Varpo kreivė faktą studijuojančiam asmeniui pateikia normalaus stebėjimų pasiskirstymo pavyzdį. Kreivė taip pat vadinama Gauso kreive pagal vokiečių matematiką Carlą Friedrichą Gausą, kuris atrado daugybę kreivės savybių. Grafinė kreivė apytiksliai prilygsta diapazonui ir skaičiuojama atsižvelgiant į daugelį faktinių gamtoje ir pilietinėje visuomenėje egzistuojančių faktų, pvz., Svorio ir švietimo rezultatų, stebėjimų.
Pasirinkite faktą, kuriam norite normalaus tikimybių pasiskirstymo. Apsvarstykite, kaip įprastų įvykių pavyzdys padės jums padaryti išvadą. Išspręskite lemiamus klausimus apie savo faktą. Ar normalus svorio pasiskirstymas yra naudingas tiriant medicinos pacientų svorį? O gal populiacija yra per daug neįprasta ar nenormali, norint naudoti normalią kreivę?
Sudarykite duomenų rinkinį stebėjimams, kuriuos planuojate pateikti diagramoje. Kiekvienam dalykui paimkite faktą kaip skaitinę vertę. Priskirkite kiekvienam subjektui numerį ir pažymėkite stebėjimo \ "x potemės numerį. \" Išdėstykite \ "x \" reikšmes nuo mažiausios iki didžiausios. Priskirkite kiekvienam tiriamajam antrą skaičių, stebėjimo vertės eilės numerį ir pažymėkite šiuos stebėjimus \ "x užsakymo numeriu \".
Priskirkite skaitinių verčių skaičių diapazoną naudodami žemiausią ir aukščiausią stebėjimą.
Norėdami apskaičiuoti kiekvienos x ašies vertės y ašies vertę, naudokite varpo kreivės formulę. Varpo kreivės formulė yra y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y yra x vertės stebėjimų skaičius. X yra stebima reikšmė. Skaičiavimo ir sąrašo tvarkai naudokite x užsakymo numerį x. Sudarykite x reikšmių ir atitinkamų y reikšmių lentelę.
Nubraižykite savo fakto varpo kreivę. Naudodami grafinį popierių, sutvarkykite grafiką su x ašimi ir y ašimi. Nubrėžkite ašių diapazoną, kad pradėtumėte nuo mažiausios vertės ir baigtumėte didžiausia. Pradėkite y ašį nuo 0, kad nebūtų stebėjimų, ir pasibaigkite didžiausiu galimų stebėjimų skaičiumi bet kuriai x reikšmei. Didžiausias galimas pastebėjimas yra didžiausias skaičius, kurį, jūsų manymu, galėtumėte rasti savo faktui; pavyzdžiui, daugiausia pacientų vyrų, kurių svoris yra 180 svarų.
Jei norite palyginti pastebėtus faktus su normaliu pasiskirstymu, peržiūrėkite stebėjimų ir įprastos kreivės grafiką. Palyginkite, kaip faktiniai stebėjimai patenka į plotus, esant vienam standartiniam vidurkio nuokrypiui. Kai turite normalių gyventojų duomenų rinkinį, 90 procentų stebėjimų patenka į 1,65 standartinį nuokrypį į kairę ir į dešinę nuo įprasto kreivės vidurkio. Normalios kreivės skirtumai rodo, kad jūsų gyventojų skaičius yra didesnis nei vidutinis, kai faktinių stebėjimų vidurkis yra dešinėje, arba žemesnis už vidurkį, kai jūsų stebimas vidurkis yra kairėje.