja entre 8 e 12 horas?
(c) Determine a amplitude de um intervalo de tempo para que a probabilidade de nenhuma peça defeituosa ser produzida ao longo dele seja de 90%.
Passo 1
a)
Vamos representar o número de peças defeituosas por . Sabemos que:
Aqui temos que lembrar daquela relação entre a Poisson e a Exponencial! Sempre que temos uma v.a. que siga uma distribuição Poisson, o intervalo de tempo entre duas ocorrências consecutivas da Poisson pode ser modelado por uma v.a. Exponencial!
E a v.a. do enunciado é justamente isso, né? Ela representa o intervalo de tempo, em dias, entre duas ocorrências sucessivas da fabricação de itens defeituosos (que, como foi dito, segue uma Poisson), então:
Show, mas quem vai ser nosso parâmetro ? Ele é justamente a média (ou esperança) da nossa v.a. que segue uma Poisson! E a taxa média de peças defeituosas é dada no enunciado:
Repara que essa é a esperança da variável e, portanto, por essa VA ser uma Poisson, temos que o tempo será uma VA que é uma exponencial onde
Então:
Logo nossa v.a. com parâmetro fica:
Passo 2
Para a função de densidade, basta lembrarmos a fórmula da densidade da Exponencial (ou ver no formulário, porque ninguém é de ferro, não é mesmo?):
Lembrando que a Exponencial só existe para valores da v.a. iguais ou maiores a zero! Como :
Agora para deduzir por integração a função de distribuição acumulada , temos que lembrar que ela é a integral da função de densidade! O enunciado dá até o bizu pra gente. Mas a integral vai de onde até onde mesmo? Começa no zero e vai até a própria v.a., ou seja, até :
Eita, vamos integrar em função de tendo um no limite de integração? Confuso, né? Para não confundir a nossa vida, vamos reescrever a função de densidade com no lugar de e agora integrar em função de . Assim ó:
Pra integrar isso aí, vamos ter que fazer uma substituição simples. Desse jeito:
A integral substituída fica:
Como :
Lembrando dos limites de integração iniciais:
Entããão, esse resultado aí é nossa FDA, lembrando que para sempre :
Passo 3
b)
Agora temos que calcular a probabilidade de estar entre 8 e 12 HORAS. Opa! Aqui temos que ter muita atenção. Nosso parâmeto é em DIAS, temos que passar esse 8 horas e 12 horas para dias então, e ficar com as unidades certinhas:
Então a probabilidade que queremos é de estar entre esses valores:
Podemos calcular isso aí integrando a função de densidade nesse intervalo ou pela função de distribuição acumulada. Vamos usar ela aqui. Para isso, vamos lembrar primeiro o que é a FDA:
Então temos que colocar nossa probabilidade nesse formato. Sabemos que:
Pronto! Essas duas aí podem ser calculadas pela FDA:
Passo 4
c)
Queremos descobrir a amplitude de um certo intervalo de tempo que garanta 90% de chance de nenhuma peça produzida ser defeituosa. Vamos chamar esse intervalo de .
Sabemos que a probabilidade de nenhuma peça defeituosa ser produzida é:
Agora temos que lembrar lááá do bizu que falamos na teoria. Falar que nenhuma peça defeituosa vai ser produzida em , também significa que o intervalo de tempo entre a produção de peças produzidas (ou seja, nossa v.a. ) deve ser maior que . Ou seja, a produção da peça defeituosa tem que acontecer depois do nosso intervalo acabar! Então:
Sabemos que essa probabilidade tem que ser de 90% e precisamos descobrir o valor de :
Usando o conceito de FDA e de probabilidade complementar, temos que:
Então:
Igualando isso aí ao :
Substituindo a expressão da FDA que já calculamos:
Aplicando logaritmo dos dois lados:
Não podemos esquecer que nossa distribuição tá sendo toda descrita em dias! Para ficar mais bonitinho, vamos dar a quantidade equivalente em minutos:
Resposta
a)
b)
c)