Detelesa Victor Rumeque



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Detelesa Victor Rumeque

Hamada H. Assubugi Gulamo

Prazer Genácia Inácio Alexandre

Modelos de variáveis aleatórias contínuas (distribuição normal).

( Licenciatura em Gestão de Empresa com Habilitações em Gestão Financeira)

Universidade Rovuma

Nampula

2019
Detelesa Victor Rumeque



Hamada H. Assubugi Gulamo

Prazer Genácia Inácio Alexandre



Modelos de variáveis aleatórias contínuas (distribuição normal).

Trabalho de caracter avaliativo pertencente a cadeira de Estatística II, curso: Gestão de Empresas 2 ͦ ano Regular, lecionada peloː MA. Emílio António


Universidade Rovuma

Nampula


2019
Índice

Introdução 4

Distribuição Normal 5

Função de densidade de probabilidades 5

Distribuição Normal Padrão 6

Média, Variância e desvio padrão da Distribuição Normal 6

Propriedades da distribuição Normal 6

Resolução 7

Aproximação da Distribuição Binominal para a Distribuição Normal 11

Aproximação da Distribuição de Poisson para a Distribuição Normal 11

Função de densidade de probabilidade será: 13

Conclusão 13

Referência bibliográfica 14





Introdução


O presente trabalho da cadeira de, tem como tema: O presente trabalho, o qual foi realizado no âmbito da cadeira de Estatística II, do 2ºano, da Licenciatura de Gestão de Empresas, da Universidade Rovuma, teve como principal objectivo o estudo de Variáveis aleatórias continuais especificamente, distribuição normal. Neste iremos abordar aspectos relacionados com Função de densidade de probabilidades, Distribuição Normal Padrão, Propriedades da distribuição Normal, Aproximação da Distribuição de Poisson para a Distribuição Normal e Aproximação da Distribuição Binominal para a Distribuição Normal. Em suma, deixaremos algumas ilustrações relacionadas aos itens acima por nos citados.

Dizer que este trabalho de carácter cientifico, observa as seguintes regras: capa, contra-capa, introdução, desenvolvimento, conclusão e respectiva referência bibliográfica.



Distribuição Normal


A distribuição normal é uma das mais importantes distribuições da estatística, conhecida também como Distribuição de Gauss ou Gaussiana. Além de descrever uma série de fenómenos físicos e financeiros, possui grande uso na estatística inferencial.

A distribuição normal depende inteiramente de dois parâmetros que são a média e desvio padrão, ou seja, conhecendo-se estes consegue-se determinar qualquer probabilidade em uma distribuição Normal.



Um interessante uso da Distribuição Normal é que ela serve de aproximação para o cálculo de outras distribuições quando o número de observações fica grande. Essa importante propriedade provem do Teorema Central do Limite que diz "toda soma de variáveis aleatórias independentes de média finita e variância limitada é aproximadamente Normal, desde que o número de termos da soma seja suficientemente grande" (n > 30).

Função de densidade de probabilidades


Uma distribuição de variável aleatória contínua X, diz-se que é normalmente distribuída se a sua função de densidade de probabilidades f(x) é assim definida,

; -α> x <+α

Onde: µ - média da distribuição (média populacional)



σ – Desvio padrão da distribuição (desvio padrão populacional) e =2.71821828

Valores de Z

Figura: Curva de distribuição Normal


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