Distribuição de Probabilidades

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Universidade de Brasília
Departamento de Engenharia Mecânica
Programa de Pós-graduação em Ciências Mecânicas
Distribuições de Probabilidade
Professor
Métodos Experimentais em
Ciências Mecânicas
Jorge Luiz A. Ferreira
Universidade de Brasília
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Distribuições de Probabilidade
Distribuição de Probabilidade
Função que descreve a chance que uma variável pode
assumir
ao
longo
de
um
espaço
de
valores.
Uma
distribuição de probabilidade pode ser discreta (como em
um jogo de dados) ou contínua. É comum o uso de funções
que se ajustem à distribuição de probabilidade.
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Distribuição de Probabilidade
Distribuição de Probabilidade – Aprox. da F.D.P
Função Amostral
Intervalo, h
f.d.p
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Propriedades Básicas das Funções de Distribuição
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Distribuição de Probabilidade
Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal
A distribuição normal é uma das Além de descrever uma série de
mais importantes distribuições da fenômenos físicos e financeiros, possui
grande uso na estatística inferencial. É
estatística, conhecida também
inteiramente
descrita
por
seus
como Distribuição de Gauss ou
parâmetros de média e desvio padrão,
Gaussiana. Foi desenvolvida pelo
ou
seja,
conhecendo-se
estes
matemático francês Abraham de consegue-se
determinar
qualquer
Moivre
probabilidade
Normal.
em
uma
distribuição
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Distribuição Normal - Propriedades
• Suas média, mediana e moda são iguais.
• Tem forma de sino e é simétrica em torno da média.
x
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Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal - Propriedades
• À medida que a curva se afasta da média,
aproxima-se cada vez mais do eixo x, mas
nunca o toca..
• Os pontos de inflexão da curva distam de 1
desvio padrão em relação ao centro da
distribuição.
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Distribuição Normal - Propriedades
pontos de inflexão
σ = desvio padrão
µ = média
assíntota
σ
µ
σ
assíntota
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Distribuição Normal - Propriedades
• Alteração da média implica numa translação da curva
N(µ,σ)
N(µ+4,5,σ)
10 11
12 13 14
µ
4,5
15 16 17 18 19
8,0
N(µ+8,σ)
20
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Distribuição Normal - Propriedades
• Alteração do Desvio Padrão
implica em uma Variação da
Forma
σ>σ>σ
µ
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Distribuição Normal - Propriedades
Cerca de 68% da área está a
um desvio padrão da média.
68%
Cerca de 95% da área está
a dois desvios padrão.
Cerca de 99,7% da área está a três desvios padrão da média.
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Distribuição Normal – Representação Matemática
Uma variável aleatória x possui distribuição normal se a sua
função densidade de probabilidade for igual a:
 (x − µ )2
1
exp  −
f ( x; µ ,σ ) =
2

σ 2π
2
σ





onde σ e µ são números reais positivos enquanto x pode assumir
qualquer valor real entre -∞ e +∞.
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Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal – Representação Matemática
Gráfico da função de distribuição acumulada F(x) = P(X≤x) onde
x é uma variável aleatória normal padrão, isto é, com média µ =
0 e desvio padrão σ =1.
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Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal – Representação Simbólica
Usa-se a simbologia
x ~ N (µ ,σ 2 )
para indicar que x é uma variável aleatória com distribuição
normal de probabilidade, possuindo esperança µ e desviopadrão σ.
Quando µ = 0 e σ = 1, a distribuição de x recebe o nome de
distribuição padrão ou reduzida.
Neste caso, usa-se a letra z para representar esta variável.
Assim, z ~ N( 0, 1 )
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Distribuição Normal Padrão
A distribuição normal padrão é importante pois, se X for uma
variável aleatória normal, com média µ e desvio-padrão σ, então
a variável z definida por:
z=
x−µ
σ
possui uma distribuição normal padrão ou normal reduzida,
aquela cuja média é zero e desvio-padrão igual a 1.
Esta é a fórmula de conversão de uma distribuição normal com
média µ e desvio-padrão σ numa distribuição normal padrão com
média zero e desvio-padrão igual a 1.
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Distribuição Normal Padrão – Representação Matemática
Função
Densidade
de
Probabilidade Normal Padrão
f(z)
1
 1 2
f (z) =
exp − z 
2π
 2 
Função
Distribuição
Probabilidade Acumulada
F (z) = ∫
z
s = −∞
de
1
 1 2
exp − s ds
2π
 2 
F(z)
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Distribuição Normal Padrão – Cálculo de Probabilidade
Se x é uma variável aleatória com distribuição Normal com média µ e
desvio-padrão σ, a probabilidade de x cair no intervalo a < x < b é
P(a < x < b ) = F (α ) − F ( β )
=∫
β
s =α
α=
a−µ
σ
β=
1
 1 2
exp − s ds
2π
 2 
b−µ
σ
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Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal – Combinação Linear de V.A. Normais
Sejam X e Y variáveis aleatórias independentes com distribuição Normal,
tal que E(X) = µx Var(X) =
σ x2, E(Y) = µy , Var(Y)= σ y2 , a, b e c constantes.
Então, a variável aleatória Z = a·X + b·Y + c tem distribuição Normal com
µz = a ⋅ µx + b ⋅ µy + c
Var (z ) = a 2 ⋅Var (x ) + b 2 ⋅ Var ( y )
Em particular, a soma ou a diferença de duas ou mais variáveis aleatórias
Normais é também uma variável aleatória Normal
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Distribuição de Probabilidade Importantes
Distribuição Normal – Campo de Aplicação
Campo de Aplicação
Ensaios
Estudo
do
Comportamento
de • Resistência a Tração de Materiais
Propriedades Mecânicas, Elétricas, Ferrosos e Não-Ferrosos,
Químicas, etc
• Variação da Temperatura Ambiente,
• Consumo de Energia,
• Dimensões de Peças,
• Medida de Resistência de Resistores,
• Velocidade de Moléculas gases,
• Desgaste de Peças,
• Pressão nas Câmara de Disparo de
Munições
• etc
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