Exercícios resolvidos de distribuição normal

 

         A representação
gráfica da
distribuição normal é uma curva em formato de sino, simétrica em torno da média. Portanto, metade dos valores da
variável
aleatória X são
iguais ou superiores à média e a outra metade são iguais ou inferiores à média. A curva abriga 100% da
população, ou seja, todos os possíveis valores
que que a variável aleatória
pode assumir estão sob a curva. A
distribuição normal é definida
por dois parâmetros: a média, representada por µ e o desvio padrão, representada
por σ. 

                                   Representação gráfica da distribuição
normal

                                                                            EXERCÍCIOS

1.   O limite
de velocidade em uma determinada estrada é de 40
km/h, com tolerância de 7 km/h. A velocidade de um
motorista que viaja nesta estrada é uma variável aleatória
com média μ = 40 km/h e desvio padrão σ = 4 km/h. Qual é a
probabilidade de esse motorista ultrapassar 47 km/h e ser multado? 


Vamos
padronizar a variável, que terá então média zero e desvio padrão 1 e procurar a
probabilidade associada a essa variável em uma tabela de distribuição normal padronizada
ou reduzida, encontrada no apêndice da maioria dos livros didáticos de estatística.
Calcule:

RESPOSTA:
A probabilidade pedida é 4%.

NOTA:
Você pode achar a probabilidade usando software. 

       2. Em condições normais de operação, a média das medidas feitas por um radar é µ
= 25 mph e o
desvio padrão é σ
= 3 mph
. Um carro de teste com velocidade fixada em 25 mph é normalmente utilizado para verificar se o radar está calibrado. Considerando que o radar está em boas
condições, isto é, que µ = 25 mph e σ = 3 mph, qual é a probabilidade de o
radar atribuir ao carro de teste velocidade: a) 28 mph ou mais? b) 27½ mph ou
mais? c) Qual é a velocidade limite para que a probabilidade de serem medidas velocidades maiores que ela seja 5%?

a)   Probabilidade de
medir 28 mph ou mais
    


            RESPOSTA: A probabilidade pedida é de 0,1587, 
aproximadamente 16%.

          

                                b) Probabilidade de medir 27½
mph ou mais


              RESPOSTA:
A
probabilidade pedida é de 0,20327, 

                                       aproximadamente 20%.

 

                     c) Velocidade que delimita 5% de probabilidade de medir 

                          as velocidades maiores


                      RESPOSTA: Precisa medir aproximadamente 30 mph.


LEMBRE-SE
DE QUE

Mais
controle significa erros menores. É preciso ter isso em mente quando se quer
mais qualidade. Compare as probabilidades obtidas nos exemplos 2b, 3 e 4.

                                  EXERCÍCIOS

3. Revise o problema anterior. Para testar se 4 radares que operam conjuntamente estão calibrados, é utilizado
um carro de teste com velocidade fixada em 25 mph.  Quando  calibrados, as medições feitas por cada radar
é uma variável aleatória independente com distribuição normal de média µ =25 mph e desvio
padrão σ = 3 mph. Se os radares estiverem em condições normais de trabalho, qual é a probabilidade de a média das medições feitas por eles ser igual ou maior que 27½ mph?



RESPOSTA: A
probabilidade pedida é 5,4%.

4. A ideia de usar 4 radares é
boa, mas usar 9 radares é melhor. Para verificar se 9 radares que operam conjuntamente estão calibrados, é utilizado um carro de teste com velocidade fixada em 25 mph. A velocidade de cada radar, quando calibrado, é uma variável aleatória com
distribuição normal de média µ =25 mph e desvio padrão σ = 3 mph. Qual é a
probabilidade de  a média das medições feitas pelos 9 radares ser igual ou superior a 27½ mph?

RESPOSTA: A probabilidade
pedida é 1,24%.

OPERAÇÕES COM VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

                                             EXERCÍCIO

5. Supondo que o horário de chegada do metrô seja uma variável aleatória com média µ1 =
8h10min e desvio padrão
σ1 = 40s, e que
a
sua chegada na estação seja uma variável aleatória com média µ2 = 8h08min e desvio padrão σ2 =30s, qual é a probabilidade de você não conseguir pegar
o metrô?


Faça M indicar o horário de
chegada do metrô e V indicar seu horário de chegada na estação. Então, W = M – V,
seu tempo de espera, é uma variável aleatória com distribuição
normal de média 8:10 – 8:08 = 2 min = 120 s, variância 402 + 302
=1600 + 900 = 2500 s e desvio padrão 50.
 

Você não consegue pegar o
trem se W ≤ 0. Para achar a probabilidade de W ≤ 0:

RESPOSTA: A probabilidade pedida é 0,82%.

REGRA DE DECISÃO

Imponha valores críticos para
rejeitar determinados resultados. Em controle da qualidade, isso é essencial.

                                     EXERCÍCIOS

6. Em uma indústria de alimentos enlatados, o nível de acidez (pH) do
produto em cada lata é uma variável aleatória com distribuição normal de média
7 e desvio padrão 0,5. A lata é rejeitada toda vez que o produto
apresentar pH inferior a 6,0 ou superior a 8,0.
Qual é a probabilidade de isso
acontecer? 

                      RESPOSTA: A probabilidade pedida é 4,55%.

7. O fabricante de determinado produto alimentício
vendido em pacotes de 3kg quer saber se o peso médio de seu
produto varia significativamente de 3 kg. Se, no nível
de significância de 1%, o peso médio diferir significativamente de 3
kg, o fabricante ajusta a balança. A experiência mostra que o desvio
padrão é 0,03kg. O peso médio de uma amostra aleatória de novas embalagens foi de
2,991 kg. O resultado ajuda decidir se o peso médio do
pacote é significativamente diferente de 3kg?


                                     RESPOSTA: O peso médio do pacote não difere de 3 kg, significativamente.

 A balança está calibrada (α =1%).



                            

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