Kumulatīvā varbūtības līkne ir kumulatīvās izplatīšanas funkcijas vizuāls attēlojums, kas ir varbūtība, ka mainīgais būs mazāks vai vienāds ar norādīto vērtību. Tā kā tā ir kumulatīvā funkcija, kumulatīvā sadales funkcija faktiski ir varbūtību summa, ka mainīgajam būs kāda no vērtībām, kas ir mazāka par norādīto vērtību. Funkcijai ar normālu sadalījumu kumulatīvā varbūtības līkne sāksies no 0 un pieaugs līdz 1 ar līknes stāvākā daļa centrā, kas apzīmē punktu ar vislielāko iespējamību funkciju.
Uzskaitiet visas “x” vērtības. Ja “x” ir nepārtraukta funkcija, atlasiet “x” intervālus un to vietā uzskaitiet. Intervāliem jābūt vienmērīgi izvietotiem, sākot no mazākā “x” līdz augstākajam. Mazāki intervāli novedīs pie vienmērīgākas un precīzākas kumulatīvās varbūtības līknes. Piemēram, ļaujiet “x” vērtībām būt vienādām ar 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 un 10.
Aprēķiniet katras “x” vērtības vai intervāla varbūtību. Visām varbūtībām jābūt starp 0 un 1. Ja “x” ir normāls sadalījums, vislielākās varbūtības būs diapazona centrā un varbūtības jebkurā galējībā būs tuvu 0. Piemērā, kas sākas ar 1. darbību, “x” attiecīgā varbūtība var būt 0, 0, 0, .05, .25, .4, .25, .05, 0, 0 un 0.
Aprēķiniet kumulatīvās summas katrai “x” varbūtībai. Kumulatīvā varbūtība katrai “x” vērtībai būs tā “x” varbūtība plus katras iepriekšējās “x” varbūtība. In Šajā piemērā “x” attiecīgā kumulatīvā varbūtība būtu 0, 0, 0, .05, .30, .70, .95, 1.0, 1.0, 1.0 un 1.0. Ja “x” ir normāls sadalījums, pirmās vērtības vienmēr būs 0. Neatkarīgi no sadalījuma veida kumulatīvās varbūtības funkcijas pēdējā vērtība būs 1.
Uzzīmējiet kumulatīvās sadalījuma funkcijas punktus. Horizontālajā ass jāiekļauj visas “x” vērtības vai intervāli. Vertikālajai asij jābūt diapazonā no 0 līdz 1. Savienojiet punktus pēc iespējas vienmērīgāk. Ja “x” ir normāls sadalījums, līkne atgādinās izstieptu “s” formu.