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 estatística clássica. Nela, a média, mediana e modados dados possuem o mesmo valor.
A distribuição t de Student é uma distribuição de probabilidades muito semelhante à distribuição normal. É uma distribuição também em forma de sino e simétrica em relação a média. A grande diferença é que sua utilização é para os casos em que as amostras são pequenas e o desvio-padrão da população é desconhecido.
A normal é considerada a distribuição de probabilidade mais importante, pois permite modelar uma infinidade de fenômenos naturais e, além disso, possibilita realizar aproximações para calcular probabilidades de muitas variáveis aleatórias que têm outras distribuições.
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 de um conjunto de dados estatísticos (ou uma população) é uma listagem ou função que mostra todos os valores possíveis dos dados e com que frequência eles ocorrem.
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O qq-plot e 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. Se os pontos se concentrarem em torno de uma reta, então temos indícios de que a distribuição é Normal.
A distribuição normal possui dois parâmetros, a média (μ), ou seja onde está centralizada e a variância (σ2>0) que descreve o seu grau de dispersão. Ainda, é comum se referir a dispersão em termos de unidades padrão, ou seja desvio padrão (σ).
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 intrínsecas ao fenômeno.
Quando uma amostra é retirada de uma população cujo atributo X é bem modelado por uma distribuição normal também se costuma dizer que a amostra é proveniente de uma população normal.
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