Cuadro Comparativo de Distribución Normal y t de Student.
| Características | Distribución Normal | Distribución t de Student |
|---|---|---|
| Forma de la distribución | Simétrica y unimodal | Simétrica y unimodal |
| Parámetros | Media y desviación estándar | Media y desviación estándar desconocidas |
| Tamaño de la muestra | No es relevante | Pequeñas muestras (n < 30) |
| Aplicación | Para poblaciones con distribución normal conocida | Para poblaciones con distribución normal desconocida y muestras pequeñas |
| Intervalos de confianza | Se calculan con la fórmula z | Se calculan con la fórmula t |
| Prueba de hipótesis | Se utiliza la prueba z | Se utiliza la prueba t |
El cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre la Distribución Normal y la Distribución t de Student. Ambas distribuciones son simétricas y unimodales, pero la diferencia principal radica en los parámetros que se utilizan para describir la distribución. Mientras que la Distribución Normal utiliza la media y la desviación estándar, la Distribución t de Student utiliza la media y la desviación estándar desconocidas.
Además, la Distribución t de Student es especialmente útil para muestras pequeñas (n < 30) y para poblaciones con distribución normal desconocida. En estos casos, se utilizan intervalos de confianza y pruebas de hipótesis específicas para la Distribución t de Student en lugar de la Distribución Normal.En resumen, el cuadro comparativo muestra las diferencias clave entre la Distribución Normal y la Distribución t de Student, y proporciona información valiosa para los investigadores y profesionales que trabajan con estadísticas y análisis de datos.
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