¿Qué es la curva de probabilidad normal? ¿Cómo lo entiendo simplemente?

La curva de distribución normal (NDC) es una línea en forma de campana (también llamada curva de Bell o curva de Gauss) en un gráfico que tiene valores en el eje xy frecuencia en el eje y. Está formado por una fórmula bastante compleja que incluye pi y el logarithem natural, dos valores ‘naturales’ o fenómenos matemáticos que están en todas partes a nuestro alrededor. El resultado (la curva de Bell o NDC) es tan común que se ha convertido en el estándar para comparar las distribuciones de datos más observadas.

¿Que representa? Debajo de la curva de Bell están todos los puntos de datos (100% de la frecuencia). Debido a la forma, puede identificar que los valores a la izquierda y a la derecha se observan o esperan con menos frecuencia que los valores en el centro. Se utiliza como un indicador de probabilidad, ¿cuál es la posibilidad de obtener valores por encima o por debajo de cierto valor en el eje x?

La curva de probabilidad normal se define por su función de densidad. En forma estándar, con media 0 y desviación estándar 1, la densidad es A e ^ (- 0.5 z ^ 2) donde A se define de modo que el área bajo la curva es 1 (es decir, A = sqrt (2pi)). La probabilidad de cualquier intervalo es el área debajo de la curva sobre el intervalo de tiempo.
Para cualquier otra media y varianza, puede dejar x = mu + sigma z, es decir, z = (x-mu) / sigma.

Creo que esa es la descripción más simple.

La distribución surge como una buena aproximación a la distribución de la media o suma de un gran número de observaciones. Qué tan grande es “grande” depende de la longitud de las colas de la distribución de donde provienen las observaciones individuales.

lo siento, no puedo entender tu pregunta.