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LEI NORMAL: a rainha das leis do acaso Carlos Tenreiro Departamento de Matemática Universidade de Coimbra Lição Delfos, 14 de Abril de 2007

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LEI NORMAL: a rainha das leis do acaso

Carlos TenreiroDepartamento de MatemáticaUniversidade de Coimbra

Lição Delfos, 14 de Abril de 2007

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Plano da exposição

Lei normal: fotografia e assinatura Lei normal ou lei dos erros A lei dos grandes números O teorema central do limite de de

Moivre-Laplace Aplicação aos estudos de opinião O teorema central do limite de Laplace Aplicação ao controlo de qualidade

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Observações que seguem a lei normal

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Média a desvio-padrão de uma amostra

Observações

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Observações que seguem a lei normal

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Observações que seguem a lei normal

N(8.7,3.3)

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Observações que seguem a lei normal

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Observações que seguem a lei normal

N(1000.2,9.6)

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Observações que seguem a lei normal

Área =~

Proporção de pacotes com peso entre 995 e 1005 gramas

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Observações que seguem a lei normal

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Observações que seguem a lei normal

N(1010.1,20.0)

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Observações que seguem a lei normal

Área =~

Proporção de pacotes com peso entre 995 e 1005 gramas

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A lei normal: fotografia e assinatura

média

desvio-padrão

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A lei normal: fotografia e assinatura

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A lei normal: fotografia e assinatura

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Regra 68-95-99.7

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Lei normal ou lei dos erros

O matemático Johann Carl Friedrich Gauss (1777 – 1855) tem o seu nome ligado à lei normal.

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Lei normal ou lei dos erros

Grandeza observada

= Grandeza verdadeira + Erro

Erro = Grandeza observada

- Grandeza verdadeira

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Lei normal ou lei dos erros

Erro = Peso observado -1000

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Lei normal ou lei dos erros

Antes de Gauss era assumido que a distribuição do erro era: 1) Simétrica relativamente à origem; 2) Unimodais; 3) Suporte finito

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Lei normal ou lei dos erros

As distribuições de erro habitualmente consideradas não permitiam justificar teoricamente a prática corrente de tomar a média das observações como estimativa do verdadeiro valor da grandeza desconhecida.

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Lei normal ou lei dos erros

Em 1809 Gauss determina a forma que deve ter a distribuição dos erros de modo que a média das observações seja o estimador teórico da grandeza desconhecida:

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Lei dos grandes números de Jacques Bernoulli (1645-1705)

Para uma qualquer experiência aleatória, quando o número de repetições desta é elevado, a proporção de ocorrências desse acontecimento aproxima-se, tanto quanto queiramos, da probabilidade desse acontecimento (1713). dado1.xls dado2.xls

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Distribuição da proporção amostral

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Teorema central do limite de de Moivre (1667-1754) – Laplace (1749-1827)

Quando o tamanho da amostra é grande, a proporção amostral é aproximadamente normal:

onde é a probabilidade do acontecimento em causa (1733, 1812).

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Quando p=1/3 e n=10:

Teorema central do limite de de Moivre (1667-1754) – Laplace (1749-1827)

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Quando p=1/3 e n=40:

Teorema central do limite de de Moivre (1667-1754) – Laplace (1749-1827)

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Uma aplicação aos estudos de opinião

+

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Uma aplicação aos estudos de opinião

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Uma aplicação aos estudos de opinião

Para aproximadamente 95% das amostras:

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Para a amostra anterior:

Uma aplicação aos estudos de opinião

Margem de erro:

No caso do PS temos:

+

+

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Uma aplicação aos estudos de opinião

Intervalo de confiança a 95%:

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Distribuição da média amostral

A proporção amostral é uma média:

com

Será a aproximação normal válida para uma qualquer média?

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Distribuição da média amostral

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Se é calculada a partir de observações independentes com média e desvio-padrão , então

Teorema central do limite de Laplace (1749-1827)

para grande (1812).

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Aplicação ao controlo de qualidade

Um processo de empacotamento de açúcar está conforme se o peso médio dos pacotes for de 1000 gramas com uma variabilidade de 7 gramas:

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Aplicação ao controlo de qualidade

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Para obtemos

Aplicação ao controlo de qualidade

Para aproximadamente 99,7% das amostras

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Carta de controlo

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Modelo de Galton

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Movimento Browniano

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BOM TRABALHO DURANTE O FIM-DE-

SEMANA.

DIVIRTAM-SE.