Uma curva em forma de sino dá a uma pessoa que estuda um fato um exemplo de distribuição normal de observações. A curva também é chamada de curva gaussiana em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss, que descobriu muitas das propriedades da curva. Uma curva gráfica aproxima o intervalo e conta para muitas observações reais de fatos que existem na natureza e na sociedade civil, como peso e desempenho educacional.
Escolha o fato para o qual deseja uma distribuição de probabilidade normal. Considere como o exemplo de ocorrências normais o ajudará a chegar a uma conclusão. Resolva as questões decisivas sobre o seu fato. Uma distribuição de peso normal é útil para estudar os pesos em uma população de pacientes médicos? Ou a população é muito incomum ou anormal para usar uma curva normal?
Faça um conjunto de dados para as observações que você planeja mapear. Para cada assunto, anote o fato como um valor numérico. Atribua a cada sujeito um número e rotule a observação \ "x número do sub sujeito. \" Organize os valores \ "x \" do menor para o maior. Atribua a cada sujeito um segundo número, o número de ordem do valor da observação e rotule essas observações como \ "x número de sub ordem. \"
Atribua o intervalo de números para os valores numéricos, usando a observação mais baixa para a observação mais alta.
Use a fórmula da curva de sino para calcular o valor do eixo y para cada valor do eixo x. A fórmula da curva em sino é y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y é o número de observações para um valor x. O x é um valor observado. Use o número da sub ordem x para a ordem de cálculo e a ordem da lista. Faça uma tabela de valores de xe os valores de y correspondentes.
Represente graficamente a curva do sino para o seu fato. Usando papel milimetrado, organize um gráfico com um eixo xe um eixo y. Desenhe o intervalo do eixo para começar no valor mais baixo e terminar no valor mais alto. Comece o eixo y em 0, para nenhuma observação, e termine com o maior número de observações potenciais para qualquer valor x. A maior observação potencial é o número mais alto que você acredita que poderia encontrar para o seu fato; por exemplo, o maior número de pacientes do sexo masculino com peso de 180 libras.
Quando você quiser comparar seus fatos observados a uma distribuição normal, visualize um gráfico de suas observações e a curva normal traçada. Compare como as observações reais caem nas áreas dentro de um desvio padrão da média. Quando você tem um bom conjunto de dados para uma população normal, 90 por cento de suas observações caem dentro de 1,65 desvios padrão, à esquerda e à direita da média da curva normal. As diferenças na curva normal indicam que sua população está acima da média, quando a média das observações reais está à direita, ou abaixo da média, quando a média observada está à esquerda.