7: Distribución normal
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- 7.1: Introducción a las distribuciones normales
- La distribución normal es la distribución más importante y más utilizada en la estadística. A veces se le llama la “curva de campana”, aunque las cualidades tonales de tal campana serían menos que agradables. También se le llama la “curva gaussiana” después del matemático Karl Friedrich Gauss. Como verá en la sección sobre la historia de la distribución normal, aunque Gauss jugó un papel importante en su historia, Abraham de Moivre descubrió por primera vez la distribución normal.
- 7.2: Historia de la distribución normal
- En la sección sobre la historia de la distribución normal, vimos que la distribución normal puede ser utilizada para aproximar la distribución binomial. En esta sección se muestra cómo calcular estas aproximaciones.
- 7.3: Áreas bajo distribuciones normales
- Las áreas bajo porciones de una distribución normal se pueden calcular usando cálculo. Dado que se trata de un tratamiento no matemático de la estadística, nos apoyaremos en programas y tablas de cómputos para determinar estas áreas.
- 7.4: Demostración de variedades
- Esta demostración permite cambiar la media y la desviación estándar de dos distribuciones normales y observar los efectos sobre las formas de las distribuciones.
- 7.5: Distribución Normal Estándar
- Las distribuciones normales no necesariamente tienen las mismas medias y desviaciones estándar. Una distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1 se denomina distribución normal estándar.
- 7.6: Aproximación normal al binomio
- En la sección sobre la historia de la distribución normal, vimos que la distribución normal puede ser utilizada para aproximar la distribución binomial. En esta sección se muestra cómo calcular estas aproximaciones.
- 7.7: Demostración de aproximación normal
- La distribución normal puede ser utilizada para aproximar la distribución binomial. Esta demostración le permite explorar la precisión de la aproximación bajo una variedad de condiciones.
- 7.8: Alfabetización estadística
- Los análisis de riesgo a menudo se basan en el supuesto de distribuciones normales. Los críticos han dicho que los eventos extremos en la realidad son más frecuentes de lo que se esperaría asumiendo la normalidad. El supuesto incluso ha sido llamado un “Gran Fraude Intelectual”.