Lección 76 — Distribución normal
Curva de campana: densidad, estandarización Z, regla 68-95-99,7, intervalos de confianza y pruebas Z. La distribución central de la estadística y las ciencias aplicadas.
Used in: Stochastik — Leistungskurs alemán · H2 Math — Singapur · AP Statistics — EE.UU. · Math B — Japón
Rigorous notation, full derivation, hypotheses
Definición rigurosa
Densidad y parámetros
"If is a random variable and has a normal distribution with mean and standard deviation , we write . The mean is the center of the symmetric curve, and the standard deviation gives the spread." — OpenStax Statistics §6.1
"Normal distributions are symmetric around their mean... The area under a normal distribution curve within one standard deviation of the mean is approximately 68%, within two standard deviations is approximately 95%, and within three standard deviations is approximately 99.7%." — OpenIntro Statistics §3.5
Curva normal: 68% de los datos entre μ ± σ (región central oscura), 27,2% entre μ ± 2σ (regiones laterales), 0,3% en las colas más allá de μ ± 3σ.
Ejemplos resueltos
Exercise list
42 exercises · 10 with worked solution (25%)
- Ex. 76.1Application
. Calcule la puntuación z para .
- Ex. 76.2Application
. Calcule la puntuación z para .
- Ex. 76.3ApplicationAnswer key
Calcule .
- Ex. 76.4Application
Calcule .
- Ex. 76.5Application
Calcule .
- Ex. 76.6Application
Calcule .
- Ex. 76.7Application
Calcule .
- Ex. 76.8Application
. Calcule .
- Ex. 76.9Application
. Calcule .
- Ex. 76.10Application
(varianza = 4). Calcule .
- Ex. 76.11ApplicationAnswer key
Calcule el cuantil 90% de .
- Ex. 76.12Application
Calcule (cuantil 25%) de .
- Ex. 76.13Application
CI . ¿Qué % de la población tiene CI entre 85 y 115?
- Ex. 76.14Application
CI . ¿Qué % tiene CI arriba de 130?
- Ex. 76.15Application
CI . ¿Qué % tiene CI arriba de 145?
- Ex. 76.16Application
Alturas cm. ¿Qué % tiene altura arriba de 186 cm?
- Ex. 76.17ApplicationAnswer key
Notas . ¿A partir de qué nota comienza el top 5%?
- Ex. 76.18Application
. Calcule .
- Ex. 76.19ApplicationAnswer key
Para , ¿cuál es la relación entre mediana, moda y ?
- Ex. 76.20Application
y independientes. ¿Cuál es la distribución de ?
- Ex. 76.21Application
Salario mensual euros. ¿Cuál es el piso salarial del top 10%?
- Ex. 76.22ApplicationAnswer key
Duración de vuelo min. ¿Cuánto tiempo reservar para tener 99% de confianza de llegar a tiempo?
- Ex. 76.23Application
Retornos diarios de acción . Calcule .
- Ex. 76.24Application
Voltaje . El aparato falla si V. Calcule la probabilidad de falla.
- Ex. 76.25Modeling
Piezas con diámetro mm. Tolerancia mm. ¿Qué fracción se rechaza?
- Ex. 76.26Modeling
Encuesta con 1000 entrevistados estima proporción real . Construya IC 95% para .
- Ex. 76.27ModelingAnswer key
, , (conocido). Construya IC 95% para .
- Ex. 76.28Modeling
Prueba vs. . , , . Calcule el p-valor y decida.
- Ex. 76.29ModelingAnswer key
Tiempo de ejecución ms. Para garantizar SLA con 95% de las solicitudes abajo del límite, ¿qué threshold definir?
- Ex. 76.30Modeling
Six Sigma: especificación . Con ajuste de 1,5σ para deriva del proceso, calcule los defectos por millón. ¿Por qué el resultado es 3,4 ppm y no prácticamente cero?
- Ex. 76.31Modeling
Gráfico X-bar con , (conocido), . Calcule UCL y LCL a .
- Ex. 76.32Modeling
Scores de modelo de ML . ¿Cuál es el threshold para seleccionar el top 20% de los modelos?
- Ex. 76.33Modeling
Resistor 100Ω con tolerancia . Asumiendo ohm (3 = tolerancia), calcule la fracción dentro de la especificación.
- Ex. 76.34Modeling
Retorno anual de cartera . Calcule la probabilidad de retorno negativo en un año.
- Ex. 76.35Modeling
Notas del ENEM (Matemática) . Calcule .
- Ex. 76.36ModelingAnswer key
IPCA anual modelado como . Meta de inflación: hasta 6,5%. ¿Cuál es la probabilidad de desbordar la meta?
- Ex. 76.37Understanding
¿Por qué estandarizamos a la normal estándar? ¿Qué justifica la existencia de una única tabla ?
- Ex. 76.38Understanding
¿Cómo es la cola de la normal — "fina" o "pesada"? ¿Por qué es importante en modelado de riesgo financiero?
- Ex. 76.39Challenge
Demuestre que si , entonces tiene distribución chi-cuadrado con 1 grado de libertad.
- Ex. 76.40Proof
Demuestre que si y (con ), entonces .
- Ex. 76.41ProofAnswer key
Demuestre que por el truco de coordenadas polares.
- Ex. 76.42ProofAnswer key
Demuestre (esbozo) que la distribución normal maximiza la entropía diferencial entre todas las distribuciones continuas con media y varianza fijas.
Fuentes
- OpenIntro Statistics (4ª ed) — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · 2019 · EN · CC-BY-SA. Fuente primaria — §3.5 (estandarización, regla 68-95-99,7, gráfico Q-Q, aplicaciones).
- Statistics (OpenStax) — Illowsky, Dean · 2022 · EN · CC-BY. §6.1–6.4 — densidad, FDP, IC, TCL, ejercicios a nivel AP.
- Introduction to Probability (Grinstead-Snell) — Grinstead, Snell · 1997 · EN · GNU FDL. §5.2 — integral gaussiana, MGF, máxima entropía, límite De Moivre-Laplace; ejercicios demostrativo.