Krzywa dzwonowa daje osobie badającej fakt przykład normalnego rozkładu obserwacji. Krzywa ta jest również nazywana krzywą Gaussa na cześć niemieckiego matematyka Carla Friedricha Gaussa, który odkrył wiele właściwości tej krzywej. Krzywa w postaci wykresu przybliża zakres i uwzględnia wiele rzeczywistych obserwacji faktów występujących w przyrodzie i społeczeństwie obywatelskim, takich jak waga i wyniki edukacyjne.
Wybierz fakt, dla którego chcesz uzyskać normalny rozkład prawdopodobieństwa. Zastanów się, jak przykład normalnych wydarzeń pomoże ci dojść do wniosku. Rozwiąż decydujące pytania dotyczące twojego faktu. Czy normalny rozkład masy jest przydatny do badania masy w populacji pacjentów medycznych? A może populacja jest zbyt niezwykła lub nienormalna, aby użyć krzywej normalnej?
Przygotuj zestaw danych dla swoich obserwacji, które planujesz narysować. Dla każdego przedmiotu zanotuj fakt jako wartość liczbową. Przypisz każdemu tematowi numer i oznacz obserwację \"x numer podtematu\". Ustaw wartości \"x\" od najniższej do najwyższej. Przypisz każdemu podmiotowi drugi numer, numer porządkowy wartości obserwacji, i oznacz te obserwacje \"x numer zamówienia podrzędnego\".
Przypisz zakres liczb do wartości liczbowych, używając obserwacji najniższej do obserwacji najwyższej.
Użyj wzoru krzywej dzwonowej, aby obliczyć wartość osi y dla każdej wartości osi x. Wzór krzywej dzwonowej to y = (e^(?-x?^2/2) )/ ?2?. Y to liczba obserwacji dla wartości x. X jest wartością obserwowaną. Użyj numeru zamówienia podrzędnego x dla kolejności obliczeń i kolejności listy. Zrób tabelę wartości x i odpowiadających im wartości y.
Narysuj krzywą dzwonową dla swojego faktu. Używając papieru milimetrowego, ułóż wykres z osią x i osią y. Narysuj zakres osi, aby zaczynał się od najniższej wartości i kończył na najwyższej wartości. Rozpocznij oś y od 0, dla braku obserwacji, i kończ na największej liczbie potencjalnych obserwacji dla dowolnej wartości x. Największe potencjalne obserwacje to najwyższa liczba, którą możesz znaleźć dla swojego faktu; na przykład największa liczba pacjentów płci męskiej o wadze 180 funtów.
Jeśli chcesz porównać zaobserwowane fakty z rozkładem normalnym, wyświetl wykres swoich obserwacji i narysowaną krzywą normalną. Porównaj, jak rzeczywiste obserwacje mieszczą się w obszarach w obrębie jednego odchylenia standardowego średniej. Gdy masz dobry zestaw danych dla normalnej populacji, 90 procent twoich obserwacji mieści się w zakresie 1,65 odchylenia standardowego na lewo i prawo od średniej krzywej normalnej. Różnice z krzywej normalnej wskazują, że twoja populacja jest powyżej średniej, gdy średnia dla rzeczywistych obserwacji znajduje się po prawej stronie, lub poniżej średniej, gdy obserwowana średnia znajduje się po lewej stronie.