Una curva de campana da a una persona que estudia un hecho un ejemplo de una distribución normal de observaciones. La curva también recibe el nombre de curva gaussiana en honor al matemático alemán Carl Friedrich Gauss, que descubrió 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 rendimiento 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 la población es demasiado inusual o anormal para usar una curva normal?
Haga un conjunto de datos para las observaciones que planea trazar. Para cada tema, anote el hecho como un valor numérico. Asigne a cada sujeto un número y etiquete el número de observación \\ "x sub sujeto. \\" Arregle los valores \\ "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, utilizando la observación más baja hasta la observación más alta.
Use la fórmula de la curva de la 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. Utilice el número de orden x sub para la orden de cálculo y el orden de la lista. Haz una tabla con los valores x y los valores y correspondientes.
Grafica la curva de campana para tu hecho. Usando papel cuadriculado, organice un gráfico con un eje xy un eje y. Dibuje el rango del eje para comenzar en su valor más bajo y terminar en su valor más alto. Comience el eje y en 0, sin observaciones, y termine en el mayor número posible de observaciones para cualquier valor de x. El mayor potencial de observaciones es el número más alto que cree que podría encontrar para su hecho; por ejemplo, el mayor número de pacientes varones con un peso de 180 libras.
Cuando desee comparar los hechos observados con una distribución normal, vea un gráfico de sus observaciones y la curva normal que grafica. 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 caen dentro de 1,65 desviaciones estándar, a la izquierda y a la derecha de la media de la curva normal. Las diferencias de la curva normal indican que su población está por encima del promedio, cuando la media de las observaciones reales es hacia la derecha, o inferior al promedio, cuando la media observada está a la izquierda.
Consejo
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, a la izquierda y a la derecha, que tiene la curva de campana teórica. Su curva tiene límites en los valores x más bajos y más altos observados.
