La distribución normal

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Una variable aleatoria continua sigue una distribución normal si su función de densidad es: Una variable aleatoria continua sigue una distribución normal si su función de densidad es:
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-<math> f(x)= \frac{1} { \sigma \sqrt{2 \pi}e^{- \frac{(x- \mu )^2} {2 \sigma^2} </math>+<math> f(x)= \frac{1} { \sigma \sqrt{2 \pi}}e^{- \frac{(x- \mu )^2} {2 \sigma^2}}
 + </math>
}} }}
-donde <math> \mu \quad y \quad \sigma </math> coinciden respectivamente con la media y la desviación típica de la variable aleatoria. Estos parámetros son los que determinan esta distribución que designaremos por <math> N( \mu \quad , \quad \sigma ) </math>+donde <math> \mu \quad y \quad \sigma </math> coinciden respectivamente con la media y la desviación típica de la variable aleatoria. Estos parámetros son los que determinan esta distribución que designaremos por <math> N( \mu , \quad \sigma ) </math>
- +
}} }}

Revisión de 14:37 2 jul 2007

Una variable aleatoria continua sigue una distribución normal si su función de densidad es:

f(x)= \frac{1} { \sigma \sqrt{2 \pi}}e^{- \frac{(x- \mu )^2} {2 \sigma^2}}

donde \mu \quad y \quad \sigma coinciden respectivamente con la media y la desviación típica de la variable aleatoria. Estos parámetros son los que determinan esta distribución que designaremos por N( \mu , \quad \sigma )

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