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INTEGRANTES



    ANGELA ORTIZ RUIZ
   BRYAN DITA BUSTOS
ELKIN GUERRERO RODRIGUEZ
  JOHAN VEGA MERCADO
 MARIBEL MOLINA OSORIO
INTRODUCCIÓN


La distribución normal fue presentada por primera
vez por Abraham de Moivre en un artículo del año
1733, que fue reimpreso en la segunda edición de
su libro The Doctrine of Chances, de 1738, en el
contexto     de    cierta   aproximación     de     la
distribución binomial para grandes valores de n. Su
resultado fue ampliado por Laplace en su libro
Teoría analítica de las probabilidades (1812), y en la
actualidad se llama Teorema de De Moivre-Laplace.
LA DISTRIBUCIÓN
               NORMAL

En estadística y probabilidad se llama
distribución normal, distribución de Gauss o
distribución gaussiana, a una de las
distribuciones de probabilidad              de
variable continua que con más frecuencia
aparece en fenómenos reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una
forma acampanada y es simétrica respecto de un
determinado parámetro. Esta curva se conoce
como campana de Gauss.
LA DISTRIBUCIÓN
               NORMAL

Se dice que una variable aleatoria continua X sigue
una distribución normal de parámetros μ y σ y se
denota X ~ N(μ, σ) si su función de densidad está
dada por:



donde μ (mu) es la media y σ (sigma) es la
desviación típica (σ2 es la varianza).
LA DISTRIBUCIÓN
                NORMAL

Se llama distribución normal "estándar" a
aquella en la que sus parámetros toman los
valores μ = 0 y σ = 1. En este caso la función de
densidad tiene la siguiente expresión:
Distribucion Normal

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Distribucion Normal

  • 1.
  • 2. INTEGRANTES ANGELA ORTIZ RUIZ BRYAN DITA BUSTOS ELKIN GUERRERO RODRIGUEZ JOHAN VEGA MERCADO MARIBEL MOLINA OSORIO
  • 3. INTRODUCCIÓN La distribución normal fue presentada por primera vez por Abraham de Moivre en un artículo del año 1733, que fue reimpreso en la segunda edición de su libro The Doctrine of Chances, de 1738, en el contexto de cierta aproximación de la distribución binomial para grandes valores de n. Su resultado fue ampliado por Laplace en su libro Teoría analítica de las probabilidades (1812), y en la actualidad se llama Teorema de De Moivre-Laplace.
  • 4. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de Gauss.
  • 5. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Se dice que una variable aleatoria continua X sigue una distribución normal de parámetros μ y σ y se denota X ~ N(μ, σ) si su función de densidad está dada por: donde μ (mu) es la media y σ (sigma) es la desviación típica (σ2 es la varianza).
  • 6. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Se llama distribución normal "estándar" a aquella en la que sus parámetros toman los valores μ = 0 y σ = 1. En este caso la función de densidad tiene la siguiente expresión: