Uma variável aleatória tem a seguinte função de distribuição:
Determine:
a) A função de massa de probabilidade de ;
Passo 1
Beleza, vamos resolver esse exercício juntos! O enunciado nos dá a função de distribuição acumulada (F(x)) de uma variável aleatória X e pede para determinarmos a função de massa de probabilidade (PMF) de X.
Conteúdo da matéria:
Estamos lidando com variáveis aleatórias discretas e suas funções de distribuição. Precisamos entender como passar da função de distribuição acumulada para a função de massa de probabilidade.
O que vamos precisar:
Entender o que é uma função de distribuição acumulada (CDF).
Saber como derivar a função de massa de probabilidade (PMF) a partir da CDF.
Passo 2
Primeiro, vamos lembrar o que é a função de distribuição acumulada (F(x)). Ela nos dá a probabilidade de que a variável aleatória X seja menor ou igual a um certo valor x, ou seja, F(x) = P(X ≤ x).
No nosso caso, a F(x) é dada por partes:
Passo 3
Agora, para encontrar a função de massa de probabilidade (PMF), que chamaremos de p(x), precisamos determinar as probabilidades de X assumir exatamente cada um dos valores discretos.
A relação entre a PMF e a CDF é:
Onde é o limite da função F(x) quando x se aproxima por abaixo.
Passo 4
Vamos identificar os pontos onde a função F(x) aumenta, pois é nesses pontos que a variável X pode assumir valores com probabilidades positivas.
Analisando F(x):
De 10 a 12, F(x) aumenta de 0 para 0,2.
De 12 a 13, aumenta para 0,5.
De 13 a 25, aumenta para 0,9.
Após 25, aumenta para 1.
Isso sugere que X pode assumir os valores: 10, 12, 13 e 25.
Passo 5
Calculando as probabilidades para cada valor de X usando a fórmula p(x) = F(x) - F(x^-):