{"id":459,"date":"2023-07-29T20:18:10","date_gmt":"2023-07-29T20:18:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dbinom-pbinom-qbinom-rbinom-em-r\/"},"modified":"2023-07-29T20:18:10","modified_gmt":"2023-07-29T20:18:10","slug":"dbinom-pbinom-qbinom-rbinom-em-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dbinom-pbinom-qbinom-rbinom-em-r\/","title":{"rendered":"Um guia para dbinom, pbinom, qbinom e rbinom em r"},"content":{"rendered":"

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Este tutorial explica como usar a distribui\u00e7\u00e3o binomial<\/a> em R usando as fun\u00e7\u00f5es dbinom<\/strong> , pbinom<\/strong> , qbinom<\/strong> e rbinom<\/strong> .<\/span><\/p>\n

dbinom<\/span><\/strong><\/h2>\n

A fun\u00e7\u00e3o dbinom<\/b> retorna o valor da fun\u00e7\u00e3o de densidade de probabilidade (pdf) da distribui\u00e7\u00e3o binomial dada alguma vari\u00e1vel aleat\u00f3ria x<\/em> , o n\u00famero de tentativas (tamanho) e a probabilidade de sucesso em cada tentativa (prob). A sintaxe para usar dbinom \u00e9 a seguinte:<\/span><\/p>\n

dbinom(x, tamanho, probabilidade)<\/span><\/strong><\/p>\n

Em termos simples, dbinom<\/b> encontra a probabilidade de obter um certo n\u00famero de  <\/em> sucesso (x)<\/strong> em um certo n\u00famero de tentativas (tamanho)<\/strong> onde a probabilidade de sucesso em cada tentativa \u00e9 fixa (prob)<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Os exemplos a seguir ilustram como resolver algumas quest\u00f5es de probabilidade usando dbinom.<\/span><\/p>\n

Exemplo 1:<\/strong> Bob acerta 60% de suas tentativas de lance livre. Se ele acertar 12 lances livres, qual \u00e9 a probabilidade de acertar exatamente 10?<\/em><\/span><\/p>\n

 #find the probability of 10 successes during 12 trials where the probability of\n#success on each trial is 0.6<\/span>\ndbinom(x=10, size=12, prob=.6)\n#[1]0.06385228\n<\/strong><\/pre>\n
 A probabilidade de ele acertar exatamente 10 arremessos \u00e9 0,0639<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2:<\/strong> Sasha joga uma moeda honesta 20 vezes. Qual \u00e9 a probabilidade de a moeda sair exatamente 7 caras?<\/em><\/span><\/p>\n
 #find the probability of 7 successes during 20 trials where the probability of\n#success on each trial is 0.5\n<\/span>dbinom(x=7, size=20, prob=.5)\n#[1]0.07392883\n<\/strong><\/pre>\n
 A probabilidade de a moeda dar cara exatamente 7 vezes \u00e9 0,0739<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 pbinom<\/span><\/strong><\/h2>\n
 A fun\u00e7\u00e3o pbinom<\/b> retorna o valor da fun\u00e7\u00e3o de densidade cumulativa (cdf) da distribui\u00e7\u00e3o binomial dada uma determinada vari\u00e1vel aleat\u00f3ria q<\/em> , o n\u00famero de tentativas (tamanho) e a probabilidade de sucesso em cada tentativa (prob). A sintaxe para usar pbinom \u00e9 a seguinte:<\/span><\/p>\n
 pbinom(q, tamanho, prob)<\/span><\/strong><\/p>\n
 Em termos simples, pbinom<\/b> retorna a \u00e1rea \u00e0 esquerda de um determinado valor q<\/em>  <\/em> na distribui\u00e7\u00e3o binomial. Se voc\u00ea estiver interessado na \u00e1rea \u00e0 direita de um determinado valor q<\/em> , voc\u00ea pode simplesmente adicionar o argumento lower.tail = FALSE<\/strong><\/span><\/p>\n
 pbinom(q, tamanho, prob, lower.tail = FALSE)<\/span><\/strong><\/p>\n
 Os exemplos a seguir ilustram como resolver algumas quest\u00f5es de probabilidade usando pbinom.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 1:<\/strong> Ando joga uma moeda honesta 5 vezes. Qual \u00e9 a probabilidade de a moeda dar cara mais de duas vezes?<\/em><\/span><\/p>\n
 #find the probability of more than 2 successes during 5 trials where the\n#probability of success on each trial is 0.5<\/span>\npbinom(2, size=5, prob=.5, lower.tail=FALSE)\n# [1] 0.5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 A probabilidade de a moeda dar cara mais de duas vezes \u00e9 de 0,5<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2:<\/strong> Digamos que Tyler acerte 30% de suas tentativas quando joga. Se ele jogar 10 vezes, qual \u00e9 a probabilidade de acertar 4 rebatidas ou menos?<\/em><\/span><\/p>\n
 #find the probability of 4 or fewer successes during 10 trials where the\n#probability of success on each trial is 0.3<\/span>\npbinom(4, size=10, prob=.3)\n# [1]0.8497317<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 A probabilidade de ele marcar 4 rebatidas ou menos \u00e9 0,8497<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 qbinom<\/span><\/strong><\/h2>\n
 A fun\u00e7\u00e3o qbinom<\/b> retorna o valor da fun\u00e7\u00e3o de densidade cumulativa inversa (cdf) da distribui\u00e7\u00e3o binomial dada uma determinada vari\u00e1vel aleat\u00f3ria q<\/em> , o n\u00famero de tentativas (tamanho) e a probabilidade de sucesso de cada tentativa (prob). A sintaxe para usar qbinom \u00e9 a seguinte:<\/span><\/p>\n
 qbinom(q, tamanho, probabilidade)<\/span><\/strong><\/p>\n
 Em termos simples, voc\u00ea pode usar qbinom<\/strong> para descobrir o p-\u00e9simo<\/sup> quantil da distribui\u00e7\u00e3o binomial.<\/span><\/p>\n
 O c\u00f3digo a seguir demonstra alguns exemplos de qbinom<\/b> em a\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n
 #find the 10th quantile of a binomial distribution with 10 trials and prob\n#of success on each trial = 0.4\n<\/span>qbinom(.10, size=10, prob=.4)\n# [1] 2\n\n#find the 40th quantile of a binomial distribution with 30 trials and prob\n#of success on each trial = 0.25<\/span>\nqbinom(.40, size=30, prob=.25)\n# [1] 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 rbinom<\/span><\/strong><\/h2>\n
 A fun\u00e7\u00e3o rbinom<\/b> gera um vetor de vari\u00e1veis aleat\u00f3rias distribu\u00eddas binomialmente, dado um comprimento de vetor n<\/em> , um n\u00famero de tentativas (tamanho) e uma probabilidade de sucesso em cada tentativa (prob). A sintaxe para usar o rbinom \u00e9 a seguinte:<\/span><\/p>\n
 rbinom(n, tamanho, probabilidade)<\/span><\/strong><\/p>\n
 O c\u00f3digo a seguir demonstra alguns exemplos de rnorm<\/strong> em a\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n
 #generate a vector that shows the number of successes of 10 binomial experiments with\n#100 trials where the probability of success on each trial is 0.3.\n<\/span>results <- rbinom(10, size=100, prob=.3)\nresults\n# [1] 31 29 28 30 35 30 27 39 30 28\n\n#find mean number of successes in the 10 experiments (compared to expected<\/span>\n#mean of 30)<\/span>\nmean(results)\n# [1] 32.8\n\n<\/span>#generate a vector that shows the number of successes of 1000 binomial experiments\n#with 100 trials where the probability of success on each trial is 0.3.\nresults <- rbinom(1000, size=100, prob=.3)<\/span>\n\n#find mean number of successes in the 100 experiments (compared to expected\n#mean of 30)\nmean(results)<\/span>\n# [1] 30.105\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que quanto mais vari\u00e1veis aleat\u00f3rias criamos, mais pr\u00f3ximo o n\u00famero m\u00e9dio de sucessos est\u00e1 do n\u00famero esperado de sucessos.<\/span><\/p>\n
 Nota: \u201cN\u00famero esperado de sucessos\u201d = n<\/strong> * p<\/strong> onde n<\/strong> \u00e9 o n\u00famero de tentativas e p<\/strong> \u00e9 a probabilidade de sucesso para cada tentativa.<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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