Distribucion Normal

DISTRIBUICION NORMAL
La distribución normal o Gaussiana es indudablemente la más importante
y la de mayor uso de todas las distribuciones continuas de probabilidad. Es
la piedra angular en laaplicación de la inferencia estadística en el análisis de
datos, puesto que las distribuciones de muchas estadísticas muestrales tienden
hacia la distribución normal conforme crece el tamaño de lamuestra. La apariencia grá…ca de la distribución normal es una curva simétrica con forma de
campana, que se extiende sin límite tanto en la dirección positiva como en la
negativa. Un gran número deestudios indica que la distribuión normal proporciona una adecuada representación, por lo menos en una primera aproximación,
de las distribuciones de una gran cantidad de variables físicas. Algunosejemplos especí…cos incluyen datos meteorológicos tales como la temperatura y la
precipitación pruvial, mediciones efectuadas en organismos vivos, cali…caciones
en pruebas de actitud, mediciones …sicas departes manufacturadas, errores
de instrumentación y otras desviaciones de las normas establecidas, etc. Sin
embargo, debe tenerse mucho cuidado al suponer para una situación dada un
modelo deprobabilidad normal es la que tiene un mayor uso, es también de la
que más se abusa. Quiza esto se deba a la mala interpretación de la palabra
"normal", especialmente si se aplica su signi…cado literalde " patrón o estándar
aceptado". Suponer de manera errónea una distribución normal puede llevar a
errores muy serios. Es posible que una distribución normal proporcione de manera razonable unabuena aproximación alrededor de la media de una variable
aleatoria; sin embargo, puede resultar para valores extremos que se encuentren
en cualquier dirección. Por ejemplo, si se diseña cierto materialpara resistir una
cantidad dada de presión, que se supone se encuentra distribuida normalmente
alrededor de un valor promedio, y el diseño se hace con base en esta suposición, el material puede...