Lemonde

Distribuciones continuas: Normal o Gaussiana.
 
Es el modelo de distribución más utilizado en la práctica, ya que multitud de fenómenos se comportan según una distribución normal.
Estadistribución de caracteriza porque los valores se distribuyen formando una campana de Gauss, en torno a un valor central que coincide con el valor medio de la distribución:
 
 
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Un 50% de los valores están a la dercha de este valor central y otro 50% a la izquierda
Esta distribución viene definida por dos parámetros:
X: N (μ, σ2)
μ : es el valor mediode la distribución y es precisamente donde se sitúa el centro de la curva (de la campana de Gauss).
σ2 : es la varianza. Indica si los valores están más o menos alejados del valor central: si lavarianza es baja los valores están próximos a la media; si es alta, entonces los valores están muy alejados de ella. Se representa por σ2 porque su raiz cuadrada, σ, es la denominada desviaciónestandar.
Cuando la media de la distribución es 0 y la varianza es 1, se denomina "normal tipificada", y su ventaja reside en que hay tablas, o rutinas de cálculo que permiten obtener esos mismos valores,donde se recoge la probabilidad acumulada para cada punto de la curva de esta distribución.
Además, toda distribución normal se puede transformar en una normal tipificada:
Ejemplo:una variablealeatoria sigue el modelo de una distribución normal con media 10 y varianza 4. Transformarla en una normal tipificada.
X: N (10, 4)
Para transformarla en una normal tipificada se crea una nuevavariable (Y) que será igual a la anterior (X) menos su media y dividida por su desviación típica (que es la raíz cuadrada de la varianza)
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En el ejemplo, la nueva variable sería:
[pic]
Esta nuevavariable se distribuye como una normal tipificada, permitiéndonos, por tanto, conocer la probabilidad acumulada en cada valor.
Y: N (0, 1)

Esta distribución es frecuentemente utilizada en las...