De maneira tautológica, considere-se que a não normalidade ocorre quando alguma das variá- veis que descrevem um fenômeno segue qualquer distribuição de probabilidade que não seja a normal, por razões intrÃnsecas ao fenômeno.
A distribuição χ2 ou qui-quadrado é uma das distribuições mais utilizadas em estatÃstica inferencial, principalmente para realizar testes de χ2. Este teste serve para avaliar quantitativamente a relação entre o resultado de um experimento e a distribuição esperada para o fenômeno.
A distribuição normal pode ser usada para aproximar distribuições discretas de probabilidade, como por exemplo a distribuição binomial. Além disso, a distribuição normal serve também como base para a inferência estatÃstica clássica. Nela, a média, mediana e moda dos dados possuem o mesmo valor.
Distribuição Normal Padronizada. Qualquer distribuição normal pode ser padronizada, de forma que no processo de padronização dos valores da variável aleatória (X) os parâmetros se tornem μ=0 e σ2=1.
Ou seja, P ( μ − σ < X < μ + σ) ≈ 0.68. P ( μ − 2 σ < X < μ + 2 σ) ≈ 0.95. P ( μ − 3 σ < X < μ + 3 σ) ≈ 0.99. Note que para uma distribuição normal isso é válido, sejam quais forem os parâmetros ( μ, σ 2). Observe na figura abaixo a mesma situação com diferentes distribuições normais.
Para verificar a normalidade da distribuição vamos apresentar três ferramentas que devem ser utilizadas em conjunto: o teste Shapiro-Wilk, o histograma e o QQ-plot. Todas as três serão acompanhadas de um exemplo de como implementar no software R ao final.
A distribuição Normal é exigida em muitas situações pelas suas boas propriedades matemáticas e por isso é tão utilizada em probabilidade e estatÃstica, como no teste t e na ANOVA. No entanto, é comum vermos a utilização de ferramentas estatÃsticas de testes de hipótese sem verificar primeiramente se a distribuição é Normal.
Exemplo, para uma normal, X ∼ N(μ = 10, σ2 = 4) ou (σ = 2), temos as seguintes probabilidades, ou áreas sob a curva da normal. A probabilidade entre [8, 12] A probabilidade entre [6, 14] Resumindo, na distribuição normal acima onde X ∼ N(μ = 10, σ2 = 4) ou (σ = 2), as probabilidades obtidas (numéricamente) foram:
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