Distribución Normal. Distribución de probabilidad de una variable continua
Distribución Normal. Distribución de probabilidad de una variable continua

Realizamos la siguiente experiencia: calentar una muestra de agua hasta que se inicia la ebullición y medir la temperatura a la que esto se produce.

La escena Descartes simula la repetición n veces de dicha experiencia (1000 veces, por defecto).

Representa el histograma de frecuencias relativas para cierta agrupación de los datos en intervalos  (en 25, por defecto).

También dibuja el polígono de frecuencias relativas, que viene a ser lo que en teoría de probabilidad continua se llama función de densidad. Se puede cambiar el número de intervalos y el de  repeticiones.

Cada vez que ejecutamos la escena se simula la serie de n repeticiones del experimento.

 

El polígono de frecuencias tiene la forma aproximada de la curva de ecuación   y= 1 σ 2π e - 1 2 ( x- x ¯ σ ) 2.  Siendo esta aproximación mejor a medida que aumentan tanto el número de experiencias como el número de intervalos en que se agrupan los resultados (hay que tener en cuenta que el número de intervalos debe aumentar, pero no excesivamente para que no aparezcan intervalos centrales con una, o incluso, ninguna observación). En la escena de la izquierda se representa esta curva para el caso  x = 0 y  σ = 1.

 

Tal curva se denomina curva normal, en alusión a lo "normal" que resulta su ocurrencia en gran cantidad de situaciones, por ejemplo al medir variables estadísticas tales como tallas, pesos, volúmenes, efectos de fármacos, consumos de un cierto producto, cociente intelectual, resistencia a la rotura, etc.   (Los controles de la escena te permitirán modificar los valores).