6: Incertidumbre de datos

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En el Capítulo 5 examinamos cuatro formas en que las muestras individuales que recolectamos y analizamos se distribuyen alrededor de un valor central: una distribución uniforme, una distribución binomial, una distribución de Poisson y una distribución normal. También aprendimos que independientemente de cómo se distribuyan las muestras individuales, la distribución de promedios para múltiples muestras a menudo sigue una distribución normal. Esta tendencia a que surja una distribución normal cuando reportamos promedios para múltiples muestras se conoce como el teorema del límite central. En este capítulo analizamos más de cerca la distribución normal, examinando algunas de sus propiedades, y consideramos cómo podemos usar estas propiedades para decir algo más significativo sobre nuestros datos que simplemente reportar una media y una desviación estándar.