Distribucion Normal

Material compilado por Rosmiro Fuentes Rocha, Licenciado en Matemáticas y Física, Ingeniero de Alimentos

ACTIVIDAD ACADEMICA: ESTADISTICA DE LA PROBABILIDAD

DOCENTE: LIC- ING: ROSMIRO FUENTES ROCHA

UNIDAD N° 6: DISTRIBUCION NORMAL

DISTRIBUCION NORMAL

La Normal es la distribución de probabilidad más importante. Multitud de variables aleatorias continuas siguen

una distribución normal o aproximadamente normal. Una de sus características más importantes es que casi

cualquier distribución de probabilidad, tanto discreta como continua, se puede aproximar por una normal bajo

ciertas condiciones.

1. La familia de distribuciones probabilísticas normales

La distribución probabilística normal y su respectiva curva normal tienen las siguientes características

 La curva normal es acampanada y presenta un solo pico en el centro de la distribución. La media

aritmética, la mediana y la moda de la distribución son iguales y están localizadas en el pico. De esta

forma, la mitad del área bajo la curva se encuentra por arriba de este punto central, y la otra mitad por

debajo.

 La distribución probabilística normal es simétrica con respecto a su media. Si se corta la curva

verticalmente en este valor central, las dos mitades se reflejarán como imágenes en un espejo

 La curva normal decrece uniformemente en ambas direcciones a partir del valor central. Es asintótica,

lo cual significa que la curva se acerca cada vez más al eje X , pero en realidad nunca llega a tocarlo.

Esto es los puntos extremos de la curva se extienden indefinidamente en uno y otro sentido.

2. Distribución probabilística normal estándar

Esta distribución es frecuentemente utilizada en las aplicaciones estadísticas. Su propio nombre indica su

extendida utilización, justificada por la frecuencia o normalidad con la que ciertos fenómenos tienden a

parecerse en su comportamiento a esta distribución. Muchas variables aleatorias continuas presentan una

función de densidad cuya gráfica tiene forma de campana.

CORPORACION UNIFICADA NACIONAL DE EDUCACION SUPERIOR CUN

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BASICAS: MATEMATICAS

Material compilado por Rosmiro Fuentes Rocha, Licenciado en Matemáticas y Física, Ingeniero de Alimentos

En resumen, la importancia de la distribución normal se debe principalmente a que hay muchas variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normal.

 Caracteres morfológicos de individuos (personas, animales, plantas,...) de una especie, por ejemplo. tallas, pesos, envergaduras, diámetros, perímetros,...

 Caracteres fisiológicos, por ejemplo: efecto de una misma dosis de un fármaco, o de una misma cantidad de abono.

 Caracteres sociológicos, por ejemplo: consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos, puntuaciones de examen entre otros.

 Caracteres psicológicos, por ejemplo: cociente intelectual, grado de adaptación a un medio etc.

 Errores cometidos al medir ciertas magnitudes.

 Valores estadísticos muestrales, por ejemplo: la media.

 Otras distribuciones como la binomial o la de Poisson se pueden aproximar adecuadamente con la distribución normal.

 El área total debajo de la curva es igual a 1. El área debajo de la curva comprendida entre μ - σ y μ + σ es aproximadamente igual a 0,68 del área total; entre μ - 2σ y μ + 2σ es aproximadamente igual a 0,95 del área total:

Es importante ver que los únicos parámetros necesarios para dibujar el gráfico de la distribución normal son la media y desviación estándar de la población. Con estos dos parámetros sabemos donde situar la campana de Gauss (En el punto correspondiente a la media) y cual es su dispersión (Determinado por la desviación standard). Cualquier distribución normal puede convertirse en una distribución normal estándar restando la media de cada observación y dividiéndola luego entre la desviación estándar. Primero se estandariza la distribución a una distribución normal estándar utilizando el valor de Z 8tambuien denominado a veces, desvio normal estandarizado o simplemente desvío normal)

Valor de z: es la diferencia (desviación) entre un valor seleccionado, denotado por X y la media μ dividida tal diferencia entre la desviación estándar σ. Por lo tanto el valor de Z es la distancia a partir de la media, medida en unidades de la desviación estándar. Su fórmula es :

Donde

X: valor de cualquier medida u observación

μ: es la media de la distribución

σ: es la desviación estándar de la distribución

TABLA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR

Esta curva "de campana" es la distribución normal estándar.

 Puedes usar la tabla de abajo para saber el área bajo la curva desde la línea central hasta cualquier línea vertical "a valor Z" hasta 3, en incrementos de 0.1. Esto te dice qué parte de la población está dentro de "Z" desviaciones estándar de la media.

 En lugar de una tabla LARGA, hemos puesto los incrementos de 0.1 hacia abajo, y los de 0.01 de lado.

Por ejemplo, para saber el área debajo de la curva entre 0 y 0.45, ve a la fila de 0.4, y sigue de lado hasta 0.45, allí pone 0.1736

Como la curva es simétrica, la tabla vale para ir en las dos direcciones, así que 0.45 negativo también tiene un área de 0.17

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