Distribución normal
Páginas: 10 (2433 palabras)
Publicado: 18 de febrero de 2014
FUNDAMENTOS DE AUDITORIA
UNIDAD V
DISTRIBUCION NORMAL
UNIDAD 5 DISTRIBUCION NORMAL
INTRODUCCIÓN.
Una de las herramientas de mayor uso en las empresas es la utilización de la curva normal para describir situaciones donde podemos recopilar datos esto nos permite tomar decisiones que vayan a la par con las metas objetivos de la organización.
Al iniciar el análisisestadístico de una serie de datos, y después de la etapa de detección y corrección de errores, un primer paso consiste en describir la distribución
de las variables estudiadas y, en particular, de los datos numéricos. Además de las medidas descriptivas correspondientes, el comportamiento de estas variables puede explorarse gráficamente de un modo muy simple en histogramas.
Para construir estetipo de gráficos, se divide el rango de valores de la variable en intervalos de igual longitud, representando sobre cada intervalo un rectángulo con área proporcional al número de datos en ese rango. Uniendo los puntos medios del extremo superior de las barras, se obtiene el llamado polígono de frecuencias.
Una de las distribuciones teóricas mejor estudiadas en los textos de bioestadísticay más utilizadas 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
El uso extendido de la distribución normal en las aplicaciones estadísticas puede explicarse además, por otrasrazones. Muchos de los procedimientos estadísticos habitualmente utilizados asume la normalidad de los datos observado. Aunque muchas de estas técnicas no son demasiado sensibles a desviaciones de la normal.
A continuación se describirá la distribución normal, su ecuación matemática y sus propiedades más relevantes, proporcionando algún ejemplo sobre sus aplicaciones a la inferenciaestadística.
DEFINICION.
La distribución normal nos 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 sumade unas pocas causas independientes.
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 a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normal son:
a. Caracteres morfológicos: de individuos (personas,animales, plantas,...) de una especie, por ejemplo: tallas, pesos, diámetros, distancias, perímetros,...
b. Caracteres fisiológicos, por ejemplo: efecto de una misma dosis de un fármaco, o de una misma cantidad de abono.
c. Caracteres sociológicos, por ejemplo: consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos, puntuaciones de examen
d. Caracteres psicológicos,por ejemplo: cociente intelectual, grado de adaptación a un medio,...
e. Errores cometidos al medir ciertas magnitudes
f. Valores estadísticos muéstrales como la media, varianza y moda
La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística. Por ejemplo, la distribución muestral de las medias muestrales es aproximadamente normal,incluso si 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 con media
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...
UNIDAD V
DISTRIBUCION NORMAL
UNIDAD 5 DISTRIBUCION NORMAL
INTRODUCCIÓN.
Una de las herramientas de mayor uso en las empresas es la utilización de la curva normal para describir situaciones donde podemos recopilar datos esto nos permite tomar decisiones que vayan a la par con las metas objetivos de la organización.
Al iniciar el análisisestadístico de una serie de datos, y después de la etapa de detección y corrección de errores, un primer paso consiste en describir la distribución
de las variables estudiadas y, en particular, de los datos numéricos. Además de las medidas descriptivas correspondientes, el comportamiento de estas variables puede explorarse gráficamente de un modo muy simple en histogramas.
Para construir estetipo de gráficos, se divide el rango de valores de la variable en intervalos de igual longitud, representando sobre cada intervalo un rectángulo con área proporcional al número de datos en ese rango. Uniendo los puntos medios del extremo superior de las barras, se obtiene el llamado polígono de frecuencias.
Una de las distribuciones teóricas mejor estudiadas en los textos de bioestadísticay más utilizadas 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
El uso extendido de la distribución normal en las aplicaciones estadísticas puede explicarse además, por otrasrazones. Muchos de los procedimientos estadísticos habitualmente utilizados asume la normalidad de los datos observado. Aunque muchas de estas técnicas no son demasiado sensibles a desviaciones de la normal.
A continuación se describirá la distribución normal, su ecuación matemática y sus propiedades más relevantes, proporcionando algún ejemplo sobre sus aplicaciones a la inferenciaestadística.
DEFINICION.
La distribución normal nos 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 sumade unas pocas causas independientes.
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 a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normal son:
a. Caracteres morfológicos: de individuos (personas,animales, plantas,...) de una especie, por ejemplo: tallas, pesos, diámetros, distancias, perímetros,...
b. Caracteres fisiológicos, por ejemplo: efecto de una misma dosis de un fármaco, o de una misma cantidad de abono.
c. Caracteres sociológicos, por ejemplo: consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos, puntuaciones de examen
d. Caracteres psicológicos,por ejemplo: cociente intelectual, grado de adaptación a un medio,...
e. Errores cometidos al medir ciertas magnitudes
f. Valores estadísticos muéstrales como la media, varianza y moda
La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística. Por ejemplo, la distribución muestral de las medias muestrales es aproximadamente normal,incluso si 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 con media
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...
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