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Aproximação da Binomial pela Normal
Bacharelado em Economia - FEA - Noturno
1o Semestre 2016
Profs. Fábio P. Machado e Gilberto A. Paula
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 1 / 57
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Objetivos da Aula
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 2 / 57
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Objetivos da Aula
Objetivos da Aula
Objetivos da Aula
O objetivo principal desta aula é discutir a aproximação da distribuiçãobinomial (distribuição discreta) pela distribuição normal (distribuiçãocontínua) e apresentar algumas aplicações.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 3 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 4 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Definição
Experimentos que admitem apenas dois resultados possíveis(sucesso ou fracasso) recebem o nome de ensaios de Bernoulli eoriginam uma variável aleatória com distribuição de Bernoulli.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 5 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Definição
Experimentos que admitem apenas dois resultados possíveis(sucesso ou fracasso) recebem o nome de ensaios de Bernoulli eoriginam uma variável aleatória com distribuição de Bernoulli.
Função de probabilidade
Se X é uma variável aleatória com distribuição de Bernoulli comprobabilidade de sucesso p, em que X = 1 se o resultado é sucesso eX = 0 se o resultado é fracasso, então a função de probabilidade de Xfica dada por
P(X = x) = px(1 − p)(1−x),
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Definição
Experimentos que admitem apenas dois resultados possíveis(sucesso ou fracasso) recebem o nome de ensaios de Bernoulli eoriginam uma variável aleatória com distribuição de Bernoulli.
Função de probabilidade
Se X é uma variável aleatória com distribuição de Bernoulli comprobabilidade de sucesso p, em que X = 1 se o resultado é sucesso eX = 0 se o resultado é fracasso, então a função de probabilidade de Xfica dada por
P(X = x) = px(1 − p)(1−x),
em que x = 0, 1. Denotamos X ∼ Be(p).
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 6 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 6 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
intenção de voto de um eleitor, partido A ou outra preferência
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
intenção de voto de um eleitor, partido A ou outra preferência
terminar uma corrida para pedestres, sim ou não
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 6 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
intenção de voto de um eleitor, partido A ou outra preferência
terminar uma corrida para pedestres, sim ou não
preferência de um consumidor, carro nacional ou carro importado
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 6 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
intenção de voto de um eleitor, partido A ou outra preferência
terminar uma corrida para pedestres, sim ou não
preferência de um consumidor, carro nacional ou carro importado
pressão arterial de um paciente, alterada ou não alterada
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 6 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Ensaios de Bernoulli
Exemplos
resultado da inspeção de uma peça, defeituosa ou não defeituosa
opinião de um eleitor, favorável ou contrário
resultado de um exame vestibular, aprovado ou não aprovado
intenção de voto de um eleitor, partido A ou outra preferência
terminar uma corrida para pedestres, sim ou não
preferência de um consumidor, carro nacional ou carro importado
pressão arterial de um paciente, alterada ou não alterada
hábito de práticas esportivas, sim ou não
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Função de probabilidade
Assim, a função de probabilidade de X ∼ Be(p), 0 < p < 1, pode serrepresentada pela tabela abaixo
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Função de probabilidade
Assim, a função de probabilidade de X ∼ Be(p), 0 < p < 1, pode serrepresentada pela tabela abaixo
x 0 1P(X = x) 1 − p p
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Esperança
A esperança (ou valor médio) da distribuição de Bernoulli é dada por
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Esperança
A esperança (ou valor médio) da distribuição de Bernoulli é dada por
E(X ) = 0 × P(X = 0) + 1 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Esperança
A esperança (ou valor médio) da distribuição de Bernoulli é dada por
E(X ) = 0 × P(X = 0) + 1 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
Variância
A variância de X é definida por Var(X ) = E(X 2) - [E(X )]2. Temos que
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Esperança
A esperança (ou valor médio) da distribuição de Bernoulli é dada por
E(X ) = 0 × P(X = 0) + 1 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
Variância
A variância de X é definida por Var(X ) = E(X 2) - [E(X )]2. Temos que
E(X 2) = 02 × P(X = 0) + 12 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 8 / 57
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Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli
Esperança
A esperança (ou valor médio) da distribuição de Bernoulli é dada por
E(X ) = 0 × P(X = 0) + 1 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
Variância
A variância de X é definida por Var(X ) = E(X 2) - [E(X )]2. Temos que
E(X 2) = 02 × P(X = 0) + 12 × P(X = 1)
= 0 × (1 − p) + 1 × p = p.
Assim, Var(X ) = p − p2 = p(1 − p) e portanto DP(X ) =√
p(1 − p).
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Distribuição Binomial
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 9 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Definição
A variável aleatória X correspondente ao número de sucessos em nensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p desucesso, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 10 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Definição
A variável aleatória X correspondente ao número de sucessos em nensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p desucesso, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.
Função de probabilidade
A função de probabilidades de X fica dada por
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Definição
A variável aleatória X correspondente ao número de sucessos em nensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p desucesso, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.
Função de probabilidade
A função de probabilidades de X fica dada por
P(X = x) =(
nx
)
px(1 − p)(n−x),
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Definição
A variável aleatória X correspondente ao número de sucessos em nensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p desucesso, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.
Função de probabilidade
A função de probabilidades de X fica dada por
P(X = x) =(
nx
)
px(1 − p)(n−x),
em que x = 0, 1, . . . , n. Denotamos X ∼ B(n, p).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 10 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Esperança
Se X ∼ B(n, p) podemos escrever X = X1 + · · ·+ Xn, em queXi ∼ Be(p) para i = 1, . . . , n.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 11 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Esperança
Se X ∼ B(n, p) podemos escrever X = X1 + · · ·+ Xn, em queXi ∼ Be(p) para i = 1, . . . , n. Assim, obtemos
E(X ) = E(X1) + · · ·+ E(Xn) = np.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 11 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Esperança
Se X ∼ B(n, p) podemos escrever X = X1 + · · ·+ Xn, em queXi ∼ Be(p) para i = 1, . . . , n. Assim, obtemos
E(X ) = E(X1) + · · ·+ E(Xn) = np.
Variância
Similarmente como temos n ensaios independentes, então
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 11 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Esperança
Se X ∼ B(n, p) podemos escrever X = X1 + · · ·+ Xn, em queXi ∼ Be(p) para i = 1, . . . , n. Assim, obtemos
E(X ) = E(X1) + · · ·+ E(Xn) = np.
Variância
Similarmente como temos n ensaios independentes, então
Var(X ) = Var(X1) + · · ·+ Var(Xn) = np(1 − p).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 11 / 57
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Distribuição Binomial
Distribuição Binomial
Esperança
Se X ∼ B(n, p) podemos escrever X = X1 + · · ·+ Xn, em queXi ∼ Be(p) para i = 1, . . . , n. Assim, obtemos
E(X ) = E(X1) + · · ·+ E(Xn) = np.
Variância
Similarmente como temos n ensaios independentes, então
Var(X ) = Var(X1) + · · ·+ Var(Xn) = np(1 − p).
E daí segue que DP(X ) =√
np(1 − p).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 11 / 57
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Histogramas Distribuição Binomial
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 12 / 57
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Histogramas Distribuição Binomial
Histogramas Distribuição Binomial
Descrição
A seguir serão construídos histogramas para a distribuição B(n, p)variando-se o número de ensaios n e também a probabilidade desucesso p.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 13 / 57
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Histogramas Distribuição Binomial
Histogramas B (n, p) para n = 10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.0
0.1
0.2
0.3
p=0,10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
p=0,30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
p=0,50
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
p=0,80
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 14 / 57
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Histogramas Distribuição Binomial
Histogramas B (n, p) para n = 30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 13
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
p=0,10
0 2 4 6 8 10 13 16 19 22
0.00
0.05
0.10
0.15
p=0,30
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30
0.00
0.04
0.08
0.12
p=0,50
0 3 6 9 12 16 20 24 28
0.00
0.05
0.10
0.15
p=0,80
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 15 / 57
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Histogramas Distribuição Binomial
Histogramas B (n, p) para n = 50
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
0.00
0.05
0.10
0.15
p=0,10
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
p=0,30
0 3 6 9 13 18 23 28 33 38 43
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
p=0,50
0 4 8 13 19 25 31 37 43 49
0.00
0.04
0.08
0.12
p=0,80
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 16 / 57
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Aproximação pela Normal
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 17 / 57
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Aproximação pela Normal
Aproximação da B (n, p) pela N(np, np(1 − p))
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
(n=100, p=0,10)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 18 / 57
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Aproximação pela Normal
Aproximação da B (n, p) pela N(np, np(1 − p))
5 7 9 11 14 17 20 23 26 29 32 35 38 41 44 47 50 53
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
(n=100, p=0,30)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 19 / 57
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Aproximação pela Normal
Aproximação da B (n, p) pela N(np, np(1 − p))
23 26 29 32 35 38 41 44 47 50 53 56 59 62 65 68 71
0.00
0.02
0.04
0.06
(n=100, p=0,50)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 20 / 57
![Page 43: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/43.jpg)
Aproximação pela Normal
Aproximação da B (n, p) pela N(np, np(1 − p)
53 56 59 62 65 68 71 74 77 80 83 86 89 92 95 98
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
(n=100, p=0,80)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 21 / 57
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Resultado Aproximado
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 22 / 57
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Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Nota-se pelos gráficos que
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 23 / 57
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Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Nota-se pelos gráficos que
à medida que n cresce a distribuição de X ∼ B(n, p) se aproximada distribuição de Y ∼ N(µX , σ
2X ) em que µx = np e
σ2X = np(1 − p)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 23 / 57
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Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Resultado Aproximado
Nota-se pelos gráficos que
à medida que n cresce a distribuição de X ∼ B(n, p) se aproximada distribuição de Y ∼ N(µX , σ
2X ) em que µx = np e
σ2X = np(1 − p)
a aproximação parece mais rápida à medida que p se aproximade 1
2
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 23 / 57
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Cálculo da Probabilidade
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 24 / 57
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Cálculo da Probabilidade
Cálculo da Probablidade
Cálculo da ProbabilidadePortanto, temos a aproximação para n grande
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 25 / 57
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Cálculo da Probabilidade
Cálculo da Probablidade
Cálculo da ProbabilidadePortanto, temos a aproximação para n grande
P(a ≤ X ≤ b) ∼= P(a ≤ Y ≤ b)
= P
(
a − np√
np(1 − p)≤ Z ≤
b − np√
np(1 − p)
)
,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 25 / 57
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Cálculo da Probabilidade
Cálculo da Probablidade
Cálculo da ProbabilidadePortanto, temos a aproximação para n grande
P(a ≤ X ≤ b) ∼= P(a ≤ Y ≤ b)
= P
(
a − np√
np(1 − p)≤ Z ≤
b − np√
np(1 − p)
)
,
em que Z ∼ N(0, 1).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 25 / 57
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Observações
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 26 / 57
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Observações
Observações
Observações
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 27 / 57
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Observações
Observações
Observações
A aproximação da distribuição binomial pela normal é boa quandonp(1 − p) ≥ 3
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 27 / 57
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Observações
Observações
Observações
A aproximação da distribuição binomial pela normal é boa quandonp(1 − p) ≥ 3
A demonstração da validade desta aproximação é feitautilizando-se o Teorema do Limite Central
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 27 / 57
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Observações
Observações
Observações
A aproximação da distribuição binomial pela normal é boa quandonp(1 − p) ≥ 3
A demonstração da validade desta aproximação é feitautilizando-se o Teorema do Limite Central
A aproximação pode ser melhorada através do uso da Correçãode Continuidade
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 27 / 57
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Correção de Continuidade
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 28 / 57
![Page 58: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/58.jpg)
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
A correção de continuidade é um procedimento que pode ser aplicadopara melhorar a aproximação de distribuições discretas através dedistribuições contínuas.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 29 / 57
![Page 59: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/59.jpg)
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
A correção de continuidade é um procedimento que pode ser aplicadopara melhorar a aproximação de distribuições discretas através dedistribuições contínuas. Em particular, na aproximação da distribuiçãobinomial pela normal temos o seguinte:
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 29 / 57
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Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
A correção de continuidade é um procedimento que pode ser aplicadopara melhorar a aproximação de distribuições discretas através dedistribuições contínuas. Em particular, na aproximação da distribuiçãobinomial pela normal temos o seguinte:
P(a ≤ X ≤ b) ∼= P(
a −12≤ Y ≤ b +
12
)
= P
(
a − 12 − np
√
np(1 − p)≤ Z ≤
b + 12 − np
√
np(1 − p)
)
,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 29 / 57
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Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
A correção de continuidade é um procedimento que pode ser aplicadopara melhorar a aproximação de distribuições discretas através dedistribuições contínuas. Em particular, na aproximação da distribuiçãobinomial pela normal temos o seguinte:
P(a ≤ X ≤ b) ∼= P(
a −12≤ Y ≤ b +
12
)
= P
(
a − 12 − np
√
np(1 − p)≤ Z ≤
b + 12 − np
√
np(1 − p)
)
,
em que Z ∼ N(0, 1).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 29 / 57
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Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Consideramos o caso particular
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 30 / 57
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Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Consideramos o caso particular
P(X = a) ∼= P(
a −12≤ Y ≤ a +
12
)
= P
(
a − 12 − np
√
np(1 − p)≤ Z ≤
a + 12 − np
√
np(1 − p)
)
,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 30 / 57
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Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Correção de Continuidade
Consideramos o caso particular
P(X = a) ∼= P(
a −12≤ Y ≤ a +
12
)
= P
(
a − 12 − np
√
np(1 − p)≤ Z ≤
a + 12 − np
√
np(1 − p)
)
,
em que Z ∼ N(0, 1).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 30 / 57
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Tabela Normal
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 31 / 57
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Tabela Normal
Cálculo de Probabilidades
Descrição de A(z) = P(Z ≤ z), z ≥ 0
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
z
f(z)
0 z
A(z)
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 32 / 57
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Tabela Normal
Distribuição Normal Padrão: Valores de A(z) = P(Z ≤ z)Segunda Decimal de z
z 0 1 2 3 4 5 6 7 8 90.0 0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.53590.1 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.57530.2 0.5793 0.5832 0.5871 0.5910 0.5948 0.5987 0.6026 0.6064 0.6103 0.61410.3 0.6179 0.6217 0.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.65170.4 0.6554 0.6591 0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.68790.5 0.6915 0.6950 0.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.72240.6 0.7257 0.7291 0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.7486 0.7517 0.75490.7 0.7580 0.7611 0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.78520.8 0.7881 0.7910 0.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.8051 0.8078 0.8106 0.81330.9 0.8159 0.8186 0.8212 0.8238 0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.83891.0 0.8413 0.8438 0.8461 0.8485 0.8508 0.8531 0.8554 0.8577 0.8599 0.86211.1 0.8643 0.8665 0.8686 0.8708 0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.8810 0.88301.2 0.8849 0.8869 0.8888 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.90151.3 0.9032 0.9049 0.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.91771.4 0.9192 0.9207 0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306 0.93191.5 0.9332 0.9345 0.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.94411.6 0.9452 0.9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.95451.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.96331.8 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.97061.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.97672.0 0.9772 0.9778 0.9783 0.9788 0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 33 / 57
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Tabela Normal
Distribuição Normal Padrão: Valores de A(z) = P(Z ≤ z)Segunda Decimal de z
z 0 1 2 3 4 5 6 7 8 92.1 0.9821 0.9826 0.9830 0.9834 0.9838 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.98572.2 0.9861 0.9864 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.98902.3 0.9893 0.9896 0.9898 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.99162.4 0.9918 0.9920 0.9922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.99362.5 0.9938 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.99522.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.99642.7 0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.99742.8 0.9974 0.9975 0.9976 0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.99812.9 0.9981 0.9982 0.9982 0.9983 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.99863.0 0.9987 0.9987 0.9987 0.9988 0.9988 0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.99903.1 0.9990 0.9991 0.9991 0.9991 0.9992 0.9992 0.9992 0.9992 0.9993 0.99933.2 0.9993 0.9993 0.9994 0.9994 0.9994 0.9994 0.9994 0.9995 0.9995 0.99953.3 0.9995 0.9995 0.9995 0.9996 0.9996 0.9996 0.9996 0.9996 0.9996 0.99973.4 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.9997 0.99983.5 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.99983.6 0.9998 0.9998 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.99993.7 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.99993.8 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.99993.9 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 34 / 57
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Exemplos
Sumário
1 Objetivos da Aula
2 Distribuição de Bernoulli
3 Distribuição Binomial
4 Histogramas Distribuição Binomial
5 Aproximação pela Normal
6 Resultado Aproximado
7 Cálculo da Probabilidade
8 Observações
9 Correção de Continuidade
10 Tabela Normal
11 Exemplos
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 35 / 57
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Exemplos
Exemplo 1
Exemplo 1
Supor X ∼ B(225; 0, 2). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 36 / 57
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Exemplos
Exemplo 1
Exemplo 1
Supor X ∼ B(225; 0, 2). Então,
E(X ) = np = 225 × 0, 2 = 45
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 36 / 57
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Exemplos
Exemplo 1
Exemplo 1
Supor X ∼ B(225; 0, 2). Então,
E(X ) = np = 225 × 0, 2 = 45
Var(X ) = np(1 − p) = 225 × 0, 2 × 0, 8 = 36
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 36 / 57
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Exemplos
Exemplo 1
Exemplo 1
Supor X ∼ B(225; 0, 2). Então,
E(X ) = np = 225 × 0, 2 = 45
Var(X ) = np(1 − p) = 225 × 0, 2 × 0, 8 = 36
DP(X ) =√
36 = 6
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 36 / 57
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Exemplos
Exemplo 1
Exemplo 1
Supor X ∼ B(225; 0, 2). Então,
E(X ) = np = 225 × 0, 2 = 45
Var(X ) = np(1 − p) = 225 × 0, 2 × 0, 8 = 36
DP(X ) =√
36 = 6
Assim, a distribuição de X pode ser aproximada por Y ∼ N(45, 62).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 36 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
a)P(39 ≤ X ≤ 48) ∼= P(39 ≤ Y ≤ 48)
= P(
39 − 456
≤ Z ≤48 − 45
6
)
= P(−1, 0 ≤ Z ≤ 0, 5)
= P(Z ≤ 0, 5)− P(Z ≤ −1, 0)
= P(Z ≤ 0, 5)− [1 − P(Z ≤ 1, 0)]
= A(0, 5)− [1 − A(1, 0)]
= 0, 6915 − 0, 1587
= 0, 5328.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 37 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
a)P(39 ≤ X ≤ 48) ∼= P(39 ≤ Y ≤ 48)
= P(
39 − 456
≤ Z ≤48 − 45
6
)
= P(−1, 0 ≤ Z ≤ 0, 5)
= P(Z ≤ 0, 5)− P(Z ≤ −1, 0)
= P(Z ≤ 0, 5)− [1 − P(Z ≤ 1, 0)]
= A(0, 5)− [1 − A(1, 0)]
= 0, 6915 − 0, 1587
= 0, 5328.
Usando a tabela binomial obtém-se P(39 ≤ X ≤ 48) = 0, 5853 (valorexato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 37 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
a)P(39 ≤ X ≤ 48) ∼= P(38, 5 ≤ Y ≤ 48, 5)
= P(
38, 5 − 456
≤ Z ≤48, 5 − 45
6
)
= P(−1, 08 ≤ Z ≤ 0, 58)
= P(Z ≤ 0, 58)− P(Z ≤ −1, 08)
= P(Z ≤ 0, 58)− [1 − P(Z ≤ 1, 08)]
= A(0, 58)− [1 − A(1, 08)]
= 0, 7190 − 0, 1401
= 0, 5789.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 38 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
a)P(39 ≤ X ≤ 48) ∼= P(38, 5 ≤ Y ≤ 48, 5)
= P(
38, 5 − 456
≤ Z ≤48, 5 − 45
6
)
= P(−1, 08 ≤ Z ≤ 0, 58)
= P(Z ≤ 0, 58)− P(Z ≤ −1, 08)
= P(Z ≤ 0, 58)− [1 − P(Z ≤ 1, 08)]
= A(0, 58)− [1 − A(1, 08)]
= 0, 7190 − 0, 1401
= 0, 5789.
Usando a tabela binomial obtém-se P(39 ≤ X ≤ 48) = 0, 5853 (valorexato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 38 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
b)P(X ≥ 42) ∼= P(Y ≥ 42)
= P(
Z ≥42 − 45
6
)
= P(Z ≥ −0, 5)
= P(Z ≤ 0, 5)
= A(0, 5)
= 0, 6915.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 39 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
b)P(X ≥ 42) ∼= P(Y ≥ 42)
= P(
Z ≥42 − 45
6
)
= P(Z ≥ −0, 5)
= P(Z ≤ 0, 5)
= A(0, 5)
= 0, 6915.
Usando a tabela binomial obtém-se P(X ≥ 42) = 0, 7164 (valor exato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 39 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
b)P(X ≥ 42) ∼= P(Y ≥ 41, 5)
= P(
Z ≥41, 5 − 45
6
)
= P(Z ≥ −0, 58)
= P(Z ≤ 0, 58)
= A(0, 58)
= 0, 7190.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 40 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
b)P(X ≥ 42) ∼= P(Y ≥ 41, 5)
= P(
Z ≥41, 5 − 45
6
)
= P(Z ≥ −0, 58)
= P(Z ≤ 0, 58)
= A(0, 58)
= 0, 7190.
Usando a tabela binomial obtém-se P(X ≥ 42) = 0, 7164 (valor exato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 40 / 57
![Page 83: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/83.jpg)
Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
c)P(X ≤ 57) ∼= P(Y ≤ 57)
= P(
Z ≤57 − 45
6
)
= P(Z ≤ 2)
= A(2, 0)
= 0, 9773.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 41 / 57
![Page 84: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/84.jpg)
Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
c)P(X ≤ 57) ∼= P(Y ≤ 57)
= P(
Z ≤57 − 45
6
)
= P(Z ≤ 2)
= A(2, 0)
= 0, 9773.
Usando a tabela binomial obtém-se P(X ≤ 57) = 0, 9791 (valor exato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 41 / 57
![Page 85: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/85.jpg)
Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
c)P(X ≤ 57) ∼= P(Y ≤ 57, 5)
= P(
Z ≤57, 5 − 45
6
)
= P(Z ≤ 2, 08)
= A(2, 08)
= 0, 9812.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 42 / 57
![Page 86: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/86.jpg)
Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
c)P(X ≤ 57) ∼= P(Y ≤ 57, 5)
= P(
Z ≤57, 5 − 45
6
)
= P(Z ≤ 2, 08)
= A(2, 08)
= 0, 9812.
Usando a tabela binomial obtém-se P(X ≤ 57) = 0, 9791 (valor exato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 42 / 57
![Page 87: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/87.jpg)
Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
d)P(41 < X < 52) = P(42 ≤ X ≤ 51)∼= P(42 ≤ Y ≤ 51)
= P(
42 − 456
≤ Z ≤51 − 45
6
)
= P(−0, 5 ≤ Z ≤ 1, 0)
= A(1)− [1 − A(0, 5)]
= 0, 5328.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 43 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Cálculo de Probabilidade
d)P(41 < X < 52) = P(42 ≤ X ≤ 51)∼= P(42 ≤ Y ≤ 51)
= P(
42 − 456
≤ Z ≤51 − 45
6
)
= P(−0, 5 ≤ Z ≤ 1, 0)
= A(1)− [1 − A(0, 5)]
= 0, 5328.
Usando a tabela binomial obtém-se P(42 ≤ X ≤ 51) = 0, 5765 (valorexato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 43 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
d)P(41 < X < 52) = P(42 ≤ X ≤ 51)∼= P(41, 5 ≤ Y ≤ 51, 5)
= P(
41, 5 − 456
≤ Z ≤51, 5 − 45
6
)
= P(−0, 58 ≤ Z ≤ 1, 08)
= A(1, 08)− [1 − A(0, 58)]
= 0, 5789.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 44 / 57
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Exemplos
Aproximação de X ∼ B(225; 0, 2) pela Y ∼ N(45, 62)
Correção de Continuidade
d)P(41 < X < 52) = P(42 ≤ X ≤ 51)∼= P(41, 5 ≤ Y ≤ 51, 5)
= P(
41, 5 − 456
≤ Z ≤51, 5 − 45
6
)
= P(−0, 58 ≤ Z ≤ 1, 08)
= A(1, 08)− [1 − A(0, 58)]
= 0, 5789.
Usando a tabela binomial obtém-se P(42 ≤ X ≤ 51) = 0, 5765 (valorexato).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 44 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Um sistema é formado por 100 componentes, cada um dos quais comconfiabilidade (probabilidade de funcionar adequadamente num certoperíodo) igual a 0, 9. Esses componentes funcionam de formaindependente e para o sistema funcionar é preciso que pelo menos 87desses componentes estejam funcionando. Qual é a confiabilidade dosistema?
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 45 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Seja X :número de componentes que funcionam adequadamente.Suposição X ∼ B(100; 0, 9). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 46 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Seja X :número de componentes que funcionam adequadamente.Suposição X ∼ B(100; 0, 9). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 9 = 90
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 46 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Seja X :número de componentes que funcionam adequadamente.Suposição X ∼ B(100; 0, 9). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 9 = 90
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 9 × 0, 1 = 9
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 46 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Seja X :número de componentes que funcionam adequadamente.Suposição X ∼ B(100; 0, 9). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 9 = 90
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 9 × 0, 1 = 9
DP(X ) =√
9 = 3
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 46 / 57
![Page 96: Aproximação da Binomial pela Normal - ime.usp.brgiapaula/Aula%208-Aproxima%E7%E3o%20da%20... · ensaios de Bernoulli independentes e com mesma probabilidade p de sucesso, tem distribuição](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022052921/5c02f7a009d3f290408b5359/html5/thumbnails/96.jpg)
Exemplos
Exemplo 2
Exemplo 2
Seja X :número de componentes que funcionam adequadamente.Suposição X ∼ B(100; 0, 9). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 9 = 90
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 9 × 0, 1 = 9
DP(X ) =√
9 = 3
Assim, a distribuição de X pode ser aproximada por Y ∼ N(90, 32).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 46 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Cálculo da Confiabilidade do Sistema
P(X ≥ 87) ∼= P(Y ≥ 87)
= P(
z ≥87 − 90
3
)
= P(Z ≥ −1, 0)
= P(Z ≤ 1, 0)
= A(1, 0)
= 0, 8413.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 47 / 57
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Exemplos
Exemplo 2
Cálculo da Confiabilidade do Sistema
P(X ≥ 87) ∼= P(Y ≥ 87)
= P(
z ≥87 − 90
3
)
= P(Z ≥ −1, 0)
= P(Z ≤ 1, 0)
= A(1, 0)
= 0, 8413.
A confiabilidade do sistema é 0, 8413(84, 13%).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 47 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Um exame é constituído de 120 questões de múltipla escolha sendoque cada questão tem 4 alternativas. Calcule aproximadamente aprobabilidade de um candidato que escolhe as alternativas ao acasoacertar mais do que 1/3 das questões.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 48 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Seja X :número de questões respondidas corretamente pelocandidato. Suposição X ∼ B(120; 0, 25). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 49 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Seja X :número de questões respondidas corretamente pelocandidato. Suposição X ∼ B(120; 0, 25). Então,
E(X ) = np = 120 × 0, 25 = 30
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 49 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Seja X :número de questões respondidas corretamente pelocandidato. Suposição X ∼ B(120; 0, 25). Então,
E(X ) = np = 120 × 0, 25 = 30
Var(X ) = np(1 − p) = 120 × 0, 25 × 0, 75 = 22, 5
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 49 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Seja X :número de questões respondidas corretamente pelocandidato. Suposição X ∼ B(120; 0, 25). Então,
E(X ) = np = 120 × 0, 25 = 30
Var(X ) = np(1 − p) = 120 × 0, 25 × 0, 75 = 22, 5
DP(X ) =√
22, 5 ∼= 4, 74
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 49 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Exemplo 3
Seja X :número de questões respondidas corretamente pelocandidato. Suposição X ∼ B(120; 0, 25). Então,
E(X ) = np = 120 × 0, 25 = 30
Var(X ) = np(1 − p) = 120 × 0, 25 × 0, 75 = 22, 5
DP(X ) =√
22, 5 ∼= 4, 74
Assim, a distribuição de X pode ser aproximada por Y ∼ N(30; 4, 742).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 49 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Cálculo da Probabilidade
P(X > 40) = P(X ≥ 41)∼= P(Y ≥ 41)
= P(
Z ≥41 − 30
4, 74
)
= P(Z ≥ 2, 32)
= 1 − P(Z ≤ 2, 32)
= 1 − A(2, 32)
= 1 − 0, 9898
= 0, 0102(1, 02%).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 50 / 57
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Exemplos
Exemplo 3
Cálculo da Probabilidade
P(X > 40) = P(X ≥ 41)∼= P(Y ≥ 41)
= P(
Z ≥41 − 30
4, 74
)
= P(Z ≥ 2, 32)
= 1 − P(Z ≤ 2, 32)
= 1 − A(2, 32)
= 1 − 0, 9898
= 0, 0102(1, 02%).
Portanto, de cada 100 alunos que responderem as questões ao acasoespera-se apenas 1 com mais do que 40 acertos.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 50 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
O tempo de vida útil de uma bateria segue uma distribuição normal demédia 5 anos e desvio padrão 2,4 anos. O fabricante dá a garantia de2 anos e troca as baterias que apresentarem defeito nesse período.Se uma bateria é sorteada ao acaso da produção, qual é aprobabilidade de que a mesma venha a ser trocada na garantia? Emum lote de 150 baterias vendidas, qual é a probabilidade de que nomáximo 10 sejam trocadas no período de garantia?
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja T :tempo de vida útil da bateria. Temos que T ∼ N(5; 2, 42).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 52 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja T :tempo de vida útil da bateria. Temos que T ∼ N(5; 2, 42).P(bateria ser trocada) = P(T ≤ 2) ∼= P(Z ≤ (2 − 5)/2, 4) =P(Z ≤ −1, 25) = 1 − P(Z ≤ 1, 25) = 1 − A(1, 25) = 1 − 0, 8944 =0, 1056.
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 52 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja X :número de baterias trocadas no período de garantia.Suposição X ∼ B(150; 0, 1056). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 53 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja X :número de baterias trocadas no período de garantia.Suposição X ∼ B(150; 0, 1056). Então,
E(X ) = np = 150 × 0, 1056 = 15, 84
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 53 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja X :número de baterias trocadas no período de garantia.Suposição X ∼ B(150; 0, 1056). Então,
E(X ) = np = 150 × 0, 1056 = 15, 84
Var(X ) = np(1 − p) = 150 × 0, 1056 × 0, 8944 ∼= 14, 17
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 53 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja X :número de baterias trocadas no período de garantia.Suposição X ∼ B(150; 0, 1056). Então,
E(X ) = np = 150 × 0, 1056 = 15, 84
Var(X ) = np(1 − p) = 150 × 0, 1056 × 0, 8944 ∼= 14, 17
DP(X ) =√
14, 17 ∼= 3, 76
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Exemplos
Exemplo 4
Exemplo 4
Seja X :número de baterias trocadas no período de garantia.Suposição X ∼ B(150; 0, 1056). Então,
E(X ) = np = 150 × 0, 1056 = 15, 84
Var(X ) = np(1 − p) = 150 × 0, 1056 × 0, 8944 ∼= 14, 17
DP(X ) =√
14, 17 ∼= 3, 76
Assim, a distribuição de X pode ser aproximada porY ∼ N(15, 84; 3, 762).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 53 / 57
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Exemplos
Exemplo 4
Cálculo da Probabilidade
P(X ≤ 10) ∼= P(Y ≤ 10)
= P(
Z ≥10 − 15, 84
3, 76
)
= P(Z ≤ −1, 55)
= 1 − P(Z ≤ 1, 55)
= 1 − A(1, 55)
= 1 − 0, 9394
= 0, 0606(6, 06%).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 54 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Num ambulatório médico sabe-se que 60% das receitas de analgésicoprescrevem aspirina e 40% prescrevem dipirona sódica. Numdeterminado dia há em estoque 70 comprimidos de aspirina e 50comprimidos de dipirona sódica. Se nesse dia são prescritas 100receitas, calcule aproximadamente a probabilidade de todas asreceitas serem atendidas.
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Vamos considerar a variável aleatória X :número de prescrições deaspirina. Note que sabendo-se o número de prescrições de aspirinasabe-se também o número de prescrições de dipirona sódica.Suposição X ∼ B(100; 0, 60). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 56 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Vamos considerar a variável aleatória X :número de prescrições deaspirina. Note que sabendo-se o número de prescrições de aspirinasabe-se também o número de prescrições de dipirona sódica.Suposição X ∼ B(100; 0, 60). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 60 = 60
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 56 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Vamos considerar a variável aleatória X :número de prescrições deaspirina. Note que sabendo-se o número de prescrições de aspirinasabe-se também o número de prescrições de dipirona sódica.Suposição X ∼ B(100; 0, 60). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 60 = 60
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 60 × 0, 40 = 24
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 56 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Vamos considerar a variável aleatória X :número de prescrições deaspirina. Note que sabendo-se o número de prescrições de aspirinasabe-se também o número de prescrições de dipirona sódica.Suposição X ∼ B(100; 0, 60). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 60 = 60
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 60 × 0, 40 = 24
DP(X ) =√
24 ∼= 4, 90
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 56 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Exemplo 5
Vamos considerar a variável aleatória X :número de prescrições deaspirina. Note que sabendo-se o número de prescrições de aspirinasabe-se também o número de prescrições de dipirona sódica.Suposição X ∼ B(100; 0, 60). Então,
E(X ) = np = 100 × 0, 60 = 60
Var(X ) = np(1 − p) = 100 × 0, 60 × 0, 40 = 24
DP(X ) =√
24 ∼= 4, 90
Assim, a distribuição de X pode ser aproximada por Y ∼ N(60; 4, 902).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 56 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Cálculo da Probabilidade
Portanto, temos que P(todas as prescrições serem atendidas) =P(50 ≤ X ≤ 70). Então,
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 57 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Cálculo da Probabilidade
Portanto, temos que P(todas as prescrições serem atendidas) =P(50 ≤ X ≤ 70). Então,
P(50 ≤ X ≤ 70) ∼= P(50 ≤ Y ≤ 70)
= P(
50 − 604, 90
≤ Z ≤70 − 60
4, 90
)
= P(−2, 04 ≤ Z ≤ 2, 04)
= P(Z ≤ 2, 04)− P(Z ≤ −2, 04)
= A(2, 04)− [1 − A(2, 08)]
= 0, 9793 − [1 − 0, 9793]
= 0, 9586(95, 86%).
MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 57 / 57
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Exemplos
Exemplo 5
Cálculo da Probabilidade
Portanto, temos que P(todas as prescrições serem atendidas) =P(50 ≤ X ≤ 70). Então,
P(50 ≤ X ≤ 70) ∼= P(50 ≤ Y ≤ 70)
= P(
50 − 604, 90
≤ Z ≤70 − 60
4, 90
)
= P(−2, 04 ≤ Z ≤ 2, 04)
= P(Z ≤ 2, 04)− P(Z ≤ −2, 04)
= A(2, 04)− [1 − A(2, 08)]
= 0, 9793 − [1 − 0, 9793]
= 0, 9586(95, 86%).
Portanto, a probabilidade de todas as prescrições serem atendidas éaproximadamente 0,9586 (95,86%).MAE0219 (Economia-FEA-Noturno) Aproximação da Binomial pela Normal 1o Semestre 2016 57 / 57