Função de Densidade de Probabilidade com Distribuição Normal: Explicada
Fórmula:f(x, mu, sigma) = (1 / (sigma * Math.sqrt(2 * Math.PI))) * Math.exp( 0.5 * Math.pow((x mu) / sigma, 2))
Entendendo a Função de Densidade de Probabilidade com Distribuição Normal
A distribuição normal, também conhecida como distribuição Gaussiana, é uma das distribuições de probabilidade mais importantes em estatística. É frequentemente usada porque muitos fenômenos naturais tendem a seguir esse padrão de distribuição. A Função de Densidade de Probabilidade (PDF) de uma distribuição normal fornece uma visão sobre a probabilidade de diferentes resultados dentro do conjunto de dados. A fórmula da PDF para uma distribuição normal é detalhada abaixo e explicada passo a passo para maior clareza.
Detalhamento da Fórmula
x
é a variável cuja densidade de probabilidade você deseja encontrar (medida nas mesmas unidades que a média e o desvio padrão, por exemplo, renda em USD, altura em metros).mu
(μ) é a média ou média da distribuição (medida nas mesmas unidades que a variávelx
).sigma
(σ) é o desvio padrão da distribuição (medido nas mesmas unidades que a variávelx
).
Descrição do Exemplo
Imagine que você é um analista em uma empresa estudando os salários dos funcionários, que seguem uma distribuição normal. Você tem um salário médio (mu
) de $50.000 e um desvio padrão (sigma
) de $10.000. Você deseja descobrir a densidade de probabilidade de um funcionário ganhar exatamente $60.000. Substituindo esses valores em nossa fórmula:
f(60000, 50000, 10000) = (1 / (10000 * Math.sqrt(2 * Math.PI))) * Math.exp( 0.5 * Math.pow((60000 50000) / 10000, 2))
Isso nos dá a densidade de probabilidade em $60.000.
Resultado
- O resultado
f(x, mu, sigma)
é expresso em termos de densidade de probabilidade.
Valores de Exemplo Válidos
- Para
x = 60000
,mu = 50000
,sigma = 10000
- Para
x = 55
,mu = 50
,sigma = 5
Como a PDF Ajuda em Cenários da Vida Real
A Função de Densidade de Probabilidade nos ajuda a entender o comportamento de diferentes variáveis, permitindo uma melhor tomada de decisão em uma variedade de campos. Por exemplo, em finanças, ajuda na gestão de riscos ao avaliar a probabilidade de os preços das ações atingirem certos níveis. Em biologia, auxilia na compreensão dos traços dentro de uma população, como altura ou níveis de pressão arterial.
Validação de Dados
Todos os dados inseridos devem ser números reais válidos para resultados significativos. O desvio padrão, sigma
, deve ser maior que zero.
Resumo
A Função de Densidade de Probabilidade para uma distribuição normal é uma ferramenta estatística poderosa que fornece uma visão sobre a probabilidade de vários resultados em um conjunto de dados. Este artigo explica a fórmula, seus componentes, e fornece descrições detalhadas, valores de exemplo e aplicações práticas para tornar o conceito compreensível e aplicável.