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É claro que nem todos os problemas são simples assim, e é por isso que há uma tabela-z. Tudo o que uma tabela-z faz é medir essas probabilidades (ou seja, 50%) e colocá-las em desvios-padrão da média. A média está no centro da distribuição normal padrão e uma probabilidade de 50% é igual a zero desvios padrão. Conseguimos desenhar uma curva de distribuição normal tendo apenas dois parâmetros: média e desvio padrão. O ponto mais alto na curva, representa o valor com a maior moda do processo, ou seja, o valor que mais aparece na base de dados. Esse é representado na curva pelo corte central deste diagrama. Outro detalhe importante e conhecido da curva de distribuição normal é que cada faixa de valores representa uma certa probabilidade de ocorrência. Por fim, se pegarmos a faixa mais ampla dessa distribuição, ou seja, mais ou menos 3 sigma. Essa faixa já representa 99,74% dos dados. Se esse processo é um processo estável, significa que a variação desse processo vai acontecer dentro dessa faixa de valores. Esse resultado seria um ponto fora dessa faixa de variação natural do processo, ou seja, o famoso ponto fora da curva. Um ponto cuja probabilidade é tão baixa de acontecer que o denominamos de outlier . Como montar uma curva de Distribuição Normal? Após coletar os dados ele percebeu que a distribuição da idade dos alunos possuía o formato de uma distribuição normal com média e desvio padrão respectivamente de, μ= 23 e σ= 2. De antemão, já sabemos que o valor de média igual a 23 anos, estará no centro da nossa distribuição.
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