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resposta

A questão informa no mínimo 3, então de onde saiu o 2 da resposta?

n_dado = 10
p_dado = 1/6
k_dado = 3

binom.sf( k_dado, n_dado, p_dado)
Resultado = np.float64(0.06972784255448863)

A questão informa: Um dado, perfeitamente equilibrado, é lançado para o alto dez vezes. Utilizando a distribuição binomial, obtenha a probabilidade de o dado cair com o número cinco voltado para cima pelo menos três vezes.

Mas na solução informa como se o k = 2

from scipy.stats import binom

p = 1 / 6 # Probabilidade de sair o número CINCO
n = 10 # Total de lançamentos

print("{0:.2%}".format(binom.sf(2, n, p)))

A solução correta não deveria ser o item D, 6,97% ?

1 resposta

Olá, Juliana, tudo bem?

A questão realmente pede a probabilidade de o número cinco aparecer pelo menos 3 vezes, ou seja:

pelo menos 3 = 3 ou mais vezes

Em termos matemáticos, isso significa calcular:

P(X≥3)

Onde (X) é o número de vezes que o cinco aparece nos 10 lançamentos.

O ponto que pode estar gerando confusão está na função binom.sf() do SciPy. A função sf(k, n, p) é a survival function e ela calcula:

P(X > k) (estritamente maior que k)

Ou seja:

  • binom.sf(2, n, p) calcula P(X > 2), que é exatamente P(X ≥ 3)
  • binom.sf(3, n, p) calcula P(X > 3), que corresponde a P(X ≥ 4)

Por isso, quando você usa:

binom.sf(3, n, p)

o resultado representa a probabilidade de o número cinco aparecer 4 ou mais vezes, e não “pelo menos 3 vezes”, o que explica o valor menor.

Outra forma equivalente de pensar é:

1 - binom.cdf(2, n, p)

Aqui estamos calculando 1 menos a probabilidade acumulada de ocorrer 0, 1 ou 2 vezes, restando exatamente os casos em que o cinco aparece 3 ou mais vezes.

Então:

  • A questão pede: X ≥ 3
  • binom.sf(2, n, p) calcula exatamente isso
  • O uso do valor 2 não muda a pergunta, ele apenas respeita a definição da função sf

Abaixo deixo o tópico do instrutor respondendo essa mesma dúvida:

Espero ter ajudado.

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