Cuadro Sinóptico v.1 paso 3 probabilidad

Nodos de los diagramas

• Conceptos Teóricos - Paso 3

• Distribución de Probabilidad Normal

• Distribución Normal

• Desviación Típica

• Distribución de Probabilidad Normal Estándar Z

• La Desviación Típica o Desviación Estándar

• Distribución de Probabilidad Continua

• Esta distribución puede utilizarse para aproximar el comportamiento de las distribuciones de probabilidad discretas, es la base para la inferencia estadística clásica

• Variable Aleatoria

• Los cálculos de la función de densidad de probabilidad de una distribución normal serían muy complicados por la infinidad de combinaciones de μ (media) y σ (desviación estándar).

• Cada curva normal tiene su propia μ  y σ  por tanto, el número de distribuciones normales es ilimitado

• Denotada con el símbolo Σ o S, dependiendo de la procedencia del conjunto de datos es una medida de dispersión para variables de razón variables cuantitativas o cantidades racionales y de intervalo.

• Es una medida del grado de dispersión de los datos con respecto al valor promedio.

• Es posible de calcular la desviación estándar de una variable aleatoria continua  x con una función de densidad de probabilidad  f(x), como la raíz cuadrada de su varianza.

• Es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio.

• Características de una distribución de probabilidad normal

• La curva normal tiene un perfil parecido al de una campana y tiene un solo pico en el centro exacto de la distribución. Por ello, en algunas ocasiones también es llamada campana de Gauss.

• La tabla de probabilidades denominada distribución normal estándar  que tiene como objetivo convertir cualquier variable aleatoria normal X a una variable aleatoria normal estándar Z mediante una fórmula de transformación.

• Para convertir el valor de cualquier variable aleatoria X a la curva normal estándar Z se utiliza la fórmula de transformación: Z=(X-μ)/σ

• Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable.

• La desviación estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a la media aritmética.

• Una variable aleatoria puede tomarse como una cantidad cuyo valor no es fijo pero puede tomar diferentes valores; una distribución de probabilidad se usa para describir la probabilidad de que se den los diferentes valores.

• Es convención usar una F mayúscula para una FDA, en contraste con la f minúscula usada para una Función de Densidad de Probabilidad (FDP) y/o para una Función de Probabilidad. La función distribución puede obtenerse a partir de la función de probabilidad respectiva. La FDA en el caso de una variable aleatoria X discreta.