Una curva a campana dà a una persona che studia un fatto un esempio di una normale distribuzione di osservazioni. La curva è anche chiamata la curva gaussiana dopo il matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, che ha scoperto molte delle proprietà della curva. Una curva grafica si avvicina al range e conta per molte osservazioni reali di fatti che esistono in natura e nella società civile, come il peso e le prestazioni educative.

Scegli il fatto per cui vuoi una normale distribuzione di probabilità. Considera come l'esempio delle ricorrenze normali ti aiuterà a giungere a una conclusione. Risolvi le domande decisive sul tuo fatto. Una normale distribuzione del peso è utile per studiare i pesi in una popolazione di pazienti medici? Oppure la popolazione è troppo insolita o anormale per utilizzare una curva normale?

Crea un set di dati per le tue osservazioni che intendi mappare. Per ogni soggetto, prendere in considerazione il fatto come un valore numerico. Assegna a ciascun soggetto un numero ed etichetta l'osservazione \\ "x numero di oggetto secondario. \\" Disporre i valori \\ "x \\" dal più basso al più alto. Assegnare a ciascun soggetto un secondo numero, il numero dell'ordine del valore di osservazione ed etichettare queste osservazioni \\ "x numero di ordine secondario. \\"

Assegnare l'intervallo numerico per i valori numerici, utilizzando l'osservazione più bassa all'osservazione più alta.

Usa la formula della curva a campana per calcolare il valore dell'asse y per ciascun valore dell'asse x. La formula della curva a campana è y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y è il numero di osservazioni per un valore x. La x è un valore osservato. Utilizzare il numero di ordine secondario x per l'ordine di calcolo e l'ordine di elenco. Crea una tabella di valori x e i corrispondenti valori y.

Calcola la curva a campana per il tuo fatto. Usando carta millimetrata, disponi un grafico con un asse xe un asse y. Disegna l'intervallo dell'asse per iniziare dal valore più basso e terminare con il valore più alto. Inizia l'asse y a 0, per nessuna osservazione, e termina con il maggior numero di potenziali osservazioni per qualsiasi valore x. La più grande osservazione potenziale è il numero più alto che credi di poter trovare per il tuo fatto; per esempio, il più alto numero di pazienti maschi con un peso di 180 libbre.

Quando vuoi confrontare i fatti osservati con una distribuzione normale, visualizza un grafico delle tue osservazioni e la curva normale che hai tracciato. Confrontare come le osservazioni effettive cadono nelle aree all'interno di una deviazione standard della media. Quando si dispone di un buon set di dati per una popolazione normale, il 90 percento delle osservazioni scende a 1,65 deviazioni standard, a sinistra ea destra della media della curva normale. Le differenze formano la curva normale indicano che la tua popolazione è sopra la media, quando la media per le osservazioni effettive è a destra, o al di sotto della media, quando la media osservata è a sinistra.

Suggerimento

Per fatti che hanno distribuzioni normali nella popolazione, maggiore è il numero di osservazioni - ammesso che tu abbia un campione casuale - più la curva osservata sarà vicina alla curva a campana.

Avviso

Nota che la tua curva a campana non ha le due lunghe code, a sinistra ea destra, che la curva di campana teorica ha. La curva ha dei limiti ai valori x osservati più bassi e più alti.