DISTRIBUCIÓN NORMAL

Es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. Estos valores de referencia son la base de muchas pruebas de hipótesis como las pruebas Z y t. Puesto que la distribución de estos es normal, se puede determinar exactamente que porcentaje de los valores Z esta dentro de cualquier rango especifico. Se trata, sin duda del modelo continuo mas importante en estadística, tanto por su aplicación directa, veremos que muchas variables de interés general pueden describirse por dicho modelo, como por sus propiedades, que han permitido el desarrollo de numerosas técnicas de interferencia estadística. en realidad, el nombre de normal proviene del hecho de que durante un tiempo se creyó, por parte de médicos y biólogos, que todas las variables naturales de interés seguían este modelo.

f(x)= 1/ 2√πσ exp {(x-μ) 2/ 2σ2}

➥Su esperanza es μ

➥Su varianza es σ2 y, por tanto, su derivación típica es σ

➥Es simétrico respecto a su medida μ, como puede apreciarse en la representación.

➥Media, moda y mediana coinciden (μ)

➥Cualquier transformación lineal de una variable con distribución normal seguirá también el modelo normal.

➥Cualquier combinación lineal de variables normales independientes sigue también una distribución normal.

➥Se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución Gaussiana.