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La distribución T de Student

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Imagina que estamos en un aula universitaria y estás frente a mí, listo para sumergirte en el fascinante mundo de la distribución t de Student. La distribución t de Student: Tu aliada en la inferencia estadística Seguro que has escuchado hablar de la distribución normal, esa curva en forma de campana que representa muchos fenómenos naturales. Sin embargo, ¿qué sucede cuando trabajamos con muestras pequeñas y no conocemos la desviación estándar de la población? Aquí es donde entra en juego nuestra querida distribución t. ¿Por qué necesitamos la distribución t? Cuando el tamaño de muestra es pequeño, la estimación de la desviación estándar de la población puede ser inestable, lo que afecta la precisión de nuestros cálculos. La distribución t nos proporciona una forma más robusta de realizar inferencias estadísticas en estas situaciones. Características clave de la distribución t: Similitud con la normal: La distribución t es similar a la normal, pero con colas más "gordas". E...

Formula de transformación en la Distribución Normal

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Fórmula de Transformación en la Distribución Normal ¿Por qué transformamos una distribución normal? A menudo, trabajamos con diferentes distribuciones normales, cada una con su propia media (μ) y desviación estándar (σ). Para poder comparar estas distribuciones o realizar ciertos cálculos, es conveniente transformarlas a una distribución normal estándar. Esta distribución estándar tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1, lo que simplifica enormemente los cálculos. ¿Cómo funciona la transformación? La transformación consiste en convertir cualquier valor de una distribución normal en un valor equivalente en la distribución normal estándar. Este valor equivalente se denomina puntuación z . La fórmula para calcular la puntuación z es la siguiente: ¿Qué nos dice la puntuación z? La puntuación z nos indica cuántas desviaciones estándar se aleja un valor particular de la media. Por ejemplo, si z = 2, significa que el valor original está 2 desviaciones estándar por encima de la med...