DISTRIBUCIÓN
NORMAL
Martha Carolina Hernández Barragán.
Giovanna Sinead Sánchez Inda
Distribución normal.
• También es llamada campana de Gauss
• Las distribuciones normales ocupan un lugar
importante, tanto...
Objetivos
• La distribución normal sirve para representar
el comportamiento estadístico de una
característica cuantitativa...
• La distribución normal se puede
utilizar para aproximar a
probabilidades binominales cuando
n es muy grande, pero lo mas...
Características.
• 1. La curva tiene un solo pico, por consiguiente es
unimodal. Presenta una forma de campana.
• 2. La me...
• 3. A causa de la simetría de la distribución
normal de probabilidad, la mediana y la moda
de la distribución también se ...
• 4. Las dos colas (extremos) de una distribución
normal de probabilidad se extienden de
manera indefinida y nunca tocan e...
Formula de la desviación estándar.
Formula de la desviación estándar.
Z= Número de desviaciones estándar de x
respecto a la media de esta distribución.
X=val...
Ejercicio ejemplo.
En una ciudad se estima que la
temperatura máxima en el mes
de junio sigue una distribución
normal, con...
Ejercicio:
La media de los pesos de 500 estudiantes
de un colegio es de 70kg, y la desviación
típica 3kg. Suponiendo que l...
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10. la distribución normal

  1. 1. DISTRIBUCIÓN NORMAL Martha Carolina Hernández Barragán. Giovanna Sinead Sánchez Inda
  2. 2. Distribución normal. • También es llamada campana de Gauss • Las distribuciones normales ocupan un lugar importante, tanto en la estadística teórica, como la aplicada, por numerosas razones. Una de ellas es que suelen coincidir muy frecuentemente con las distribuciones de frecuencia observadas de muchas mediciones naturales y físicas.
  3. 3. Objetivos • La distribución normal sirve para representar el comportamiento estadístico de una característica cuantitativa continua en una determinada población. • Para que este modelo sea aplicable, la característica de interés debe distribuirse simétricamente y cumplir un conjunto de propiedades.
  4. 4. • La distribución normal se puede utilizar para aproximar a probabilidades binominales cuando n es muy grande, pero lo mas importante es que las distribuciones de medidas muestrales y proporciones de grandes muestras tienden a distribuirse normalmente.
  5. 5. Características. • 1. La curva tiene un solo pico, por consiguiente es unimodal. Presenta una forma de campana. • 2. La media de una población distribuida normalmente se encuentra en el centro de su curva normal. MEDIA
  6. 6. • 3. A causa de la simetría de la distribución normal de probabilidad, la mediana y la moda de la distribución también se hallan en el centro, por tanto en una curva normal, la media, la mediana y la moda poseen el mismo valor.
  7. 7. • 4. Las dos colas (extremos) de una distribución normal de probabilidad se extienden de manera indefinida y nunca tocan el eje horizontal.
  8. 8. Formula de la desviación estándar.
  9. 9. Formula de la desviación estándar. Z= Número de desviaciones estándar de x respecto a la media de esta distribución. X=valor de la variable aleatoria que nos interesa. = media de la distribución de esta variable aleatoria. = desviación estándar de esta distribución.
  10. 10. Ejercicio ejemplo. En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio sigue una distribución normal, con media de 23º y desviación típica de 5º. Calcular el numero de días del mes en los que se espera alcanzar máximas entre 21º y 27º.
  11. 11. Ejercicio: La media de los pesos de 500 estudiantes de un colegio es de 70kg, y la desviación típica 3kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, Hallar cuántos estudiantes pesan: a) Entre 60 y 65 kg b) 62 kg. c) Entre 65 y 70 kg

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