Distribución normal

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DISTRIBUCIÓN NORMAL

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Distribución normal

  1. 1. DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTADISTICA I MALENY ROCIO TRIANA ORTEGA PROCESOS INDUSTRIALES ÁREA MANUFACTURA
  2. 2. COMO SER MEJOR APLICANDO UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL “UNA COMPETENCIA ES LA INTEGRACIÓN DE HABILIDADES, CONOCIMIENTOS Y ACTITUDES EN UN CONTEXTO ESPECÍFICO “
  3. 3. ¿QUÉ ES UNA DISTRIBUCIÓN? Es un método variable que se utiliza para medir una aproximación de un hecho.
  4. 4. DISTRIBUCIÓN NORMAL (CONCEPTO) CONOCIDA COMO DISTRIBUCIÓN DE GAUSS ES UNA DE LAS DISTRIBUCIONES QUE MAS SE UTILIZA EN LA ESTADISTICA ES TAMBIÉN UNA DISTRIBUCIÓN CONTINUA LA MEDIA DE UNA VARIABLE ALEATORIA NORMAL PUEDE TENER CUALQUIER VALOR Y LA VARIANZA CUALQUIER VALOR POSITIVO. DENOMINADA CURVA NORMAL, ES LA CURVA CON FORMA DE CAMPANA LA CUAL DESCRIBE DE MANERA APROXIMADA MUCHOS FENOMENOS QUE OCURREN EN LA NATURALEZA, LA INDUSTRIA Y LA INVESTIGACION
  5. 5. OBJETIVOS DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL • ENTENDER EL CONCEPTO DE VARIABLE ALEATORIA CONTINUA • CONOCER LAS CARACTERÍSTICAS DE LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL • SABER DETERMINAR LA PROBABILIDAD DE QUE UNA OBSERVACIÓN SE ENCUENTRE ENTRE DOS PUNTOS UTILIZANDO LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL • SABER DETERMINAR LA PROBABILIDAD DE QUE UNA OBSERVACIÓN ESTÉ POR ENCIMA (O POR DEBAJO) DE UN CIERTO VALOR UTILIZANDO LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL • APRENDER A COMPARAR OBSERVACIONES QUE SE ENCUENTRAN EN DIFERENTES DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD • SER CAPAZ DE UTILIZAR LA DISTRIBUCIÓN NORMAL PARA APROXIMAR LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL
  6. 6. FORMULA
  7. 7. COMO DEBE SER UNA GRÁFICA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL Y LA CURVA NORMAL QUE LA REPRESENTA, TIENEN LAS SIGUIENTES CARACTERÍSTICAS: • LA CURVA NORMAL TIENE FORMA DE CAMPANA Y UN SOLO PICO EN EL CENTRO DE LA DISTRIBUCIÓN. DE ESTA MANERA, LA MEDIA ARITMÉTICA, LA MEDIANA Y LA MODA DE LA DISTRIBUCIÓN SON IGUALES Y SE LOCALIZAN EN EL PICO. ASÍ, LA MITAD DEL ÁREA BAJO LA CURVA SE ENCUENTRA A LA DERECHA DE ESTE PUNTO CENTRAL Y LA OTRA MITAD ESTÁ A LA IZQUIERDA DE DICHO PUNTO. • LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL ES SIMÉTRICA ALREDEDOR DE SU MEDIA. • LA CURVA NORMAL DESCIENDE SUAVEMENTE EN AMBAS DIRECCIONES A PARTIR DEL VALOR CENTRAL. ES ASINTÓTICA, LO QUE QUIERE DECIR QUE LA CURVA SE ACERCA CADA VEZ MÁS AL EJE X PERO JAMÁS LLEGA A TOCARLO. ES DECIR, LAS “COLAS” DE LA CURVA SE EXTIENDEN DE MANERA INDEFINIDA EN AMBAS DIRECCIONES.
  8. 8. GRÁFICA
  9. 9. INTERPRETACIÓN GRÁFICA REPRESENTA LAS SITUACIONES QUE OCURREN EN DIFERENTES ASPECTOS TALES COMO LA NATURALEZA , LA INDUSTRIA Y TEMAS DE INVESTIGACIÓN IMPORTANTES . NOS PRESENTA LA FUNCIONALIDAD DEL HECHO Y LAS PROBABILIDADES ACERCADAS AL TEMA . NOS SIRVE PARA CONOCER LAS SITUACIONES QUE OCURREN EN TIEMPO REAL.LA VARIABILIDAD DE HECHOS ,TEMAS QUE TRANSCURREN , LA TENDENCIA QUE CADA UNA PUEDE ARROJAR DENTRO DE UNA POBLACIÓN.
  10. 10. La probabilidad de que una variable aleatoria (v. a.) X tome un valor determinado entre dos números reales a y b coincide con el área encerrada por la función DEFINICIÓN DE FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
  11. 11. DEFINICIÓN DE VARIABLE ALEATORIA CONTINUA UNA VARIABLE ALEATORIA CONTINUA ES AQUELLA QUE PUEDE ASUMIR UN NÚMERO INFINITO DE VALORES DENTRO DE UN DETERMINADO RANGO. POR EJEMPLO, EL PESO DE UNA PERSONA PODRÍA SER 80.5, 80.52, 80.525,... DEPENDIENDO DE LA PRECISIÓN DE LA BÁSCULA.
  12. 12. EJEMPLO DE ELLO PUEDE SER LAS MEDICIONES FÍSICAS EN ÁREAS COMO LOS EXPERIMENTOS METEOROLÓGICOS, ESTUDIOS DE LA PRECIPITACIÓN PLUVIAL Y MEDICIONES DE PARTES FABRICADAS A MENUDO SE EXPLICAN MAS QUE ADECUADAMENTE CON UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL. EJEMPLODE ELLOPUEDESER
  13. 13. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR Se observó que no existe una sola distribución de probabilidad normal, sino una “familia” de ellas. Como sabemos, cada una de las distribuciones puede tener una media (μ) o una desviación estándar distinta (σ). Por tanto, el número de distribuciones normales es ilimitado y sería imposible proporcionar una tabla de probabilidades para cada combinación de μ y σ.
  14. 14. EJERCICIOS 46 -18 6,092E-08 48 -15,125 1,0798E-06 50 -12,5 1,4907E-05 52 -10,125 0,00016026 54 -8 0,00134185 56 -6,125 0,00874996 58 -4,5 0,04443599 60 -3,125 0,17574773 62 -2 0,54134113 64 -1,125 1,29860987 66 -0,5 2,42612264 68 -0,125 3,52998761 70 0 4 72 -0,125 3,52998761 74 -0,5 2,42612264 76 -1,125 1,29860987 78 -2 0,54134113 80 -3,125 0,17574773 82 -4,5 0,04443599 84 -6,125 0,00874996 86 -8 0,00134185 88 -10,125 0,00016026 90 -12,5 1,4907E-05 92 -15,125 1,0798E-06 94 -18 6,092E-08 X (x-µ)²/2σ² F(x)
  15. 15. MEDIA µ 70 VARIANZA σ 4 varianza 1/σ?2π 0,09973557 (x-µ)²/2σ² -28952,9179 DISPERSIÓN -1 0 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 DISPERSIÓN
  16. 16. PROBLEMAS EJEMPLOS UN PRODUCTO DE UNA EMPRESA SE DISTRIBUYE DE MANERA NORMAL CON UN PESO PROMEDIODE 90 g Y UNA DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE 6.4 g. CALCULAR LA PROBABILIDAD DE QUE UN LOTE DE PRODUCTOS SELECCIONADOS ALEATORIAMENTE TENGA : A) ENTRE 80 Y 90g B) ENTRE 80 Y 95 g C) ENTRE 75 Y 85 g D) MÁS DE 97.5 g E) MENOS DE 77.5 g
  17. 17. Z=90-80/6.4= 1.56 =0.4406 O BIEN 44.06% ENTRE 80 Y 90 g ENTRE 80 Y 95 g Z¹=80-90/6.4=1.56 =0.4406 Z²=95-90/6.4=0.78 =0.2823 0.4406+0.2823 = 72.29%
  18. 18. ENTRE 75 Y 85 g Z¹=75-90/6.4=2.34 =0.4904 Z²=85-90/6.4=0.78 =0.2823 0.4904-0.2823=0.2081 0 BIEN 20.51% MÁS DE 97.5 g DISPERSIÓN -1 0 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 DISPERSIÓN Z=97.5-90/6.4= 1.17 0.5-0.3790=0.121 0 BIEN 12.1%
  19. 19. MENOS DE 77.5 g Z=77.5-90/6.4= 12.5/6.4=1.92=0.4926 = 0.0274= 2.74%
  20. 20. EJEMPLO LAS ALTURAS DE 1000 ESTUDIANTES SE DISTRIBUYEN NORMALMENTE CON UNA MEDIA DE 174.5 cm Y UNA DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE 6.9 cm ¿CUÁNTOS DE ESTOS ESTUDIANTES SE ESPERARÍA QUE TUVIERAN ALTURAS? A) MENORES DE 160 cm B) MAYORES 171.5 cm Y 182 cm C) MAYORES DE 165 cm D) ENTRE 174.5 cm Y 180 cm E) ENTRE 180 cm Y 195 cm F) MENORES DE 185 cm G)¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE CINCO ESTUDIANTES , AL MENOS 3 MIDAN 180 cm ? H) ¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE TRES ESTUDIANTES , NINGUNO MIDA MENOS DE 160 cm?
  21. 21. A) MENORES DE 160 cm Z=X-MEDIA /DESVIACIÓN ESTÁNDAR Z=100-174.5/6.9=14.5/6.9=2.10 0.4821-0.5000= 0.0179 =18 ESTUDIANTES
  22. 22. B) MAYORES 171.5 cm Y 182 cm Z¹=174.5-175.1/6.9=0.4347 0.1664 BIEN 16 ESTUDIANTES
  23. 23. C) MAYORES DE 165 cm Z=165-174.5/6.9=-9.5/6.9=-1.37 0.4147+0.5000=0.9147 QUE ES IGUAL A 915 ESTUDIANTES DENTRO DE ESTE RANGO
  24. 24. D) ENTRE 174.5 cm Y 180 cm
  25. 25. E) ENTRE 180 cm Y 195 cm
  26. 26. F) MENORES DE 185 cm Z=185-174.5/6.9=10.5/6.9=1.52 1.52=0.4357 0.4357+0.5000=0.9357 935.7 BIEN 936 ESTUDIANTES DENTRO DEL RANGO
  27. 27. G)¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE CINCO ESTUDIANTES , AL MENOS 3 MIDAN 180 cm ? H) ¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE TRES ESTUDIANTES , NINGUNO MIDA MENOS DE 160 cm? G)5/215 3/5 = 3/215= 1.3% H)982/1000.981/999.980/998 =974075160/997002000= 0.94 94%
  28. 28. EJERCICIO UNA ESTACIÓN DE RADIO ENCONTRÓ QUE EL TIEMPO DE SINTONÍA QUE EMPLEAN LOS RADIOESCUCHA SIGUE UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL , EL TIEMPO PROMEDIO QUE UNA PERSONA SINTONIZA ESA ESTACIÓN ES DE 15 MINUTOS CON UNA DESVIACIÓNESTÁNDAR DE 3.5 MINUTOS ¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE UN RADIOESCUCHA SINTONICE LA ESTACIÓN POR : ¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE OCHO RADIOESCUCHA , AL MENOS 7 RADIOESCUCHAS SINTONICEN LA ESTACIÓN POR MÁS DE CINCO MINUTOS?
  29. 29. 5 -15/3.5= -2.85=(0.4978) 0.5000+0.4978 =0.9978 = BIEN O IGUAL A 99.78%
  30. 30. EJERCICIO LOS FOCOS TIENEN UN PROMEDIO DE VIDA DE 500 HRS , CON UNA DESVIACIÓN ESTANDAR DE 100 HRS . EL TIEMPO DE VIDA DE UN FOCO PUEDE APROXIMARSE POR MEDIO DE UNA CURVA NORMAL ,UN PARQUE DE DIVERSIONES COMPRA E INSTALA 10,000 DE ESTOS . ENCUENTRA EL NUMERO DE FOCOS QUE PUEDE ESPERARSE QUE DUREN LAS SIGUIENTES CANTIDADES DE TIEMPO; A) POR LO MENOS 500 HRS B) ENTRE 500 HRS Y 650 HRS C) ENTRE 650 Y 780 HRS
  31. 31. A) POR LO MENOS 500 HRS
  32. 32. B) ENTRE 500 HRS Y 650 HRS
  33. 33. C) ENTRE 650 Y 780 HRS
  34. 34. CONCLUSIÓN EL SABIO , EL TORPE Y EL QUE DEPLANO NO SABE NADA ES AQUEL QUIEN INTENTA REALIZAR LAS COSAS AUNQUE TENGA ERRORES.

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