Aproximação da Distribuição Poisson pela Normal - Aula 8

zAPROX DA DISTRIBUIÇÃO POISSON PELA NORMAL AULA 8 zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL OBSERVAÇÕES zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL OBSERVAÇÕES A aproximação será boa quando conversão zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL Observações importantes zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL Resolução 9505 1000 zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL Continuando 158 0 zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL OBSERVAÇÕES zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL Resolução zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL OBSERVAÇÕES zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL OBSERVAÇÕES simetria z TEOREMA DO LIMITE CENTRAL Teorema do limite central TLC Seja 𝑋 uma variável aleatória referente a uma população qualquer O TLC afirma que a distribuição de 𝑋 aproximase de uma normal quando 𝑛 e a rapidez dessa convergência depende da distribuição da qual a amostra é retirada Se a amostra for extraída de uma população cuja distribuição é assimétrica será necessário um 𝑛 relativamente grande Se a população for aproximadamente simétrica a aproximação pela Normal pode ser boa até para valores pequenos de n Evidencias empíricas mostram que para a maioria das populações se o tamanho da amostra for maior do que 30 𝑛 30 a aproximação do TLC é boa z TEOREMA DO LIMITE CENTRAL População Não Normal z TEOREMA DO LIMITE CENTRAL Distribuição amostral segue distr Normal z TEOREMA DO LIMITE CENTRAL Mas para isso devemos ter n suficientemente grande TLC garante que n 30 é suficiente zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL População Normal zAPROX DA DISTR POISSON PELA NORMAL População Normal Neste caso mesmo para n pequeno a Convergência é garantida z TEOREMA DO LIMITE CENTRAL OBSERVAÇÕES Quando a variável aleatória envolve proporção probabilidades para a análise de amostras grandes ou pequenas não é suficiente n30 Nesse caso a regra será exigirá que