Inhoud
Een belcurve geeft een persoon die een feit bestudeert een voorbeeld van een normale verdeling van waarnemingen. De curve wordt ook de Gauss-curve genoemd naar de Duitse wiskundige Carl Friedrich Gauss, die veel van de eigenschappen van de curven heeft ontdekt. Een grafische curve benadert het bereik en telt voor veel feitelijke waarnemingen van feiten in de natuur en in het maatschappelijk middenveld, zoals gewicht en educatieve prestaties.
Kies het feit waarvoor u een normale kansverdeling wilt. Overweeg hoe het voorbeeld van normale gebeurtenissen u kan helpen tot een conclusie te komen. Los de beslissende vragen over uw feit op. Is een normale gewichtsverdeling nuttig voor het bestuderen van de gewichten in een medische patiëntenpopulatie? Of is de populatie te ongebruikelijk of abnormaal om een normale curve te gebruiken?
Maak een gegevensset voor uw observaties die u van plan bent in kaart te brengen. Vermeld voor elk onderwerp het feit als een numerieke waarde. Wijs elk onderwerp een nummer toe en label het observatie "x subonderwerpnummer. " Schik de "x " waarden van laag naar hoog. Wijs aan elk onderwerp een tweede nummer toe, het bestelnummer van de observatiewaarde en label deze waarnemingen "x subordernummer. "
Wijs het nummerbereik voor de numerieke waarden toe met behulp van de laagste waarneming tot de hoogste waarneming.
Gebruik de belcurveformule om de y-aswaarde voor elke x-aswaarde te berekenen. De belcurveformule is y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y is het aantal observaties voor een x-waarde. De x is een waargenomen waarde. Gebruik het x subordernummer voor de berekeningsvolgorde en lijstvolgorde. Maak een tabel met x-waarden en de bijbehorende y-waarden.
Breng de belcurve in kaart voor uw feit. Schik met behulp van ruitjespapier een grafiek met een x-as en een y-as. Teken het asbereik om bij uw laagste waarde te beginnen en bij uw hoogste waarde te eindigen. Begin de y-as op 0, zonder waarnemingen, en eindig met het grootste aantal potentiële waarnemingen voor elke x-waarde. De grootste potentiële waarnemingen zijn het hoogste aantal dat u denkt te kunnen vinden voor uw feit; bijvoorbeeld het hoogste aantal mannelijke patiënten met een gewicht van 180 pond.
Als u uw waargenomen feiten wilt vergelijken met een normale verdeling, bekijk dan een grafiek van uw waarnemingen en de normale curve die u hebt uitgezet. Vergelijk hoe de werkelijke waarnemingen vallen in de gebieden binnen een standaardafwijking van het gemiddelde. Als u een goede gegevensset hebt voor een normale populatie, valt 90 procent van uw waarnemingen binnen 1,65 standaarddeviaties, links en rechts van het gemiddelde van de normale curve. Verschillen van de normale curve vertellen je dat je populatie bovengemiddeld is, wanneer het gemiddelde voor de werkelijke waarnemingen rechts is, of onder het gemiddelde, wanneer je waargenomen gemiddelde links is.