Vsebina
Krivulja zvona daje osebi, ki preučuje dejstvo, primer normalne porazdelitve opazovanj. Krivino imenujemo tudi Gaussova krivulja po nemškem matematiku Carlu Friedrichu Gaussu, ki je odkril številne lastnosti krivulj. Zajeta krivulja približa obseg in šteje za številna dejanska opažanja dejstev v naravi in civilni družbi, kot sta teža in izobrazbena uspešnost.
Izberite dejstvo, za katero želite normalno razporeditev verjetnosti. Razmislite, kako vam bo primer normalnih dogodkov pomagal priti do zaključka. Rešite odločilna vprašanja o svojem dejstvu. Ali je običajna porazdelitev teže koristna za preučevanje uteži v populaciji medicinskih bolnikov? Ali je populacija preveč nenavadna ali nenormalna, da bi uporabljala normalno krivuljo?
Izdelajte nabor podatkov za svoja opažanja, ki jih načrtujete. Pri vsaki temi upoštevajte dejstvo kot numerično vrednost. Vsakemu predmetu dodelite številko in označite opazovalno "x podrejeno številko. " Vrednosti "x " razporedite od najnižje do najvišje. Vsakemu subjektu dodelite drugo številko, številko naročila vrednosti opazovanja in označite ta opažanja "x številka podreda. "
Dodelite številčno območje za številske vrednosti z uporabo najnižjega opazovanja do najvišjega opazovanja.
S pomočjo formule krivulje zvonca izračunajte vrednost osi y za vsako vrednost osi x. Formula zvonske krivulje je y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) / a 2 ?. Y je število opazovanj za vrednost x. X je opažena vrednost. Za naročilo za izračun in vrstni red uporabite številko x podnareda. Naredite tabelo z vrednostmi x in ustreznimi vrednostmi y.
Začrtajte krivuljo zvona za svoje dejstvo. Z graf papirjem razporedite graf z osjo x in osi y. Narišite območje osi, da se začne pri najnižji vrednosti in konča pri najvišji vrednosti. Začnite os y pri 0, brez opazovanj in končajte na največjem številu možnih opazovanj za katero koli vrednost x. Največje možno opazovanje je največje število, za katero verjamete, da bi ga lahko našli za svoje dejstvo; na primer največ moških bolnikov s težo 180 kilogramov.
Ko želite svoja opažena dejstva primerjati z običajno distribucijo, si oglejte graf svojih opazovanj in normalno krivuljo, ki ste jo zajeli. Primerjajte, kako dejanska opažanja padejo na območja znotraj enega standardnega odklona od povprečja. Če imate dober nabor podatkov za normalno populacijo, 90 odstotkov vaših opazovanj spada pod 1,65 standardnih odstopanj, levo in desno od povprečne krivulje. Razlike od običajne krivulje povedo, da je vaša populacija nadpovprečna, ko je povprečna vrednost dejanskih opazovanj na desni ali pod povprečjem, ko je vaša opažena sredina levo.