Question

uma fábrica de automóveis sabe que o motor de sua fabricação tem duração com distribuição normal com média de 150.000 km e desvio padrão de 5.000km. qual a probabilidade de que um carro, escolhido ao acaso, dos fabricados por essa firma, tenha um motor que dure menos que 170.000 km?? alguém sabe?

Answer 1

P(X<170000) =P[(X-150000)/5000 < (170000-150000)/5000)]

P(Z < 4)  = φ(4)  , não é necessário usar a tabela

a média é 150.000 km  o erro ou desvio padrão é 5000 km  , no máximo o motor chega a 155.000 km , ou seja, o motor não vai passar de 170.000 km..

A probabilidade é 100%  , é a resposta 

Answer 2

Com o estudo sobre variáveis estatísticas e probabilidade temos como resposta 4

Variáveis estatísticas

São o conjunto de valores que podem tomar propriedades ou características que se estudam em um conjunto de elementos.

$\begin{pmatrix}Tipos&Propriedades&Exemplos\\ Qualitativas&Os\:valores\:sao\:qualidades&Genero\:literario\\ Quantitativas&Os\:valores\:\:sao\:numeros&idade\end{pmatrix}$

Por sua vez, as variáveis quantitativas se subdividem em discretas ou contínuas, dependendo do número de valores que empregam

$\begin{pmatrix}Tipos&Propriedades&Exemplos\\ Discretas&Contagem\left(numeros\:inteiros\right)&210\:ou\:211\\ Continuas&Medida\:expressa\:por\:numero\:real&1,71m;1,715\end{pmatrix}$

Probabilidade

A probabilidade de ocorrer um evento A, denotado por P(A), em um espaço amostral equiprovável E é dada pelo quociente entre a quantidade de elementos do evento e a quantidade de elementos do espaço amostral:

• $P\left(A\right)=\frac{n\left(A\right)}{n\left(E\right)}$

sendo n(A) e n(E) as notações, respectivamente, da quantidade de elementos do evento e da quantidade de elementos do espaço amostral. Como consequência da definição, tem-se que se E é um espaço amostral equiprovável, finito e não-nulo, então $0\le P\left(A\right)\le 1$.

Essa consequência é dada, pois tem-se que $0\le n\left(A\right)\le 1$, ou seja, $\frac{0}{n\left(E\right)}\le \frac{n\left(A\right)}{n\left(E\right)}\le \frac{n\left(E\right)}{n\left(E\right)}$. Outra consequência é que se A é um evento impossível, então P(A) = 0. Se for um evento certo, P(A) = 1.

Exemplo: A partir do lançamento de um dado, calcular a probabilidade dos eventos A = Que saia um número par e B = Que saia um número menor que 3.

Decompor em eventos elementares, assim como o espaço amostral

• E = {1,2,3,4,5,6}
• A = {2,4,6}
• B = {1,2}

Contar o número de eventos elementares de cada um e, aplicando a definição de probabilidade, calcular as probabilidades perdidas

• P(A) = n(A)/n(B) = 3/6 = 1/2
• P(B) = n(B)/n(E) = 2/6 = 1/3

Função probabilidade

É uma função que associa a cada valor $x_0$ da variável aleatória x, a um número $P(x=x_0)$, que satisfaz as seguintes propriedades

• $\begin{cases}0\le P\left(x=x_0\right)\le 1&\\ \sum _{x_i\in X}^{ }\:P\left(X=x_i\right)=1&\end{cases}$

Sendo assim vamos resolver

$P\left(X < 170000\right)=P\left(Z\le 4\right)=0,5+P\left(0\le Z\le 4\right)$

$=0,5+0,499968=0,999968$

Onde

$Z=\frac{170000-150000}{5000}=4$

Saiba mais sobre probabilidade:https://brainly.com.br/tarefa/38860015

#SPJ3