Unidade G –Modelos teóricos de distribuição de probabilidade

Distribuição de Probabilidade

Para definirmos uma distribuição de probabilidade precisamos antes definir variável aleatória.

Variável aleatória

Uma variável aleatória é uma função que associa um determinado valor numérico a cada ponto do espaço amostral de um experimento.

Assim, considerando o espaço amostral (S) relativo ao lançamento simultâneo de duas moedas, teremos (utilizamos ca= cara e co= coroa):

S = {(ca, co), (co, ca), (co, co), (ca, ca)}

Tomando X para representar o número obtido de “caras” nos dois lançamentos dos dados, podemos associar um número para X a cada ponto amostral, de acordo com a Tabela 1 a seguir:

Tabela 1- Número de “caras” no lançamento de dois dados.

Ponto amostral

X (nÚmero de caras)

(ca, co)

1

(co, ca)

1

(co, co)

0

(ca, ca)

2

Associando a variável X (número de caras) a sua probabilidade de ocorrência, teremos:

Tabela 2- Probabilidade de ocorrência do número de “caras” no lançamento dos dois dados.

X (nÚmero de caras)

P(X)

0

1/4

1

2/4 = 1/2

2

1/4

∑ = 1

A cada valor X(i) correspondem pontos do espaço amostral (S) e, para cada valor X(i) está associada uma probabilidade p(i) da ocorrência de tais pontos no espaço amostral.

Assim: ∑ p (i) = 1

E os valores x1, x2, ..., xn e seus correspondentes p1, p2, ..., pn definem uma distribuição de probabilidade.

Ao ser definida uma distribuição de probabilidade, estabelecemos uma correspondência unívoca entre os valores da variável aleatória X e os valores da variável P. Esta correspondência define uma função onde os valores Xi formam o domínio da função e os valores Pi formam o conjunto imagem da função.

Essa função é denominada função de probabilidade e representada por:

f(x) = P(X=xi)

A função P(X=xi) determina a distribuição de probabilidade da variável aleatória X.