Sadržaj
Krivulja zvona daje osobi koja proučava činjenicu primjer normalne raspodjele opažanja. Krivulja se naziva i Gaussova krivulja nakon njemačkog matematičara Carla Friedricha Gaussa koji je otkrio mnoga svojstva krivulja. Ugrađena krivulja približava raspon i računa se za mnoštvo stvarnih opažanja činjenica koje postoje u prirodi i civilnom društvu, kao što su težina i obrazovna uspješnost.
Odaberite činjenicu za koju želite uobičajenu raspodjelu vjerojatnosti. Razmislite kako će vam primjer normalnih pojava pomoći da dođete do zaključka. Riješite odlučujuća pitanja o svojoj činjenici. Je li normalna raspodjela težine korisna za proučavanje utega u populaciji medicinskih bolesnika? Ili je populacija previše neuobičajena ili nenormalna da bi koristila normalnu krivulju?
Napravite skup podataka za svoja promatranja koja planirate prikazati. Za svaki predmet uzmite činjenicu kao numeričku vrijednost. Dodijelite svakom subjektu broj i označite promatranje "x broj predmeta. " Podesite vrijednosti "x " od najniže do najviše. Dodijelite svakom subjektu drugi broj, broj narudžbene vrijednosti promatranja i označite ta opažanja "x redni broj. "
Dodijelite raspon brojeva za numeričke vrijednosti koristeći najniže promatranje do najviše promatranje.
Pomoću formule krivulje zvona izračunajte vrijednost osi y za svaku vrijednost osi x. Formula zvonaste krivulje je y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y je broj opažanja za x vrijednost. X je promatrana vrijednost. Upotrijebite x podred za broj naloga za izračun i redoslijed popisa. Napravite tablicu x vrijednosti i odgovarajuće y vrijednosti.
Izračunajte krivulju zvona za svoju činjenicu. Rasporedite grafički papir pomoću osi x i y. Nacrtajte raspon osi kako biste započeli s najnižom vrijednosti i završili na najvišoj vrijednosti. Započnite osi y od 0, bez opažanja i završavajte na najvećem broju potencijalnih opažanja za bilo koju x vrijednost. Najveće potencijalno opažanje je najveći broj za koji vjerujete da biste mogli pronaći svoju činjenicu; na primjer, najveći broj muških pacijenata s težinom od 180 kilograma.
Kada želite usporediti svoje promatrane činjenice s normalnom distribucijom, pogledajte grafikon svojih opažanja i normalnu krivulju koju ste uhvatili. Usporedite kako stvarna opažanja padaju na područja unutar jednog standardnog odstupanja srednje vrijednosti. Kad imate dobar skup podataka za normalnu populaciju, 90 posto vaših opažanja spada u 1,65 standardnih odstupanja, što lijevo i desno od srednje krivulje znači. Razlike u odnosu na normalnu krivulju govore da je vaša populacija iznad prosjeka, kada je sredina za stvarna opažanja desno, ili ispod prosjeka, kada je promatrana sredina s lijeve strane.