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4. DESENVOLVIMENTO DO MODELO
O modelo foi desenvolvido visando atender uma necessidade específica: flexibilidade
capaz de representar duas ou mais modas. A seguir será apresentada uma breve introdução
sobre as distribuições atualmente utilizadas e posteriormente as fases que culminaram no
modelo proposto.
4.1 INTRODUÇÃO
O surgimento de funções densidade de probabilidade trouxe um novo horizonte no
campo dos estudos de eventos aleatórios para variáveis contínuas, tendo sido desenvolvido de
forma brilhante. Esse conhecimento viabilizou o desenvolvimento de diversas áreas do
conhecimento, principalmente nas áreas concernentes à biologia. Tendo sido originalmente
desenvolvida para estudos de eventos determinísticos em jogos de azar, rapidamente se
verificou a grande aplicabilidade desse conceito de grande valia.
As distribuições clássicas têm inestimável valor nesse âmbito, dentre eles se destacam
a Curva de Gauss, Exponencial, Gama, Beta e Weibull. A história mostra que a evolução no
processo de construção de funções probabilísticas é oriunda das necessidades que surgem
hodiernamente. Nesse aspecto cabe destacar acerca de três pontos, a saber: flexibilidade,
integrabilidade e interpretação dos coeficientes.
A principal distribuição contínua é notadamente a Normal. Ela é definida
brilhantemente, de tal sorte que fica totalmente determinada e ajustada conhecendo-se apenas
a média e o desvio padrão. Salienta-se ainda que seus coeficientes são denotados exatamente
como μ e σ , média e desvio padrão. Entretanto, é importante ressaltar que esses são
parâmetros populacionais. Nesse momento se faz prudente relembrar a diferença primordial
entre coeficiente e parâmetro. Coeficientes são as constantes dos modelos que devem ser
ajustados por meio de métodos estatísticos. Eles determinam as diferentes conformações que
as distribuições podem assumir. Parâmetros são valores indicativos de uma determinada
população, entre eles se destacam a média, o desvio padrão, a mediana, a moda, entre outros.
Retomando à questão da Distribuição Normal, sua moda, mediana e média são
coincidentes, ou seja, estão localizadas no mesmo ponto em X. Entretanto, essa característica,
que tão brilhantemente foi descoberta por Abraham De Moivre, encerra um dos pontos dignos
de nota. O primeiro é que a função se adequa à maioria dos conjuntos de dados, quando
considera-se a população como um todo. O segundo ponto importante é que quando se está
lidando com amostras pequenas, em que a distribuição amostral dos dados é assimétrica, a