una curva de campana le da a una persona que estudia un hecho un ejemplo de una distribuci贸n normal de observaciones. la curva tambi茅n se conoce como curva gaussiana despu茅s de que el matem谩tico alem谩n 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 desempe帽o educativo.
Elija el hecho para el que desea una distribuci贸n de probabilidad normal. considera c贸mo el ejemplo de ocurrencias normales te ayudar谩 a llegar a una conclusi贸n. Resuelve las preguntas decisivas sobre tu hecho. 驴Es 煤til una distribuci贸n de peso normal para estudiar los pesos en una poblaci贸n de pacientes m茅dicos? 驴O es la poblaci贸n 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 num茅rico. asigne un n煤mero a cada sujeto y etiquete la observaci贸n \ "x n煤mero de sub sujeto. \" ordene los valores de "x" de menor a mayor. asigne a cada sujeto un segundo n煤mero, el n煤mero de orden del valor de observaci贸n, y etiquete estas observaciones \ "x n煤mero de orden secundaria \".
asigne el rango de n煤meros para los valores num茅ricos, usando la observaci贸n m谩s baja a la observaci贸n m谩s alta.
use la f贸rmula de curva de campana para calcular el valor del eje y para cada valor del eje x. la f贸rmula de la curva de campana es y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. y es el n煤mero de observaciones para un valor de x. La x es un valor observado. use el n煤mero de suborden x para el orden de c谩lculo 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 gr谩fico con un eje xy un eje ay. dibuje el rango del eje para comenzar en su valor m谩s bajo y finalice en su valor m谩s alto. comience el eje y en 0, para ninguna observaci贸n, y finalice en el mayor n煤mero posible de observaciones para cualquier valor de x. la mayor observaci贸n potencial es el n煤mero m谩s alto que crees que podr铆as encontrar por tu hecho; por ejemplo, el mayor n煤mero de pacientes masculinos con un peso de 180 libras.
cuando desee comparar sus hechos observados con una distribuci贸n normal, vea un gr谩fico de sus observaciones y la curva normal que grafic贸. compare c贸mo caen las observaciones reales en las 谩reas dentro de una desviaci贸n est谩ndar de la media. cuando tiene un buen conjunto de datos para una poblaci贸n normal, el 90 por ciento de sus observaciones se encuentran dentro de 1.65 desviaciones est谩ndar, a la izquierda y derecha de la media de la curva normal. las diferencias en la curva normal indican que su poblaci贸n est谩 por encima del promedio, cuando la media de las observaciones reales est谩 a la derecha, o por debajo del promedio, cuando su media observada est谩 a la izquierda.
propina
para los hechos que tienen distribuciones normales en la poblaci贸n, cuanto mayor sea el n煤mero de observaciones (suponiendo que tenga una muestra aleatoria), m谩s cerca estar谩 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 te贸rica. La curva tiene l铆mites en los valores de x observados m谩s altos y m谩s bajos.