April 2025
Intermediate to advanced
324 pages
7h 7m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Content preview from Pensa em Estatística, 3ª Edição
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Capítulo 5. Modelagem de distribuições
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
As distribuições que utilizámos até agora são chamadas distribuições empíricas porque se baseiam em observações empíricas - por outras palavras, em dados. Muitos conjuntos de dados que vemos no mundo real podem ser aproximados por uma distribuição teórica, que geralmente se baseia numa função matemática simples. Este capítulo apresenta algumas dessas distribuições teóricas e conjuntos de dados que podem ser usados para modelar.
Como exemplos, verás isso:
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Numa competição de tiro ao prato, o número de acertos e erros é bem modelado por uma distribuição binomial.
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Em jogos como o hóquei e o futebol, o número de objetivos num jogo segue uma distribuição de Poisson, e o tempo entre os objetivos segue uma distribuição exponencial.
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O peso à nascença segue uma distribuição normal, também designada por gaussiana, e o peso em adulto segue uma distribuição lognormal.
Se não estiveres familiarizado com estas distribuições - ou com estes desportos - explicar-te-ei o que precisas de saber. Para cada exemplo, começaremos com uma simulação baseada num modelo simples e mostraremos que os resultados da simulação seguem uma distribuição teórica. Depois, verás como os dados reais estão de acordo com o modelo.
A distribuição binomial
Como primeiro exemplo, vamos considerar o desporto do tiro ao prato, no qual os concorrentes utilizam ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.