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Trabajo Estadistica I
Temas : distribución de probabilidad Normal
Area bajo la curva normal
Aplicaciones de distribuciones normales
Nery Orlando Montalvan Tuctuc.
0910-14-1624
Seccion “D”
• La distribución de probabilidad continua más importante en todo el
campo de la estadística es la distribución normal.
• La distribución normal a menudo se denomina distribución gaussiana
en honor de Karl Friedrich Gauss (1777-1855)
• Media, mediana ,moda son iguales.
• denominada curva normal, es la curva con forma de campana de la fi
gura la cual describe de manera aproximada muchos fenómenos que
ocurren en la naturaleza, la industria y la investigación
• La curva normal es simétrica.
• Esta es la formula estándar de la distribución normal.
• Dada que es muy difícil se adopto una mas simplicada y fácil la de
estándar Z.
• Una compañía paga a sus empleados un salario promedio mensual de 320
dolares con una desviación estándar de 27 dólares ,suponga que los
salarios se distribuyen normalmente.
• ¿Cuál es la probabilidad que un trabajador gane menos de 340 dólares
mensualmente?
• µ=320; 𝜎 =27; x=340;
• Z=
𝑥−𝑢
𝜎
Z=
340−320
27
=0.74
P(Z<0.74)=0.7704
=0.77035*100%=77.04% 320 340
77.04%
• La curva de cualquier distribución continua de probabilidad o función
de densidad se construye de manera que el área bajo la curva
limitada por las dos ordenadas x = x1 y x = x2 sea igual a la
probabilidad de que la variable aleatoria X tome un valor entre x = x1
y x = x2.
• Para entender el concepto se dice que en el area bajo la curva se
toman la media y la desviacion como 0 y 1 y z se toma como una
variable aleatoria como se muestra en la imagen.
• µ=0; 𝜎 =1; z=variable aleatoria;
3.29%
78.07%
= 57.64%
57.64%
• La aplicación de la distribución normal es muy usado en la industria
en la vida cotidiana para calcular las probabilidades de
productos,personas,bienes etc.
• Ahorita se darán unos ejemplos como se aplica en la vida cotidiana y
la importancia de la misma.
=8.08%
8.08%
=8.08%
• Se aprendió mucho sobre la distribución normal y la importancia de la
misma para poder calcular probabilidades.

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Trabajo estadistica i

  • 1. Trabajo Estadistica I Temas : distribución de probabilidad Normal Area bajo la curva normal Aplicaciones de distribuciones normales Nery Orlando Montalvan Tuctuc. 0910-14-1624 Seccion “D”
  • 2. • La distribución de probabilidad continua más importante en todo el campo de la estadística es la distribución normal. • La distribución normal a menudo se denomina distribución gaussiana en honor de Karl Friedrich Gauss (1777-1855) • Media, mediana ,moda son iguales.
  • 3.
  • 4. • denominada curva normal, es la curva con forma de campana de la fi gura la cual describe de manera aproximada muchos fenómenos que ocurren en la naturaleza, la industria y la investigación • La curva normal es simétrica.
  • 5. • Esta es la formula estándar de la distribución normal. • Dada que es muy difícil se adopto una mas simplicada y fácil la de estándar Z.
  • 6. • Una compañía paga a sus empleados un salario promedio mensual de 320 dolares con una desviación estándar de 27 dólares ,suponga que los salarios se distribuyen normalmente. • ¿Cuál es la probabilidad que un trabajador gane menos de 340 dólares mensualmente? • µ=320; 𝜎 =27; x=340; • Z= 𝑥−𝑢 𝜎 Z= 340−320 27 =0.74 P(Z<0.74)=0.7704 =0.77035*100%=77.04% 320 340 77.04%
  • 7. • La curva de cualquier distribución continua de probabilidad o función de densidad se construye de manera que el área bajo la curva limitada por las dos ordenadas x = x1 y x = x2 sea igual a la probabilidad de que la variable aleatoria X tome un valor entre x = x1 y x = x2.
  • 8. • Para entender el concepto se dice que en el area bajo la curva se toman la media y la desviacion como 0 y 1 y z se toma como una variable aleatoria como se muestra en la imagen. • µ=0; 𝜎 =1; z=variable aleatoria;
  • 11. • La aplicación de la distribución normal es muy usado en la industria en la vida cotidiana para calcular las probabilidades de productos,personas,bienes etc. • Ahorita se darán unos ejemplos como se aplica en la vida cotidiana y la importancia de la misma.
  • 14. • Se aprendió mucho sobre la distribución normal y la importancia de la misma para poder calcular probabilidades.