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Conociendo la normal

Créé par

Cesar andres Manchego negrete
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Cuestionario: Distribución NormalVersion en ligne

Conociendo la normal

par Cesar andres Manchego negrete
1

¿Qué forma tiene la curva de distribución normal?

2

¿Qué representa μ (mu) en la distribución normal?

3

¿Qué indica σ (sigma)?

4

Si Z = 0, ¿qué significa?

5

Qué parámetro describe la dispersión de una normal?

6

Qué función se usa en Excel para calcular la distribución normal?

7

Qué determina el ancho de la curva normal?

8

Si Z = −1.5, ¿dónde está ese valor respecto a la media?

9

¿Qué pasa si un dato cae fuera de LIE y LSE?

10

¿En qué se usa típicamente la distribución normal?

Explicación

La distribución normal siempre forma una curva en forma de campana, perfectamente simétrica de los dos lados respecto a la media.

(Mu) es el centro de toda la distribución. Es el valor alrededor del cual se agrupan todos los demás datos.

Sigma mide la variación. Si es pequeño, los datos están muy juntos. Si es grande, están muy esparcidos.

Cuando Z = 0 significa que el valor analizado es exactamente igual al promedio, ya que la diferencia entre ambos es cero.

Sigma mide qué tan separados o juntos están los datos respecto a la media. Si σ es pequeño, los datos están muy concentrados cerca del centro. Si σ es grande, los datos están muy esparcidos. Es básicamente el "ancho" de la campana

La opción D aunque tiene la estructura correcta, no es la respuesta más precisa porque solo muestra una forma de usarla con un solo límite, no la función completa. =PROMEDIO() solo calcula el promedio y =CONTAR() solo cuenta datos, ninguna tiene relación con la distribución normal.

La desviación estándar (σ) es la que controla qué tan ancha o angosta es la campana. Si σ es grande, la curva se aplana y se hace ancha. Si σ es pequeño, la curva se estrecha y se hace alta. La media, moda y mediana solo ubican el centro de la curva, pero no afectan su ancho.

Un Z negativo siempre indica que el valor está a la izquierda, es decir, por debajo de la media.

Todo dato que caiga fuera de los límites de especificación se considera defectuoso porque no cumple con los requisitos del proceso.

Sirve para aproximar el comportamiento de variables como pesos, alturas, temperaturas o tiempos, y calcular qué probabilidad hay de que un dato caiga dentro de cierto rango.

 
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