Associe os modelos de distribuição discreta de probabilidades às suas características.
  1. Distribuição de Bernoulli
  2. Distribuição Binomial
  3. Distribuição de Poisson
    ( ) A variável aleatória X é uma contagem do número de sucessos em n tentativas. Repetições independentes de um ensaio, com a mesma probabilidade de ocorrência de sucesso, dão origem ao modelo.
    ( ) Experimento aleatório com espaço amostral infinito enumerável. São exemplos: chamadas telefônicas por minuto; mensagens que chegam a um servidor por segundo; acidentes por dia.
    ( ) Uma variável assume apenas dois valores, 1 se ocorrer sucesso ( S ) e 0 se ocorrer fracasso ( F ), com probabilidade de sucesso. São exemplos: o resultado de um exame médico para detecção de uma doença é positivo ou negativo; um entrevistado concorda ou não com a afirmação feita; no lançamento de um dado ocorre ou não face 6.

Passo 1

O enunciado pede associar três modelos de distribuição discreta de probabilidade — Bernoulli, Binomial e Poisson — a três descrições sobre comportamentos de variáveis aleatórias.

Passo 2

A primeira descrição fala em “contagem do número de sucessos em n tentativas independentes, com mesma probabilidade de sucesso”. Isso é exatamente o que define a distribuição Binomial de parâmetros n e p.

Passo 3

A segunda descrição menciona um experimento com espaço amostral infinito enumerável e contagem de ocorrências num intervalo (chamadas por minuto, mensagens por segundo, acidentes por dia). Esse cenário caracteriza a distribuição de Poisson com parâmetro \lambda.

Passo 4

A terceira descrição define uma variável que assume apenas dois valores, 1 para sucesso e 0 para fracasso, com probabilidade de sucesso p. É justamente a distribuição de Bernoulli.

Resposta

(2)
(3)
(1)

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