Julgue o item a seguir, considerando conceitos de estatístic...

Distribuição Normal (Gaussiana)

A distribuição normal, também conhecida como distribuição gaussiana ou curva de sino de Gauss, é uma das distribuições de probabilidade mais importantes na estatística. Alguns dos principais características da distribuição normal incluem:

Forma de Sino:

• A curva da distribuição normal é simétrica e tem uma forma de sino quando representada graficamente.

Simetria em Torno da Média:

• A curva é simétrica em torno da média (μμ), o que significa que metade da área total sob a curva está à esquerda da média e a outra metade está à direita.

Parâmetros:

• A distribuição normal é totalmente caracterizada por dois parâmetros: a média (μ) e o desvio padrão (σ).
• A média determina o ponto central da curva, enquanto o desvio padrão controla a dispersão dos dados ao redor da média.

Assintoticamente Infinita:

• A cauda da curva se estende indefinidamente para ambos os lados, nunca tocando completamente o eixo horizontal. Assim, a distribuição normal é assintoticamente infinita.

Regra Empírica:

• A regra empírica, também conhecida como regra 68-95-99.7, afirma que, em uma distribuição normal, aproximadamente 68% dos dados estão dentro de um desvio padrão da média, 95% dentro de dois desvios padrão, e 99.7% dentro de três desvios padrão.

A distribuição normal é fundamental em estatística devido ao Teorema Central do Limite, que afirma que a soma de um grande número de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas tende a se aproximar de uma distribuição normal, independentemente da forma da distribuição original. Isso torna a distribuição normal uma escolha comum em muitos contextos estatísticos.

Alternativa Correta

Rumo ao EPOSAU 2025!!!