1. Distribución T de Students.

2. Distribución T de Students.
• Tiene características similares a la distribución
normal, su diferencia principal radica en las áreas
de los extremos las cuales son más amplias, como
consecuencia de que usualmente se trabaja con
muestras pequeñas. La sintaxis en Excel es:
DISTR.T(x;grados_de_libertad;colas) X es el valor
numérico al que se ha de evaluar la distribución.
Grados_de_libertad es un entero que indica el
número de grados de libertad. Colas especifica el
número de colas de la distribución que se ha de
devolver. Toma los valores de 1 o 2.

3. • El nombre de la distribución se debe a su
autor W.S. Gosset, quien le dio el seudónimo
de T de Student ante la imposibilidad de
presentar sus trabajos so pena de perder su
empleo, esto sucedió a principio del siglo XX.
• Esta distribución es recomendada cuando se
requiere estimar la media poblacional y no se
conoce la desviación estándar y por lo tanto,
hay que estimarla, eso si, siempre y cuando la
distribución original sea aproximadamente
normal.

4. • Otro término utilizado en ésta distribución
continua, es el de grados de libertad (g.l), el cual
de manera intuitiva se expone así:
• Y= x1 ± x2 ± x3 ± x4 , para satisfacer la ecuación,
tres variables se pueden cambiar a libertad, pero
un de ellos no, por eso, cuando se tiene una sola
muestra, se hable de n-1 g.l. A medida que se
aumenten los g.l. la distribución t, se aproxima a
la distribución Z de la normal. Otra lectura que se
puede dar es que los g.l es una medida del
número de observaciones independientes en la
muestra, que se usan para estimar la desviación
estándar.

6. • En general, cuando el tamaño de muestra no
sea muy pequeño y la simetría no sea alta, se
puede usar para estimar la media poblacional
cuando no se conoce la desviación.
• En general, las características relevantes del
modelo se sintetizan en la siguiente
diapositiva.