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Uma curva de sino dá a uma pessoa que estuda um fato um exemplo de distribuição normal de observações. A curva também é chamada de curva gaussiana, em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss, que descobriu muitas das propriedades das curvas. Uma curva gráfica aproxima a faixa e conta para muitas observações reais de fatos que existem na natureza e na sociedade civil, como peso e desempenho educacional.
Escolha o fato para o qual deseja uma distribuição de probabilidade normal. Considere como o exemplo de ocorrências normais o ajudará a chegar a uma conclusão. Resolva as perguntas decisivas sobre o seu fato. Uma distribuição de peso normal é útil para estudar os pesos em uma população de pacientes médicos? Ou a população é muito incomum ou anormal para usar uma curva normal?
Faça um conjunto de dados para suas observações que planeja mapear. Para cada assunto, anote o fato como um valor numérico. Atribua um número a cada sujeito e marque a observação como "número do sub-assunto". "Organize os valores de" x "do menor para o maior. Atribua a cada sujeito um segundo número, o número do pedido do valor da observação e rotule essas observações como "número da sub ordem".
Atribua o intervalo de números para os valores numéricos, usando a observação mais baixa para a observação mais alta.
Use a fórmula da curva de sino para calcular o valor do eixo y para cada valor do eixo x. A fórmula da curva de sino é y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2 ?. Y é o número de observações para um valor x. X é um valor observado. Use o número da sub ordem x para a ordem de cálculo e a ordem da lista. Faça uma tabela de valores x e os valores y correspondentes.
Faça um gráfico da curva do sino para o seu fato. Usando papel milimétrico, organize um gráfico com um eixo xe um eixo y. Desenhe o intervalo do eixo para começar no seu valor mais baixo e terminar no seu valor mais alto. Comece o eixo y em 0, para nenhuma observação, e termine no maior número de observações em potencial para qualquer valor x. A maior observação potencial é o número mais alto que você acha que pode encontrar pelo seu fato; por exemplo, o maior número de pacientes do sexo masculino com um peso de 180 libras.
Quando você quiser comparar seus fatos observados com uma distribuição normal, visualize um gráfico de suas observações e a curva normal que você representou. Compare como as observações reais se enquadram nas áreas dentro de um desvio padrão da média. Quando você tem um bom conjunto de dados para uma população normal, 90% de suas observações ficam dentro de 1,65 desvios padrão, à esquerda e à direita da média da curva normal. As diferenças na curva normal informam que sua população está acima da média, quando a média das observações reais está à direita, ou abaixo da média, quando a média observada está à esquerda.