3. INTRODUCCIÓN
La distribución normal fue presentada por primera
vez por Abraham de Moivre en un artículo del año
1733, que fue reimpreso en la segunda edición de
su libro The Doctrine of Chances, de 1738, en el
contexto de cierta aproximación de la
distribución binomial para grandes valores de n. Su
resultado fue ampliado por Laplace en su libro
Teoría analítica de las probabilidades (1812), y en la
actualidad se llama Teorema de De Moivre-Laplace.
4. LA DISTRIBUCIÓN
NORMAL
En estadística y probabilidad se llama
distribución normal, distribución de Gauss o
distribución gaussiana, a una de las
distribuciones de probabilidad de
variable continua que con más frecuencia
aparece en fenómenos reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una
forma acampanada y es simétrica respecto de un
determinado parámetro. Esta curva se conoce
como campana de Gauss.
5. LA DISTRIBUCIÓN
NORMAL
Se dice que una variable aleatoria continua X sigue
una distribución normal de parámetros μ y σ y se
denota X ~ N(μ, σ) si su función de densidad está
dada por:
donde μ (mu) es la media y σ (sigma) es la
desviación típica (σ2 es la varianza).
6. LA DISTRIBUCIÓN
NORMAL
Se llama distribución normal "estándar" a
aquella en la que sus parámetros toman los
valores μ = 0 y σ = 1. En este caso la función de
densidad tiene la siguiente expresión:
