Para resolver este problema, devemos colocar em prática os conceitos sobre a distribuição normal de probabilidades. Neste contexto, utilizaremos a Tabela de Distribuição Normal disponível em http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/disciplinas:ss714:tabela-normal.pdf (Acesso 20 mai. 2018) que fornece os valores da probabilidade de \(P(0\leq Z \leq z_0)\), onde \(Z\) é uma variável aleatória normal padronizada e \(z_0\) é o limitante do intervalo. Além disso,

a) Tendo em vista a teoria citada, o cálculo de \(P(0<Z<1)\) consiste apenas em buscar na tabela o valor de \(z_0=1\). Assim, tem-se que:

\(\begin{align} P(0<Z<1)&=0,3413 \\&=34,13 \text{ %} \end{align}\)

Logo, a probabilidade de \(P(0<Z<1)\) é de \(\boxed{34,13\text { %}}\).

b) Para resolver este caso, faz-se necessário lembrar da seguinte propriedade:

\(P(Z<-z)=P(z>1)\)

Assim, resulta que:

\(\begin{align} P(-1<Z<1)&=P(Z<1)-P(Z<-1) \\&=0,3413-0,1587 \\&=0,1826 \\&=18,26 \text{ %} \end{align}\)

Portanto, a probabilidade de \(P(-1<Z<1)\) é de \(\boxed{18,26\text { %}}\).

Para resolver este problema, devemos colocar em prática os conceitos sobre a distribuição normal de probabilidades. Neste contexto, utilizaremos a Tabela de Distribuição Normal, disponível em http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/disciplinas:ss714:tabela-normal.pdf (Acesso 20 mai. 2018), que fornece os valores da probabilidade de \(P(0\leq Z \leq z_0)\), onde \(Z\) é uma variável aleatória normal padronizada e \(z_0\) é o limitante do intervalo. 

a) Tendo em vista a teoria citada, o cálculo de \(P(0<Z<1)\) consiste apenas em buscar na tabela o valor de \(z_0=1\). Assim, tem-se que:

\(\begin{align} P(0<Z<1)&=0,3413 \\&=34,13 \text{ %} \end{align}\)

Logo, a probabilidade de \(P(0<Z<1)\) é de \(\boxed{34,13\text { %}}\).

b) Para resolver este caso, faz-se necessário lembrar da seguinte propriedade:

\(P(Z<-z)=P(z>1)\)

Assim, resulta que:

\(\begin{align} P(-1<Z<1)&=P(Z<1)-P(Z<-1) \\&=0,3413-0,1587 \\&=0,1826 \\&=18,26 \text{ %} \end{align}\)

Portanto, a probabilidade de \(P(-1<Z<1)\) é de \(\boxed{18,26\text { %}}\).

Para resolver este problema, devemos colocar em prática os conceitos sobre a distribuição normal de probabilidades. Neste contexto, utilizaremos a Tabela de Distribuição Normal, disponível em http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/disciplinas:ss714:tabela-normal.pdf (Acesso 20 mai. 2018), que fornece os valores da probabilidade de \(P(0\leq Z \leq z_0)\), onde \(Z\) é uma variável aleatória normal padronizada e \(z_0\) é o limitante do intervalo. 

a) Para resolver este caso, faz-se necessário lembrar da seguinte propriedade:

\(P(Z<-z)=P(z>1)\)

Assim, resulta que:

\(\begin{align} P(0<Z<1)&=P(Z<1)-P(Z<0) \\&=0,8413-0,5000 \\&=0,3413 \\&=34,13 \text{ %} \end{align}\)

Logo, a probabilidade de \(P(0<Z<1)\) é de \(\boxed{34,13\text { %}}\).

b) Analogamente ao item anterior:

\(\begin{align} P(-1<Z<1)&=P(Z<1)-P(Z<-1) \\&=0,3413-0,1587 \\&=0,1826 \\&=18,26 \text{ %} \end{align}\)

Portanto, a probabilidade de \(P(-1<Z<1)\) é de \(\boxed{18,26\text { %}}\).