Cap7 distribuicao continua de probabilidade 1

As distribuições contínuas de probabilidade discutidas aqui são: distribuição normal ou gaussiana, distribuição exponencial, distribuição uniforme e distribuição gama. 7.2. Distribuição Normal A distribuição normal foi estudada inicialmente no século 18, quando uma análise de erros experimentais levou a uma curva em forma de sino. Embora ela tenha aparecido pela primeira vez em 1733 através de DeMoivre, a distribuição normal recebe o nome de distribuição gaussiana, em homenagem ao cientista alemão Karl Friedrick Gauss, que foi o primeiro a utilizá-la em 1809. Nos séculos 18 e 19, matemáticos e físicos desenvolveram uma função densidade de probabilidade que descrevia bem os erros experimentais obtidos em medidas físicas. Esta função densidade de probabilidade resultou na bem conhecida curva em forma de sino, chamada de distribuição normal ou gaussiana. Esta distribuição fornece uma boa aproximação de curvas de freqüência para medidas de dimensões e características humanas, como a altura de uma população. Uma variável aleatória contínua X, que assuma valores entre - < x < , tem uma distribuição normal ou gaussiana se a função densidade de probabilidade for dada por: para - < x <  , - <  <  e 2 > 0 (1) em que , média da população, e , desvio-padrão, são parâmetros que especificam completamente uma distribuição normal. Uma forma resumida de dizer que a variável X tem distribuição normal é X~N( , 2). A forma gráfica…

DISTRIBUIÇÃO NORMAL E BINOMIAL LAGES 2012 FABIANO DA SILVA WOLFF DISTRIBUIÇÃO NORMAL E BINOMIAL Trabalho de Pesquisa apresentado ao Centro Universitário FACVEST, como parte dos requisitos para a avaliação da disciplina de Estatística. Prof. MSc. Joaquim Rodrigo de Oliveira …

01/17 DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES As distribuições de probabilidades mais conhecidas e utilizadas na maioria das aplicações são: -Distribuição binomial - π e n (variável discreta) -Distribuição normal - µ e σ2 (variável contínua) Uma função f(x) é quem define o comportamento das variáveis em termos de resultados de probabilidade (distribuição). Função de probabilidade – f(x) – variável discreta Função densidade de probabilidade – f(x) – variável contínua 02/17 DISTRIBUIÇÃO…

Distribuição Normal ou Gaussiana Denis Anderson Departamento de Engenharia da Computação Universidade Estadual do Maranhão (UEMA), São Luis MA – Brazil denis.anderson@gmail.com Abstract. This paper will approach the normal or Gaussian distribution for statistical analysis of random events. Its properties, calculations and examples will be presented. Resumo. Este trabalho irá abordar a distribuição normal ou Gaussiana para análise estatistíca de eventos aleatórios.…

Distribuições de Probabilidade Distribuição Normal 1 Distribuição Normal ou Gaussiana A distribuição Normal ou Gaussiana é muito utilizada em análises estatísticas. É uma distribuição simétrica em torno da sua média e em forma de sino. Depende de dois parâmetros que são a média e a variância da distribuição. X ~ N(µ, σ) significa que X tem distribuição Normal com média µ e desvio padrão σ. Nota: alguns autores utilizam a notação N(µ, σ2) sendo o segundo parâmetro a…

para média 4 1.1.1 Variância conhecida 4 1.1.2 Variânca desconhecida 7 1.2 Intervalo de confiança para proporção 10 1.2.1 Aproximação normal 11 1.2.2 - Aproximação normal com correção de continuidade 12 1.2.3 - Binomial exata 13 1.3 - Intervalo de confiança para taxa 14 1.4 - Intervalo de confiança para variância 15 1.5 Intervalo de confiança para razão entre duas variâncias 17 1.6 - Intervalo de confiança para a diferença de médias 20 1.6.1 - 1º Caso: Variâncias…

Aleatórias Discretas 1.1.1 - Distribuição de Bernoulli Na vida real é freqüente o uso da Distribuição de Bernoulli. Esta distribuição é aplicada a variáveis que apresentam apenas duas possibilidades de resultado. São chamadas de variáveis dicotômicas. Exemplos: i) Observar se um domicílio possui ou não televisão; ii) Observar se um estabelecimento agrícola possui ou não trator; iii) Observar se uma peça produzida por uma empresa é perfeita ou defeituosa; iv) No lançamento de um…

Variável aleatória contínua • Função de distribuição acumulada F ( x) = P( X ≤ x) = ∫ x −∞ f ( s)ds, ∀x ∈ ℜ • Exemplo 6.3 ⎧1 − e −2t , para t ≥ 0 F (t ) = ⎨ para t < 0 ⎩ 0, F(t) 1 t BARBETTA, REIS e BORNIA – Estatística para Cursos de Engenharia e Informática. Atlas, 2004 Variável aleatória contínua • Valor esperado e variância +∞ µ = E ( X ) = ∫ xf ( x)dx −∞ +∞ σ 2 = V ( X ) = ∫−∞ ( x − µ ) 2 f ( x)dx ou V ( X ) = E( X 2 ) − µ 2…

então Pr{AxB}=Pr{A}xPr{B}. DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL Se p é a probabilidade de um evento acontecer em uma tentativa única (possibilidade de sucesso) e q = 1 – p é a de que o evento não ocorra em qualquer tentativa única (possibilidade de insucesso), então a probabilidade do evento ocorrer exatamente X vezes, em N tentativas (isto é, de que haja X sucessos e N – X insucessos), é dada por: A distribuição binomial é também chamada de distribuição de…

DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE Fernanda Rios-Esp. ESTATÍSTICA PARA ENGENHARIA 1 Distribuições de Probabilidade Introdução Uma distribuição de probabilidade é um modelo matemático que relaciona um certo valor da variável em estudo com a sua probabilidade de ocorrência. Há dois tipos de distribuição de probabilidade: 1. Distribuições Contínuas: Quando a variável que está sendo medida é expressa em uma escala contínua, como no caso de uma característica dimensional. …