Кривата на камбаната дава на човек, изучаващ факт, пример за нормално разпределение на наблюденията. Кривата се нарича още кривата на Гаус по името на немския математик Карл Фридрих Гаус, който откри много от свойствата на кривата. Графичната крива приближава обхвата и отчита много реални наблюдения на факти, които съществуват в природата и в гражданското общество, като тежест и образователни резултати.
Изберете факта, за който искате нормално разпределение на вероятностите. Помислете как примерът за нормални събития ще ви помогне да стигнете до заключение. Решете решаващите въпроси относно вашия факт. Полезно ли е нормалното разпределение на теглото за изследване на тежестите в медицинска популация? Или популацията е твърде необичайна или ненормална, за да се използва нормална крива?
Направете набор от данни за вашите наблюдения, които планирате да картографирате. За всеки предмет вземете факта като числова стойност. Задайте номер на всеки обект и поставете етикет на наблюдението \ "x номер на субекта. \" Подредете стойностите \ "x \" от най-ниската към най-високата. Присвойте на всеки обект второ число, номер на поръчката за стойност на наблюдението и маркирайте тези наблюдения \ "x номер на подредбата. \"
Задайте числовия диапазон за числовите стойности, като използвате най-ниското наблюдение на най-високото наблюдение.
Използвайте формулата на кривата на звънеца, за да изчислите стойността на оста y за всяка стойност на оста x. Формулата на кривата на камбаната е y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y е броят на наблюденията за стойност x. X е наблюдавана стойност. Използвайте номера на подреждането x за поръчката за изчисляване и поръчката от списъка. Направете таблица с x стойности и съответните y стойности.
Графирайте кривата на камбаната за вашия факт. Използвайки милиметрова хартия, подредете графика с оста x и оста y. Начертайте диапазона на оста, за да започнете с най-ниската си стойност и да завършите с най-високата си стойност. Започнете оста y на 0, без наблюдения и завършете с най-голям брой потенциални наблюдения за която и да е стойност x. Най-голямото потенциално наблюдение е най-голямото число, което вярвате, че бихте могли да откриете за вашия факт; например най-голям брой пациенти от мъжки пол с тегло 180 паунда.
Когато искате да сравните наблюдаваните факти с нормално разпределение, прегледайте графика на вашите наблюдения и нормалната крива, която сте изчертали. Сравнете как действителните наблюдения попадат в областите в рамките на едно стандартно отклонение на средната стойност. Когато имате добър набор от данни за нормална популация, 90 процента от вашите наблюдения попадат в рамките на 1,65 стандартни отклонения, вляво и вдясно от нормалната крива. Различията от нормалната крива ви казват, че вашата популация е над средното, когато средната стойност за действителните наблюдения е вдясно или под средната, когато наблюдаваната ви средна стойност е вляво.