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Probabilidad · 2.º Distribución normal

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Distribución normal

✦ La campana de Gauss es la distribución más importante de la estadística: modela errores, medidas y promedios, y la regla empírica del 68-95-99,7 la vuelve intuitiva · Probabilidad · Probabilidad y Estadística · 9 minutos que valen la pena

Roadwise Consulting

Firmado y verificado · Fernando Castro

Objetivo: Estandarizar variables y usar la distribución normal para calcular probabilidades y percentiles.

9 min 18–30 años
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Distribución normal

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Distribución normal

Ilustracion de probabilidad: distribucion normal, dados y arbol de probabilidades.
Probabilidad: desde eventos basicos hasta distribuciones continuas.

Mapa conceptual

  • Probabilidad
    • Basica
      • Espacio muestral
      • Eventos
      • Regla suma
    • Condicional
      • Independencia
      • Bayes
      • Particion
    • Discreta
      • Esperanza
      • Varianza
      • Binomial Poisson
    • Continua
      • Densidad
      • CDF
      • Normal

La forma

La distribución normal (o gaussiana) es una curva simétrica con forma de campana, concentrada alrededor de su media y con colas que se alejan sin tocar nunca el eje. Su altura máxima y su simetría caen justo en la media, que coincide con la mediana y la moda.

Dos parámetros

  • Media mu: centro de la campana, donde se acumula el pico.
  • Desviación típica sigma: qué tan ancha es; mayor sigma, más aplanada y extendida.

La típica (estandarización)

Restar la media y dividir por sigma convierte cualquier normal en la normal típica, de media cero y desviación uno. La variable resultante, z, mide «cuántas sigmas» te alejas del centro. Ese truco permite usar una sola tabla para todas las normales.

Regla empírica 68-95-99,7

Casi dos tercios (68 %) de los valores caen a una sigma del centro, el 95 % a dos sigmas y el 99,7 % a tres. Es la forma rápida de estimar probabilidades sin tablas: saber que «dos sigmas» encierra el 95 % resuelve de cabeza muchos problemas.

Calcular con z

  1. Estandariza el valor de interés: z = (x menos mu) partido por sigma.
  2. Busca ese z en la tabla de la normal típica (o usa la función de la librería).
  3. Interpreta el área: probabilidad de caer por debajo (o por encima) de x.

Colas y percentiles

Al revés: dado un percentil (por ejemplo, el 90 %), se busca el z que deja ese área a su izquierda y se deshace la tipificación para recuperar la x original. Así se fijan umbrales y valores críticos.

La regla empírica traduce sigmas a porcentajes de memoria.
Distancia al centroÁrea aproximadaUso
1 sigma68 %varias típica alrededor de la media
2 sigmas95 %intervalo de confianza habitual
3 sigmas99,7 %valores casi imposibles, outlier
media50 % por debajola media es también la mediana

Ejemplo resuelto — Una normal tiene media 70 y sigma 5. Aproximadamente, ¿qué porcentaje de valores cae entre 60 y 80?

  1. El planteamiento

    Una normal tiene media 70 y sigma 5. Aproximadamente, ¿qué porcentaje de valores cae entre 60 y 80?

Paso 1 de 3

Una normal tiene media 70 y sigma 5. Aproximadamente, ¿qué porcentaje de valores cae entre 60 y 80?

Por qué abunda

El teorema central del límite es el responsable: la media de suficientes observaciones independientes, venga de la distribución que venga, se acerca a una normal. Por eso la campana gobierna los promedios muestrales y justifica tanta metodología estadística.

Supuesto de normalidad

Muchos métodos asumen datos normales. No siempre es así: distribuciones sesgadas, con colas gordas o multimodales violan el supuesto. Comprobar la normalidad (histograma, cuantil-cuantil) es honestidad metodológica antes de aplicar una técnica que la exige.

Normal en machine learning

Inicializaciones de pesos, ruido gaussiano, supuestos de residuos y modelos generativos beben de la normal. Aun cuando los datos no lo sean, su tractabilidad matemática la convierte en el punto de partida de casi todo modelo probabilístico.

Errores frecuentes

  • Olvidar estandarizar y buscar un x crudo en la tabla de la normal típica.
  • Aplicar la regla 68-95-99,7 a distribuciones claramente no normales.
  • Confundir «más o menos dos sigmas» con un intervalo fijo sin mirar sigma.

Estandarizar una normal con media mu y desviación sigma produce una normal típica de media 0 y desviación 1.

De la campana a la decisión

Umbral de anomalía, nota de corte, intervalo de confianza: casi toda decisión basada en una media usa la normal por detrás. Traducir un área a una z y una z a una x concreta es una de las operaciones más rentables del análisis.

Ordena los pasos para hallar P(X mayor que x) con una normal:

Arrastra cada ficha a su categoría (o tócala y luego toca la categoría). También puedes usar el teclado.

Las notas de un examen son normales con media 65 y sigma 10. Estima qué porcentaje superó los 80 y qué porcentaje quedó por debajo de 45. Usa la regla empírica y justifica.

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