distribucion normal y binomial






ESTADISTICA
DISTRIBUCION NORMAL & BINOMIAL

PROFESORA: ESCAMILLA LARA BLANCA ESTHELA



ALUMNAS:
ACEVES RIVERA TANIA ELIZABETH
MEDINA MALLOZZI MARTHA SALMA













INTRODUCION

En este trabajo expondremosdos de las distribuciones de la probabilidad más importantes que son impredecibles a la hora de adentrarnos en el estudio de la inferencia estadística.
En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss, o distribución de gaussiana, la importancia de esta distribución radica que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos, mientras quelos mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificar asumiendo que cada información se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.

En estadística la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide elnúmero de éxitos en una secuencia de n independiente entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.















ANTECEDENTES

DISTRIBUCION 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 laecuación de la curva; de ahí que también se la conozca, más comúnmente, como la "campana de Gauss"

DISTRIBUCION BINOMIAL
La distribución binomial fue estudiada por Jakob Bernoulli (suiza, 1654-1705), que escribió el primer tratado importante sobre probabilidad, “Ars conjectadi” (el arte de pronosticar). Los Bernoulli formaron una de las sagas de matemáticas más importantes de la historia.ANALISIS
DISTRIBUCION NORMAL

La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar, denotadas generalmente por µ y σ. Con esta notación, la densidad de la normal viene dada por la ecuación:

Que determina la curva en forma de campana.
Se dice que una característica X sigue una distribución de media µ y varianza σ², yse denota como Χ ≈ Ν (µ, σ), si su función de densidad viene dada por la ecuación anterior.
Al igual que ocurrirá con un histograma, en el que el área de cada rectángulo es proporcional al número de datos en el rango de valores correspondientes si en el eje horizontal se levantan perpendiculares en dos puntos a y b, el área de la curva delimitada por esas líneas indica que la probabilidad deque la variable de interés, X, tome un valor cualquiera en ese intervalo. Puesto que la curva alcanza su mayor altura en torno a su medida, mientras que sus “ramas” se extienden asintóticamente hacia los ejes, cuando una variable siga una distribución normal, será mucho más probable observar un dato cercano al valor medio que uno que se encuentre muy alejado de este.

PROPIEDADES DE LADISTRIBUCION NORMAL.
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 cuerva normal es asintótica al eje de abscisas. Por eso cualquier valor entre -∞ y +∞ es teóricamente posible. El área total sobre la curva es, por tanto, igual a 1.
3. Es simétrica con respecto a su media µ. Para este tipode variables existe una probabilidad de 50% de observar un dato mayor a la media, y un 50% de observar un dato menor.
4. La distribución entre línea trazada en la media y el puto de inflexión de la curva es igual a una desviación típica (σ). Cuanto mayor sea σ, mas aplanada será la curva de la densidad.
5. El área bajo la curva comprendió entre los valores situados aproximadamente dos...