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Distribuciones continuas: Normal (I)

Es el modelo de distribución más utilizado en la práctica, ya que multitud de fenómenos se comportan según una distribución normal.

 

Esta distribución de caracteriza porque los valores se distribuyen formando una campana de Gauss, en torno a un valor central que coincide con el valor medio de la distribución:

 

Estadistica

 

Un 50% de los valores están a la derecha de este valor central y otro 50% a la izquierda

Esta distribución viene definida por dos parámetros:

 

X: N (m, s 2)

 

m : es el valor medio de la distribución y es precisamente donde se sitúa el centro de la curva (de la campana de Gauss).

s 2 : es la varianza. Indica si los valores están más o menos alejados del valor central: si la varianza es baja los valores están próximos a la media; si es alta, entonces los valores están muy dispersos.

 

Cuando la media de la distribución es 0 y la varianza es 1se denomina "normal tipificada", y su ventaja reside en que hay tablas donde se recoge la probabilidad acumulada para cada punto de la curva de esta distribución.

 

Además, toda distribución normal se puede transformar en una normal tipificada:

 

Ejemplo: una variable aleatoria sigue el modelo de una distribución normal con media 10 y varianza 4. Transformarla en una normal tipificada.

 

X: N (10, 4)

 

Para transformarla en una normal tipificada se crea una nueva variable (Y) que será igual a la anterior (X) menos su media y dividida por su desviación típica (que es la raíz cuadrada de la varianza)

 

Estadistica

 

En el ejemplo, la nueva variable sería:

 

Estadistica

 

Esta nueva variable se distribuye como una normal tipificada, permitiéndonos, por tanto, conocer la probabilidad acumulada en cada valor.

Y: N (0, 1)

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