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Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, x ]

Crea la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal (en inglés, Normal Distribution)

Ejemplo:
Normal[ 2, 1, x ] crea la función correspondiente y la expone en la Vista Gráfica

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${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $

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Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, x , <Booleana Acumulativa> ]

Establece la Función de Densidad de Probabilidad si la Booleana es falsa. En caso contrario, booleana verdadera, la función de densidad acumulativa de distribución normal.

Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> ]

Establece la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal (o, en inglés, Normal Distribution) acorde al asignado a la variable.

Nota: Da por resultado la probabilidad para el valor de coordenada x dada o el área bajo la curva de distribución normal a la izquierda de la abscisa dada (coordenada x).

Ejemplo:
Normal[ 2, 1, 1] da 0.16 el valor de la función correspondiente para x = 1

En Vista CAS C_omputaciónA_lgebraicaS_imbólica

En esta vista obran de modo análogo al descripto todas las variantes de sintaxis y se admiten literales para operar simbólicamente.

Ejemplos:
Normal[2, 0.5, 1] da el valor 0.023^{decimales según Redondeo fijado} al pulsar y al evaluarlo \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²}.
Normal[ 2, 1, 1] da el valor 0.16^{decimales según Redondeo fijado} al pulsar y al evaluarlo da el valor preciso de la función correspondiente para x = 1

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$\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $

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Nota:
Normal[μ, σ, x₁] como toda entrada que incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la fórmula correspondiente.
Si se establecieran valores, se obtendrìa el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo.

Ejemplo:
Normal[μ, σ, x1] para μ = 1, σ = 2 y x₁ = 1, da al evaluarlo \frac{1}{2}.
Si no se asignara valor alguna a los literales en juego, el resultado tendría la formulación que se expone a continuación.

$ \mathbf{\frac{\textit{e}^{\frac{\mu}{\sigma^{2}}\; }\;}{\sqrt{\pi} \; \textit{e}^{\frac{\mu^{2} + 1}{2 \; \sigma^{2}}\; \;} \; \sqrt{2} \; \left|\sigma\right|}} $