Visão geral de Distribuições de probabilidades

A função de densidade de probabilidade (FDP) é uma equação que representa a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória contínua. A curva de FDP indica regiões de probabilidades mais altas e mais baixas para os valores da variável aleatória. Por exemplo, para uma distribuição normal, o valor mais alto de FDP é na média, e valores de FDP mais baixos estão nas caudas da distribuição.

Para uma distribuição discreta, como uma distribuição binomial, é possível usar o FDP para determinar a probabilidade de valores de dados exatos (também chamada de função massa de probabilidade ou FMP).

Para obter mais informações, vá para Utilização da função de densidade de probabilidade (FDP).

A função distribuição acumulada (FDA) calcula a probabilidade acumulada para um determinado valor de x. Utilize a FDA para determinar a probabilidade de que uma observação aleatória que é extraída da população seja menor ou igual a um determinado valor. Também é possível usar essas informações para determinar a probabilidade de que uma observação seja maior do que um determinado valor ou esteja entre dois valores. Por exemplo, uma função distribuição acumulada pode mostrar a proporção de árvores em uma floresta que têm medidas em diâmetro de 10 polegadas ou menos.

Para obter mais informações, vá para Uso da função de distribuição acumulada (FDA).

A função de distribuição acumulada inversa (ICDF) da variável que está associada com uma probabilidade acumulada específica. Por exemplo, um engenheiro de confiabilidade deseja determinar o tempo em que as proporções específicas dos componentes falham. Ele pode usar o ICDF para determinar o 95 ^o percentil da distribuição do tempo de falha.

Para obter mais informações, vá para Usando a função de distribuição acumulada inversa (ICDF).