Contenido
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 llama curva gaussiana en honor al matemático alemán Carl Friedrich Gauss, quien descubrió muchas de las propiedades de las curvas. 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. Considere cómo el ejemplo de sucesos normales lo ayudará a llegar a una conclusión. Resuelva las preguntas decisivas sobre su 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, tome el hecho como un valor numérico. Asigne un número a cada sujeto y etiquete la observación "x número de subasunto. " Organice 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 secundario".
Asigne el rango de números para los valores numéricos, utilizando la observación más baja a la observación más alta.
Use la fórmula de la 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 x. La x es un valor observado. Utilice el número de suborden x para el orden de cálculo y el orden de la lista. Haz una tabla de 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, para ninguna observación, y termine en el mayor número de observaciones potenciales para cualquier valor de x. La mayor observación potencial es el número más alto que cree que podría encontrar para su 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 las observaciones reales caen 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 le 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.