Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.
Exemplo: volumes de enchimento abaixo de 245 mL
Pressuponha que o volume de enchimento das garrafas segue uma distribuição normal com média de 250 mL e desvio-padrão de 2.5 mL. São parâmetros fornecidos do modelo, não estimativas ajustadas por esta calculadora.
Transfira a referência dos cenários (CSV)Este é o mesmo exemplo usado em Help. O CSV apresenta cenários de referência. Introduza manualmente o cenário selecionado em Inputs; importá-lo não configura esta calculadora. Use Open example in a practice copy em Help para preencher previamente as entradas.
1. Crie o espaço de trabalho
Na barra lateral, abra Basic Statistics e escolha Normal Distribution Plot. Crie uma análise, dê-lhe um nome, selecione New blank worksheet e escolha Create analysis.
2. Introduza a distribuição
Em Inputs, introduza 250 em Mean (μ) e 2.5 em Standard deviation (σ), ambos em mL.
3. Escolha a região sombreada
Escolha Left tail em Shaded region e Specified x value em Specify region by. Introduza 245 em Value (x). Não são atribuídas colunas da folha.
4. Execute a análise
Escolha Run analysis e abra Results.
5. Interpretar resultados
Verifique o modelo pressuposto
Pressuponha que o volume de enchimento das garrafas segue uma distribuição normal com média de 250 mL e desvio-padrão de 2.5 mL. São parâmetros fornecidos do modelo, não estimativas ajustadas por esta calculadora.
Leia a área sombreada
A área sombreada à esquerda de 245 mL é 0.0227501, cerca de 2.275%. É a probabilidade, segundo o modelo, de um volume de enchimento inferior a 245 mL.
Proporção segundo o modelo abaixo de 245 mL, sob uma Normal com média de 250 mL e desvio-padrão de 2.5 mL. Ver gráfico no tamanho original (abre num novo separador) Mantenha claro o significado
A altura da curva é a densidade. A probabilidade é a área sombreada, não a altura em 245 mL.
Aplique o resultado à pergunta
Compare a cauda do modelo com um requisito de enchimento definido. Verifique medições representativas de enchimento antes de tratar esta probabilidade do modelo como uma taxa de subenchimento em operação.
Mais detalhes: leia cada secção de resultados
As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.
Resumo da distribuição normal
A média μ é o centro; o desvio-padrão σ é a dispersão em mL. A região sombreada identifica a área selecionada. A entrada da região regista se foi introduzido um valor ou uma probabilidade. A probabilidade sombreada é a área sob a curva; o ponto de corte x1 e, quando apresentado, o ponto de corte x2 são os seus limites em mL. A altura da curva é a densidade. A probabilidade é a área sombreada, não a altura em 245 mL.
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Média μ | 250 |
| Desvio-padrão σ | 2.5 |
| Região sombreada | left |
| Entrada da região | x |
| Probabilidade sombreada | 0.0227501 |
| Ponto de corte x1 | 245 |
- A área sombreada estende-se por ±4σ, salvo se a região pedida ficar mais afastada.
6. Criar um relatório
Mantenha Normal distribution plot e Normal distribution summary juntos. Registe a média e o desvio-padrão fornecidos, a região selecionada, a entrada e a probabilidade ou o ponto de corte resultantes. A altura da curva é a densidade. A probabilidade é a área sombreada, não a altura em 245 mL.
Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.
Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.