Tese em PDF - departamento de engenharia florestal ...
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multinomial é a jogada <strong>de</strong> um dado (SPIEGEL, 2009). Essa distribuição admite que hajam<br />
mais <strong>de</strong> dois eventos possíveis E 1 , E2<br />
, E3,...,<br />
En<br />
.<br />
2.4.5 Hipergeométrica<br />
A distribuição hipergeométrica refere-se a situações com dois ou mais resultados, <strong>em</strong><br />
que a probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> sucesso varia <strong>de</strong> uma prova para outra (LEVINE et al., 2008). Nesse<br />
caso as tentativas não são in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes e as amostras são frequent<strong>em</strong>ente selecionadas s<strong>em</strong><br />
reposição (MONTGOMERY, RUNGER, 2003). A função <strong>de</strong> quantida<strong>de</strong> hipergeométrica está<br />
apresentada na equação 03, <strong>em</strong> que se t<strong>em</strong> N objetos, entre K classificados como sucessos, N<br />
– K como falhas, <strong>em</strong> que K ≤ N , n ≤ N e x é a variável aleatória que representa o número <strong>de</strong><br />
sucessos na amostra (MOOD; GRAYBILL, 1978).<br />
⎛ K ⎞⎛<br />
N − K ⎞<br />
⎜ ⎟⎜<br />
( ) ⎝ X ⎠⎝n<br />
− X<br />
f X =<br />
⎛ N ⎞<br />
⎜ ⎟<br />
⎝n<br />
⎠<br />
⎟<br />
⎠<br />
, com X = 0, 1,<br />
2,<br />
L,<br />
r<br />
EQ. 03<br />
2.4.6 Distribuição geométrica<br />
Em situações <strong>em</strong> que se <strong>de</strong>seja saber o número <strong>de</strong> provas necessárias para a ocorrência<br />
do primeiro sucesso utiliza-se a distribuição geométrica (SOONG, 1986). Ela é <strong>de</strong>notada<br />
como uma série <strong>de</strong> tentativas in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes <strong>de</strong> Bernoulli, com probabilida<strong>de</strong> constante p <strong>de</strong><br />
um sucesso, X <strong>de</strong>nota o número <strong>de</strong> tentativas até que o primeiro sucesso ocorra, assim a<br />
X −1<br />
distribuição será f ( X ) ( 1−<br />
p)<br />
p<br />
2003)<br />
= , <strong>em</strong> que X = 1, 2, ... (MONTGOMERY, RUNGER,<br />
2.5 PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES CONTÍNUAS<br />
Dentre as funções <strong>de</strong>nsida<strong>de</strong> <strong>de</strong> probabilida<strong>de</strong> clássicas <strong>de</strong>stacam-se a Exponencial,<br />
Gama, Beta, Weibull e Normal (Gauss), que serão apresentadas a seguir.<br />
Alguns trabalhos importantes <strong>em</strong> que foram utilizadas funções <strong>de</strong>nsida<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
probabilida<strong>de</strong> no setor <strong>florestal</strong> estão apresentados a seguir. Neles se observa a gran<strong>de</strong><br />
versatilida<strong>de</strong> dos mo<strong>de</strong>los probabilísticos.<br />
Eisfeld et al. (2005) trabalharam com mo<strong>de</strong>lag<strong>em</strong> do crescimento e da produção <strong>de</strong><br />
Pinus taeda L. por meio das distribuições Gamma, Lognormal, Beta, SB Johnson, SBB <strong>de</strong><br />
Johnson, Weibull, Exponencial e a Normal. Nesse trabalho os autores utilizaram dados <strong>de</strong> 325<br />
parcelas permanentes <strong>de</strong> Pinus taeda s<strong>em</strong> <strong>de</strong>sbaste, da <strong>em</strong>presa International Paper do Brasil.<br />
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