Quais são as características de um experimento que possui distribuição
c) De Poisson?

Passo 1

Beleza, vamos lá! A questão está pedindo para listar as características de um experimento que segue a distribuição de Poisson. Isso faz parte da matéria de Estatística, mais especificamente das distribuições de probabilidade. Para resolver isso, vamos precisar entender o que é a distribuição de Poisson e quais são suas principais características.

Passo 2

Primeiro, a distribuição de Poisson é usada para modelar o número de vezes que um evento ocorre em um intervalo fixo de tempo ou espaço. Isso é útil quando queremos saber a probabilidade de um certo número de eventos acontecerem, como o número de chamadas recebidas por um call center em uma hora.

Passo 3

Uma das principais características é que os eventos ocorrem de forma independente. Isso significa que a ocorrência de um evento não afeta a ocorrência de outro. Por exemplo, o número de carros que passam por uma rua em uma hora não interfere no número que passará na próxima hora.

Passo 4

Outra característica importante é que os eventos ocorrem a uma taxa média constante, representada pela letra grega λ (lambda). Isso é a média de eventos que esperamos ocorrer em cada intervalo de tempo ou espaço considerado.

Passo 5

Além disso, a distribuição de Poisson é discreta, ou seja, ela conta eventos que acontecem em números inteiros (0, 1, 2, 3, …). Não faz sentido ter meio evento, por exemplo.

Passo 6

Também vale ressaltar que os intervalos de tempo ou espaço devem ser homogêneos. Isso quer dizer que a probabilidade de ocorrência de eventos deve ser a mesma em qualquer subintervalo do intervalo total.

Passo 7

Por último, para que a distribuição de Poisson seja apropriada, o intervalo de tempo ou espaço deve ser suficientemente grande, mas a taxa λ deve ser relativamente baixa para evitar que muitos eventos ocorram no mesmo intervalo.

Resposta

As características de um experimento que possui distribuição de Poisson são:
  1. Eventos discretos: Contagem de eventos em números inteiros.
  2. Independência: A ocorrência de um evento não influencia a ocorrência de outro.
  3. Taxa constante: Os eventos ocorrem a uma taxa média constante λ.
  4. Intervalos homogêneos: A probabilidade de eventos é a mesma em qualquer subintervalo.
  5. Intervalos suficientemente grandes com baixa taxa λ: Para garantir a aplicabilidade da distribuição.

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