Camila Duarte
EQUIPE
22/10/2025 • 19:46
Gabarito: a) Poisson.
A questão trata do número de erros em formulários, que é uma variável aleatória discreta, ou seja, assume valores inteiros não negativos (0, 1, 2, ...).
Além disso, a ocorrência de erros é considerada um evento raro, o que é uma característica típica para o uso da distribuição de Poisson. Essa distribuição é adequada para modelar o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo ou espaço, quando esses eventos são independentes e raros.
A distribuição normal (alternativa b) é contínua e não é adequada para modelar contagens discretas de eventos raros.
A distribuição binomial (alternativa c) modela o número de sucessos em um número fixo de tentativas independentes, com probabilidade constante de sucesso, mas não é a melhor escolha quando o número de tentativas é grande e a probabilidade de sucesso é pequena, situação em que a Poisson é um bom modelo aproximado.
A distribuição exponencial (alternativa d) é contínua e modela o tempo entre eventos, não o número de eventos.
A distribuição qui-quadrado (alternativa e) é usada para variáveis contínuas relacionadas a somas de quadrados de variáveis normais, não para contagem de eventos raros.
Portanto, a distribuição de Poisson é o modelo probabilístico mais adequado para o número de erros em formulários quando esses erros são eventos raros e independentes.
A questão trata do número de erros em formulários, que é uma variável aleatória discreta, ou seja, assume valores inteiros não negativos (0, 1, 2, ...).
Além disso, a ocorrência de erros é considerada um evento raro, o que é uma característica típica para o uso da distribuição de Poisson. Essa distribuição é adequada para modelar o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo ou espaço, quando esses eventos são independentes e raros.
A distribuição normal (alternativa b) é contínua e não é adequada para modelar contagens discretas de eventos raros.
A distribuição binomial (alternativa c) modela o número de sucessos em um número fixo de tentativas independentes, com probabilidade constante de sucesso, mas não é a melhor escolha quando o número de tentativas é grande e a probabilidade de sucesso é pequena, situação em que a Poisson é um bom modelo aproximado.
A distribuição exponencial (alternativa d) é contínua e modela o tempo entre eventos, não o número de eventos.
A distribuição qui-quadrado (alternativa e) é usada para variáveis contínuas relacionadas a somas de quadrados de variáveis normais, não para contagem de eventos raros.
Portanto, a distribuição de Poisson é o modelo probabilístico mais adequado para o número de erros em formulários quando esses erros são eventos raros e independentes.