una curva de campana le da a una persona que estudia un hecho un ejemplo de una distribución normal de observaciones. la curva también se conoce como curva gaussiana después de que el matemático alemán Carl Friedrich Gauss descubriera muchas de las propiedades de la curva. una curva graficada se aproxima al rango y cuenta para muchas observaciones reales de hechos que existen en la naturaleza y en la sociedad civil, como el peso y el desempeño educativo.
Elija el hecho para el que desea una distribución de probabilidad normal. considera cómo el ejemplo de ocurrencias normales te ayudará a llegar a una conclusión. Resuelve las preguntas decisivas sobre tu hecho. ¿Es útil una distribución de peso normal para estudiar los pesos en una población de pacientes médicos? ¿O es la población demasiado inusual o anormal para usar una curva normal?
haga un conjunto de datos para sus observaciones que planea trazar. Para cada tema, anote el hecho como un valor numérico. asigne un número a cada sujeto y etiquete la observación \ "x número de sub sujeto. \" ordene los valores de "x" de menor a mayor. asigne a cada sujeto un segundo número, el número de orden del valor de observación, y etiquete estas observaciones \ "x número de orden secundaria \".
asigne el rango de números para los valores numéricos, usando la observación más baja a la observación más alta.
use la fórmula de curva de campana para calcular el valor del eje y para cada valor del eje x. la fórmula de la curva de campana es y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. y es el número de observaciones para un valor de x. La x es un valor observado. use el número de suborden x para el orden de cálculo y el orden de lista. haz una tabla de valores x y los valores y correspondientes.
Grafica la curva de la campana para tu hecho. utilizando papel cuadriculado, organice un gráfico con un eje xy un eje ay. dibuje el rango del eje para comenzar en su valor más bajo y finalice en su valor más alto. comience el eje y en 0, para ninguna observación, y finalice en el mayor número posible de observaciones para cualquier valor de x. la mayor observación potencial es el número más alto que crees que podrías encontrar por tu hecho; por ejemplo, el mayor número de pacientes masculinos con un peso de 180 libras.
cuando desee comparar sus hechos observados con una distribución normal, vea un gráfico de sus observaciones y la curva normal que graficó. compare cómo caen las observaciones reales en las áreas dentro de una desviación estándar de la media. cuando tiene un buen conjunto de datos para una población normal, el 90 por ciento de sus observaciones se encuentran dentro de 1.65 desviaciones estándar, a la izquierda y derecha de la media de la curva normal. las diferencias en la curva normal indican que su población está por encima del promedio, cuando la media de las observaciones reales está a la derecha, o por debajo del promedio, cuando su media observada está a la izquierda.
propina
para los hechos que tienen distribuciones normales en la población, cuanto mayor sea el número de observaciones (suponiendo que tenga una muestra aleatoria), más cerca estará la curva observada de la curva de campana.
advertencia
tenga en cuenta que su curva de campana no tiene las dos colas largas, hacia la izquierda y hacia la derecha, que tiene la curva de campana teórica. La curva tiene límites en los valores de x observados más altos y más bajos.