Krivulja zvona daje osobi koja proučava činjenicu primjer normalne raspodjele opažanja. Krivulja se naziva i Gaussovom krivuljom prema njemačkom matematičaru Carlu Friedrichu Gaussu, koji je otkrio mnoga svojstva krivulje. Grafička krivulja približava se opsegu i broji mnoga stvarna promatranja činjenica koja postoje u prirodi i civilnom društvu, poput težine i obrazovne uspješnosti.
Odaberite činjenicu za koju želite normalnu raspodjelu vjerojatnosti. Razmislite kako će vam primjer uobičajenih pojava pomoći da dođete do zaključka. Riješite odlučujuća pitanja o svojoj činjenici. Je li normalna raspodjela težine korisna za proučavanje težine u populaciji medicinskih pacijenata? Ili je stanovništvo previše neobično ili nenormalno da bi koristilo normalnu krivulju?
Napravite skup podataka za svoja zapažanja koja planirate ucrtati. Za svaki predmet navedite činjenicu kao brojčanu vrijednost. Dodijelite svakom subjektu broj i označite opažanje \ "x podbroj predmeta. \" Rasporedite vrijednosti \ "x \" od najniže do najviše. Dodijelite svakom subjektu drugi broj, redni broj vrijednosti promatranja i označite ta zapažanja \ "x podredbeni broj. \"
Dodijelite brojčani raspon numeričkim vrijednostima, koristeći najniže promatranje najvišem promatranju.
Upotrijebite formulu krivulje zvona za izračun vrijednosti osi y za svaku vrijednost osi x. Formula krivulje zvona je y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y je broj promatranja za x vrijednost. X je promatrana vrijednost. Koristite x broj narudžbe za redoslijed izračuna i redoslijed popisa. Napravite tablicu x vrijednosti i odgovarajućih y vrijednosti.
Grafikon krivulje zvona za svoju činjenicu. Pomoću milimetrskog papira složite graf s osi x i y osi. Nacrtajte raspon osi da započne s najnižom vrijednošću, a završi s najvišom vrijednošću. Započnite os y na 0, bez promatranja, a završavajte s najvećim brojem potencijalnih opažanja za bilo koju vrijednost x. Najveće potencijalno opažanje je najveći broj za koji vjerujete da biste mogli utvrditi svoju činjenicu; na primjer, najveći broj muških pacijenata s težinom od 180 kilograma.
Kada želite usporediti zapažene činjenice s normalnom raspodjelom, pogledajte grafikon svojih zapažanja i normalnu krivulju koju ste grafirali. Usporedite kako stvarna opažanja padaju na područja unutar jedne standardne devijacije srednje vrijednosti. Kada imate dobar skup podataka za normalnu populaciju, 90 posto vaših promatranja spada u 1,65 standardnih odstupanja, lijevo i desno od normalne krivulje. Razlike u normalnoj krivulji govore vam da je vaša populacija iznadprosječna, kada je sredina stvarnih promatranja udesno, ili ispod prosjeka, kada je vaša promatrana sredina ulijevo.