CAP4: Distribuições Contínuas Parte 1 Distribuição Normal

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1 CAP4: Distribuições Contínuas Parte 1 Distribuição Normal Quando a variável sendo medida é expressa em uma escala contínua, sua distribuição de probabilidade é chamada distribuição contínua. Exemplo 4.1 Suponha que X seja uma variável aleatória representando o conteúdo real em kg de um pacote de café de 1kg. Assume-se que a distribuição de X seja Essa é uma distribuição contínua uma vez que o domínio de x é o intervalo [0.8; 1.1]. É chamada de distribuição uniforme e seu gráfico é representado por uma reta paralela ao eixo x: A probabilidade para variáveis contínuas assumirem valores num intervalo corresponde à área sobre a curva da função f(x) que é obtida pelo cálculo da integral definida no intervalo de valores que se deseja. Exemplo 4.2 Considerando a variável do exemplo 4.1, a probabilidade de um pacote de café conter menos de 1 kg é: = Interpretação: Assim, um processo de enchimento de pacotes de café com a distribuição de probabilidade descrita acima produzirá em torno de 67% dos pacotes com peso menor ou igual a 1kg. Neste capítulo veremos as seguintes distribuições contínuas: Normal, Exponencial e Weibull Distribuição Normal A média e variância da distribuição são: A notação usada para indicar que uma variável aleatória tem essa distribuição é: O gráfico desta distribuição é simétrico em forma de sino com eixo de simetria em x=μ. Gráfico4.1 Distribuição normal

2 f(x) f(x) A probabilidade acumulada num ponto a qualquer é: Para a distribuição normal não há uma forma analítica de se obter esta integral, assim utilizamos uma tabela (veja tabela da distribuição normal acumulada) para obter as probabilidades desta distribuição. Para utilizar a tabela é necessária fazer uma mudança de variável: Exemplo 4.3 Considere X a força de tensão do papel usada na confecção de sacos para supermercados. Sabe-se que Um comprador dos sacos exige que eles tenham pelo menos 35 lb/in 2. A probabilidade de que um saco confeccionado com este papel atenda tal especificação é: Para obter fazemos a mudança de variável: Assim, Graficamente isso representa a área hachurada: P(Z>-2.5) - Z~N(mi=0, sigma=1) Gráfico 4.2: Área correspondente à probabilidade P(Z>-2.5) O valor da probabilidade é obtido consultando a tabela. Entretanto a tabela fornece valores de probabilidade acumulada, muitas vezes precisamos observar a simetria da curva para obtermos o valor adequado na tabela. Assim, observe sob a ótica da simetria que a área correspondente a Z>-2.5 é a mesma de Z<2.5. x P(Z<2.5) - Z~N(mi=0, sigma=1) Gráfico 4.3: Área correspondente à probabilidade P(Z<2.5) Logo, P(Z>-2.5) = P(Z<2.5) que é uma probabilidade acumulada no ponto 2.5. Consultando este valor (2.50) na tabela, obtemos: x

3 f(x) Logo, P(X>35) = ou 99,38% Exemplo 4.4 O diâmetro de uma haste de metal usada em uma unidade de disco é normalmente distribuída com média in e desvio padrão in. As especificações sobre a haste foram estabelecidas como. Deseja-se saber qual a fração das hastes produzidas que satisfazem as especificações. X = diâmetro da haste Probabilidade a ser calculada: Padronizando os valores: e Assim, que corresponde a probabilidade acumulada em 1.4 menos a probabilidade acumulada em Graficamente: P(-4.6<Z<1.4) - Z~N(mi=0, sigma=1) Gráfico 4.4: Probabilidade entre dois valores Consultamos a tabela para os valores 1.4 e 4.6 (opa, temos um problema de sinal!) Para 1.4 obtemos e para 4.6 obtemos...não tem na tabela, pegue o último valor que é Agora resolvemos a questão do sinal. Queremos a P(Z<-4.6) e na tabela obtivemos P(Z<4.6). Por simetria sabemos que P(Z>4.6) = P(Z<-4.6). Além disso temos que a área total é igual a 1. Logo P(Z<-4.6) = 1 P(Z<4.6) = = Logo Interpretação: Podemos esperar que o aproveitamento do processo seja de aproximadamente 91.92%; isto é, cerca de 91.92% das hastes são produzidas de acordo com as especificações. Se a média do processo fosse modificada de para , qual seria o percentual de aproveitamento do processo? Refaça os cálculos anteriores modificando μ para Se você entendeu tudo até agora, deverá obter. Assim, com a modificação no processo, o aproveitamento aumentaria para aproximadamente 99.73%. x

4 Exemplo 4.5 Algumas vezes, em vez de calcular a probabilidade associada a um determinado valor, é necessário fazer o oposto achar um valor particular de uma variável aleatória que resulta em uma dada probabilidade. Suponha que. Queremos achar o valor de a, tal que P(X>a) = De modo equivalente, podemos reescrever Agora, devemos procurar no interior da tabela o valor 0.95 (que corresponde a uma probabilidade acumulada; observe sempre este fato, por isso reescrevemos a informação inicial!) No interior da tabela encontramos que corresponde ao valor de z = 1,65 (1, ) Também, encontramos que corresponde ao valor de z = 1,64. Como 0.95 fica entre estes dois valores, o valor de z procurado fica entre 1.64 e 1.65; nesta situação podemos assumir que o valor procurado é o ponto médio entre estes dois: (faça assim sempre que encontrar situação semelhante!) O valor de a fica assim determinado: ou seja Exemplo 4.6: Certo tipo de lâmpada tem um resultado que é normalmente distribuído com média de lux e desvio padrão de 807 lux. Qual deve ser o limite inferior de especificação deste tipo de lâmpada para que não mais que 2.5% das produzidas fiquem abaixo deste limite? O que se deseja é determinar a, o limite inferior, tal que ou de modo equivalente. Consultando o valor na tabela, obtemos: z=1.96 ( ). Entretanto, devemos lembrar que o valor de a deve ser inferior ao valor da média 26900, logo o valor de z deve ser o simétrico de 1.96, ou seja, Ao consultar a tabela em situações semelhantes,

5 tenha sempre em mente se o valor que se deseja está acima ou abaixo da média, pois isso interfere no sinal de z devido à simetria da curva. Se tiver dúvida faça um esboço gráfico, marcando a área sob a curva: Gráfico 4.5: Ilustração dado a área determinar o valor de z O valor de a fica assim determinado: ou seja Portanto o limite inferior de especificação deve ser lux

6 Exercícios Parte1: Treinando o uso da Tabela: obtenha as probabilidades que se pede: 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) Obtenha a tal que sendo 11) A vida de determinado tipo de bateria de cela seca é distribuída normalmente com média de 600 dias e desvio padrão de 60 dias. Que fração dessas baterias espera-se que sobreviva acima de 680 dias? 12) A dureza de Rockwell de uma liga particular é distribuída normalmente com média de 70 e desvio padrão de 4. Se o intervalo aceitável para a dureza fosse (70 c, 70 + c), para que valor de c teríamos 95% de todos os espécimes com dureza aceitável? 13) Um processo de fabricação de certo produto precisa de ajustes sempre que o ph do produto final ficar acima de 7.20 ou abaixo de O ph da amostra é distribuído normalmente com média μ e desvio padrão Qual a probabilidade de ajuste do processo quando a média do processo está muito ácido, ou seja, com μ=6.75? Respostas: 1) ) ) ) ) ) ) ( ) = ) ( ) = ) Equivale a = ( )= ) Z= (atenção ao sinal, a deve ser inferior à média!). Logo a= ) P(X>680) = P(Z>1.33) = = ) P(70-c<X<70+c) = 0.95 equivale a P(-c/4<Z<c/4)=0.95. Equivale ainda a P(X<70-c)= Este problema foi resolvido no exemplo 4.6. Assim c/4 = 1.96; logo c= ) P(6.8<X<7.2) = P(0.5<Z<4.5) = ( ) =

7 Parte 2: Distribuição Exponencial e Weibull A distribuição exponencial é definida por é uma constante. A média e a variância desta distribuição são: Veja o gráfico desta distribuição: Gráfico 4.6: Distribuição Exponencial com média 1/λ A distribuição exponencial é amplamente utilizada na área de engenharia de confiabilidade como modelo do tempo de falha de um componente ou sistema. Em tais aplicações o parâmetro λ é denominado taxa de falha do sistema e a média da distribuição 1/ λ é chamada tempo médio de falha. Exemplo 4.7: Suponha que um componente eletrônico em um sistema de radar de aeronave tenha vida útil descrita por uma distribuição exponencial com taxa de falha de 10-4 /h, isto é, λ = O tempo médio de falha para este componente é 1/ λ = 10 4 = h. A probabilidade de o componente falhar antes do seu tempo esperado de vida é: Este resultado vale independente do valor de. Note que a distribuição acumulada no ponto a para esta distribuição é: Exemplo 4.8 Suponha que um processo de fabricação de certo componente apresente distribuição exponencial para o tempo de falha, com taxa de falha de λ = falhas por hora. Logo a vida média é de 200 horas. Por causa de uma clausula de garantia, o fabricante deve pagar uma multa de k dólares se um componente durar menos do que 400 horas. Qual a probabilidade do fabricante pagar a multa sobre um componente qualquer produzido? Deseja-se obter A distribuição de Weibull é definida por é o parâmetro de escala e A média desta distribuição é: é o parâmetro de forma.

8 é chamada de função Gama. Se n é um inteiro positivo então: Veja o gráfico da distribuição de Weibull: Gráfico 4.7: Distribuição de Weibull, variando o parâmetro de forma. A distribuição de Weibull se reduz à exponencial quando β=1. Trata-se de um distribuição bastante flexível, pois pode assumir diversas formas com valores apropriados dos seus parâmetros. A distribuição acumulada da Weibull é: Exemplo 4.9 O tempo de falha de uma submontagem eletrônica usada em uma estação de trabalho RISK é satisfatoriamente modelado por uma distribuição de Weibull com β=0.5 e θ = Obtenha o tempo médio de falha de uma submontagem. O tempo médio de falha é dado por Qual a probabilidade da submontagem sobreviver mais de 4000h Espera-se que 13,53% das submontagens falharão após 4000 h de funcionamento.

9 Exercícios Parte 2: 1- Sabe-se que o tempo de falha de certo transistor tem distribuição de Weibull com parâmetros β=1/3 e θ = 400. Ache a fração de transistor que sobrevive a 600 horas de uso. 2- Sabe-se que o tempo de falha de certo transistor tem distribuição de Weibull com parâmetros β=1/3 e θ = 400. Qual o tempo médio de falha do transistor. 3- Sabe-se que o tempo de falha de um pequeno sistema de computador tem distribuição de Weibull com parâmetros β=1/4 e θ = 200. Que fração dessas unidades de sistema sobreviverá a 1000 horas de uso. 4- Sabe-se que o tempo de falha de um pequeno sistema de computador tem distribuição de Weibull com parâmetros β=1/4 e θ = 200. Qual o tempo médio de falha de uma unidade do sistema. 5- Um fabricante de um monitor de televisão comercial garante o tubo de imagem por um ano (8760 h). Os monitores são usados em terminais de aeroportos para tabelas de voos, e estão ligados continuamente. A vida média dos tubos é de h e o tempo de falha segue uma distribuição exponencial. Que proporção de tubos durará menos do que a garantia de 8760 h? 6- Estima-se que o tempo de falha de um tubo de televisão seja distribuído exponencialmente, com uma média de três anos. Uma companhia oferece seguro para esses tubos no primeiro ano de uso. Qual a porcentagem de apólices que terão que pagar? Repostas: 1- P(X>600) = P(X>1000) = = P(X<8760) = P(X<1) = Após estes exercícios você deverá realizar o teste 4.

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