Distribuições Estatísticas
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Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006) Slide 1
Prof. Afonso C. Medina
Prof. Leonardo Chwif
Anexo I
Páginas 208-218Este material é disponibilizado para uso exclusivo de docentes que adotam o livro Modelagem e Simulação de Eventos Discretos em suas disciplinas. O material pode (e deve) ser editado pelo professor.
Pedimos apenas que seja sempre citada a fonte original de consulta.
Verifique sempre a atualização deste material no site www.livrosimulacao.eng.br
Divirta-se!
Versão 0.114/05/06
Distribuições Estatísticas
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Distribuições discretas: Binomial
x
f ( x )
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Distribuições discretas: Poisson
x
f (x )
Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006) Slide 4
Distribuições contínuas: Beta
0 0,5 1x
f (x )
α =2
β=1α =3
β =2
α=4
β=4
α=2
β=3
α=1,5 β =5 α=6 β=2
α=2
β=1
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Distribuições contínuas: Erlang
x
f (x )
λ =0,5 k= 3
λ =0,5
λ =0,2 k= 10
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Distribuições contínuas: Exponencial
x
f (x )
1/λ
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Distribuições contínuas: Gama
x
f (x )
α =0,
α =1
α=2
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Distribuições contínuas: Lognormal
x
f (x )
µ =1 σ=1
µ =1 σ=0,5
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Distribuições contínuas: Normal
f (x )
µ
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Distribuições contínuas: Uniforme
ba
1/ (b-a )
x
f (x )
Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006) Slide 11
Distribuições contínuas: Triangular
x
f (x )
a bm
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Distribuições contínuas: Weibull
x
f (x )
α =0,5 β =1
α =1 β =1 α =2 β =1
α =3 β =1
α=3 β=2
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Modelagem de dados... Sem dados!
�Utilizada para a escolha de parâmetros das entidades (por exemplo: em uma certa loja, 30% dos clientes realizam suas compras no balcão e 70% nas prateleiras) �Quando se conhecem apenas “valores intermediários” da distribuição ou a porcentagem de ocorrência de alguns valores discretos
�Apenas assume os valores fornecidos pelo analista
Valores e probabilidade de ocorrência destes valores
Discreta
�Quando não se tem nenhuma informação sobre o processo ou apenas os valores limites (simulação do pior caso)
�Todos os valores no intervalo são igualmente prováveis de ocorrer
Maior valor e menor valor
Uniforme
�Quando a probabilidade de ocorrência de valores acima da média é a mesma que valores abaixo da média�Quando o tempo de um processo pode ser considerado a soma de diversos tempos de sub-processos�Processos manuais
�Simétrica�Forma de sino�Variabilidade controlada pelo desvio-padrão
Média e desvio-padrão
Normal
�Quando se conhece ou se tem um bom “chute” sobre a moda (valor que mais ocorre), o menor valor e o maior valor que podem ocorrer
�Simétrica ou nãoMenor valor, moda e maior valor
Triangular
�Grande variabilidade dos valores�Independência entre um valor e outro�Muitos valores baixos e poucos valores altos�Utilizada para representar o tempo entre chegadas sucessivas e o tempo entre falhas sucessivas
�Variância alta�Cauda para direita
MédiaExponencial
AplicabilidadeCaracterísticasParâmetrosDistribuição