Una curva a campana fornisce a una persona che studia un fatto un esempio di una normale distribuzione delle osservazioni. La curva è anche chiamata curva gaussiana dal matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, che scoprì molte delle proprietà della curva. Una curva grafica approssima l'intervallo e conta per molte osservazioni effettive di fatti che esistono in natura e nella società civile, come il peso e le prestazioni educative.
Scegli il fatto per il quale desideri una distribuzione di probabilità normale. Considera come l'esempio di eventi 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? O 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 a ogni soggetto un numero ed etichetta l'osservazione \"x numero di sottosoggetto\". Disponi i valori \"x\" dal più basso al più alto. Assegna a ogni soggetto un secondo numero, il numero d'ordine del valore dell'osservazione, ed etichetta queste osservazioni \"x numero di sottoordine\".
Assegnare l'intervallo di numeri per i valori numerici, utilizzando l'osservazione più bassa per l'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 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 sottoordine x per l'ordine di calcolo e l'ordine di elenco. Crea una tabella di valori x e dei corrispondenti valori y.
Disegna la curva a campana per il tuo fatto. Usando la carta millimetrata, disponi un grafico con un asse x e un asse y. Disegna l'intervallo degli assi per iniziare dal valore più basso e terminare con il valore più alto. Inizia l'asse y da 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; ad esempio, il maggior numero di pazienti di sesso maschile 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 graficamente. Confronta 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% delle osservazioni rientra in 1,65 deviazioni standard, a sinistra ea destra della media della curva normale. Le differenze dalla curva normale ti dicono che la tua popolazione è al di sopra della media, quando la media delle osservazioni effettive è a destra, o al di sotto della media, quando la tua media osservata è a sinistra.