A distribuição Normal é a mais familiar das distribuições de probabilidade e também uma das mais importantes em estatística. Exemplo: O peso de recém-nascidos é uma variável aleatória contínua. ... A distribuição normal é simétrica em torno da média o que implica que e média, a mediana e a moda são todas coincidentes.
Distribuição normal No qual μ (mu) representa o valor da média e σ (sigma) representa um desvio padrão (portanto para mais ou para menos). Gerando uma distribuição normal, em que a média é o valor 0 e o desvio padrão é 1, temos um gráfico como mostrado na Figura 3.
Para a cauda direita, é apropriado apenas calcular uma média e um desvio padrão, adicionar 1, 2 e 3 desvios padrão da média para criar um intervalo e comparar com o normal 68/95 / 99,7 para a distribuição normal padrão após o uso a função norm. dist no excel para testar cada valor de desvio padrão.
Uma variável aleatória contínua tem distribuição normal se sua função densidade de probabilidade for dada por: Em que μ é a média de x e σ é o desvio padrão de x. As variáveis que formam uma distribuição de probabilidade podem ter qualquer média e desvio padrão.
Execute um teste de normalidade Selecione Estat > Estatísticas Básicas > Teste de Normalidade. Os resultados do teste indicam se você deve rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula de que os dados são provenientes de uma população distribuída normalmente.
No SPSS versão 18.0, uma das maneiras de obter esse gráfico é através do menu Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore -> Plots marcando-se Histogram. Através do histograma, buscamos verificar se a forma de sino da distribuição Normal está presente.
A forma do histograma lhe dá muitas informações importantes para poder decidir qual distribuição utilizar. Por fim, podemos utilizar o qq-plot para verificar com maior precisão se estamos supondo a distribuição correta. Para ver um exemplo de como verificar se uma distribuição é Normal, clique aqui.
A ferramenta mais simples e a mais recomendada para verificar a distribuição dos seus dados juntamente com o histograma. O quantile plot (qq-plot) simplesmente irá dispor em um gráfico uma comparação dois a dois dos quantis teóricos de uma Normal e os quantis de seus dados.
A distribuição Normal é exigida em muitas situações pelas suas boas propriedades matemáticas e por isso é tão utilizada em probabilidade e estatística, como no teste t e na ANOVA. No entanto, é comum vermos a utilização de ferramentas estatísticas de testes de hipótese sem verificar primeiramente se a distribuição é Normal.
Por isso que a distribuição Normal é tão enfatizada e valorizada nos cursos de estatística. De fato, a distribuição Normal é a mais apropriada quando trabalhamos com dados contínuos, principalmente se o interesse é a média de alguma variável. Porém é preciso verificar se os dados realmente são normais antes de iniciar qualquer análise.
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