Zawartość
Krzywa dzwonowa daje osobie badającej fakt przykład normalnego rozkładu obserwacji. Krzywa nazywana jest również krzywą Gaussa po niemieckim matematyku Carlu Friedrichu Gaussie, który odkrył wiele właściwości krzywych. Wykreślona krzywa przybliża zasięg i uwzględnia wiele faktycznych obserwacji faktów występujących w przyrodzie i społeczeństwie obywatelskim, takich jak waga i wyniki edukacyjne.
Wybierz fakt, dla którego chcesz mieć normalny rozkład prawdopodobieństwa. Zastanów się, jak przykład normalnych zdarzeń pomoże ci dojść do wniosku. Rozwiąż decydujące pytania dotyczące twojego faktu. Czy normalny rozkład masy jest przydatny do badania ciężarów w populacji pacjentów medycznych? A może populacja jest zbyt niezwykła lub nienormalna, aby zastosować krzywą normalną?
Utwórz zestaw danych dla swoich obserwacji, które planujesz sporządzić na wykresie. Dla każdego przedmiotu usuń ten fakt jako wartość liczbową. Każdemu podmiotowi przypisz numer i oznacz obserwację "x podtematem tematu. " Ustaw wartości "x " od najniższej do najwyższej. Przypisz każdemu osobnikowi drugi numer, numer porządkowy wartości obserwacyjnej i oznacz te obserwacje "x numer podrzędny. "
Przypisz zakres liczbowy do wartości liczbowych, używając najniższej obserwacji do najwyższej obserwacji.
Użyj wzoru krzywej dzwonowej, aby obliczyć wartość osi y dla każdej wartości osi x. Wzór na krzywą dzwonową to y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y jest liczbą obserwacji dla wartości x. X jest wartością obserwowaną. Użyj numeru podrzędnego x dla kolejności obliczeń i kolejności na liście. Zrób tabelę wartości x i odpowiadających im wartości y.
Wykres krzywej dzwonowej dla twojego faktu. Za pomocą papieru milimetrowego ułóż wykres za pomocą osi xi osi y. Narysuj zakres osi, aby rozpocząć od najniższej wartości i zakończyć od najwyższej. Rozpocznij oś y od 0, dla braku obserwacji, a zakończ na największej liczbie potencjalnych obserwacji dla dowolnej wartości x. Największymi potencjalnymi obserwacjami jest najwyższa liczba, którą według ciebie możesz znaleźć dla swojego faktu; na przykład najwyższa liczba pacjentów płci męskiej o wadze 180 funtów.
Jeśli chcesz porównać zaobserwowane fakty z rozkładem normalnym, zobacz wykres swoich obserwacji i wykreśloną krzywą normalną. Porównaj, w jaki sposób rzeczywiste obserwacje mieszczą się w obszarach w obrębie jednego odchylenia standardowego od średniej. Gdy masz dobry zestaw danych dla normalnej populacji, 90 procent twoich obserwacji mieści się w zakresie 1,65 odchyleń standardowych, po lewej i prawej stronie średniej krzywej normalnej. Różnice z krzywej normalnej wskazują, że populacja jest powyżej średniej, gdy średnia dla rzeczywistych obserwacji znajduje się po prawej stronie, lub poniżej średniej, gdy obserwowana średnia znajduje się po lewej stronie.