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La función de probabilidad normal: Características y ... - extoikos

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Gráfico 1: Distribución <strong>normal</strong> estándar<br />

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<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

Fuente: Elaboración propia.<br />

bilidad mientras que apenas aparecen los valores<br />

extremos. De manera que sus medidas <strong>de</strong> posición<br />

central (media, mediana y moda) coinci<strong>de</strong>n.<br />

Por último, presenta como asíntota el eje <strong>de</strong><br />

abscisas al que se va aproximando sin llegar a cortarse.<br />

<strong>La</strong> expresión matemática que representa una<br />

función <strong>de</strong> <strong>de</strong>nsidad con estas características es la<br />

siguiente:<br />

1<br />

2<br />

<br />

( x<br />

)<br />

2<br />

2<br />

f ( x)<br />

e para <br />

2<br />

2<br />

x (1)<br />

eXtoikos 108<br />

(1)<br />

Función <strong>de</strong> <strong>de</strong>nsidad que sólo <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> <strong>de</strong> dos<br />

parámetros, la media μ, y la varianza <strong>de</strong> la distribución<br />

σ 2 . Si conocemos la media y la varianza <strong>de</strong><br />

una variable X, po<strong>de</strong>mos <strong>de</strong>finir la distribución<br />

2<br />

<strong>normal</strong> utilizando la notación: X N(<br />

,<br />

).<br />

En la figura 2 se representan varias funciones <strong>de</strong><br />

<strong>de</strong>nsidad <strong>normal</strong> con la misma media y diferentes<br />

varianzas.<br />

Asimismo, la función <strong>de</strong> distribución acumulada<br />

<strong>de</strong> cualquier variable aleatoria X, se <strong>de</strong>fine<br />

como F(x 0<br />

)= P(X

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