distribuição normal de probabilidaddes

Universidade Estadual de Alagoas – Uneal
Administração Pública
Estatística

Distribuição Normal de Probabilidades

Maceió,
2014
Introdução

A distribuição normal conhecida também como distribuição gaussiana é sem dúvida a mais importante distribuição contínua. Sua importância se deve a vários fatores, entre eles podemos citar o teorema central do limite, o qual é um resultado fundamental em aplicações práticas e teóricas, pois ele garante que mesmo que os dados não sejam distribuidos segundo uma normal a média dos dados converge para uma distribuição normal conforme o número de dados aumenta. Além disso diversos estudos práticos tem como resultado uma distribuição normal. Podemos citar como exemplo a altura de uma determinada população em geral segue uma distribuição normal. Entre outras características fisicas e sociais tem um comportamento gaussiano, ou seja, segue uma distribuição normal.

Distribuição Normal de Probabilidades

A Distribuição Normal de Probabilidades também conhecida como curva normal ou curva de Gauss é a distribuição contínua mais importante e mais utilizada nos estudos da estatística e probabilidades (FDP).
Probabilidade é a chance real de ocorrer um determinado evento, isto é, a chance de ocorrer uma medida em um determinado intervalo. A distribuição de frequências é a aproximação da distribuição de probabilidades.
A distribuição é normal quando tem a forma de um sino:

A importância da análise matemática resulta do fato que muitas técnicas estatísticas exigem a normalidade dos dados. Esta vem devido ao teorema do limite central. Este teorema define que a medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias tende a uma distribuição normal (Triola, 1999).
No estudo da distribuição normal de probabilidades definimos duas funções contínuas (objeto x) de extrema importância, que são: a função densidade de probabilidade [f(X)] e