Distribución Normal.

La Distribución de Probabilidad Continua más Importante de la Estadística.

Su grafica es una curva acampanada llamada “Curva Normal” deriva la distribución de conjuntosde datos que ocurra en la naturaleza, industria e investigación.

Abraham Moiure (1733): desarrollo expresión matemática base de la estadística inductiva.

Karl Frigdrich Gauss (1777): dedujo laecuación Af la curva a partir de errores en mediciones repetidas.

Curva o distribución Caussiana.

Variable Aleatoria Normal.

La v.a. continúa x que tiene la distribución, su formaacampanada depende de los parámetros µ y σ.

Se designan los valores de la función de densidad de x (f d p) por n(x, µ, σ).

n(x,μ,σ)=1/(σ√2π) e^(-1/2) [((x-σ))/σ]²,-∞λ× z1) = 0.9Z = 1.96

Dada una distancia normal determine “k” de modo que:

P(z < k) = 0.0427K = - 1.72

P(z > k) = 0.2946


P (z > x) = 1 – P (z < k)
= 1 –0.2946 = 0.7054
Z = 0.54

P (-0.93 < z < k) = 0.7235
P (z < k) – P (z < -0.93) = 0.7235
P (z < k) - 0.1762 = 0.7335
P (z < k) = 0.7235 + 0.1762 = 0.9013Z = 1.29

Dada una distancia normal con µ = 30 y r = 6 obtener el área bajo la curva normal.

A la derecha de x = 17.
A la izquierda de x = 22.
Entre x = 33 y x = 41.
El valor de “x” quetiene el 80% del área bajo la curva normal a la izquierda.
Los dos valore de “x” contienen un intervalo regular de 75% alrededor de la media.

Datos

µ = 30
σ = 6a) x= 17 z"1"=(x-μ)/σ=(17-30)/6=-13/6=-2.16
P (z > -2.16) = 1- p (Z< -2.16) = 1 – 0.0154... [continua]

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(2010, 11). Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos.. BuenasTareas.com. Recuperado 11, 2010, de http://www.buenastareas.com/ensayos/Modelos-Anal%C3%ADticos-De-Fen%C3%B3menos-Aleatorios-Discretos/1215097.html

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"Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos.." BuenasTareas.com. 11, 2010. consultado el 11, 2010. http://www.buenastareas.com/ensayos/Modelos-Anal%C3%ADticos-De-Fen%C3%B3menos-Aleatorios-Discretos/1215097.html.