estatistica

1

Disciplina: Estatística
Prof. Leandro Xavier

3. Distribuição Contínua (Normal)
4. Estimativa e Teste de Hipótese
84213, 84223, 84233, 28213 e 202213

CEUNSP - 2013

2
1 INTRODUÇÃO
Como já estudamos, as variáveis contínuas são aquelas que podem assumir uma infinidade de valores reais dentro de um intervalo. O que limita essa infinidade é a aproximação
(arredondamento) dessas variáveis. Assim, quando dizemos que a temperatura de determinada cidade é igual a 25º, podemos afirma que esta temperatura está compreendida entre 24,5º e
25,5º, ou seja, poderia ser 24,51º; 24,513º, 24,5647º... e assim sucessivamente.
Face ao supramencionado, não podemos descartar o mesmo fato quando estamos estudando probabilidades envolvendo as variáveis contínuas. Por exemplo, quando queremos saber a probabilidade de um veículo estar entre 80Km/h e 90Km/h, não estamos querendo saber, exatamente, se ele está a 86,78734635Km/h.

2 DISTRIBUIÇÕES CONTÍNUAS
Quando estudamos os histogramas, vimos que as frequências eram representadas pelas alturas de cada retângulo subjacente. Quando as variáveis são discretas, a probabilidade de a variável assumir determinado valor é dada pela área do retângulo inerente a essa variável. Contudo, não podemos utilizar esse mesmo raciocínio quando a variável é contínua. A resposta para essa pergunta é a área sob curvas contínuas.
Vejamos o exemplo abaixo:

3 DISTRIBUIÇÃO NORMAL
Dentre as distribuições contínuas existentes, a mais importante para a Estatística é a distribuição normal. Esta curva apresenta um grau surpreendente de regularidade e sua representação gráfica é dada por uma curva em forma de sino que se prolonga indefinidamente em ambas as direções. Vale ressaltar que esta curva não toca o eixo horizontal

3
(assintótica), não havendo assim a necessidade de prolongarmos demais suas extremidades, já que áreas sob a curva a mais de 4 ou 5 desvios-padrão a contar da média não tem finalidade prática.
Vejamos as