Distribuciones estadísticas: binomial, normal, y la distribución t
Video: Distribución Normal Calculo de valores de z para intervalos y niveles de confianza
Una distribución estadística es una lista de los valores posibles de una variable (o intervalos de valores), y la frecuencia (o en qué densidad) que se producen. Se puede tomar varias formas, incluyendo binomial, normal, y t-distribución.
UN variable es una característica que está siendo contado, medida, o clasifica. Los ejemplos incluyen el sexo, edad, altura, peso o número de animales de su propiedad.
Existen diferentes tipos de distribuciones de diferentes variables. Los siguientes tres distribuciones son las distribuciones que aparecen más frecuentemente en un curso de introducción a la estadística, y tienen muchas aplicaciones en el mundo real:
Si una variable está contando el número de éxitos de un cierto número de ensayos (tales como el número de personas de cada 100 que se mejoró mediante la adopción de un determinado fármaco), tiene una binomio distribución.
Si la variable toma valores que se producen de acuerdo con una “curva en forma de campana”, como los resultados de las pruebas de rendimiento nacional, entonces esa variable tiene una normal distribución.
Video: Distribución Normal de Probabilidades
Si la variable es el promedio de las muestras observadas y tiene datos limitados, como en una prueba de sólo diez sujetos para ver si un programa de pérdida de peso funciona, el t-distribución puede estar en orden.
los t-distribución también lleva en la “curva en forma de campana.” La principal diferencia entre la distribución normal y la t-distribución es el tamaño de la muestra. La distribución normal se utiliza cuando el tamaño de la muestra es de al menos 30, mientras que el t-distribución se utiliza cuando el tamaño de la muestra es inferior a 30.
Video: Aproximación de la Normal a la Binomial
Cuando se trata de distribuciones, lo que necesita saber cómo decidir qué distribución de una variable en particular ha, cómo encontrar las probabilidades para ello, y cómo averiguar cuál sería el promedio a largo plazo y la desviación estándar de los resultados.