Distribución normal

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Distribución normal

  1. 1. La distribución normal querepresentamos mediante la curvanormal, es un modelo matemáticoteórico al que de hecho tienden aaproximarse las distribuciones queencontramos en la práctica estadísticasbiológicas, datosantropométricos, sociales yeconómicos, mediciones psicológicas yeducacionales, errores deobservación, etc.; es un modelo muy útilpor su relación con el cálculo deprobabilidades que nos va a permitirhacer inferencias y predicciones.
  2. 2.  Son distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas. Por eso, sirven para calcular la probabilidad de ocurrencia de distintos sucesos. Por ejemplo, para determinar las alturas máximas en las casillas de peajes. Estandarizar la variable es un modo de trabajarla, pero sigue siendo normal en esencia.
  3. 3. Lo primero que debemos captar es que la distribución normal nos remite a nuestra propia experiencia. Si nos fijamos en la estatura de la gente que nos encontramos por la calle, vemos que la mayoría de la gente es de estatura normal, y aquí llamamos normal a lo más frecuente; de hecho si vemos a alguien que se aparta mucho de la media (de lo habitual) no pasa desapercibido y nos llama la atención.En la experiencia de cada día, normal y frecuente, aplicado a cualquier rasgo, son expresiones casisinónimas. Cuando decimos que alguien es muy abierto y sociable, lo que queremos decir es que es másabierto y sociable de lo que es normal, de lo que solemos encontrar habitualmente, de la misma manera que decimos que una persona es muy callada cuando habla mucho menos que la mayoría de la gente.
  4. 4.  la diferencia es que la distribución normal tiene un comportamiento de parabólica invertido. el área debajo de la curva es uno, y si se divide en las dos áreas que hay miden 0.5. se utiliza para muestras que son muy grandes y cuando la población es representativa. la t student tiene un comportamiento similar solamente que nos permite utilizarla para muestras menores de 30 personas. y tiene una semiamplitud mayor a la normal porque la muestra al ser más pequeña no es tan representativa como en la normal

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