Probabilidade

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Biometria Distribuição normal
(Leitura complementar ao capítulo 4) Sumário: Características Coeficiente de variação Como desenhar uma curva normal Distribuição Normal Padrão Distribuições binomial e normal Distribuição de t de Student Erro padrão da média e tamanho amostral Erro padrão só com 1 amostra Intervalo de confiança da média Momentos, assimetria e curtose Simetria Tamanho da amostra Z - dados tabelados

Características A distribuição normal tem como características fundamentais a média e o desvio padrão. Para os interessados por Ciências Biológicas é a mais importante das distribuições contínuas pois muitas variáveis aleatórias de ocorrência natural ou de processos práticos obedecem esta distribuição. Abraham de Moivre, um matemático francês exilado na Inglaterra, publicou a função densidade de probabilidade da distribuição normal com média µ e variância σ2 (ou, de forma equivalente, desvio padrão σ) em 1733:

É importante lembrar que os parâmetros populacionais µ e σ possuem os seguintes significados: µ = média populacional: indica a posição central da distribuição σ = desvio padrão populacional: refere-se à dispersão da distribuição
Fátima Conti - Muitas Dicas - http://www.cultura.ufpa.br/dicas/ - Laboratório de Informática - ICB - UFPA

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Se uma variável aleatória x tem distribuição normal com média µ e variância σ2, diz-se que x ~ N(µ, σ2) A figura a seguir mostra uma curva normal típica, com seus parâmetros descritos graficamente.

A curva normal tem forma de sino, ou seja, é unimodal e simétrica, e o seu valor de máxima frequência, a moda coincide com o valor da média e da mediana. A média é o centro da curva. A distribuição de valores maiores que a média ( ) e a dos valores menores que a média ( ) é perfeitamente simétrica, ou seja, se passarmos uma linha exatamente pelo centro da curva teremos duas metades, sendo que cada uma delas é a imagem especular da outra. As extremidades da curva se estendem de forma indefinida ao longo de