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A distribuição probabilística binomial descreve a distribuição da variável X, o número
de sucessos em n repetições, se o experimento satisfaz as seguintes condições (FREUND;
WILSON, 1996):
• O experimento consiste em n tentativas idênticas;
• Cada tentativa resulta em uma de duas possibilidades mutuamente exclusivas, uma
chamada sucesso e outra falha;
• A probabilidade de sucesso em uma repetição é igual a p e permanece constante durante
todo o experimento; e
• Os eventos são independentes.
2.4.3 Poisson
De acordo com Larson e Farber (2010), a distribuição de Poisson é útil para descrever
as probabilidades do número de ocorrências num campo ou intervalo contínuo (em geral
tempo ou espaço). Ela é utilizada em uma ampla gama de situações físicas, como modelo
matemático para descrever, em dado intervalo de tempo, eventos tais como emissão de
partículas de uma substância radiotiva, chegadas de passageiros a um terminal aéreo,
distribuição de partículas de poeira que atingem certo local, chegadas de carros a um
cruzamento (SOONG, 1986). Diz-se que a variável X se distribui segundo uma distribuição de
Poisson se a função de quantidade é f ( X )
−m
X
e m
= , com X = 0,
1,
2,
L em que m é
X!
qualquer número positivo (MOOD; GRAYBILL, 1978). Essa distribuição baseia-se nas
seguintes hipóteses:
1) A probabilidade de uma ocorrência é a mesma em todo o campo de observação;
2) A probabilidade de mais de uma ocorrência num único ponto é aproximadamente
zero; e
3) O número de ocorrências em qualquer intervalo é independente do número de
ocorrências em outros intervalos.
2.4.4 Multinomial
A distribuição multinomial, segundo Stevenson (1981), é usada em situações onde há
mais de dois resultados mutuamente excludentes. Tal como na binomial, exige-se que as
provas sejam independentes, com probabilidade constante. Um exemplo de distribuição
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