Normal distribution
Normal distribution aparece en 2 especialidades: estadística, metrología. Esto es lo que significa para los profesionales de cada una.
Normal distribution en estadística
Distribución simétrica en forma de campana definida por una media y una desviación estándar, el modelo por defecto para los datos de medición.
La normal o distribución gaussiana sitúa aproximadamente el 68,3 por ciento de los valores dentro de 1 desviación estándar de la media, el 95,4 por ciento dentro de 2 y el 99,73 por ciento dentro de 3. Los límites de control, los índices de capacidad y la mayoría de las pruebas de significación la asumen, ya sea directamente o a través de promedios. Los datos reales de los procesos suelen estar sesgados o acotados, como el recuento de partículas o la planicidad, que no pueden bajar de cero, por lo que un gráfico de probabilidad normal es previo a cualquier predicción de ppm.
"Leakage is lognormal, not normal. Your Cpk of 1.5 is predicting ppm off a tail that doesn't exist."
Normal distribution en metrología
La distribución en forma de campana que se asume para la mayoría de los valores de certificados y lecturas promediadas, definida por la media y la desviación estándar.
La distribución de probabilidad simétrica en forma de campana en la que aproximadamente el 68,3 % de los valores se encuentran dentro de ±1 desviación estándar, el 95,45 % dentro de ±2 y el 99,73 % dentro de ±3. Se asigna a la incertidumbre de un certificado importado, a la media de lecturas repetidas y, a través del teorema del límite central, al resultado combinado cuando se suman varias contribuciones comparables. Para convertir una incertidumbre expandida normal en una incertidumbre estándar, divídala por su factor de cobertura declarado.
"Reference cert gives 0.02 percent at k equals 2, treat it as a normal distribution and divide by two."