Zvonková krivka dáva človeku študujúcemu skutočnosť príklad normálneho rozdelenia pozorovaní. Krivka sa nazýva aj Gaussova krivka podľa nemeckého matematika Carla Friedricha Gaussa, ktorý objavil mnoho z jej vlastností. Grafická krivka približuje rozsah a počty mnohých skutočných pozorovaní skutočností, ktoré existujú v prírode a v občianskej spoločnosti, ako sú váha a výkonnosť vo vzdelávaní.
Vyberte skutočnosť, pre ktorú chcete normálne rozdelenie pravdepodobnosti. Zvážte, ako vám príklad bežných udalostí pomôže dospieť k záveru. Vyriešte rozhodujúce otázky týkajúce sa vašej skutočnosti. Je normálne rozloženie hmotnosti užitočné pri štúdiu váh v populácii lekárskych pacientov? Alebo je populácia príliš neobvyklá alebo neobvyklá na to, aby použila normálnu krivku?
Vytvorte súbor údajov pre svoje pozorovania, ktoré plánujete mapovať. Pre každý predmet uveďte skutočnosť ako číselnú hodnotu. Priraďte každému predmetu číslo a označte pozorovanie \ "x číslo podmetu. \" Usporiadajte hodnoty \ "x \" od najnižšej po najvyššiu. Každému subjektu priraďte druhé číslo, poradové číslo hodnoty pozorovania, a tieto pozorovania označte \ "x pod poradovým číslom. \"
Priraďte číselný rozsah číselnému rozsahu od najnižšieho po najvyššie pozorovanie.
Pomocou vzorca zvonovej krivky vypočítajte hodnotu osi y pre každú hodnotu osi x. Vzorec zvonovej krivky je y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y je počet pozorovaní pre hodnotu x. X je pozorovaná hodnota. Použite číslo podobjednávky x pre výpočet a poradie. Vytvorte tabuľku hodnôt x a zodpovedajúcich hodnôt y.
Nakreslite krivku zvonu pre svoju skutočnosť. Pomocou milimetrového papiera usporiadajte graf s osami x a y. Nakreslite rozsah osí tak, aby začínali na vašej najnižšej hodnote a končili na vašej najvyššej hodnote. Začnite os y na 0, aby ste nemali žiadne pozorovania, a skončite na najväčšom počte potenciálnych pozorovaní pre ľubovoľnú hodnotu x. Najväčšie potenciálne pozorovania sú najvyšším počtom, o ktorom si myslíte, že ho pre svoju skutočnosť nájdete; napríklad najvyšší počet mužských pacientov s hmotnosťou 180 libier.
Ak chcete porovnať svoje pozorované fakty s normálnym rozdelením, pozrite si graf svojich pozorovaní a normálnu krivku, ktorú ste vytvorili v grafe. Porovnajte, ako skutočné pozorovania spadajú do oblastí v rámci jednej štandardnej odchýlky od priemeru. Ak máte kvalitný súbor údajov pre normálnu populáciu, 90 percent vašich pozorovaní spadá do 1,65 štandardnej odchýlky, naľavo a napravo od priemeru normálnej krivky. Rozdiely z normálnej krivky vám povedia, že vaša populácia je nadpriemerná, keď je priemer pre skutočné pozorovania vpravo, alebo podpriemerná, keď je váš pozorovaný priemer vľavo.
