Uma vez definida uma variável aleatória, é importante descre...

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Q1902029 Estatística

Uma vez definida uma variável aleatória, é importante descrever como os possíveis valores podem ocorrer por meio de uma distribuição de probabilidades, a qual pode ser discreta ou contínua, conforme a natureza da própria variável. Escolhida essa natureza, pode-se optar entre as distribuições mais usuais, caso se encaixe no caso em estudo. A respeito das distribuições de probabilidade, julgue o item que se segue.


Um gerente de uma central de teleatendimento interessado na probabilidade de que determinado atendente receba alguma ligação em até 10 minutos poderá determiná-la por meio da distribuição exponencial.

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distribuição exponencial: calcula a probabilidade de ocorrência de um evento em determinado intervalo de tempo

  • usado, por exemplo, para verificar a duração de equipamentos

A distribuição exponencial é usada para calcularmos a probabilidade de determinado evento ocorrer em certo intervalo de tempo. Aparece frequentemente em questões sobre duração de equipamentos.

No caso em questão, seguiria distribuição exponencial a variável aleatória X: tempo em minutos entre ligações sucessivas.

O item está correto. A distribuição exponencial é frequentemente usada para modelar o tempo entre eventos em um processo de Poisson, onde os eventos ocorrem de forma contínua e independente. A característica principal da distribuição exponencial é a ausência de memória, o que significa que a probabilidade de ocorrência de um evento em um futuro imediato não é afetada pelo tempo que já se passou.

Se um gerente de uma central de teleatendimento estiver interessado na probabilidade de que determinado atendente receba alguma ligação em até 10 minutos, e se assumirmos que a chegada de chamadas segue um processo de Poisson (número médio de chamadas por unidade de tempo), então a distribuição do tempo entre chamadas consecutivas pode ser modelada pela distribuição exponencial.

Portanto, a distribuição exponencial é apropriada para modelar o tempo entre eventos, como o tempo entre chamadas em um call center, quando a suposição de um processo de Poisson é válida.

   

Gabarito: CERTO.

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