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Wadiley Sousa do Nascimento
Pós-Graduado em Estatística, Matemática e Computação – Ramo
Estatística Computacional
Mobile: +239 980 10 45 / 906 02 00 | Email: wadmiguel547@yahoo.com
AULA: DISTRIBUIÇÃO
NORMAL
L. BIOLOGIA
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA:
Variável Aleatória - Contínuas
Distribuição de Normal
43
Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
Uma variável aleatória contínua 𝑋 tem distribuição normal
distribuição normal, também conhecida como distribuição Gaussiana
se sua de probabilidade se a sua função densidade de probabilidade
for dada por:
Propriedades da
Distribuição Normal
1. A curva normal é um tipo de curva simétrica;
2. Formato de “sino”;
3. A área sob a curva é igual a 1;
4. Unimodal, sendo seu ponto de frequência
máxima situado no meio da distribuição;
5. Média, mediana e moda coincidem.
𝒇 𝒙 =
𝟏
𝝈 𝟐𝝅
𝒆
−
𝟏
𝟐
𝒙−𝝁
𝝈 , −∞ ≤ 𝑥 ≤ +∞
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Exemplo 1: A resistência à tração do papel usado em sacolas de super-
mercado é uma característica de qualidade importante.
Sabe-se que essa resistência segue um modelo Normal com média 40 psi
e desvio padrão 2 psi.
Se a especificação estabelece que a resistência deve ser maior que 35 psi,
qual a probabilidade que uma sacola produzida com este material
satisfaça a especificação?
𝑃 𝑋 ≥ 35 = 1 − 𝑃 𝑋 ≤ 35 = 1 − 𝑃 𝑍 ≤
35 − 40
2
= 1 − 𝑃 𝑍 ≤ −2,5
= 1 − 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 2,5 = 𝑃 𝑍 ≤ 2,5 = 0,9938 = 99,38%
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA:
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Exemplo 2: O diâmetro do eixo principal de um disco rígido segue a
distribuição Normal com média 25,08 in e desvio padrão 0,05 in.
Se as especificações para esse eixo estiver entre 24,85 e 25,15,
determine o percentual de unidades produzidas em conformidades
com as especificações.
𝑃 24,85 ≤ 𝑋 ≤ 25,15 = 𝑃 𝑋 ≤ 25,15 − 𝑃 𝑋 ≤ 24,85 = 𝑃 𝑍 ≤
25,15 − 25,08
0,05
− 𝑃 𝑍 ≤
24,85 − 25,08
0,05
= 𝑃 𝑍 ≤ 1,40 − 𝑃 𝑍 ≤ −4,60 = 0,9192 − 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 4,60 = 0,9192 − 1 + 0,999999 = 0,9192
= 91,92%
Exemplo 3: Suponha que 𝑋 → 𝑁 85; 81 . Encontre um valor limite 𝑥,
tal que 𝑃 𝑋 > 𝑥 = 0,05.
𝑃 𝑋 > 𝑥 = 1 − 𝑃 𝑋 ≤ 𝑥 = 1 − 𝑃 𝑍 ≤
𝑥 − 85
9
= 0,05 ⇔ 𝑃 𝑍 ≤
𝑥 − 85
9
= 1 − 0,05
⇔ 𝑃 𝑍 ≤
𝑥 − 85
9
= 0,95 ⇔ 1,645 =
𝑥 − 85
9
⟺ 𝑥 = 99,805
Tabela 𝑍 = 1,645
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Distribuição de Normal
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  • 1. Wadiley Sousa do Nascimento Pós-Graduado em Estatística, Matemática e Computação – Ramo Estatística Computacional Mobile: +239 980 10 45 / 906 02 00 | Email: wadmiguel547@yahoo.com AULA: DISTRIBUIÇÃO NORMAL L. BIOLOGIA
  • 2. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 43 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com Uma variável aleatória contínua 𝑋 tem distribuição normal distribuição normal, também conhecida como distribuição Gaussiana se sua de probabilidade se a sua função densidade de probabilidade for dada por: Propriedades da Distribuição Normal 1. A curva normal é um tipo de curva simétrica; 2. Formato de “sino”; 3. A área sob a curva é igual a 1; 4. Unimodal, sendo seu ponto de frequência máxima situado no meio da distribuição; 5. Média, mediana e moda coincidem. 𝒇 𝒙 = 𝟏 𝝈 𝟐𝝅 𝒆 − 𝟏 𝟐 𝒙−𝝁 𝝈 , −∞ ≤ 𝑥 ≤ +∞
  • 3. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 44 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
  • 4. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 45 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
  • 5. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 46 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
  • 6. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 47 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com Exemplo 1: A resistência à tração do papel usado em sacolas de super- mercado é uma característica de qualidade importante. Sabe-se que essa resistência segue um modelo Normal com média 40 psi e desvio padrão 2 psi. Se a especificação estabelece que a resistência deve ser maior que 35 psi, qual a probabilidade que uma sacola produzida com este material satisfaça a especificação? 𝑃 𝑋 ≥ 35 = 1 − 𝑃 𝑋 ≤ 35 = 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 35 − 40 2 = 1 − 𝑃 𝑍 ≤ −2,5 = 1 − 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 2,5 = 𝑃 𝑍 ≤ 2,5 = 0,9938 = 99,38%
  • 7. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 48 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com Exemplo 2: O diâmetro do eixo principal de um disco rígido segue a distribuição Normal com média 25,08 in e desvio padrão 0,05 in. Se as especificações para esse eixo estiver entre 24,85 e 25,15, determine o percentual de unidades produzidas em conformidades com as especificações. 𝑃 24,85 ≤ 𝑋 ≤ 25,15 = 𝑃 𝑋 ≤ 25,15 − 𝑃 𝑋 ≤ 24,85 = 𝑃 𝑍 ≤ 25,15 − 25,08 0,05 − 𝑃 𝑍 ≤ 24,85 − 25,08 0,05 = 𝑃 𝑍 ≤ 1,40 − 𝑃 𝑍 ≤ −4,60 = 0,9192 − 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 4,60 = 0,9192 − 1 + 0,999999 = 0,9192 = 91,92% Exemplo 3: Suponha que 𝑋 → 𝑁 85; 81 . Encontre um valor limite 𝑥, tal que 𝑃 𝑋 > 𝑥 = 0,05. 𝑃 𝑋 > 𝑥 = 1 − 𝑃 𝑋 ≤ 𝑥 = 1 − 𝑃 𝑍 ≤ 𝑥 − 85 9 = 0,05 ⇔ 𝑃 𝑍 ≤ 𝑥 − 85 9 = 1 − 0,05 ⇔ 𝑃 𝑍 ≤ 𝑥 − 85 9 = 0,95 ⇔ 1,645 = 𝑥 − 85 9 ⟺ 𝑥 = 99,805 Tabela 𝑍 = 1,645
  • 8. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 49 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
  • 9. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: Variável Aleatória - Contínuas Distribuição de Normal 50 Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com