2. La distribución normal que
representamos mediante la curva
normal, es un modelo matemático
teórico al que de hecho tienden a
aproximarse las distribuciones que
encontramos en la práctica estadísticas
biológicas, datos
antropométricos, sociales y
económicos, mediciones psicológicas y
educacionales, errores de
observación, etc.; es un modelo muy útil
por su relación con el cálculo de
probabilidades que nos va a permitir
hacer inferencias y predicciones.

3.  Son distribuciones de probabilidad para
variables aleatorias continuas. Por eso,
sirven para calcular la probabilidad de
ocurrencia de distintos sucesos.
 Por ejemplo, para determinar las alturas
máximas en las casillas de peajes.
Estandarizar la variable es un modo de
trabajarla, pero sigue siendo normal en
esencia.

4. Lo primero que debemos captar es que la distribución
normal nos remite a nuestra propia experiencia. Si
nos fijamos en la estatura de la gente que nos
encontramos por la calle, vemos que la mayoría de
la gente es de estatura normal, y aquí llamamos
normal a lo más frecuente; de hecho si vemos a
alguien que se aparta mucho de la media (de lo
habitual) no pasa desapercibido y nos llama la
atención.
En la experiencia de cada día, normal y frecuente,
aplicado a cualquier rasgo, son expresiones casi
sinónimas. Cuando decimos que alguien es muy abierto
y sociable, lo que queremos decir es que es más
abierto y sociable de lo que es normal, de lo que
solemos encontrar habitualmente, de la misma
manera que decimos que una persona es muy
callada cuando habla mucho menos que la mayoría
de la gente.

5.  la diferencia es que la distribución
normal tiene un comportamiento de
parabólica invertido. el área debajo de
la curva es uno, y si se divide en las dos
áreas que hay miden 0.5. se utiliza para
muestras que son muy grandes y
cuando la población es representativa.
la t student tiene un comportamiento
similar solamente que nos permite
utilizarla para muestras menores de 30
personas. y tiene una semiamplitud
mayor a la normal porque la muestra al
ser más pequeña no es tan
representativa como en la normal