La distribuzione normale
La distribuzione normale è la distribuzione di probabilità più comune nelle statistiche.
Le distribuzioni normali hanno le seguenti caratteristiche:
- Forma a campana
- Simmetrico
- La media e la mediana sono uguali; entrambi si trovano al centro della distribuzione
- Circa il 68% dei dati rientra in una deviazione standard della media
- Circa il 95% dei dati rientra nelle due deviazioni standard della media.
- Circa il 99,7% dei dati rientra nelle tre deviazioni standard della media.
Gli ultimi tre punti sono conosciuti come regola pratica , a volte chiamata regola 68-95-99.7 .
Correlato: Regola empirica (problemi pratici)
Come disegnare una curva normale
Per disegnare una curva normale, dobbiamo conoscere la media e la deviazione standard.
Esempio 1: supponiamo che l’altezza degli uomini in una certa scuola sia distribuita normalmente con una media di una deviazione standard di
Passaggio 1: traccia una curva normale.
Passaggio 2: la media di 70 pollici è al centro.
Passaggio 3: ciascuna deviazione standard corrisponde a una distanza di 2 pollici.
Esempio 2: supponiamo che il peso di una certa specie di lontra sia distribuito normalmente con una media di una deviazione standard di
Passaggio 1: traccia una curva normale.
Passaggio 2: la media di 30 libbre cade nel mezzo.
Passaggio 3: ciascuna deviazione standard corrisponde a una distanza di 5 libbre
Come trovare le percentuali utilizzando la distribuzione normale
La regola pratica , a volte chiamata regola 68-95-99.7 , afferma che per una variabile casuale distribuita normalmente, il 68% dei dati rientra in un intervallo di una deviazione standard dalla media, il 95% rientra in un intervallo di due deviazioni standard le deviazioni dalla media e il 99,7% sono entro tre deviazioni standard dalla media.
Usando questa regola possiamo rispondere a domande sulle percentuali.
Esempio: supponiamo che l’altezza degli uomini in una certa scuola sia distribuita normalmente con una media di una deviazione standard di
Soluzione:
Passaggio 1: traccia una distribuzione normale con una media di una deviazione standard di
Passaggio 2: un’altezza di 74 pollici è due deviazioni standard sopra la media. Aggiungi le percentuali sopra questo punto nella distribuzione normale.
2,35% + 0,15% = 2,5%
Circa il 2,5% degli uomini in questa scuola sono alti più di 74 pollici.
Soluzione:
Passaggio 1: traccia una distribuzione normale con una media di una deviazione standard di
Passaggio 2: un’altezza di 68 pollici e 72 pollici è rispettivamente una deviazione standard sotto e sopra la media. Basta aggiungere le percentuali tra questi due punti nella distribuzione normale.
34% + 34% = 68%
Circa il 68% degli uomini in questa scuola sono alti tra 68 pollici e 72 pollici.
Come trovare i conteggi utilizzando la distribuzione normale
Possiamo anche usare la regola pratica per rispondere a domande sui conteggi.
Esempio: supponiamo che il peso di una certa specie di lontra sia distribuito normalmente con una media di una deviazione standard di
Una certa colonia ha 200 di queste lontre. Approssimativamente quante di queste lontre pesano più di 35 libbre?
Soluzione:
Passaggio 1: traccia una distribuzione normale con una media di una deviazione standard di
Passaggio 2: un peso di 35 libbre è una deviazione standard sopra la media. Aggiungi le percentuali sopra questo punto nella distribuzione normale.
13,5% + 2,35% + 0,15% = 16%
Passo 3: Poiché nella colonia ci sono 200 lontre, 16% di 200 = 0,16 * 200 = 32
Circa 32 lontre in questa colonia pesano più di 35 libbre.
Approssimativamente quante lontre in questa colonia pesano meno di 30 libbre?
Invece di seguire tutti i passaggi appena descritti sopra, possiamo riconoscere che la mediana di una distribuzione normale è uguale alla media, che in questo caso è 30 libbre.
Ciò significa che metà delle lontre pesa più di 30 libbre e l’altra metà pesa meno di 30 libbre. Ciò significa che il 50% delle 200 lontre pesa meno di 30 libbre, quindi 0,5 * 200 = 100 lontre .
Risorse addizionali
I seguenti tutorial forniscono informazioni aggiuntive sulla distribuzione normale:
6 esempi concreti della distribuzione normale
Distribuzione normale vs distribuzione t: la differenza
Come creare una curva a campana in Excel
Come creare una curva a campana in Python