Lançamento de 4 moedasExemplo 2:

Resultados

kkkk kkcckckcckkcckckcckkkcck

kcccckcccckcccck

cccckkkckkckkckkckkk

Considerando a quantidade decaras (k), teremos:

quantidade de caras (k) probabilidade

01234

1/164/166/164/161/16

Como a distribuição de probabilidade é uma função que associa um número real a cada evento de E ariável aleatória (diz respeito à característica do experimento que queremosestudar), para este exemplo teremos:

x = 0 F(0) =1/16 x = 1 F(1) =4/16 x = 2 F(2) =6/16 x = 3 F(3) =4/16 x = 4 F(4) =1/16

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.50

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Como a nossa variável pertence a um conjunto finito,dizemos que esta é uma variável discreta.

Caso nossa variável pertencesse a um conjunto infinito...

x = 0 x = 1 x = 2 x = 3 x = 4 ...

dizemos que esta é uma variável contínua.

Para o caso de uma variável contínua, a função que associa cada valor da variável aleatória a um número Real é chamada função densidade de probabilidade que é dada por:

Representação gráfica

OBS.: - Para calcularmos uma probabilidade qualquer, devemos trabalhar com intervalos, pois a distribuição é contínua.

- Tal probabilidade é dada pela área sob a curva delimitada pelo intervalo dado.

Observe os exemplos.

Como Área sob curva = Integral

logo, por exemplo:

Como para o calcular tais áreas devemos realizar cálculos de Integrais um pouco complicadas, tais cálculos foram realizados para todas as áreas possíveis e foi tabelado.

Este cálculo é feito apenas para distribuição Normal com média = 0 e desvio padrão = 1. Essa Normal é chamada Normal Padrão ou Normal reduzida e a variável aleatória é, em geral, representada pela letra Z onde:

Onde:Z = número de desvios-padrões, a contar da média

σ = desvio padrão

μ = média aritmética

012

0

12

6262

Z 25,2

8

18

8

6280

Z

A probabilidade de ter um aluno com nota entre 62 e 80 é a mesma probabilidade tabelada de 0 a 2,25, ou seja:P(62 < X < 80) = P(0 < Z < 2,25)

Suponha agora, um trabalhador leve um tempo médio 62 segundos para montar uma peça, com desvio padrão 12. Um consultor quer saber qual é a probabilidade de um trabalhador levar um tempo entre 62 e 80 segundos para montar uma peça, ou seja, P(62 ≤ x ≤ 80). Como proceder?

Transformar as variáveis X em variáveis normais padronizadas Z:

A probabilidade de ter um trabalhador com montando uma peça com tempo entre 62 e 80 é a mesma probabilidade tabelada de 0 a 2,25; ou seja:

P(62 < X < 80) = P(0 < Z < 2,25)

Como ver na tabela: z = 2,25?• 2,2 é o número que pode ser visto no canto esquerdo vertical • 5 (0,05) na parte superior horizontal.

Então, a probabilidade de um trabalhador terMontado uma peça de 62 a 80 pontos é 0,4878 (48,78%). Podemos escrever:

P(62 < X < 80) = P(0 < Z < 2,25) = 0,4878 = 48,78%

Algumas observações:

As vendas diárias de um confeitaria no centro de uma cidade têm distribuição normal, com média igual R$ 450,00 por dia e desvio padrão igual a R$ 95,00. Qual é a probabilidade das vendas atingirem R$ 700,00 em determinado dia?

atingir 700 => P (0 < x < 700)

Z = (700 – 450) 95

Z = 2,63

P = 0,4957

Suponha que entre pacientes o nível de colesterol tenha uma distribuição aproximadamente Normal de média 105 mg por 100 ml e um desvio padrão 9 mg por 100 ml. Qual a proporção de diabéticos que tem níveis entre 90 e 125 mg por 100 ml?

Z = (90 – 105) 9

Z = (125 – 105) 9

Z = -1,67 Z = 2,22

Então, calcular P (-1,67 < Z < 2,22)

P(-1,67 < Z < 2,22) = P(-1,67 < Z < 0) + P(0 < Z < 2,22)

= P(0< Z < 1,67) + P(0 < Z < 2,22)

= 0,4525 + 0,4868