Innhold
En klokkekurve gir en person som studerer et faktum et eksempel på en normal fordeling av observasjoner. Kurven kalles også den Gaussiske kurven etter den tyske matematikeren Carl Friedrich Gauss, som oppdaget mange av kurvenes egenskaper. En grafisk kurve tilnærmer seg rekkevidden og teller for mange faktiske observasjoner av fakta som eksisterer i naturen og i sivilsamfunnet, for eksempel vekt og pedagogisk ytelse.
Velg det faktum du vil ha en normal sannsynlighetsfordeling for. Tenk på hvordan eksemplet med normale forekomster vil hjelpe deg å komme til en konklusjon. Løs de avgjørende spørsmålene om faktumet ditt. Er en normal vektfordeling nyttig for å studere vektene i en medisinsk pasientpopulasjon? Eller er befolkningen for uvanlig eller unormal til å bruke en normal kurve?
Lag et datasett for observasjonene du planlegger å kartlegge. Ta ned faktumet som en numerisk verdi for hvert emne. Tildel hvert emne et nummer og merk observasjonen "x undernummer. " Arranger "x " -verdiene fra laveste til høyeste. Tildel hvert emne et andre nummer, ordrenummeret for observasjonsverdien, og merk disse observasjonene "x subordrenummer."
Tildel tallområdet for de numeriske verdiene ved å bruke den laveste observasjonen til den høyeste observasjonen.
Bruk klokkekurveformelen til å beregne y-aksens verdi for hver x-akseverdi. Klokkekurveformelen er y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y er antall observasjoner for en x-verdi. X er en observert verdi. Bruk x underordrenummer for beregningsrekkefølge og listesrekkefølge. Lag en tabell med x-verdier og de tilsvarende y-verdiene.
Kartlegge klokkekurven for ditt faktum. Bruk grafpapir til å ordne en graf med en x-akse og en y-akse. Tegn akseområdet for å begynne med den laveste verdien og avslutt med den høyeste verdien. Begynn y-aksen ved 0, uten observasjoner, og avslutt med det største antall potensielle observasjoner for noen x-verdi. De største potensielle observasjonene er det høyeste antallet du tror du kan finne for ditt faktum; for eksempel det høyeste antallet mannlige pasienter med en vekt på 180 pund.
Når du vil sammenligne observerte fakta med en normal fordeling, kan du se en graf over observasjonene dine og den normale kurven du tegnet. Sammenlign hvordan de faktiske observasjonene faller i områdene innenfor ett standardavvik fra gjennomsnittet. Når du har et godt datasett for en normal populasjon, faller 90 prosent av observasjonene innenfor 1,65 standardavvik, til venstre og høyre for normalkurveverdien. Forskjeller utgjør den normale kurven forteller at befolkningen din er over gjennomsnittet, når gjennomsnittet for de faktiske observasjonene er til høyre, eller under gjennomsnittet, når det observerte gjennomsnittet er til venstre.