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Aprenda Distribuição Geométrica | Distribuições Discretas Comumente Utilizadas
Fundamentos da Teoria das Probabilidades
course content

Conteúdo do Curso

Fundamentos da Teoria das Probabilidades

Fundamentos da Teoria das Probabilidades

1. Conceitos Básicos da Teoria das Probabilidades
2. Probabilidade de Eventos Complexos
3. Distribuições Discretas Comumente Utilizadas
4. Distribuições Contínuas Comumente Utilizadas
5. Covariância e Correlação

book
Distribuição Geométrica

A distribuição geométrica é uma distribuição de probabilidade que modela o número de experimentos até obtermos o primeiro resultado de sucesso em uma sequência de ensaios de Bernoulli independentes.

Nota

Admita que distribuição geométrica e probabilidade geométrica são dois conceitos diferentes.
A primeira é a distribuição que descreve o número de ordem do primeiro experimento bem-sucedido no processo de Bernoulli. A segunda é a extensão da regra clássica para determinação de probabilidades para o caso de um número incontável de possíveis resultados de um experimento.

Cada ensaio possui dois possíveis resultados na distribuição geométrica: sucesso (com probabilidade p) ou fracasso (com probabilidade q = 1 - p). A distribuição é caracterizada por um único parâmetro, p, que representa a probabilidade de sucesso em cada ensaio.

Suponha que você acerte o alvo com probabilidade de 0.4. Calcule a probabilidade de que seu quarto disparo seja o primeiro bem-sucedido.

123456789
from scipy.stats import geom # Probability of success (correct answer) proba = 0.4 # Calculate probability that 4'th shot will be the first successful pmf = geom.pmf(4, p=proba) # Print the results print(f'Corresponding probability equals {pmf:.4f}')
copy

No código acima, utilizamos o método .pmf() com o parâmetro p (probabilidade de sucesso) para calcular a probabilidade correspondente no ponto 4.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 4

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2. Probabilidade de Eventos Complexos
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4. Distribuições Contínuas Comumente Utilizadas
5. Covariância e Correlação

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Distribuição Geométrica

A distribuição geométrica é uma distribuição de probabilidade que modela o número de experimentos até obtermos o primeiro resultado de sucesso em uma sequência de ensaios de Bernoulli independentes.

Nota

Admita que distribuição geométrica e probabilidade geométrica são dois conceitos diferentes.
A primeira é a distribuição que descreve o número de ordem do primeiro experimento bem-sucedido no processo de Bernoulli. A segunda é a extensão da regra clássica para determinação de probabilidades para o caso de um número incontável de possíveis resultados de um experimento.

Cada ensaio possui dois possíveis resultados na distribuição geométrica: sucesso (com probabilidade p) ou fracasso (com probabilidade q = 1 - p). A distribuição é caracterizada por um único parâmetro, p, que representa a probabilidade de sucesso em cada ensaio.

Suponha que você acerte o alvo com probabilidade de 0.4. Calcule a probabilidade de que seu quarto disparo seja o primeiro bem-sucedido.

123456789
from scipy.stats import geom # Probability of success (correct answer) proba = 0.4 # Calculate probability that 4'th shot will be the first successful pmf = geom.pmf(4, p=proba) # Print the results print(f'Corresponding probability equals {pmf:.4f}')
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No código acima, utilizamos o método .pmf() com o parâmetro p (probabilidade de sucesso) para calcular a probabilidade correspondente no ponto 4.

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Como podemos melhorá-lo?

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