A distribuição da curva de Gauss ou normal é a mais utilizada das distribuições de probabilidade, pois atendem a um grande número de situações da natureza e do corpo humano. Isso significa que muitos conjuntos de dados numéricos possuem distribuições que podem ser ajustadas aproximadamente por uma curva normal apropriada. Um exemplo muito comum é para as variáveis quantitativas contínuas que representam altura e pesos da população brasileira, bem como para outras características de produção de produtos e tempo de ocorrência de eventos. As distribuições normais podem ser calculadas a partir de testes Z ou testes T, dependendo do tamanho de uma amostra de dados. O teste Z não padrão envolve a v.a. X calculadas por:
Respostas
Ed 
há 2 meses
A distribuição normal, ou curva de Gauss, é amplamente utilizada porque muitos fenômenos naturais e sociais tendem a se agrupar em torno de uma média, apresentando uma simetria em relação a essa média. Para calcular a variável aleatória \(X\) em um teste Z, usamos a fórmula: \[ Z = \frac{X - \mu}{\sigma} \] onde: - \(Z\) é o valor padronizado, - \(X\) é o valor da variável, - \(\mu\) é a média da população, - \(\sigma\) é o desvio padrão da população. Para o teste T, que é utilizado quando o tamanho da amostra é pequeno (geralmente \(n < 30\)) ou quando o desvio padrão da população é desconhecido, a fórmula é semelhante, mas utiliza a média amostral e o desvio padrão amostral.
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