Distribuições Contínuas
Conceito Principal
Variáveis Padrão e Distribuições de Probabilidade
Distribuições contínuas podem ser representadas por dois tipos de funções:
Função densidade de probabilidade (PDF): O valor do PDF em qualquer ponto x representa o valor
de limitação da probabilidade que o valor de encontra-se dentro de um domínio contendo x, dividido
pelo tamanho do domínio, assim que o tamanho do domínio se aproxima de 0.
Função distribuição acumulada (CDF): O valor da CDF em um ponto x representa a probabilidade
que o valor de é menor que ou igual à x.
Observe que o PDF é a derivada do CDF. O CDF assintoticamente se aproxima de 1 como x tende ao
infinito, enquanto a integral do PDF sobre todos os valores possíveis é igual à 1.
Abaixo uma lista das distribuições contínuas mais comuns:
Distribuição Beta
Distribuição Cauchy
Distribuição Chi-quadrado
Distribuição de Erlang
Distribuição Error (potência exponencial)
Distribuição Exponencial
Distribuição-f de Fisher
Distribuição Gamma
Distribuição de Gumbel
Distribuição Inversa de Gaussian (Wald)
Distribuição de Laplace
Distribuição Logística
Distribuição Log-normal
Distribuição de Maxwell
Distribuição de Moyal
Distribuição Normal (Gaussiana)
Distribuição de Pareto
Distribuição Potência
Distribuição de Rayleigh
Distribuição Student-t
Distribuição Triângular
Distribuição Uniforme (retangular)
Distribuição de Von Mises
Distribuição de Weibull
Mude a distribuição e ajuste os parâmetros para observar os gráficos da probabilidade de
associação de parâmetros e funções cumulativas de densidade.
Intervalo
Distribuição
-10
..
Cauchy
10
Parâmet
ros
a
b
2
3
...