Apostila 4

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29 
 
 
 
4. Distribuição de Frequência 
 4.1. Tabela Primitiva. Rol 
 
Suponhamos termos feito uma coleta de dados relativos às estaturas de 40 alunos, que compõem 
uma amostra dos alunos de um colégio A, resultando a seguinte tabela de valores: 
 
 
 ESTATURAS DE 40 ALUNOS DO COLÉGIO A 
 
166 160 161 150 162 160 165 167 164 160 
162 161 168 163 156 173 160 155 164 168 
155 152 163 160 155 155 169 151 170 164 
154 161 156 172 153 157 156 158 158 161 
 
 
 A esse tipo de tabela, cujos elementos não foram numericamente organizados, denominamos 
tabela primitiva. 
 A partir dos dados acima - tabela primitiva - é difícil averiguar em torno de que valor tendem a 
concentrar-se as estaturas, qual a menor ou qual a maior estatura, ou ainda, quantos alunos se acham 
acima ou abaixo de uma dada estatura. 
 
Assim, conhecidos os valores de uma variável, é difícil formarmos uma idéia exata do 
comportamento do grupo como um todo, a partir dos dados não ordenados. 
 A maneira mais simples de organizar os dados é através de uma certa ordenação (crescente ou 
decrescente). À tabela obtida após a ordenação dos dados denominamos rol. 
 
 
ESTATURAS DE 40 ALUNOS DO COLÉGIO A 
 
150 154 155 157 160 161 162 164 166 169 
151 155 156 158 160 161 162 164 167 170 
152 155 156 158 160 161 163 164 168 172 
153 155 156 160 160 161 163 165 168 173 
 
 
Já agora, podemos saber com relativa facilidade, qual a menor estatura (150 cm)e qual a maior 
(173 cm), que a amplitude de variação foi de 173 - 150 = 23 cm e, ainda, a ordem que um valor 
particular ocupa no conjunto. Com um exame mais acurado, vemos que há uma concentração das 
estaturas em algum valor entre 160 cm e 165 cm e, mais ainda, que há poucos valores abaixo de 155 
cm e acima de 170 cm. 
 
 
4.2. Distribuição de Frequência 
 
No exemplo acima, a variável em questão, estatura, será observada e estudada muito mais 
facilmente quando dispusermos valores ordenados em uma coluna e colocarmos, ao lado de cada valor, 
o número de vezes que aparece repetido. 
 
Ao número de alunos que fica relacionado a um determinado valor da variável denominamos 
frequência. Obtemos, assim, uma tabela que recebe o nome de distribuição de frequência. 
30 
 
 
 
ESTATURA (cm) FREQUÊNCIA 
150 1 
151 1 
152 1 
153 1 
154 1 
155 4 
156 3 
157 1 
158 2 
160 5 
161 4 
162 2 
163 2 
164 3 
165 1 
166 1 
167 1 
168 2 
169 1 
170 1 
172 1 
173 1 
TOTAL 40 
 
 Tabela I 
 
O processo dado é, ainda, inconveniente, já que exige muito espaço, mesmo quando o número de 
valores da variável (n) é de tamanho razoável. Sendo possível, a solução mais aceitável, pela própria 
natureza da variável contínua, é o agrupamento dos valores em vários intervalos. 
Assim, se um dos intervalos for por exemplo 154 |— 158*, ao invés de dizermos que a estatura 
de 1 aluno é de 154 cm, de 4 alunos, 155 cm, de 3 alunos, de 156 cm e de 1 aluno é de 157 cm, 
diremos que 9 alunos têm estaturas entre 154, inclusive e 158 cm. 
Deste modo, estaremos agrupando os valores da variável em intervalos, sendo que, em 
Estatística, preferimos denominar classes aos intervalos. 
Chamamos de frequência de uma classe ao número de valores pertencentes à classe, os dados 
da tabela vista anteriormente podem ser dispostos conforme tabela seguinte, denominada distribuição 
de frequência com intervalos de classe: 
 
ESTATURAS DE 40 ALUNOS DO COLÉGIO A 
ESTATURAS (cm) FREQUÊNCIAS 
150 |— 154 4 
154 |— 158 9 
158 |— 162 11 
162 |— 166 8 
166 |— 170 5 
170 |— 174 3 
TOTAL 40 
 
 Tabela II 
31 
 
 
* 154 |— 158 é um intervalo fechado à esquerda e aberto á direita, isto é, tal que: 154  x < 158 
Ao agruparmos os valores da variável em classes, nós estamos ganhando em simplicidade, 
porém, perdendo em pormenores. Assim, na Tabela I, podemos verificar facilmente, que 4 alunos têm 
161 cm de altura e que não existe nenhum aluno com 171 cm de altura. Já na Tabela II, não podemos 
ver se algum aluno tem estatura de 159 cm. Porém, sabemos com segurança, que 11 alunos têm 
estatura compreendida entre 158 e 162 cm. 
O que pretendemos com a construção dessa nova tabela é realçar o que há de essencial nos 
dados, e também tornar possível o uso de técnicas analíticas para sua total descrição. Até porque a 
Estatística tem por finalidade específica analisar conjunto de valores, desinteressando-se por casos 
isolados. 
 
 
4.3. Elementos de uma Distribuição de Frequência 
 
 4.3.1. Classe 
 Classes de frequência ou simplesmente classes, são intervalos de variação da variável. 
 
 As classes são representadas simbolicamente por i, sendo i = 1, 2, 3, ..., k (onde k é o número 
total de classes da distribuição). 
 Assim, em nosso exemplo, o intervalo 154 |— 158 define a Segunda classe (i = 2), e como a 
distribuição é formada de seis classes, podemos afirmar que k = 6. 
 
 4.3.2. Limites de Classe 
 
Aos extremos de cada classe denominamos limites de classe. 
 
 O menor número é o limite inferior da classe ( li ) e o maior número, o limite superior da classe 
( Li ). Na Segunda classe, por exemplo, temos: 
 l2 = 154 e L2 = 158 
 
 4.3.3. Amplitude de um intervalo de classe 
 
Amplitude de um intervalo de classe, ou simplesmente, intervalo de classe, é a 
medida do intervalo que define a classe. 
 
 Ela é obtida pela diferença entre os limites superior e inferior dessa classe, e será indicada por 
hi. Assim: 
 h L li i i  
 
 Na distribuição da Tabela II, temos: 
 
h2 =L2 - l2  h2 = 158 - 154 = 4  h2 = 4 cm. 
 
 4.3.4. Amplitude Total da Distribuição 
 
Amplitude Total da Distribuição (AT), é a diferença entre o limite superior da última 
classe (limite superior máximo) e o limite inferior da primeira classe (limite inferior 
mínimo): 
 AT = L (máx.) - l (mín.) 
 
32 
 
 
 Em nosso exemplo temos: 
 AT = 174 - 150 = 24  AT = 24 cm. 
 
Obs.: É imediato que, se as classes possuem o mesmo intervalo, verificamos a relação: 
 
AT
h
k
i
 
 
Em nosso exemplo: 
24
4
6 
 
 4.3.5. Amplitude Amostral 
 
Amplitude Amostral, é a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da amostra. 
 AA = x (máx.) - x (mín.) 
 
Em nosso exemplo: AA = 173 - 150 = 23  AA = 23 cm. 
 
 Observemos que a amplitude total da distribuição jamais coincide com a amplitude amostral. 
 
 
 4.3.6. Ponto médio de uma classe 
 
Ponto médio de uma classe, é como o próprio nome indica, o ponto que divide o 
intervalo de classe em duas partes iguais, sendo indicado por xi. 
 
 Para obtermos o ponto médio de uma classe, basta adicionar ao limite inferior da classe, a 
metade do intervalo de classe. Assim, o ponto médio da Segunda classe, em nosso exemplo, é: 
 
x l
h
2 2
2
2
  x2 154
4
2
154 2 156     x cm2 156 
 O ponto médio de uma classe é o valor que a representa. 
 
 
 4.3.7. Frequência Simples ou Absoluta 
 
Frequência simples ou frequência absoluta, ou simplesmente frequência de uma 
classe ou de um valor individual é o número de observações correspondentes a essa classe ou a 
esse valor. 
 
 A frequência simples é simbolizada por fi (lemos: f índice i ou frequência da classe i). 
 Assim, em nosso exemplo, temos: 
 f1 = 4; f2 = 9; f3 = 11; f4 = 8; f5 = 5; f6 = 3; 
 
 A soma de todas as frequências será representada pelo símbolo de somatório: 
 
fi
i
k


1
 
 
33 
 
 
É evidente que: 
f ni
i
k

 
1
 
 
 Para a distribuição em estudo temos: 
f i
i
 
1
6
40 
 
Podemos agora, dar a distribuição de frequência das estaturas dos 40 alunos do Colégio A, a 
seguinte representação tabular técnica: 
 
ESTATURAS DE 40 ALUNOS DO COLÉGIO A 
i ESTATURAS (cm) FREQUÊNCIAS 
1 150 |— 154 4 
2 154 |— 158 9 
3 158 |— 162 11 
4 162|— 166 8 
5 166 |— 170 5 
6 170 |— 174 3 
 fi = 40 
 
 Tabela III 
 
 
4.4. Números de Classes. Intervalos de Classe 
 
 A primeira preocupação que temos, na construção de uma distribuição de frequência, é a 
determinação do número de classes e, consequentemente, da amplitude e dos limites dos intervalos de 
classe. Para determinação do número de classes de uma distribuição podemos utilizar a fórmula 
abaixo, que nos dá o número de classes em função do número de valores da variável: 
 
i n  1 33, log 
 
onde: i é o número de classes 
n é o número total de dados 
 
 Podemos obter então a seguinte tabela: 
 
n i 
 3 |—| 5 3 
 6 |—| 11 4 
 12 |—| 22 5 
 23 |—| 46 6 
 47 |—| 90 7 
 91 |—| 181 8 
182 |—| 362 9 
... ... 
 
 Tabela IV 
34 
 
 
 
Além da fórmula mencionada acima, existem outras fórmulas empíricas que pretendem 
resolver o problema da determinação do número de classes que deve ter a distribuição, entretanto, a 
verdade é que essas fórmulas não nos levam a uma decisão final, a qual vai depender na realidade, de 
um julgamento pessoal que deve estar ligado à natureza dos dados, da unidade usada para expressá-los 
e, ainda, do objetivo que se tem em vista. 
 
Decidido o número de classes que deve ter a distribuição, resta-nos resolver o problema da 
determinação da amplitude do intervalo de classe, o que conseguimos dividindo a amplitude total pelo 
número de classes. 
h
AT
i
 
 
Se o resultado não for exato, devemos arredondá-lo. 
 
 Outro problema que surge, é a escolha dos limites dos intervalos, os quais deverão ser tais que 
forneçam, na medida do possível, para pontos médios, números que facilitem os cálculos - números 
naturais. 
 n = 40  i = 6 
 
 Logo: 
 
h 

  
173 150
6
23
6
38 4, , isto é, 6 classes de intervalos iguais a 4. 
 
Exercício: As notas obtidas por 50 alunos de uma classe foram: 
 
1 2 3 4 5 6 6 7 7 8 
2 3 3 4 5 6 6 7 8 8 
2 3 4 4 5 6 6 7 8 9 
2 3 4 5 5 6 6 7 8 9 
2 3 4 5 5 6 7 7 8 9 
 
 
1) Complete a distribuição de frequência abaixo: 
 
i NOTAS xi fi 
1 0 |— 2 1 1 
2 2 |— 4 
3 4 |— 6 
4 6 |— 8 
5 8 |— 10 
 fi = 50 
 
2) Responda: 
a) Qual a amplitude amostral ? 
b) Qual a amplitude da distribuição ? 
c) Qual o número de classes da distribuição ? 
d) Qual o limite inferior da quarta classe ? 
e) Qual o limite superior da classe de ordem 2 ? 
f) Qual a amplitude do segundo intervalo de classe ? 
35 
 
 
 
3) Complete: 
 a) h3 = .......... 
 b) n = ........... 
 c) l1 = ........... 
 d) L3 = .......... 
 e) x2 = ........... 
 f) f5 = ........... 
 
 
4.5. Tipos de Frequências 
 
Frequências simples ou absolutas (fi), são os valores que realmente representam o 
número de dados de cada classe. 
 
 Como vimos anteriormente, a soma das frequências simples é igual ao número total dos dados: 
 
f ni  
 
Frequências relativas (fri), são os valores das razões entre as frequências simples e a 
frequência total, isto é: 
 fr
f
fi
i
i


 
 
 Logo, a frequência relativa da terceira classe no nosso exemplo (Tabela III) é: 
 
fr
f
f
fr fr
i
3
3
3 3
11
40
0 275 0 275     

, , 
 
 Evidentemente, 
 fr oui 1 100% 
 
 Obs.: O propósito das frequências relativas é o de permitir a comparação de dois grupos de 
tamanhos diferentes, já que o emprego das frequências simples induziria a erros. Por exemplo, se um 
indivíduo obtém nota 9 em um grupo de 20 indivíduos, e outro obtém a mesma nota em um grupo de 
50, não podemos afirmar que os resultados foram igualmente bons. 
 
Frequência acumulada (Fi), é o total das frequências de todos os valores inferiores ao 
limite superior do intervalo de uma dada classe. Temos pois: 
F f f fk k   1 2 ... ou F f i kk i  ( , , ..., )1 2 
 
 
 Assim no exemplo apresentado no início deste conteúdo, a frequência acumulada 
correspondente à terceira classe é: 
 F f f f f F Fi
i
3
1
3
1 2 3 3 34 9 11 24         

 , 
o que significa existirem 24 alunos com estatura inferior a 162 cm (limite superior do intervalo da 
terceira classe). 
36 
 
 
Frequência acumulada relativa (Fri) de uma classe, é a frequência acumulada da 
classe, dividida pela frequência total da distribuição: 
 Fr
F
fi
i
i


 
 
 Assim para a terceira classe, temos: 
 
Fr
F
f
Fr Fr
i
3
3
3 3
24
40
0 600 0 600     

, , 
 
 
Considerando a Tabela II, podemos montar a seguinte tabela com as frequências estudadas: 
 
 
i ESTATURAS (cm) fi xi fri Fi Fri 
1 150 |— 154 4 152 0,100 4 0,100 
2 154 |— 158 9 156 0,225 13 0,325 
3 158 |— 162 11 160 0,275 24 0,600 
4 162 |— 166 8 164 0,200 32 0,800 
5 166 |— 170 5 168 0,125 37 0,925 
6 170 |— 174 3 172 0,075 40 1,000 
 fi = 40 fri = 1,000 
 
 Tabela V 
 
 O conhecimento de vários tipos de frequência ajuda-nos a responder a muitas questões com 
relativa facilidade, como as seguintes: 
a) Quantos alunos têm estaturas entre 154 cm, inclusive, e 158 cm ? 
Esses são os valores da variável que formam a segunda classe. E como f2 = 9, a resposta é: 
9 alunos. 
 
b) Qual a percentagem de alunos cujas estaturas são inferiores a 154 cm ? 
Esses são os valores da variável que formam a primeira classe. E como fr1 = 0,100, 
obtemos a resposta multiplicando a frequência relativa por 100, isto é: 0,100 x 100 = 10, 
logo a percentagem de alunos é 10%. 
 
c) Quantos alunos têm estatura abaixo de 162 cm ? 
É evidente que as estaturas consideradas são aquelas que formam as classes de ordem 1, 2 e 
3. Assim, o número de alunos é dado por: 
f f f f Fi
i
1 2 3
1
3
3 24    

 
 
 Portanto, 24 alunos têm estatura abaixo de 162 cm. 
 
d) Quantos alunos têm estaturas não inferiores a 158 cm ? 
O número de alunos é dado por: 
 
f f f f fi
i
         
3
6
3 4 5 6 11 8 5 3 27 ou 2713402
6
1


Ff
i
i 
37 
 
 
 
4.6. Distribuição de Frequência sem Intervalos de Classe 
 
 Quando se trata de variável discreta, de variação relativamente pequena, cada valor pode ser 
tomado como um intervalo de classe (intervalo degenerado) e, nesse caso, a distribuição é dita 
distribuição sem intervalos de classe, tomando a seguinte forma: 
 
xi fi 
x1 f1 
x2 f2 
... ... 
xn fn 
 fi = n 
 
 Tabela VI 
 
 
Exemplo: Seja X a variável: número de cômodos das casas ocupadas por 20 famílias entrevistadas. 
 
i xi fi 
1 2 4 
2 3 7 
3 4 5 
4 5 2 
5 6 1 
6 7 1 
 fi = 20 
 
Tabela VII 
 
 Completada com os vários tipos de frequência fica: 
 
i xi fi fri Fi Fri 
1 2 4 0,20 4 0,20 
2 3 7 0,35 11 0,55 
3 4 5 0,25 16 0,80 
4 5 2 0,10 18 0,90 
5 6 1 0,05 19 0,95 
6 7 1 0,05 20 1,00 
 fi = 20 fri = 1,00 
 
Tabela VIII 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
38 
 
 
Exercícios: 
1) Conhecidas as notas de 50 alunos: 
 
84 68 33 52 47 73 68 61 73 77 
74 71 81 91 65 55 57 35 85 88 
59 80 41 50 53 65 76 85 73 60 
67 41 78 56 94 35 45 55 64 74 
65 94 66 48 39 69 89 98 42 54 
 
Obtenha a distribuição de frequência, tendo 30 para limite inferior da primeira classe e 10 para 
intervalo de classe. 
 
 
2) Os resultados do lançamento de um dado 50 vezes, foram os seguintes: 
 
6 5 2 6 4 3 6 2 6 5 
1 6 3 3 5 1 3 6 3 4 
5 4 3 1 3 5 4 4 2 6 
2 2 5 2 5 1 3 6 5 1 
5 6 2 4 6 1 5 2 4 3 
 
 Forme uma distribuição de frequência sem intervalos de classe. 
 
 
3) Considerando as notas de um teste de inteligência aplicado a 100 alunos: 
 
64 78 66 82 74 103 78 86 103 87 
73 95 82 89 73 92 85 80 81 90 
78 86 78 101 85 98 75 73 90 86 
86 84 86 76 76 83 103 86 84 85 
76 80 92 102 73 87 70 85 79 93 
82 90 83 81 85 72 81 96 81 85 
68 96 86 70 72 74 84 99 81 89 
71 73 63 105 74 98 78 78 83 96 
95 94 88 64 91 83 98 93 83 76 
94 75 67 95 108 98 71 92 72 73 
 
Forme uma distribuição de frequência.4) Complete a tabela abaixo: 
 
i CLASSES fi fri Fi Fri 
1 0 |— 8 4 
2 8 |— 16 10 
3 16 |— 24 14 
4 24 |— 32 9 
5 32 |— 40 3 
 fi = 40 fri = 1,000 
 
 
39 
 
 
5) Dada a distribuição de frequência: 
 
xi 3 4 5 6 7 8 
fi 2 5 12 10 8 3 
 Determine: 
 a) fi; 
 b) As frequências relativas; 
 c) As frequências acumuladas; 
 d) As frequências relativas acumuladas. 
 
 
6) A tabela abaixo apresenta uma distribuição de frequência das áreas de 400 lotes de um loteamento: 
 
 
ÁREAS (m²) N° DE LOTES 
300 |— 400 14 
400 |— 500 46 
500 |— 600 58 
600 |— 700 76 
700 |— 800 68 
800 |— 900 62 
 900 |— 1000 48 
1000 |— 1100 22 
1100 |— 1200 6 
 
 Com referência a essa tabela, determine: 
 
a) A amplitude total; 
b) O limite superior da Quinta classe; 
c) O limite inferior da oitava classe; 
d) O ponto médio da sétima classe; 
e) A amplitude do intervalo da Segunda classe; 
f) A frequência da Quarta classe; 
g) A frequência relativa da Sexta classe; 
h) A frequência acumulada da Quinta classe; 
i) O número de lotes cuja área atinge 700 m²; 
j) O número de lotes cuja área atinge e ultrapassa 800 m²; 
k) A percentagem dos lotes cuja área não atinge 600 m²; 
l) A percentagem dos lotes cuja área seja maior ou igual a 900 m²; 
m) A percentagem dos lotes cuja área é de 500 m², no mínimo, mas inferior a 1000 m²; 
n) A classe de 72° lote; 
o) Até que classe estão incluídos 70% dos lotes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
40 
 
 
 
 4.7. Representação Gráfica de uma Distribuição 
 
Uma distribuição de frequência pode ser representada graficamente pelo histograma, pelo 
polígono de frequência e pelo polígono de frequência acumulada. 
Construímos qualquer um dos gráficos enumerados utilizando o primeiro quadrante do sistema 
de eixos coordenados cartesianos ortogonais. Na linha horizontal (eixo das abcissas) colocamos os 
valores da variável, e na linha vertical (eixo das ordenadas) colocamos as freqüências. 
 
4.7.1. Histograma 
 
O histograma é formado por um conjunto de retângulos justapostos, cujas bases se 
localizam sobre o eixo horizontal, de tal modo que seus pontos médios coincidam com os 
pontos médios dos intervalos de classe. 
 
As larguras dos retângulos são iguais às amplitudes dos intervalos de classe. As alturas dos 
retângulos deverão ser proporcionais às frequências das classes, sendo a amplitude dos intervalos 
igual. Isso permite-nos tomar as alturas numericamente iguais às frequências. 
 A distribuição da tabela III corresponde ao histograma a seguir: 
 
 
 
4.7.2. Polígono de Frequência 
 
O polígono de frequência é um gráfico em linha, sendo as frequências marcadas sobre 
perpendiculares ao eixo horizontal, levantadas pelos pontos médios dos intervalos de classe. 
 
Para realmente obtermos um polígono (linha fechada), devemos completar a figura, ligando os 
extremos da linha obtida aos pontos médios da classe anterior à primeira e posterior à última, da 
distribuição. 
 
Histograma 
0
2
4
6
8
10
12
152 156 160 164 168 172
x
frequência
41 
 
 
 
 
4.7.3. Polígono de Frequência Acumulada 
 
O polígono de frequência acumulada é traçado marcando-se as frequências 
acumuladas sobre perpendiculares ao eixo horizontal e levantadas nos pontos correspondentes 
aos limites superiores dos intervalos de classe. 
 
 
 
0
2
4
6
8
10
12
148 152 156 160 164 168 172 176
frequência
x
Polígono de Frequência
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
150 154 158 162 166 170 174
frequência
acumulada
Polígono de Frequência Acumulada
42 
 
 
 4.8. A Curva de Frequência 
 
4.8.1. A Curva de Frequência. Curva Polida. 
 
Como, em geral, os dados coletados pertencem a uma amostra extraída de uma população, 
podemos imaginar as amostras tornando-se cada vez mais amplas e a amplitude das classes ficando 
cada vez menor, o que nos permite concluir que a linha poligonal (contorno do polígono de frequência) 
tende a transformar-se numa curva - a curva de frequência - mostrando de um modo mais evidente, a 
verdadeira natureza da distribuição da população. 
Podemos dizer então, que enquanto o polígono de frequência nos dá a imagem real do 
fenômeno estudado, a curva de frequência nos dá a imagem tendencial. Assim, após o traçado de um 
polígono de frequência, é desejável, muitas vezes, que se lhe faça um polimento, de modo a mostrar o 
que seria tal polígono com um número maior de dados. Tal procedimento, é claro, não nos dará uma 
certeza absoluta de que a curva obtida - curva polida - seja tal qual a curva resultante de um grande 
número de dados. Porém podemos afirmar que ela assemelha-se mais à curva de frequência do que ao 
polígono de frequência obtido de uma amostra limitada. 
O polimento, geometricamente, corresponde à eliminação dos vértices da linha poligonal, o que 
se pode conseguir com o emprego de uma fórmula bastante simples, a qual, a partir das frequências 
reais, nos fornece novas frequências - frequências calculadas - que se localizarão, como no polígono de 
frequência, nos pontos médios. 
 
A fórmula que nos dá a frequência calculada (fci) é a seguinte: 
 
fc
f f f
i
i i i

  1 12
4
 
 
na qual: 
 fci é a frequência calculada da classe considerada; 
 fi é a frequência simples da classe considerada; 
 fi-1 é a frequência simples da classe anterior à classe considerada; 
 fi+1 é a frequência simples da classe posterior à classe considerada. 
 
Quando fazemos uso da curva polida, convém mostrar as frequências realmente observadas por 
meio de pontos ou pequenos círculos, de modo que qualquer interessado possa, por si mesmo, julgar 
até que ponto os dados originais foram polidos. 
 
Para a distribuição da tabela III temos: 
 
fc1
0 2 4 9
4
17
4
4 25
  
  , fc3
9 2 11 8
4
39
4
9 75
  
  , fc5
8 2 5 3
4
21
4
5 25
  
  , 
 
fc2
4 2 9 11
4
33
4
8 25
  
  , fc4
11 2 8 5
4
32
4
8
  
  fc6
5 2 3 0
4
11
4
2 75
  
  , 
 
i ESTATURAS (cm) fi fci 
1 150 |— 154 4 4,2 
2 154 |— 158 9 8,2 
3 158 |— 162 11 9,8 
4 162 |— 166 8 8,0 
5 166 |— 170 5 5,2 
6 170 |— 174 3 2,8 
  = 40 
 Tabela IX 
43 
 
 
 
 
 
4.8.2. Formas das Curvas de Frequência. 
 
 
As curvas de frequência assumem formas características que são as seguintes: 
 
 
 * Curvas em forma de sino 
 
As curvas em forma de sino caracterizam-se pelo fato de apresentarem um valor 
máximo na região central. 
 
 São muitos os fenômenos que oferecem distribuições em forma de sino. Distinguimos a curva 
em forma de sino simétrica e assimétrica. 
 
- Curva simétrica: caracteriza-se pelo fato de apresentar o valor máximo no ponto 
central e os pontos equidistantes desse ponto terem a mesma frequência. 
 
 
 
 
Curva Polida
0
2
4
6
8
10
12
144 148 152 156 160 164 168 172 176 180
classes
fi
44 
 
 
- Curva assimétrica: na prática não encontramos distribuições perfeitamente simétricas. 
As distribuições obtidas de medições reais são mais ou menos assimétricas em relação à 
frequência máxima. Assim, as curvas correspondentes a tais distribuições apresentam a 
cauda de um lado da ordenada máxima mais longa do que do outro. Se a cauda mais 
alongada fica à direita, a curva é dita assimétrica positiva (curva da esquerda) e se a 
cauda se alonga à esquerda, a curva é dita assimétrica negativa (curva da direita). 
 
 
 
 
 * Curvas em forma de jota 
 
As curvas em forma de jota são relativas à distribuições extremamente assimétricas, 
caracterizadas por apresentarem o ponto de ordenada máxima em uma das extremidades. 
 
São curvas comuns aos fenômenos econômicos e financeiros: distribuição de 
vencimentos ou rendas pessoais. 
 
 
 * Curvas em forma de U 
 
As curvas em forma de U são caracterizadas por apresentarem ordenadas máximas em 
ambas as extremidades.Como exemplo de distribuição que dá origem a esse tipo de curva, podemos citar a de 
mortalidade por idade. 
 
 
45 
 
 
Exercícios: 
 
1) Considerando as distribuições de frequência seguintes, confeccione para cada uma: 
a) o histograma; 
b) o polígono de frequência 
c) o polígono de frequência acumulada 
 
I) 
i PESOS (kg) fi 
1 40 |— 44 2 
2 44 |— 48 5 
3 48 |— 52 9 
4 52 |— 56 6 
5 56 |— 60 4 
  = 26 
 
II) 
i ESTATURAS (cm) fi 
1 150 |— 156 1 
2 156 |— 162 5 
3 162 |— 168 8 
4 168 |— 174 13 
5 174 |— 180 3 
  = 30 
 
III) 
i SALÁRIOS (R$) fi 
1 500 |— 700 8 
2 700 |— 900 20 
3 900 |— 1100 7 
4 1100 |— 1300 5 
5 1300 |— 1500 2 
6 1500 |— 1700 1 
7 1700 |— 1900 1 
  = 44 
 
 
2) Confeccione o histograma, o polígono de frequência e o polígono de frequência acumulada da 
distribuição: 
 
ÁREAS (m²) N° DE LOTES 
300 |— 400 14 
400 |— 500 46 
500 |— 600 58 
600 |— 700 76 
700 |— 800 68 
800 |— 900 62 
 900 |— 1000 48 
1000 |— 1100 22 
1100 |— 1200 6 
46 
 
 
3) Confeccione a curva polida relativa à distribuição de frequência: 
 
i CLASSES fi 
1 4 |— 8 2 
2 8 |— 12 5 
3 12 |— 16 9 
4 16 |— 20 6 
5 20 |— 24 2 
6 24 |— 28 1 
  = 25 
 
 
4) Conhecidas as notas de 50 alunos: 
 
68 85 33 52 65 77 84 65 74 57 
71 35 81 50 35 64 74 47 54 68 
80 61 41 91 55 73 59 53 77 45 
41 55 78 48 69 85 67 39 60 76 
94 98 66 66 73 42 65 94 88 89 
 
Pede-se: 
 
a) A distribuição de frequência começando por 30 e adotando-se o intervalo de classe de 
amplitude igual a 10; 
b) As frequências acumuladas (cálculo); 
c) As frequências relativas (cálculo); 
d) O histograma o polígono de frequência e o polígono de frequência acumulada. 
 
 
5) Considerando a distribuição abaixo, Confeccione o histograma e o polígono de frequência. 
 
i CLASSES fi 
1 1 |— 2 7 
2 2 |— 3 3 
3 3 |— 4 10 
4 4 |— 5 11 
5 5 |— 6 12 
6 6 |— 7 37 
7 7 |— 8 35 
8 8 |— 9 45 
9 9 |— 10 39 
10 10 |— 11 30 
11 11 |— 12 25 
12 12 |— 13 7 
13 13 |— 14 10 
14 14 |— 15 4 
15 15 |— 16 6 
16 16 |— 17 1 
17 17 |— 18 4 
  =