Familias De La Probabilidad

PROTOCOLO DE ESTADISTICA II

Integrantes:

José Raúl Vergara Retamoza
Ana Virginia Annicchiarico Mercado
Eligio Rodelo Martínez
Efrén Enrique Cárdenas Zayas
Cristy Leonor Merchán
Cesar Javier González joven
Irina Gordon Gordon


• Fecha de la sesión: 08 De octubre de 2012.



• Número de la sesión: Sesión N° 3




• Tema o temas por tratar durante la sesión:Distribución de probabilidad normal



• Procedimiento por seguir o metodología: Investigación de cada uno de los miembros del CIPAS, luego comenzamos a debatir donde todos estuvimos de acuerdo.




• Registro de los puntos de acuerdos o desacuerdos, problemas encontrados, aplicaciones a casos o situaciones concretas, hipótesis, interrogantes, etc.
No se presento ninguna clasede desacuerdo.



• Propuesta para la próxima sesión: Mas Puntualidad a la hora de hacer los protocolos.













Anexo

DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL



Distribución Normal

En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con másfrecuencia aparece aproximada en fenómenos reales.

La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro estadístico. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana.

La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos.Mientras que los 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 justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.

De hecho, la estadística es un modelo matemático que sólo permite describir un fenómeno, sinexplicación alguna. Para la explicación causal es preciso el diseño experimental, de ahí que al uso de la estadística en psicología y sociología sea conocido como método correlacional.

La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos.

Algunos ejemplos de variables asociadas afenómenos naturales que siguen el modelo de la normal son:

• Caracteres morfológicos de individuos como la estatura; Caracteres fisiológicos como el efecto de un fármaco;

• Caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos;

• Caracteres psicológicos como el cociente intelectual;

• Nivel de ruido en telecomunicaciones;

•Errores cometidos al medir ciertas magnitudes;

• etc.

La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística. Por ejemplo, la distribución muestral de las medias muestrales es aproximadamente normal, cuando la distribución de la población de la cual se extrae la muestra no es normal. Además, la distribución normal maximiza la entropía entre todas las distribuciones conmedia y varianza conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la distribución subyacente a una lista de datos resumidos en términos de media muestral y varianza. La distribución normal es la más extendida en estadística y muchos test estadísticos están basados en una supuesta "normalidad".

En probabilidad, la distribución normal aparece como el límite de varias distribuciones deprobabilidad continua y discreta.

Propiedades de las diferentes distribuciones de probabilidad discretas

Distribución de Bernoulli
Consiste en realizar un experimento aleatorio una sola vez y observar si cierto suceso ocurre o no, siendo p la probabilidad de que esto sea así (éxito) y q=1-pel que no lo sea (fracaso). En realidad no se trata más que de una variable dicotómica, es decir que...