Para estudiantes, investigadores y analistas de estadística que necesitan gráficos profesionales de distribución normal, sin escribir scripts en R o Python.
Tu primer diagrama es gratis, sin registrarte (2K con marca de agua)
Pulsa un ejemplo para cargar su prompt
Olvídate de R, Python y Excel. Describe tus parámetros en lenguaje natural y obtén un gráfico profesional de distribución normal listo para tu artículo, presentación o examen.
Indica la media, la desviación típica y lo que quieres destacar: intervalos de confianza, regiones sombreadas, curvas de comparación o distribuciones de notas. Lenguaje natural, no código.
La IA dibuja una curva normal precisa con los ejes bien escalados, etiquetas y sombreados correctos. Obtienes un gráfico estadísticamente válido en segundos.
Exporta en PNG de alta resolución para diapositivas y pósteres o en SVG editable para retocarlo en Illustrator, Figma o Inkscape. Pégalo directamente en tu informe, tesis o presentación.
La campana de Gauss es la gráfica de la distribución normal: una curva simétrica, con forma de campana, que muestra cómo se reparten los valores de una variable alrededor de su media. Los valores cercanos a la media son los más frecuentes y, cuanto más te alejas hacia los extremos, menos casos hay. Lleva el nombre de Carl Friedrich Gauss, que la usó en 1809 para describir los errores de medición en astronomía; Abraham de Moivre ya la había obtenido en 1733.
Características principales
La regla 68-95-99,7
| Intervalo | Porcentaje de los datos |
|---|---|
| μ ± 1σ | 68,27 % |
| μ ± 2σ | 95,45 % |
| μ ± 3σ | 99,73 % |
Fórmula
f(x) = 1 / (σ · √(2π)) · e^(−(x − μ)² / (2σ²))
Con μ = 0 y σ = 1 se obtiene la normal estándar. Cualquier valor se pasa a esa escala con z = (x − μ) / σ, que indica a cuántas desviaciones típicas de la media está.
Ejemplo: el cociente intelectual (CI)
Las escalas de CI se construyen con media 100 y desviación típica 15. Por la regla anterior, el 68 % de la población queda entre 85 y 115, el 95 % entre 70 y 130, y solo un 2,3 % supera 130. Otros datos que se parecen a una campana de Gauss son la estatura de adultos del mismo sexo o los errores de medición repetidos. Los ingresos, en cambio, no: tienen una cola larga hacia la derecha.
Sirven tres caminos, según lo que necesites entregar.
A mano (en papel)
En Excel
=DISTR.NORM.N(A2; media; desviación; FALSO) y copia la fórmula hacia abajo (en Excel en inglés es NORM.DIST).Con este generador
Escribe la media, la desviación típica y lo que quieres destacar (por ejemplo, «CI con media 100 y σ 15, sombrea por encima de 130») en el cuadro de arriba. La figura la dibuja un modelo de imagen, así que revisa los números del eje y las etiquetas antes de usarla, y corrige la descripción si algo no cuadra.
Estudiantes · Investigadores · Analistas
Tanto si estás repasando un examen de estadística como publicando un artículo o haciendo control de calidad en una fábrica, la misma herramienta se adapta a lo que necesitas.
Desde la introducción a métodos avanzados
Necesitas una campana de Gauss para los deberes o el examen, pero no te apetece aprender R o Python solo para un gráfico. Descríbelo y obtén una distribución normal con calidad de manual en segundos.
Publica antes y visualiza con claridad
Tu artículo necesita una figura limpia de distribución normal que cumpla las exigencias de la revista. En vez de pelearte con ggplot o matplotlib, describe los parámetros y consigue una figura lista para publicar, con exportación SVG incluida.
Prepara menos, enseña más
Deja de construir curvas a mano en Desmos o GeoGebra para cada clase. Describe la distribución una vez y obtén un gráfico limpio, listo para proyectar, con los sombreados y etiquetas que necesitan tus alumnos.
Ejemplos de campana de Gauss en distintas disciplinas
Cada gráfico de abajo se ha generado a partir de una descripción en texto. Pulsa cualquier ejemplo para cargar el prompt y probarlo tú.
Puntuaciones z con regiones de confianza sombreadas
Rangos percentiles y etiquetas poblacionales
Cortes y regiones por nota
Curvas superpuestas de control y tratamiento
IC del 95% alrededor de la media con interpretación
Límites de especificación y zonas de defecto
La mayoría de herramientas te obliga a meter los parámetros en formularios rígidos. Esta lee tu descripción en lenguaje natural, como se lo contarías a un colega.
Parámetros en lenguaje natural
Escribe «distribución de CI con media 100 y σ 15, sombrea el 2,5% superior» y la IA analiza los parámetros, calcula los umbrales y dibuja una curva precisa. Sin programar, sin fórmulas de hoja de cálculo.
Escala de ejes y forma de distribución correctas
Cada curva usa la función de densidad gaussiana exacta. El eje X se escala según la media y la desviación típica que indiques. Las regiones sombreadas corresponden a la probabilidad acumulada correcta.
Intervalos de confianza, colas y valores p
Sombrea la cola izquierda, la derecha o ambas. Superpone las zonas de la regla empírica 68-95-99,7. Marca valores críticos, puntuaciones z o cortes de notas. La IA se encarga de los cálculos de probabilidad.
Control vs. tratamiento, antes vs. después
Dibuja dos o más campanas de Gauss en el mismo eje para comparar distribuciones. Muestra efectos de tratamiento, diferencias entre grupos o cambios pre-post con separación visual clara y medias etiquetadas.
Listo para cualquier documento
Descárgalo en PNG de alta resolución (2K o 4K) para presentaciones o en SVG editable para Illustrator, Figma e Inkscape. Cada exportación es a 300 DPI, lista para imprimir en revistas y pósteres.
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Priya Nair
Doctoranda en Estadística, Universidad de MichiganNecesitaba cinco figuras de distribución normal para el capítulo de contraste de hipótesis de mi tesis. En vez de escribir scripts ggplot durante dos horas, las describí aquí y tuve las cinco en menos de tres minutos.
Dr. Marcus Webb
Profesor ayudante de Psicología, UC DavisMis alumnos de Métodos de Investigación se pasaban un laboratorio entero aprendiendo a dibujar curvas en R. Ahora les paso esto: se centran en interpretar los gráficos en vez de depurar código.
James Okonkwo
Ingeniero de Calidad, sector del automóvilLo uso para el informe semanal Seis Sigma. El sombreado de los límites de especificación y las etiquetas de capacidad de proceso son justo lo que pide mi jefe de planta. Mucho más rápido que Minitab para gráficos puntuales.
Priya Nair
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