Variables aleatorias continuas (ejemplificado en la normal)
Las variables aleatorias continuas son aquellas que pueden tomar cualquier número de valores en un segmento de recta real. La distribución normal es la más importante en la estadística por ser la que modela una gran cantidad de datos biológicos, de procesos industriales, experimentos de laboratorio, etc. De Moivre, en 1733, consideró el modelo básico de una variable aleatoria (v.a.) binomial cuando el número de ensayos se hace cada vez más grande; sin embargo su trabajo se perdió por algún tiempo, y K. Gauss desarrolló, de manera independiente, la distribución normal casi cien años desués. Gráficamente se representa por la llamada “campana de Gauss”. Algunas de las características más sobresalientes de la curva normal son: la moda, la mediana y la media coinciden en el punto central de la gráfica, donde alcanza su mayor altura; la curva es simétrica con respecto al eje vertical que pasa por la media; desde una desviación estándar a la izquierda de la media hasta una desviación estándar a la derecha de la media, la curva es cóncava hacia abajo, y es cóncava hacia arriba en cualquier otro punto; el eje horizontal forma una asíntota tanto a la derecha como a la izquierda de la media; el área bajo la curva normal y arriba del eje horizontal es uno. A partir de la distribucion normal se generan las siguientes distribuciones muestrales: t de Student, Ji-cuadrada y F de Snedecor.
