Calculadora de Distribuição Normal Online

Calcule probabilidades da distribuição normal instantaneamente: P(X ≤ a), P(X ≥ a), P(a ≤ X ≤ b) e normal inversa. Insira a média e o desvio padrão e visualize a curva de Gauss com a área sombreada.

Probabilidade
Z-score
z₂ (limite superior)
Curva de Gauss

A área sombreada corresponde à probabilidade calculada.

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Perguntas frequentes

O que é a distribuição normal?

A distribuição normal, ou curva de Gauss, é a distribuição de probabilidade contínua mais importante em estatística. É totalmente definida por dois parâmetros: a média (μ), que define o centro, e o desvio padrão (σ), que controla a dispersão. É simétrica em relação à média e as suas caudas estendem-se até ao infinito.

Como é calculada a probabilidade?

A probabilidade é obtida integrando a função de densidade de probabilidade (PDF). Como não existe uma primitiva em forma fechada, é calculada utilizando a função de erro (erf). Esta calculadora utiliza a aproximação de alta precisão de Abramowitz e Stegun para produzir resultados precisos.

O que é um z-score?

Um z-score (ou valor padronizado) indica quantos desvios padrão um valor está afastado da média: z = (X - μ) / σ. Permite comparar valores de distribuições com escalas diferentes. Por exemplo, z = 1 significa que X está exatamente 1 desvio padrão acima da média.

Para que serve a distribuição normal inversa?

A normal inversa responde à questão: que valor X corresponde ao p-ésimo percentil? Ou seja, dado P(X ≤ x) = p, encontre x. É amplamente utilizada em controlo de qualidade (limites de tolerância), estatística inferencial (valores críticos) e simulação de variáveis aleatórias.

# Calculadora de Distribuição Normal: Probabilidades em Tempo Real

A Calculadora de Distribuição Normal calcula qualquer probabilidade de distribuição normal instantaneamente: cauda esquerda, cauda direita, intervalo central e inversa. Basta inserir a média e o desvio padrão para obter o resultado e visualizá-lo na curva de Gauss.
4 Modos de Cálculo
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# Modos de Cálculo

Modo Descrição Exemplo de Uso
P(X ≤ a)Probabilidade cumulativa até ao valor a (cauda esquerda).Percentagem de alunos abaixo de um determinado patamar de nota.
P(X ≥ a)Probabilidade da cauda direita a partir do valor a.Probabilidade de exceder um patamar de qualidade.
P(a ≤ X ≤ b)Probabilidade dentro de um intervalo central ou assimétrico.Proporção de peças dentro da tolerância.
InversoEncontre X tal que P(X ≤ x) = p (o p-ésimo percentil).Valor crítico num teste de hipóteses.
A Regra Empírica 68 95 99,7
Em qualquer distribuição normal: 68% dos dados situam-se dentro de ±1σ da média, 95% dentro de ±2σ e 99,7% dentro de ±3σ. Verifique isto calculando P(-1 ≤ z ≤ 1) com μ=0 e σ=1.

# Glossário de Referência Rápida

Média (μ)
Parâmetro de localização. Determina o centro da curva de Gauss.
Desvio Padrão (σ)
Parâmetro de escala. Controla a largura da curva de sino. Deve ser estritamente positivo.
Z-score
Valor padronizado: z = (X - μ) / σ. Indica quantos desvios padrão X está afastado da média.
PDF
Função de Densidade de Probabilidade. A área sob a PDF num intervalo é igual à probabilidade desse intervalo.

Referências Bibliográficas