8-93.Um artigo na revista Journal of Applied Physiology."Humidi

does not affeet central nervous svslem orvgen toxicity

Umidade

nao afeta a toxieidade do oxigenio no sistema nervoso centrali2001.

Vol.91.pp.1327-1333)reportou que a toxicidade do oxigenio no

sistema nervoso central(SNCipode aparecer em humanos quando

expostos a pressoes de oxigenio maores que 180 kPa.A toxicidade de

oxigenio no SNC pode ocorrer como convulsoesfsimilares a ataques

epileticos.grande mali e perda de consciencia,sem qualquer sintoma de

alerta.A toxicidade de oxigenio no SNCe um risco encontrado em va-

nos campos de atividade humana.tais como mergulho de combate com

aparelho para respiracao com eircuito fechado e mergulho com mistu-

ras de nitrogenio e ougenio(nitrox)ou nitrogenio.oxigenio c helio

（trimix)em mergulhos protissionais e por esporte para profundidades

maiores que 30 m O nsco de toxieidade por oxigenio e sempre consi-

derado quando mergulho profundo e planejado.Os dados mostrados a

seguir demonstram latencias encurtadas em atmosfera scca(

umidade)em Il ratos com (.de 507 kPa.Os dados coletados xao:

a)Dado o grafico anterior de probabilidade dos dados.qualea suposi-

cao logica acerca da distribuicao basica dos dados?

Latenca

（b)Explique por que essa verificacao da distribuicio que suporta os

dadoseimportante se quisermos construir um intervalo de confian-

ca para a media

（c)Encontre o intervalo de confianca de 95% para a media

（d)Exphique por que essa verificacao da distribuicao que suporta os

dados e importante se quisermosconstruir um intervalo de confian-

ca para a vanancia.

（e)Encontre o intervalo de confianca de 95% para a variancia.

Letra a:

O gráfico de probabilidade normal não contém forte curvatura e o padrão é aproximadamente linear, então podemos concluir que os dados, os valores são aproximadamente normalmente distribuídos.

Letra b:

Se o tamanho da amostra é grande, o teorema do limite central implica que tem aproximadamente uma distribuição normal com média e variância . E se, a variação é conhecida, sabemos que

tem aproximadamente uma distribuição normal padrão.

Quando é desconhecido, um procedimento lógico é substituir pelo desvio padrão da amostra S. A variável aleatória Z agora se torna

A variável aleatória T tem distribuição com graus de liberdade. Mas se e os valores dos dados não são aproximadamente distribuídos normalmente, não sabemos a distribuição de T. Portanto, as técnicas usadas para construir um IC em não são aplicáveis. Em nosso caso, o tamanho simples é , então usamos um gráfico de probabilidade normal para verificar a suposição de normalidade.

Letra c:

Se e s são a média e o desvio padrão de uma amostra aleatória de uma distribuição normal com variância desconhecida , um IC de de é dado por

onde é ponto percentual superior da distribuição t com graus de liberdade.

Agora, precisamos encontrar um IC de 95% na média da população, então

Das Equações (1) e (2), obtemos

Portanto, um IC de 95% na média da população é:

Letra d:

Seja uma amostra aleatória de uma distribuição normal com média e variância , e seja , a variância da amostra. Então a variável aleatória

tem uma distribuição qui-quadrado com graus de liberdade.

Mas os valores dos dados não são aproximadamente normalmente distribuídos, não sabemos a distribuição de . Portanto, as técnicas usadas para construir um IC em não são aplicáveis ​​(não podemos usar a Tabela IV para determinar os valores e ).

Letra e:

Se é a variância da amostra de uma amostra aleatória de n observações de uma distribuição normal com variância desconhecida , então um Intervalo de confiança de para é:

onde e são os pontos percentuais superior e o inferior da distribuição qui-quadrado com graus de liberdade, respectivamente.

Sabemos que o nível de confiança é de 95%, tamanho da amostra e desvio padrão da amostra , então

Então,

Agora, das Equações (1), (2) e (3), obtemos:

Então, um intervalo de confiança bilateral de 95% para é