Tuesday, January 30, 2018

Distribuição trinomial

Imagine uma sequência de n eventos (ou n ensaios, ou n tentativas) idênticos e independentes. Em cada evento, são possíveis três resultados: “sucesso”, “fracasso” e “nenhum deles”. 
Em todos os eventos, a probabilidade de sucesso (ocorrer o evento de interesse) é p,  a probabilidade de fracasso é q e a probabilidade de não ocorrer nenhum deles é 1-(p+q).
 EXEMPLO 1
Uma urna contém cinco bolas vermelhas, quatro bolas verdes e três bolas azuis, diferentes apenas em relação a cor.  Essas bolas estão perfeitamente misturadas. Sem olhar, você retira uma bola, anota a cor e a recoloca na urna, misturando bem. Repete o procedimento por 20 vezes (1).
Qual é a probabilidade de, nessas 20 retiradas, saírem oito bolas vermelhas e cinco verdes? Esta é uma das muitas possibilidades.
Definição de distribuição trinomial: sejam n ensaios idênticos e independentes. Cada ensaio pode resultar em um de três eventos: sucesso, fracasso e nenhum deles. Seja X o número de vezes que um ensaio termina em sucesso, Y o número de vezes que um ensaio termina em fracasso e Z o número de vezes que um ensaio termina em nenhum deles. A probabilidade de ocorrerem x sucessos, y fracassos e nenhum deles em número z é dado por:
 
 x = 0, 1, …, n
y = 0, 1, …, n
x + y ≤ n

RESOLVENDO O EXEMPLO 1
No exemplo das bolas na urna, vamos representar por X o primeiro tipo de resultado, por Y o segundo tipo de resultado e por Z o terceiro tipo de resultado. Nesse exemplo:
                                    n= 20 tentativas
 
                                            x = 8 bolas vermelhas
                                                 y = 5 bolas verdes
                                                 z = 20-8-5=7 bolas azuis

   Para obter a probabilidade pedida, aplique a fórmula:


 A probabilidade de, nas 20 retiradas, saírem oito bolas vermelhas e cinco verdes é 2,276%.

EXEMPLO 2
Foram sorteados 20 alunos de uma escola para responder um questionário sobre violência no futebol (2). No sábado anterior, havia tido um jogo importante. A probabilidade de o aluno ter ido ao jogo (evento A) é 0,20, a probabilidade de o aluno ter assistido ao jogo pela TV (evento B) é 0,50 e a probabilidade de o aluno ter ignorado o jogo (evento C) é 0,30. Qual é a probabilidade de, dos 20 alunos sorteados, 4 terem ido assistir ao jogo no campo e 10 alunos terem assistido ao jogo na TV?
                                       n= 20 alunos
 

                                              x = 8 terem ido ao campo de futebol
                                                   y = 5 terem assistido ao jogo na TV 
                                                   z = 20-8-5=7 terem ignorado o jogo

 Para obter a probabilidade pedida, aplique a fórmula:



 A probabilidade de, dos 20 alunos, oito terem ido ao jogo, cinco terem assistido o jogo na TV e sete terem ignorado o assunto é 0,175%.

 

EXEMPLO 3

Dois enxadristas devem disputar 12 jogos (3). Com base em jogos anteriores, estima-se que a probabilidade de um deles (que chamaremos de A) vencer é 0,40 e a probabilidade do outro (que chamaremos de B) vencer é 0,35. Estima-se a probabilidade de empate em 0,25. Qual é a probabilidade de A vencer 7 jogos e B vencer 2 jogos?

                                        n = 12 jogos
 

                                        x = 7 A vencer
                                        y = 2 B vencer
                                        z = 3 empatar
=0,0248
EXEMPLO 4
Em uma pesquisa para eleição presidencial, 40% dos eleitores disseram preferir o candidato A, 10% disseram preferir o candidato B e os demais disseram estar indecisos (3). Você seleciona 10 eleitores ao acaso. Qual é a probabilidade de 4 prefiram o candidato A, 1 prefira o candidato B e os demais continuem indecisos?
                                         n = 10 entrevistados
 

                                         x = 4 preferir A
                                         y = 1 preferi B
                                         z = 5 indecisos
 

(2) David M. Lane, D.L. The Trinomial Distribution | STAT 414 / 415


(3)Multinomial Distribution - OnlineStatBookonlinestatbook.com/2/probability/multinomial.html



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