Como lidar com o teorema do limite central e ele está relacionado à distribuição normal?


f(x)=12πσ2exp((xμ)22σ2)f\left( x \right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi {{\sigma }^{2}}}}\exp \left( -\frac{{{\left( x-\mu \right)}^{2}}}{2{{\sigma }^{2}}} \right)

Manipulando a distribuição normal

12πσ2exp((xμ)22σ2)dx=1\int\limits_{-\infty }^{\infty }{\frac{1}{\sqrt{2\pi {{\sigma }^{2}}}}\exp \left( -\frac{{{\left( x-\mu \right)}^{2}}}{2{{\sigma }^{2}}} \right)dx}=1

x2πσ2exp((xμ)22σ2)dx=μ\int\limits_{-\infty }^{\infty }{\frac{x}{\sqrt{2\pi {{\sigma }^{2}}}}\exp \left( -\frac{{{\left( x-\mu \right)}^{2}}}{2{{\sigma }^{2}}} \right)dx}=\mu

and

x22πσ2exp((xμ)22σ2)dx=μ2+σ2\int\limits_{-\infty }^{\infty }{\frac{{{x}^{2}}}{\sqrt{2\pi {{\sigma }^{2}}}}\exp \left( -\frac{{{\left( x-\mu \right)}^{2}}}{2{{\sigma }^{2}}} \right)dx}={{\mu }^{2}}+{{\sigma }^{2}}

Distribuição normal padrão e pontuações Z

Z=XμσZ=\frac{X-\mu }{\sigma }

Z=XμσZ=\frac{X-\mu }{\sigma}

X72<75.572X-72<75.5-72

X728<75.5728\frac{X-72}{8}<\frac{75.5-72}{8}

O Teorema do Limite Central (CLT)

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