Calculadora de Distribución Normal
Calculadora de Distribución Normal
Introduce un valor (x), la media de la distribución y su desviación estándar. Esto calcula la probabilidad acumulada de caer por debajo de x y la probabilidad complementaria de caer por encima de x, usando el modelo normal estándar (curva de campana).
- Usa la función de distribución acumulada (CDF): convierte x en una puntuación z ((x − media) ÷ desviación estándar) y evalúa el área bajo la curva hasta ese punto.
- Debajo + encima siempre suman 1: ya que cada resultado cae debajo o encima de x, las dos probabilidades son complementarias.
- Diferente de la Calculadora de Puntuación Z: esta herramienta va un paso más allá de convertir a una puntuación z — convierte esa puntuación z hasta una probabilidad/porcentaje real.
¿Qué significa realmente "probabilidad por debajo de x"?
Es la proporción de toda la distribución que cae en o por debajo del valor x — por ejemplo, si x está una desviación estándar por encima de la media, aproximadamente el 84% de la distribución cae por debajo.
¿Funciona esto para cualquier dato, o solo datos "normales"?
Esto modela datos que siguen (o siguen aproximadamente) una distribución normal/curva de campana — muchas mediciones del mundo real lo hacen, pero datos sesgados o acotados pueden no ajustarse bien.
Calculadora de Distribución Normal
Introduce un valor (x), la media de la distribución y su desviación estándar. Esto calcula la probabilidad acumulada de caer por debajo de x y la probabilidad complementaria de caer por encima de x, usando el modelo normal estándar (curva de campana).
- Usa la función de distribución acumulada (CDF): convierte x en una puntuación z ((x − media) ÷ desviación estándar) y evalúa el área bajo la curva hasta ese punto.
- Debajo + encima siempre suman 1: ya que cada resultado cae debajo o encima de x, las dos probabilidades son complementarias.
- Diferente de la Calculadora de Puntuación Z: esta herramienta va un paso más allá de convertir a una puntuación z — convierte esa puntuación z hasta una probabilidad/porcentaje real.
¿Qué significa realmente "probabilidad por debajo de x"?
Es la proporción de toda la distribución que cae en o por debajo del valor x — por ejemplo, si x está una desviación estándar por encima de la media, aproximadamente el 84% de la distribución cae por debajo.
¿Funciona esto para cualquier dato, o solo datos "normales"?
Esto modela datos que siguen (o siguen aproximadamente) una distribución normal/curva de campana — muchas mediciones del mundo real lo hacen, pero datos sesgados o acotados pueden no ajustarse bien.