Kellakõver annab fakti uurivale inimesele näite vaatluste normaalsest jaotusest. Kõverat nimetatakse ka Gaussi kõveraks saksa matemaatiku Carl Friedrich Gaussi järgi, kes avastas kõvera paljud omadused. Graafiline kõver annab ligikaudse vahemiku ja arvestab paljude tegelike looduses ja kodanikuühiskonnas esinevate faktide, näiteks kaalu ja haridustulemuste, vaatlusi.
Valige fakt, mille jaoks soovite normaalset tõenäosuse jaotust. Mõelge, kuidas tavaliste juhtumite näide aitab teil järeldusele jõuda. Lahendage otsustavad küsimused oma fakti kohta. Kas tavaline kehakaalu jaotus on kasulik meditsiiniliste patsientide kaalu uurimiseks? Või on populatsioon normaalse kõvera kasutamiseks liiga ebatavaline või ebanormaalne?
Koostage oma vaatluste jaoks andmekomplekt, mille plaanite kaardistada. Iga õppeaine puhul võtke fakt arvulise väärtusena maha. Määrake igale katsealusele number ja sildistage vaatluse \ "x alamainete number. \" Paigutage \ "x \" väärtused madalamast suurimani. Määrake igale katsealusele teine number, vaatluse väärtuse järjekorranumber ja sildistage need tähelepanekud \ "x tellimuse number \".
Määrake arvväärtuste arv vahemik, kasutades madalaimat ja kõige kõrgemat vaatlust.
Kasutage kellakõvera valemit iga x-telje väärtuse y-telje väärtuse arvutamiseks. Kellakõvera valem on y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y on x väärtuse vaatluste arv. X on vaadeldud väärtus. Kasutage arvutustellimuse ja loendi järjekorra jaoks x alamtellimuse numbrit. Koostage tabel x väärtustest ja vastavatest y väärtustest.
Graafige kellakõver oma fakti järgi. Korrastage graafipaberi abil graafik x- ja y-teljega. Joonistage teljevahemik, mis algab teie madalaimast väärtusest ja lõpeb kõrgeima väärtusega. Alustage y-telge 0-ga, ilma et oleks vaatlusi, ja lõpetage kõigi x-väärtuste jaoks kõige suurem potentsiaalsete vaatluste arv. Suurim potentsiaalne vaatluste arv on suurim arv, mida teie arvates võiksite oma faktide jaoks leida; näiteks kõige rohkem meespatsiente kehakaaluga 180 naela.
Kui soovite võrrelda oma täheldatud fakte normaaljaotusega, vaadake oma vaatluste graafikut ja graafikut, mida graafikut näitasite. Võrrelge, kuidas tegelikud vaatlused langevad aladele keskmise standardhälbe piires. Kui teil on normaalse populatsiooni kohta hea andmekogum, jäävad 90 protsenti teie vaatlustest normkõvera keskmisest vasakule ja paremale 1,65 standardhälbe piiridesse. Normaalse kõvera erinevused näitavad, et teie populatsioon on üle keskmise, kui tegelike vaatluste keskmine on paremal või alla keskmise, kui teie täheldatud keskmine on vasakul.