|
Ao estudar os modelos de probabilidade discretos, dissemos que o suporte desses modelos, ou seja os valores que a variável aleatória, que identificámos com o modelo, assume, podem ser em número finito, ou infinito numerável. Um exemplo de um modelo discreto, em que o suporte é finito, é o modelo Binomial, enquanto que no modelo Geométrico, o suporte é infinito (numerável).
No entanto, se pretendermos modelar situações em que os nossos dados digam respeito a variáveis que possam assumir qualquer valor de um determinado intervalo, como por exemplo o peso, a altura, etc, já necessitamos de adoptar um modelo de probabilidade, que possa ser descrito por uma função real, de variável real, que tenha por domínio o intervalo onde consideramos que a probabilidade deverá ser não nula (Graça Martins et al, 2001). Esta função chama-se função densidade de probabilidade, e deverá ter um gráfico que satisfaça determinadas condições, nomeadamente:
|
Índice | 
III. Probabilidade | 
V. Exercícios
.png "Instituto Nacional de Estatística"){kind=logo}
