Na vasta extensão da estatística, dois conceitos fundamentais reinam suprema: probabilidades e distribuições. Esses dois pilares servem como a base sobre a qual grande parte da teoria e aplicação estatística são construídas.

Probabilidade é uma medida de incerteza. Ela quantifica a probabilidade de um evento ou resultado ocorrer, sempre dentro do intervalo de 0 a 1.

Distribuições, por outro lado, fornecem uma visão holística de todos os possíveis resultados de uma variável aleatória e as probabilidades associadas a cada resultado. Elas mapeiam o comportamento dos dados, seja na forma de uma série de lançamentos de moedas, alturas de indivíduos em uma população, ou o tempo que leva para um ônibus chegar. Existem duas categorias principais de distribuições:

1. Distribuições Discretas: Estas retratam cenários onde o conjunto de possíveis resultados é distinto e finito. Um exemplo é a distribuição Binomial, que poderia representar o número de caras obtidas em um determinado número de lançamentos de moeda.
2. Distribuições Contínuas: Aqui, os resultados podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo dado. A distribuição Normal ou Gaussiana é um exemplo clássico, representando dados que se agrupam em torno de um valor médio ou central.

Aqui está o conjunto de dados que usaremos neste capítulo. Sinta-se à vontade para mergulhar e explorá-lo antes de abordar a tarefa.