Quais são as características de um experimento que possui distribuição
c) De Poisson?
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:
- Eventos discretos: Contagem de eventos em números inteiros.
- Independência: A ocorrência de um evento não influencia a ocorrência de outro.
- Taxa constante: Os eventos ocorrem a uma taxa média constante λ.
- Intervalos homogêneos: A probabilidade de eventos é a mesma em qualquer subintervalo.
- Intervalos suficientemente grandes com baixa taxa λ: Para garantir a aplicabilidade da distribuição.