A distribuição normal é um modelo probabilístico muito usado para modelar fenômenos físicos, na natureza, na indústria e nos negócios. São muitas as aplicações no contexto da inferência estatística, em que decisões têm de ser tomadas com base nos resultados obtidos a partir de uma amostra. Considerando o contexto apresentado, avalie as seguintes proposições e a relação proposta entre elas. I. A análise da pressão arterial sistólica e diastólica de um adulto é um exemplo de distribuição de probabilidade contínua. Porque, II. Temos um fenômeno modelado por uma variável aleatória contínua, cujo gráfico em forma de sino se prolonga indefinidamente em ambas as direções. A respeito dessas proposições, assinale a opção correta
Soluções para a tarefa
O modelo probabilístico de distribuição normal é muito utilizado para demonstrar fenômenos físicos, na indústria ou na natureza e por isso se torna possível dizer que a análise da pressão arterial sistólica e diastólica é sim um exemplo de distribuição de probabilidade continua, pelo fato do fenômeno ter sido modelado por essa variável contínua, portanto as afirmativas I e II são verdadeiras e a segunda explica a primeira: Afirmativa 2
Modelos probabilísticos: modalidade contínua
Os modelos probabilísticos podem ser compreendidos como a simplificação da realidade dos dados e a amostra das características deles.
Desse modo, podemos entender a modalidade contínua como as variações que tendem a envolver transições quantitativas graduais sem mudanças repentinas ou descontinuidades.
Abaixo, o restante da questão não descrita que diz assim:
Afirmativas :
1 - As proposições I e II são verdadeiras, mas a II não é justificativa da I.
2 - As proposições I e II são verdadeiras, e a II é justificativa da I.
3 - A proposição I é verdadeira e a proposição II é falsa.
4 - A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira.
5 - As proposições I e II são falsas.
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#SPJ4
Resposta: As proposições I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Explicação:
apenas a pressão arterial modela-se conforme os parâmetros de uma distribuição normal, que corresponde a uma distribuição de probabilidade contínua e não discreta.