La distribución normal es simétrica, definida por la media y la desviación estándar.
La distribución normal es simétrica, definida por la media y la desviación estándar.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Veo que estás aprendiendo sobre la distribución normal, que es un concepto fundamental en estadística. Como mencionaste, la distribución normal es simétrica y está definida por la media y la desviación estándar. Esto significa que la forma de la curva de la distribución es una campana simétrica alrededor de la media.
Para aplicar estos conceptos, podrías usar Python y sus bibliotecas para calcular probabilidades relacionadas con la distribución normal. Por ejemplo, si quisieras calcular la probabilidad de que una persona tenga una altura menor a 1.80 metros, podrías usar la función norm.cdf() de la biblioteca scipy.stats, que te permite calcular la probabilidad acumulada hasta un cierto punto. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo:
from scipy.stats import norm
# Definimos la media y la desviación estándar
media = 1.70
desviacion_estandar = 0.1
# Calculamos la probabilidad de que una altura sea menor a 1.80 metros
probabilidad = norm.cdf(1.80, loc=media, scale=desviacion_estandar)
print(f"La probabilidad de que una persona mida menos de 1.80 metros es: {probabilidad:.4f}")
Este código te dará la probabilidad de que una persona seleccionada aleatoriamente tenga una altura inferior a 1.80 metros, basándose en una distribución normal con la media y desviación estándar que mencionaste.
Espero que este ejemplo te ayude a entender mejor cómo trabajar con la distribución normal en Python. ¡Bons estudios!