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Una curva a campana fornisce a una persona che studia un fatto un esempio di una normale distribuzione di osservazioni. La curva è anche chiamata curva gaussiana dopo il matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, che ha scoperto molte delle proprietà delle curve. Una curva grafica si avvicina alla gamma e conta per molte osservazioni reali di fatti che esistono in natura e nella società civile, come peso e rendimento scolastico.
Scegli il fatto per cui desideri una normale distribuzione di probabilità. Considera come l'esempio delle occorrenze 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 usare una curva normale?
Crea un set di dati per le tue osservazioni che intendi tracciare. Per ogni soggetto, annota il fatto come valore numerico. Assegna un numero a ciascun soggetto ed etichetta l'osservazione "x numero soggetto secondario. " Disponi i valori "x " dal più basso al più alto. Assegna a ciascun soggetto un secondo numero, il numero dell'ordine del valore di osservazione ed etichetta queste osservazioni "x numero ordine secondario. "
Assegna l'intervallo numerico per i valori numerici, usando l'osservazione più bassa all'osservazione più alta.
Utilizzare la formula della curva a campana per calcolare il valore dell'asse y per ciascun valore dell'asse x. La formula della curva della 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 sottoordine x per l'ordine di calcolo e l'ordine di elenco. Crea una tabella di valori x e i corrispondenti valori y.
Rappresenta graficamente la curva a campana per il tuo fatto. Utilizzando la carta millimetrata, disporre un grafico con un asse xe un asse y. Disegna l'intervallo dell'asse per iniziare dal valore più basso e terminare al valore più alto. Inizia l'asse y su 0, per nessuna osservazione, e termina al maggior numero di potenziali osservazioni per qualsiasi valore x. La più grande potenziale osservazione è il numero più alto che ritieni di poter trovare per il tuo fatto; per esempio, il numero più alto 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 rappresentato. Confronta il modo in cui le osservazioni effettive rientrano nelle aree all'interno di una deviazione standard della media. Quando hai un buon set di dati per una popolazione normale, il 90 percento delle tue osservazioni rientra in 1,65 deviazioni standard, a sinistra ea destra della media della curva normale. Le differenze della curva normale indicano che la tua popolazione è al di sopra della media, quando la media per le osservazioni effettive è a destra o al di sotto della media, quando la media osservata è a sinistra.