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Diferencia entre Gauss y distribución Normal

by John Santiago  |  5 years, 4 month(s) ago

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con el fin de analizar un conjunto de datos, muchas pruebas estadísticas se aplican para realizar algunas conclusiones generales, y la prueba más comúnmente utilizada en este sentido es la distribución Normal/Gaussian. Debido a su teorema de límite central, esta distribución juega un papel muy importante en las estadísticas son. Básicamente no hay diferencia entre los dos; el Gauss y la distribución normal son los dos nombres de la misma cosa.

la distribución normal se denomina distribución gaussiana porque la persona que lo descubrió fue Carl Friedrich Gauss. Otro nombre de normal o distribución gaussiana es la campana en forma de distribución porque cuando se traza en un gráfico de su forma se asemeja a una campana de.

es una distribución continua y la función de distribución de probabilidad para una variable aleatoria 'a' en caso de una distribución Normal/gaussiana es tal que p (a) = [1 / (σ√2π) e ^ (-(a-µ) 2/2σ ^ 2) donde σ es la desviación estándar y µ es la media (también puede ser un modo o mediana). Aquí 'a' cae entre - ∞ a + ∞ i.e los rangos de distribución gaussiana del infinito negativo hasta el infinito positivo.

esta distribución pertenece a la clase de distribución elíptica. Es simétrico de x = μ; la media, mediana y modo se consideran mismos y se denota por µ. Además, el valor de la asimetría y curtosis es 0 en caso de distribución Normal/gausiana.

Teorema de límite central establece que la distribución de los medios todavía será una distribución gaussiana, incluso si las muestras son suficientemente grandes y la población no es gaussiana.

otra característica importante de esta distribución es que es la forma limitante de distribución binomial. En el caso de la distribución binomial si p es finito y N es muy grande y luego conseguimos una variable continua y por lo tanto la distribución binomial se convierte en la distribución Normal/Gaussian.

hay distintas versiones de distribuciones normales pero su forma básica sigue siendo la misma. Por ejemplo la distribución normal estándar es otro caso de la distribución normal en que µ = 0 y σ = σ ^ 2 = 1. La ventaja es la facilidad de referencia a las tablas estandarizadas para resolver las funciones de densidad de probabilidad y distribuciones acumulativas.

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Normal Distribution:Normal Distribution: Una distribución normal se define como una distribución de probabilidad que traza los valores de los resultados simétricamente sobre la media de la probabilidad. Imagen cortesía: statlect.com

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Gaussian DistributionGaussian Distribution: Esto es también conocido como la distribución normal y es la curva normal de una distribución de frecuencia teórica con finito media y varianza.

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Última actividad: 5 years, 4 month(s) ago.
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