NộI Dung
Một đường cong hình chuông cho một người nghiên cứu một thực tế một ví dụ về phân phối quan sát bình thường. Đường cong này còn được gọi là đường cong Gaussian theo nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss, người đã khám phá ra nhiều tính chất của đường cong. Một đường cong đồ thị xấp xỉ phạm vi và tính cho nhiều quan sát thực tế về các sự kiện tồn tại trong tự nhiên và trong xã hội dân sự, chẳng hạn như trọng lượng và hiệu suất giáo dục.
Chọn thực tế bạn muốn phân phối xác suất bình thường cho. Xem xét làm thế nào ví dụ về sự xuất hiện bình thường sẽ giúp bạn đi đến kết luận. Giải quyết các câu hỏi quyết định về thực tế của bạn. Là một phân phối trọng lượng bình thường hữu ích để nghiên cứu trọng lượng trong một bệnh nhân y tế? Hoặc là dân số quá bất thường hoặc bất thường để sử dụng một đường cong bình thường?
Tạo một bộ dữ liệu cho các quan sát bạn dự định lập biểu đồ. Đối với mỗi đối tượng, lấy thực tế dưới dạng giá trị số. Gán cho mỗi đối tượng một số và gắn nhãn số quan sát phụ "x chủ đề phụ. " Sắp xếp các giá trị "x " từ thấp nhất đến cao nhất. Gán cho mỗi đối tượng một số thứ hai, số thứ tự giá trị quan sát và gắn nhãn cho các quan sát này "x số thứ tự phụ. "
Gán phạm vi số cho các giá trị số, sử dụng quan sát thấp nhất đến quan sát cao nhất.
Sử dụng công thức đường cong chuông để tính giá trị trục y cho mỗi giá trị trục x. Công thức đường cong chuông là y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2?. Y là số lượng quan sát cho một giá trị x. X là một giá trị quan sát được. Sử dụng số thứ tự phụ x cho thứ tự tính toán và thứ tự danh sách. Tạo một bảng gồm các giá trị x và các giá trị y tương ứng.
Vẽ đồ thị đường cong chuông cho thực tế của bạn. Sử dụng giấy vẽ đồ thị, sắp xếp đồ thị có trục x và trục y. Vẽ phạm vi trục để bắt đầu ở giá trị thấp nhất của bạn và kết thúc ở giá trị cao nhất của bạn. Bắt đầu trục y ở 0, không quan sát và kết thúc ở số lượng quan sát tiềm năng lớn nhất cho bất kỳ giá trị x nào. Các quan sát tiềm năng lớn nhất là con số cao nhất mà bạn tin rằng bạn có thể tìm thấy cho sự thật của mình; ví dụ, số bệnh nhân nam cao nhất với cân nặng 180 pounds.
Khi bạn muốn so sánh các sự kiện quan sát của mình với một phân phối bình thường, hãy xem biểu đồ về các quan sát của bạn và đường cong bình thường mà bạn đã vẽ biểu đồ. So sánh cách các quan sát thực tế rơi vào các khu vực trong một độ lệch chuẩn của giá trị trung bình. Khi bạn có một bộ dữ liệu tốt cho một dân số bình thường, 90 phần trăm các quan sát của bạn nằm trong phạm vi sai lệch chuẩn 1,65, ở bên trái và bên phải của đường cong thông thường. Sự khác biệt tạo thành đường cong bình thường cho bạn biết dân số của bạn ở trên mức trung bình, khi giá trị trung bình của các quan sát thực tế là ở bên phải hoặc dưới trung bình, khi giá trị trung bình quan sát của bạn ở bên trái.