Distribución Gausiana

Significado o definición de Distribución Gausiana

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La distribución Gaussiana, también conocida como distribución normal, es una de las distribuciones más importantes y ampliamente utilizadas en estadística y probabilidad.
Se distingue por tener una forma de campana simétrica alrededor de su media, lo que significa que la mayoría de los datos se concentran alrededor de este valor central.

La distribución Gaussiana se define por dos parámetros ⠆ 🠺 la media (?) y la desviación estándar (?). La media determina el centro de la distribución, mientras que la desviación estándar controla la dispersión de los datos alrededor de la media. Cuanto mayor sea la desviación estándar, más dispersos estarán los datos.

Un ejemplo común de la distribución Gaussiana es la altura de las personas. Si se mide la altura de una gran muestra de individuos, es probable que la distribución de estas alturas se ajuste a una distribución Gaussiana. La mayoría de las personas tendrán una altura cercana a la media, mientras que un número cada vez menor de personas tendrán alturas más alejadas de la media.

Otro ejemplo es el puntaje en un examen. Si se toma una muestra grande de estudiantes y se registra su puntaje en un examen, es probable que la distribución de estos puntajes se ajuste a una distribución Gaussiana. La mayoría de los estudiantes obtendrán puntajes cercanos a la media, mientras que un número cada vez menor de estudiantes obtendrán puntajes más altos o más bajos.

La distribución Gaussiana también se utiliza en muchos campos de la ciencia y la ingeniería. Por ejemplo, en física, la distribución Gaussiana se utiliza para modelar el ruido en señales y mediciones.

En economía, se utiliza para modelar los rendimientos de los activos financieros.

En biología, se utiliza para modelar la variabilidad en los datos genéticos.

Una de las propiedades más importantes de la distribución Gaussiana es que aproximadamente el 68% de los datos se encuentran dentro de una desviación estándar de la media, el 95% se encuentran dentro de dos desviaciones estándar y el 99.7% se encuentran dentro de tres desviaciones estándar.

Esto se conoce como la regla empírica o la regla de los tres sigmas.

Como hemos podido ver, la distribución Gaussiana es una distribución simétrica que se utiliza para modelar una amplia variedad de fenómenos en estadística y probabilidad.

Es especialmente útil cuando se trabaja con datos continuos y se busca comprender la tendencia central y la dispersión de los datos.

Podemos definir  Distribución Gausiana como:

Distribución gausiana. estadística. distribución normal. disposición de las frecuencias observadas en una variable de manera que queden ajustadas a la curva normal (curva de gauss). el término hace honor al científico gauss. (chuvieco 1996)