Resumen De La Pelicula Manos Milagrosas

Título: “Distribución Normal Estándar”

Integrantes del equipo:

• Givannia Arce Hernández

• Jesús Gonzalo Eslava Mendoza

• Luciano Flores Ramírez

• David Soriano Fonseca

• Jazmín Vera Salazar

Planteamiento del problema:

¿Cuál es la importancia de la distribución normal?

Marco Teórico:

INTRODUCCIÓN:

Una de las distribuciones teóricas mejor estudiadas en los textos de bioestadística y más utilizada en la práctica es la distribución normal, también llamada distribución gaussiana.

Su importancia se debe fundamentalmente a la frecuencia con la que distintas variables asociadas a fenómenos naturales y cotidianos siguen, aproximadamente, esta distribución. Caracteres morfológicos (como la talla o el peso), o psicológicos (como el cociente intelectual) son ejemplos de variables de las que frecuentemente se asume que siguen una distribución normal.

LA DISTRIBUCIÓN NORMAL:

La distribución normal fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre (1667-1754).Posteriormente, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) elaboró desarrollos más profundos y formuló la ecuación de la curva; de ahí que también se la conozca, más comúnmente, como la "campana de Gauss". La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar.

La distribución normal posee ciertas propiedades importantes que conviene destacar:

1. Tiene una única moda, que coincide con su media y su mediana.

2. La curva normal es asintótica al eje de abscisas. Por ello, cualquier valor entre menos infinito y más infinito es teóricamente posible. El área total bajo la curva es, por tanto, igual a 1.

3. Es simétrica con respecto a su media. Según esto, para este tipo de variables existe una probabilidad de un 50% de observar un dato mayor que la media, y un 50% de observar un dato menor.

4. La distancia entre la línea trazada en la media y el punto de inflexión de la curva es igual a una desviación. Cuanto mayor sea la desviación, más aplanada será la curva de la densidad.

5. El área bajo la curva comprendida entre los valores situados aproximadamente a dos desviaciones estándar de la media es igual a 0.95.

6. La forma de la campana de Gauss depende de los parámetros

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