MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

Para deducir las probabilidades, se ha dividido el número de días para cada número
de pacientes de la tabla 4.7 entre cien, que es el número total de días registrados.
La suma de las frecuencias del número de días anotados en la tabla 4.6 suma 100.
Los datos convertidos en probabilidades en la tabla 4.7, suman en total 1.
La suma de todas las probabilidades siempre es 1, en cualquier caso.
Con los datos de la tabla 4.7 diseñamos una gráfica de distribución de probabilidad.
El gráfico 4.2 es para una distribución de probabilidades para variables discretas.
En esa gráfica registramos en el eje de las abscisas el número diario de pacientes
atendidas y en el eje de las ordenadas sus respectivas probabilidades.
No dejamos de notar que la longitud más larga corresponde a la probabilidad mayor
de la distribución; también notamos la simetría de las longitudes a ambos lados.
Sobre esa simetría es que Gauss llegó a establecer la Distribución Normal para valores
continuos, que es la que más a menudo usaremos en el SPSS, una definida.
Hacia la Curva Normal
La Curva Normal, lo dijimos ya, refleja la distribución normal de los datos continuos y
es la que los estadísticos tratan de encontrar para realizar sus análisis.
Cuando los datos originales no muestran una distribución normal, los estadísticos transforman
los valores de la muestra por otros.
La distribución normal fue presentada por primera vez por Abraham de Moivre en un
artículo escrito en 1773
El nombre de “Distribución Normal” fue dado por Charles S. Peirce, Francis Galton y
Wilhelm Lexis en 1875
Gauss demostró rigurosamente la distribución normal de los errores y su nombre ha
sido asociado a esta distribución, con el nombre de “La Campana de Gauss”
La Curva Normal, o “La Campana de Gauss”, refleja la distribución normal de los datos
y es la que los estadísticos tratan de encontrar para realizar sus análisis.
Cuando los datos originales no tienen una distribución normal, los estadísticos transforman
los valores por otros; vg, en los logaritmos de las variables originales
Valor Esperado de una variable Aleatoria Discreta
Se calcula multiplicando cada valor que la variable pueda tomar, por la probabilidad
de que ese valor se presente; al final, sumamos total de estos resultados parciales.
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