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 media y desviación estándar. La media indica la posición de la campana, de modo que para diferentes valores de media la gráfica es desplazada a lo largo del eje horizontal. Por otra parte, la desviación estándar determina el grado de apuntamiento de la curva. Cuanto mayor sea el valor de desviación, más se dispersarán los datos en torno a la media y la curva será más plana. Un valor pequeño de

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