INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA - DISTRIBUIÇÃO DE POISSON DE PROBABILIDADE # 02

DISTRIBUIÇÃO DE POISSON DE PROBABILIDADE Na teoria da probabilidade e na estatística, a distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade de variável aleatória discreta que expressa a probabilidade de uma série de eventos ocorrer num certo período de tempo se estes eventos ocorrem independentemente de quando ocorreu o último evento. O que é Distribuição de Poisson? Aprenda como calcular Definição da Distribuição de Poisson Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidades distribuição de poisson pdf distribuição de poisson exercícios resolvidos distribuição de poisson excel distribuição binomial distribuição de poisson calculadora calculadora de poisson distribuição exponencial distribuição de poisson gráfico --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------tags: distribuição de poisson, PROBABILIDADE DE POISSON, probabilidade poisson, poisson distribuição, exemplos distribuição de poisson, distribuição poisson, distribuição poisson de probabilidades, distribuição de poisson exemplos, probabilidade poisson exemplo, distribuição poisson aplicações, distribuição poisson formula, probabilidade de poisson, exemplos de probabilidade de poisson, aplicações distribuição de poisson, probabilidade de poisson exercicios, poisson estatistica, distribuição de poisson exercícios resolvidos. 1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade. 2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais. 3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado. 4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise devariância. 4.5 Análise de resíduos. 5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 5.1 Tamanho amostral.