jueves, 21 de febrero de 2019

A distribuição normal ou "Gaussian Bell": Como mudar sua sorte


A distribuição normal ou "Gaussian Bell": Como mudar sua sorte

A distribuição normal é uma distribuição de probabilidade de variável contínua que descreve os dados agrupados em torno de um valor central. Qualquer processo em que os valores mudam para causas aleatórias ou chance, tem distribuição normal. Esta condição é freqüente em fenômenos naturais (daí o nome "normal"). A representação gráfica é a curva de distribuição normal, também chamada de sino de Gauss em homenagem a Carl Friedrich Gauss, que é erroneamente atribuído a sua invenção e que a utilizava com frequência para analisar fenômenos astronômicos.

A distribuição normal é a mais conhecida e usada de todas as distribuições, é o padrão de referência para muitos problemas de probabilidade. Algumas aplicações em medição, psicologia, educação (cada caso será desenvolvido mais tarde, com detalhes e cálculos).

(i) Determine a porcentagem de casos dentro de limites, pontuações ou valores dados.
(ii) Determine a porcentagem de casos que estão acima ou abaixo de uma determinada pontuação, ponto ou valor de referência.
(iii) Determinar os limites das pontuações que incluem uma determinada porcentagem de casos
(iv) Determine a classificação percentual de um aluno em seu grupo.
(v) Descubra o valor percentual da classificação percentual de um aluno.
(vi) Compare as duas distribuições em termos de sobreposição.
(vii) Determinar a dificuldade relativa da evidência e
(viii) Divida um grupo em subgrupos de acordo com uma determinada capacidade ou habilidade e atribua a qualificação correspondente.

Na prática, normalmente, você não sabe a distribuição real de sua população, mas pode aproximar uma distribuição normal com uma precisão razoável, com base no teorema de Lyapunov ou "teorema do limite central" (TLC). A justificativa está na aleatoriedade dos dados, na presença de muitos fatores independentes e no tamanho da amostra (30 ou mais). Com mais correção, ao invés da verificação teórica de sua distribuição, um teste de normalidade é aplicado para verificar se a aproximação da normalidade da amostra é possível.

Esse procedimento é muito útil quando você não sabe a média ou a variância de uma população e precisa fazer uma estimativa das estatísticas das amostras. Pelo NAFTA, a distribuição de médias amostrais de uma população de tamanho suficientemente grande (30 ou mais elementos) segue uma distribuição normal, independentemente da distribuição da população.



A psicóloga Mónica Ferrero afirma que a depressão NÃO é uma doença, mas uma DECISÃO. Quando temos algum infortúnio (a perda de um ente querido, um relacionamento rompido, a perda de um emprego), é normal e necessário ficar triste por algum tempo; antes de qualquer perda é necessário "elaborar o duelo", "atravessar essa dor" para superá-la e crescer a partir dela.

A tristeza costuma estar associada à depressão. Há depressão se a tristeza dura pelo menos seis meses; além da "renúncia, o abandono". A depressão é diagnosticada quando a pessoa "joga a toalha", se entrega e "renuncia à vida". E isso é uma decisão. Ninguém é culpado de algo doloroso acontecendo em sua vida e se sentindo triste, mas eles podem decidir o que fazer, então eles têm duas opções, enfrentar o problema ou se render. Com esta decisão, o crescimento é escolhido a partir da adversidade, ou o colapso e queda na depressão.


Toda ação, por menor que pareça, que se lembre da vida antes do incidente nefasto, se torna o melhor antidepressivo. O cérebro começa a formar endorfinas e substâncias semelhantes aos antidepressivos. Talvez em duas semanas, o cérebro não acredite mais que está deprimido, recupera o desejo de fazer as coisas e o desejo de "viver".

Em outras atividades ou situações, na curva normal, você salta da extremidade esquerda para a direita. É um salto quântico, que requer mudanças de pontos de vista de maneira radical. Não se preocupe com o resto, é você quem muda e encontra o espaço mais confortável


Referências

SUPERAR LA DEPRESIÓN SIN FÁRMACOS

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