O departamento de qualidade de uma empresa seleciona, aleatoriamente, alguns itens que chegam à empresa e submete-os a testes. Para avaliar um lote de transformadores de pequeno porte, o departamento de qualidade selecionou, aleatoriamente, 10 transformadores. Ele vai recomendar a aceitação do lote se não existir item defeituoso na amostra. Supondo que o processo produtivo desses transformadores gera um percentual de % de defeituosos, responda:
a) Qual é a probabilidade de que o lote venha a ser aceito?
b) Ao analisar 8 lotes de transformadores, com amostras aleatórias de 10 itens em cada lote, qual é a probabilidade de que, no máximo, um lote seja rejeitado? Hipergeométrica ou Poisson.
a) Qual é a probabilidade de que o lote venha a ser aceito?
b) Ao analisar 8 lotes de transformadores, com amostras aleatórias de 10 itens em cada lote, qual é a probabilidade de que, no máximo, um lote seja rejeitado? Hipergeométrica ou Poisson.
Passo 1
Beleza, vamos lá! A gente tem um problema de probabilidade aqui, especificamente relacionado à qualidade de fabricação de transformadores. O objetivo é calcular a chance de um lote ser aceito com base em testes feitos em uma amostra de 10 transformadores. Precisamos entender conceitos de distribuições de probabilidade para resolver isso.
Passo 2
a) Probabilidade do lote ser aceito
Primeiro, vamos entender o que significa o lote ser aceito. Isso acontece se nenhum dos 10 transformadores testados estiver defeituoso.
Vamos chamar a probabilidade de um transformador ser defeituoso de
. Então, a probabilidade de um transformador não ser defeituoso é
.
Como estamos selecionando 10 transformadores independentemente, a probabilidade de todos os 10 não serem defeituosos é:
Passo 3
b) Probabilidade de no máximo um lote ser rejeitado em 8 lotes analisados
Primeiro, precisamos descobrir a probabilidade de um lote ser rejeitado, ou seja, ter pelo menos um transformador defeituoso. Isso é o contrário do que fizemos na parte a:
Agora, queremos a probabilidade de no máximo um lote ser rejeitado em 8 lotes. Isso significa que podem ser rejeitados 0 ou 1 lote.
Para isso, vamos usar a distribuição de Poisson, que é adequada para eventos raros e independentes. A média (
) dessa distribuição será o número esperado de rejeições em 8 lotes:
A probabilidade de que no máximo um lote seja rejeitado é:
Resposta
a) A probabilidade de que o lote seja aceito é
.
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a) Qual é o modelo teórico mais adequado para esse caso? Por quê?
b) Calcule a probabilidade de haver erro na transmissão.
c) Calcule a probabilidade de que haja erro na transmissão em exatamente 2 dos 20 lotes de dados.
d) Qual é o número esperado de erros no teste realizado?
a) Qual é o modelo teórico mais adequado para esse caso? Por quê?
b) Calcule a probabilidade de haver erro na transmissão.
c) Calcule a probabilidade de que haja erro na transmissão em exatamente 2 dos 20 lotes de dados.
d) Qual é o número esperado de erros no teste realizado?
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a) ocorrer mais que uma requisição no próximo minuto;
b) ocorrer mais que uma requisição no próximo minuto, sabendo-se que é certa a ocorrência de pelo menos uma (pois, você mesmo fará uma requisição no próximo minuto).
a) ocorrer mais que uma requisição no próximo minuto;
b) ocorrer mais que uma requisição no próximo minuto, sabendo-se que é certa a ocorrência de pelo menos uma (pois, você mesmo fará uma requisição no próximo minuto).
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; mais que 1 defeituoso, ele paga
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