Conceitos básicos, probabilidade, distribuição normal e uso de tabelas padronizadas

Documentos relacionados
Probabilidade, distribuição normal e uso de tabelas padronizadas

Inferência. 1 Estimativa pontual de uma média 2 Estimativa intervalar de uma média. Renata Souza

Probabilidade e Estatística. stica. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva pessoal.utfpr.edu.

PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES

Tiago Viana Flor de Santana

AULA 17 - Distribuição Uniforme e Normal

Cálculo das Probabilidades e Estatística I

Conceitos básicos Revisão de estatística descritiva

MOQ 13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Professor: Rodrigo A. Scarpel

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas

b) Variáveis Aleatórias Contínuas

Aula de hoje. administração. São Paulo: Ática, 2007, Cap. 3. ! Tópicos. ! Referências. ! Distribuição de probabilidades! Variáveis aleatórias

Estatística Indutiva

Estatística e Probabilidade Aula 06 Distribuições de Probabilidades. Prof. Gabriel Bádue

Estatística 1. Resumo Teórico

Probabilidade e Estatística

Estatística I Aula 8. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Inferência. 1 Estimativa pontual de uma média 2 Estimativa intervalar de uma média. Renata Souza

b) Variáveis Aleatórias Contínuas

Estatística Aplicada II. } Revisão: Probabilidade } Propriedades da Média Amostral

Distribuição Normal. Prof. Eduardo Bezerra. (CEFET/RJ) - BCC - Inferência Estatística. 25 de agosto de 2017

Conceitos básicos: Variável Aleatória

Bioestatística e Computação I

Teoria da Estimação. Fabricio Goecking Avelar. junho Universidade Federal de Alfenas - Instituto de Ciências Exatas

c.c. É a função que associa a cada x X(S) um número f(x) que deve satisfazer as seguintes propriedades:

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Introdução à probabilidade e à estatística II. Prof. Alexandre G Patriota Sala: 298A Site:

Distribuição Gaussiana

Teoria das Filas aplicadas a Sistemas Computacionais. Aula 08

Lucas Santana da Cunha 12 de julho de 2017

Métodos Estatísticos

14. Distribuição de Probabilidade para Variáveis Aleatórias Contínuas

Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu

Distribuições de probabilidade de variáveis aleatórias contínuas

Variáveis Aleatórias Contínuas

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº3: Introdução às Probabilidades

5- Variáveis aleatórias contínuas

PROBABILIDADES: VARIÁVEL ALEATÓRIA CONTÍNUA E DISTRIBUIÇÃO NORMAL

Distribuições de Probabilidade Contínuas 1/19

Variável Aleatória Contínua:

Variáveis Aleatórias. Esperança e Variância. Prof. Luiz Medeiros Departamento de Estatística - UFPB

Estatística Descritiva

Probabilidade e Modelos Probabilísticos

Professora Ana Hermínia Andrade. Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise. Período 2017.

Probabilidade e Estatística

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio

Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo. Variáveis Aleatórias Contínuas

Distribuição Normal. Diz-se que uma variável aleatória X tem distribuição normal, se a sua função densidade de probabilidade for dada por:

Distribuição de Probabilidade. Prof.: Joni Fusinato

Distribuições derivadas da distribuição Normal. Distribuição Normal., x real.

A figura 5.1 ilustra a densidade da curva normal, que é simétrica em torno da média (µ).

Introdução à Probabilidade e à Estatística II

Probabilidade. Variáveis Aleatórias Distribuição de Probabilidade

( x) = a. f X. = para x I. Algumas Distribuições de Probabilidade Contínuas

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

Seja (X,Y) uma v.a. bidimensional contínua ou discreta. Define-se valor esperado condicionado de X para um dado Y igual a y da seguinte forma:

Professora Ana Hermínia Andrade. Período

Distribuição Normal. Prof a Dr a Alcione Miranda dos Santos. Abril, 2011

AULA 8. DISTRIBUIÇÕES DE VARIÁVEIS CONTÍNUAS Uniforme, Exponencial e Normal 19/05/2017

Erros em medidas e análises físicas e químicas

GET00116 Fundamentos de Estatística Aplicada Lista de Exercícios de Revisão para a P2 Profa. Ana Maria Farias

Teoria das Filas aplicadas a Sistemas Computacionais. Aula 09

Capítulo 5 Distribuições de Probabilidades. Seção 5-1 Visão Geral. Visão Geral. distribuições de probabilidades discretas

Probabilidade e Estatística

Catarina Marques. Estatística II Licenciatura em Gestão. Conceitos: População, Unidade Estatística e Amostra

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

Capítulo 3. Introdução à Probabilidade E à Inferência Estatística

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Variáveis Aleatórias. Departamento de Estatística Luiz Medeiros

Probabilidade Aula 08

1 Distribuição Uniforme

Nessa situação, a média dessa distribuição Normal (X ) é igual à média populacional, ou seja:

Métodos Estatísticos em Física Experimental. Prof. Zwinglio Guimarães 1 o semestre de 2015 Aulas 11 e 12

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

6EMA Lucas Santana da Cunha 17 e 19 de abril de Universidade Estadual de Londrina

Introdução ao Planejamento e Análise Estatística de Experimentos 1º Semestre de 2013 Capítulo 3 Introdução à Probabilidade e à Inferência Estatística

Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)

Transcrição:

Conceitos básicos, probabilidade, distribuição normal e uso de tabelas padronizadas Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais

Alguns conceitos População: é o conjunto de todos os elementos ou resultados sob investigação. Amostra: qualquer subconjunto da população. Subpopulação: estrato da população que partilha alguma característica comum. Parâmetro: é uma medida numérica que descreve uma população. Estatística: é uma medida numérica que descreve uma amostra. Estimador: é uma estatística da amostra usada para se aproximar de um parâmetro da população. Variáveis: característica de interesse para os elementos analisados, informações numéricas estatisticamente tratáveis. Nominais ou categóricas: profissão, gênero, preferência política... Ordinais: primeiro-segundo..., grau de escolaridade... Intervalares: salário entre 1 e 3 SM, distância entre 0 e 5km... Contínuas: altura, rendimento, peso...

Amostra População Amostra (n=5) Parâmetros Estatísticas Inferência estatística: conhecer os parâmetros, fazer afirmações sobre a população com base em suas amostras.

O que é probabilidade? Número de 0 até 1 que expressa a tendência de um determinado evento acontecer. Número positivo entre 0 e 1, associado a um evento aleatório, que se mede pela frequência relativa da sua ocorrência numa longa sucessão de eventos. Grau de segurança com que se pode esperar a realização de um evento, determinado pela frequência relativa dos eventos do mesmo tipo numa série de tentativas. Perspectiva de que algo venha a ocorrer. 4

Determinação de probabilidade Conceito genérico: Probabilidade de um resultado ou evento número de vezes que o resultado ou evento pode ocorrer número total de vezes que qualquer resultado ou evento pode ocorrer Tipos de determinação: Exata: análise da estrutura do problema, conhecimento da população... Aproximativa: estimativas a partir de amostras. Subjetiva: expressão de crenças. 5

Fonte: Wikipédia Probabilidade em variáveis discretas Qual a probabilidade de se tirar uma carta de copas de um baralho? E de se tirar um ás? Qual a probabilidade de se tirar cara jogando uma moeda para o alto? Qual a probabilidade de obter 5 lançando dois dados? 6

Probabilidade em variáveis contínuas? Qual é a probabilidade de que, ao acordar de repente, sejam exatamente 4h59min16seg147milésimos? 7

Função Densidade de Probabilidade Probabilidade de um valor específico para variáveis contínuas não faz sentido, pois a probabilidade de um ponto é zero. Devemos, portanto, definir intervalos: Ex.: Probabilidade de que sejam entre 15h e 16h P(15h<x<16h) Os intervalos são calculados com base na função que determina a distribuição das variáveis aleatórias contínuas, chamada de Função Densidade de Probabilidade (f.d.p.). 15 16 horas 8

Formalização matemática Função Densidade de Probabilidade (f.d.p.): prob ( a x b) ( x) dx Em palavras: a área debaixo da função de densidade entre dois limites fornece a probabilidade de ocorrer um evento dentro de um determinado intervalo de valores. b a f.d.p. 34 P( 29 x 34) ( x) dx 29 29 34 9

Distribuição normal Também chamada de distribuição gaussiana, é utilizada para descrever muitos fenômenos e possui grande utilidade na inferência estatística. Indicamos que uma população é normal usando a seguinte notação: X~N(μ;σ 2 ). Ex.: Uma população normal com peso médio de 70kg e desviopadrão de 16kg será notada como: X~N(70;16 2 ) 10

Formato de uma distribuição normal Fonte: Wikipédia 11

Parâmetros de uma distribuição normal A curva normal é definida por uma equação que possui os seguintes parâmetros: Média (μ) e desvio-padrão (σ). ( x x ) (,, ) e 2 2 f 2 1 2 2 Fonte: Wikipédia 12

Outras distribuições Outras distribuições serão utilizadas ao longo do curso: t de Student (parâmetros: graus de liberdade ν) Qui-quadrado (parâmetros: graus de liberdade ν) F de Fisher-Snedecor (parâmetros: graus de liberdade do numerador e denominador ν 1 e ν 2 ) Elas serão detalhas e explicadas no momento adequado. 13

Cuidado! A distribuição paranormal assombra os conceitos de muitos alunos, aparecendo com freqüência em provas e exercícios. Exorcize-a! 14

Valor padronizado (z) O valor z mede o quanto x se afasta da média ( ), em unidade de desvio padrão ( ). O desvio-padrão é a nossa régua. É usado nas tabelas de referência, onde μ=0 e σ=1. z = x - μ σ x x 15

Preste atenção nessa imagem!

Exercícios básicos: uso da curva normal 1. Uma v.a. X tem distribuição normal, com média 100 e desvio-padrão 10. a. Qual a probabilidade de que um indivíduo dessa população tenha um valor entre P(90<X<110)? b. P(x>120)? c. P(x<120)? d. Probabilidade de um indivíduo ter um valor menor que 85 e maior que 124 P(x<85 x>124)? e. Se sortearmos aleatoriamente 1000 indivíduos dessa população, quantos devem valores entre 90 e 110? Dica: desenhe a curva normal e marque a área a ser determinada 18

Exercícios básicos: uso da curva normal 2. Um levantamento realizado pela ANAC* verificou que a altura dos usuários de aviação segue uma distribuição normal com média de 171,3cm e desvio-padrão de 7,3cm. Com base nesses dados determine: a. Probabilidade de um usuário ter mais de 1,90m de altura P(X>190) b. P(X<140) c. Um intervalo simétrico em relação à média que exclua apenas 5% dos indivíduos. * SILVA, S. C; MONTEIRO, D.. Levantamento do perfil antropométrico da população brasileira usuária do transporte aéreo nacional: Projeto Conhecer. Relatório Técnico Final. Agência Nacional de Aviação Civil. 2009. Disponível em http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/relatorio_final_projeto_conhecer.pdf 19