1. mean = -2.55, sd = 2.04 y a = 1.11
a <- 1.11
library(ggfortify)
## Loading required package: ggplot2
ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = -2.55, sd = 2.04, colour = "blue", p = ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, a, 0.1), mean = -2.55, sd = 2.04, colour = "blue", fill = "blue"))

pnorm(q = a, mean = -2.55, sd = 2.04, lower.tail = TRUE)
## [1] 0.9636028
library(ggfortify)
ggdistribution(pnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = -2.55, sd = 2.04, colour = "blue", p = ggdistribution(pnorm, seq(a-0.05, a+0.05, 0.1), mean = -2.55, sd = 2.04, colour = "blue", fill = "blue"))

  1. mean = 1.77, sd = 1.57 y a = -0.04
a <- -0.04
library(ggfortify)
ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 1.77, sd = 1.57, colour = "blue", p = ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, a, 0.1), mean = 1.77, sd = 1.57, colour = "blue", fill = "blue"))

pnorm(q = a, mean = 1.77, sd = 1.57, lower.tail = TRUE)
## [1] 0.1244826
library(ggfortify)
ggdistribution(pnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 1.77, sd = 1.57, colour = "blue", p = ggdistribution(pnorm, seq(a-0.05, a+0.05, 0.1), mean = 1.77, sd = 1.57, colour = "blue", fill = "blue"))

  1. mean = 2.44, sd = 2.84 y a = 1.15
a <- 1.15
library(ggfortify)
ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 2.44, sd = 2.84, colour = "blue", p = ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, a, 0.1), mean = 2.44, sd = 2.84, colour = "blue", fill = "blue"))

pnorm(q = a, mean = 2.44, sd = 2.84, lower.tail = TRUE)
## [1] 0.3248333
library(ggfortify)
ggdistribution(pnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 2.44, sd = 2.84, colour = "blue", p = ggdistribution(pnorm, seq(a-0.05, a+0.05, 0.1), mean = 2.44, sd = 2.84, colour = "blue", fill = "blue"))

  1. mean = 1.59, sd = 2.25 y a = -0.01
a <- -0.01
library(ggfortify)
ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 1.59, sd = 2.25, colour = "blue", p = ggdistribution(dnorm, seq(0-3*1, a, 0.1), mean = 1.59, sd = 2.25, colour = "blue", fill = "blue"))

pnorm(q = a, mean = 1.59, sd = 2.25, lower.tail = TRUE)
## [1] 0.2385077
library(ggfortify)
ggdistribution(pnorm, seq(0-3*1, 0+3*1, 0.1), mean = 1.59, sd = 2.25, colour = "blue", p = ggdistribution(pnorm, seq(a-0.05, a+0.05, 0.1), mean = 1.59, sd = 2.25, colour = "blue", fill = "blue"))

Anàlisi: Se puede apreciar que en el primer conjunto de desviaciòn estandar, media y a, da como resultado unos valores en la grafica de probabilidad acomulada, entre -3 a 1, en el eje x y de 0 a 0,18 en el eje y. Por otro lado, en la grafica de distribuciòn puntual, se puede observar que la lìnea vertical se ubica en el valor 1.11, es decir a. En el segundo con junto,la probabilidad acomulada , tiene unos valores entre -3 a -0.2, en el eje x y de 0 a 0.13 en el eje y. Mientras que en la gràfica de probabilidad puntual, la linea vertical se ubica en a, es decir -0.04. Asi mismo, en el conjunto 3, en la probabilidad continua los valores tienen un rango entre -3 a 1,2 en el eje x y en el y de 0 a 0.125. En la probabilidad puntual, la linea vertical se ubica en 1.15. Por ultimo, en el conjunto 4, la probabilidad acomulada va desde -3 hasta -0,1 en el eje x y en el y de 0 a 0,130. Por otro lado, la probabilidad puntual se ubica en -0.01