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IV - Modelos de Probabilidade discretos e contínuos - Introdução. Variável aleatória
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| População e Variável Aleatória (modelo probabilístico) - continuação |
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Uma população não necessita de ser constituída por indivíduos – podemos falar na população (conceptual) constituída por todos os resultados da soma das pintas obtidas no lançamento de dois dados. Esta população pode ser descrita pelo modelo do exemplo da página anterior, e será então, constituída por uma colecção de números (eventualmente infinita), cada um na proporção definida pelo modelo. Com base nesta população, o modelo probabilístico refere-se ao valor observado de uma extracção, ao acaso, dessa população. |
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Qual o objectivo deste capítulo? |
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Uma vez que já sabemos que estudar uma população, é identificar o modelo probabilístico que “melhor” a possa descrever, não só em termos dos valores que assume, mas também através das probabilidades de assumir esses valores, vamos estudar alguns modelos que se utilizam para modelar muitas situações da vida real. Convém, no entanto, ter presente o que diz George Box: |
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| “Todos os modelos são maus, alguns são úteis”. | |
O significado desta frase tornar-se-á mais explícito à medida que formos considerando os diferentes modelos objecto do nosso estudo. Os modelos a estudar com mais detalhe são: |
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| Modelos Discretos : Modelo Uniforme, Modelo Binomial, Modelo Geométrico, Modelo Poisson. | Modelos Contínuos : Modelo Uniforme, Modelo Normal. |
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