Bir çan eğrisi, bir gerçeği inceleyen bir kişiye gözlemlerin normal dağılımının bir örneğini verir. Eğri, eğrinin özelliklerinin çoğunu keşfeden Alman matematikçi Carl Friedrich Gauss'tan sonra Gauss eğrisi olarak da adlandırılır. Grafikle çizilmiş bir eğri, ağırlık ve eğitim performansı gibi doğada ve sivil toplumda var olan birçok gerçek gözlem için aralığa ve sayımlara yaklaşır.
Normal olasılık dağılımını istediğiniz gerçeği seçin. Normal olaylar örneğinin bir sonuca varmanıza nasıl yardımcı olacağını düşünün. Gerçeğinizle ilgili belirleyici soruları çözün. Normal bir ağırlık dağılımı, tıbbi bir hasta popülasyonundaki ağırlıkları incelemek için faydalı mıdır? Yoksa popülasyon normal bir eğri kullanmak için çok mu olağandışı veya anormal?
Grafiklendirmeyi planladığınız gözlemleriniz için bir veri seti oluşturun. Her konu için gerçeği sayısal bir değer olarak alın. Her deneğe bir numara atayın ve gözlemi \"x alt konu numarası\" olarak etiketleyin. \"x\" değerlerini en düşükten en yükseğe doğru düzenleyin. Her deneğe ikinci bir sayı, gözlem değeri sıra numarası atayın ve bu gözlemleri \"x alt sıra numarası\" olarak etiketleyin.
En düşük gözlemi en yüksek gözleme kullanarak sayısal değerler için sayı aralığını atayın.
Her x ekseni değeri için y ekseni değerini hesaplamak için çan eğrisi formülünü kullanın. Çan eğrisi formülü y = (e^(?-x?^2/2) )/ ?2?'dir. Y, bir x değeri için gözlem sayısıdır. x, gözlemlenen bir değerdir. Hesaplama sırası ve liste sırası için x alt sıra numarasını kullanın. x değerleri ve karşılık gelen y değerlerinden oluşan bir tablo yapın.
Gerçeğiniz için çan eğrisini çizin. Grafik kağıdı kullanarak, x ekseni ve y ekseni olan bir grafiği düzenleyin. En düşük değerden başlayıp en yüksek değerde biten eksen aralığını çizin. Gözlem yokken y eksenine 0'da başlayın ve herhangi bir x değeri için en fazla sayıda potansiyel gözlemle bitirin. En büyük potansiyel gözlemler, gerçeğiniz için bulabileceğinize inandığınız en yüksek sayıdır; örneğin en fazla erkek hasta sayısı 180 kilo.
Gözlemlediğiniz gerçekleri normal bir dağılımla karşılaştırmak istediğinizde, gözlemlerinizin grafiğini ve grafiğini çizdiğiniz normal eğriyi görüntüleyin. Gerçek gözlemlerin ortalamanın bir standart sapması içindeki alanlara nasıl düştüğünü karşılaştırın. Normal bir popülasyon için iyi bir veri setiniz olduğunda, gözlemlerinizin yüzde 90'ı normal eğri ortalamasının solunda ve sağında 1.65 standart sapma içindedir. Normal eğriden farklılıklar, gerçek gözlemlerin ortalaması sağda olduğunda veya gözlemlenen ortalamanız solda olduğunda ortalamanın altında olduğunda popülasyonunuzun ortalamanın üzerinde olduğunu söyler.
