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Capítulo 4 As distribuições de probabilidade mais importantes em controle estatístico de qualidade (CEQ): atributos

Sumário

4.1 Introdução
4.2 Distribuição binomial
4.3 Exemplo da distribuição binomial em aceitação por amostragem
4.4 Desvio padrão aproximado da distribuição binomial
4.5 Distribuição Poisson
4.6 Questões para discussão e exercícios
4.7 Referências

4.1 Introdução

Até agora o livro se concentrou no estudo de variáveis mensuráveis como peso, comprimento, kw e kwh, entre outras. Basta dizer que este tipo de número é fracionário no sentido de ser divisível. Dizer por exemplo que algo pesa meio quilo é perfeitamente compreensível. Embora as variáveis mensuráveis sejam extremamente importantes na área de CEQ, existe outro tipo de variável também importante e tem que ser considerada com atenção especial porque com elas as equações de variabilidade são diferentes. Variáveis discretas assumem valores inteiros. Se aplicar erradamente fórmulas da distribuição normal as variáveis discretas, qualquer análise subseqüente estará sob suspeita. Se responder que tem 25 e meio elementos numa amostra, então tem algo errado, pois meia peça observada não existe. Na fábrica existem contagens de peças defeituosas, mas não existe meia peça defeituosa. Às vezes é importante contar defeitos numa peça, por exemplo, em soldagens ou pinturas. Alguns defeitos podem ser considerados mais severos que outros, mas, igual a peças defeituosas, não existe meio defeito. É verdade que números contados são manipulados e eventualmente expressos como percentagens fracionárias, mas a base das frações é uma soma de números contados inteiros.

4.2 Distribuição binomial

A distribuição de probabilidade para modelar a contagem de peças defeituosas no CEQ é a binomial.1 É chamada a binomial porque é baseada em duas e somente duas opções ou duas alternativas de uma única característica. Na fábrica, a distinção entre uma coisa e outra coisa é extremamente útil, a peça é