Крива звона даје особи која проучава чињеницу пример нормалне расподеле запажања. Крива се назива и Гауссовом кривом по немачком математичару Царлу Фриедрицху Гауссу, који је открио многа својства криве. Графикована крива приближава се опсегу и броји многа стварна запажања чињеница које постоје у природи и цивилном друштву, као што су тежина и образовни учинак.
Изаберите чињеницу за коју желите нормалну расподелу вероватноће. Размотрите како ће вам пример уобичајених појава помоћи да дођете до закључка. Решите одлучујућа питања о својој чињеници. Да ли је нормална расподела тежине корисна за проучавање тежине у популацији медицинских пацијената? Или је становништво превише необично или ненормално да би користило нормалну криву?
Направите скуп података за своја запажања која планирате да зацртате. За сваки предмет наведите чињеницу као бројчану вредност. Додијелите сваком субјекту број и означите посматрање \ "к подброј предмета. \" Распоредите вриједности \ "к \" од најниже до највише. Сваком субјекту доделите други број, редни број вредности посматрања и означите та запажања \ "к подредбени број. \"
Доделите опсег бројева нумеричким вредностима, користећи најниже посматрање највишем посматрању.
Користите формулу звона за израчунавање вредности осе и за сваку вредност осе к. Формула звонасте криве је и = (е ^ (? - к? ^ 2/2)) /? 2?. И је број посматрања за к вредност. Кс је посматрана вредност. Користите к подредбени број за редослед израчунавања и редослед листе. Направите табелу са к вредности и одговарајућим и вредностима.
Графикујте кривуљу звона за своју чињеницу. Помоћу милиметарског папира распоредите графикон са к оси и и оси. Нацртајте опсег осе да започне од ваше најниже вредности, а заврши од највише вредности. Започните ос и на 0, без опажања, а завршите на највећем броју потенцијалних запажања за било коју вредност к. Највеће потенцијално запажање је највећи број за који верујете да бисте могли да утврдите своју чињеницу; на пример, највећи број мушких пацијената са тежином од 180 килограма.
Када желите да упоредите своје запажене чињенице са нормалном расподелом, погледајте графикон својих запажања и нормалну криву коју сте графирали. Упоредите како стварна запажања падају у подручја унутар једне стандардне девијације средње вредности. Када имате добар скуп података за нормалну популацију, 90 процената ваших запажања спада у 1,65 стандардних одступања, лево и десно од нормалне криве. Разлике у нормалној кривој говоре вам да је ваша популација изнад просека, када је средња вредност за стварна посматрања удесно, или испод просека, када је ваша забележена средина улево.