distribuição

Distribuições de Probabilidades
Quando aplicamos a Estatística na resolução de problemas administrativos, verificamos que muitos problemas apresentam as mesmas características o que nos permite estabelecer um modelo teórico para determinação da solução de problemas.
Os componentes principais de um modelo estatístico teórico:
1. Os possíveis valores que a variável aleatória X pode assumir;
2. A função de probabilidade associada à variável aleatória X;
3. O valor esperado da variável aleatória X;
4. A variância e o desvio‐padrão da variável aleatória X.
Há dois tipos de distribuições teóricas que correspondem a diferentes tipos de dados ou variáveis aleatórias: a distribuição discreta e a distribuição contínua.

Distribuições Contínuas
Variável aleatória contínua é aquela que pode assumir inúmeros valores num intervalo de números reais e é medida numa escala contínua. Por exemplo, uma variável aleatória contínua deve ser definida entre os números reais 0 e 1, ou números reais não negativos ou, para algumas distribuições, qualquer número real. A temperatura, a pressão, a precipitação ou qualquer elemento medido numa escala contínua é uma variável aleatória contínua.
Existem duas funções associadas a cada variável contínua X: a função densidade de probabilidade, simbolizada por f X , e a função cumulativa de probabilidade, ou função de distribuição de probabilidade representada por F X . A função f X é aquela cuja integral de X a até X b b ≥ a dá a probabilidade de que X assuma valores compreendidos no intervalo a, b , ou seja, b P (a ≤ X ≤ b ) = ∫ f (X ) dX

1

a

A função cumulativa de probabilidade F b é tal que: b F (b ) = Pr ob (X ≤ b ) = ∫ f (X ) dX

2

−∞

Qualquer função definida no campo real só pode ser considerada como uma função densidade de probabilidade se forem satisfeitas as