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종 곡선은 사실을 연구하는 사람에게 관찰의 정규 분포에 대한 예를 제공합니다. 곡선은 많은 곡선 특성을 발견 한 독일 수학자 Carl Friedrich Gauss의 이름을 Gaussian 곡선이라고도합니다. 그래프 곡선은 범위와 근사하며 가중치 및 교육 성과와 같이 자연과 시민 사회에 존재하는 많은 사실을 실제로 관찰합니다.
정규 확률 분포를 원하는 사실을 선택하십시오. 정상적인 사건의 예가 어떻게 결론을 내리는 데 도움이 될지를 고려하십시오. 사실에 대한 결정적인 질문을 해결하십시오. 정상 체중 분포는 의료 환자 집단에서 체중을 연구하는 데 유용합니까? 아니면 정규 곡선을 사용하기에 인구가 비정상이거나 비정상입니까?
차트로 만들 관측치에 대한 데이터 세트를 만듭니다. 각 주제에 대해 사실을 수치로 표시하십시오. 각 주제에 번호를 지정하고 관측 값에 "x 하위 주제 번호 x"레이블을 지정하십시오. 각 주제에 두 번째 숫자, 관측 값 순서 번호를 할당하고이 관측치에 "x 하위 순서 번호 "를 표시하십시오.
가장 낮은 관측 값을 가장 높은 관측 값을 사용하여 숫자 값의 숫자 범위를 지정하십시오.
벨 커브 공식을 사용하여 각 x 축 값의 y 축 값을 계산하십시오. 벨 커브 공식은 y = (e ^ (?-x? ^ 2 / 2)) /? 2?입니다. Y는 x 값에 대한 관측치 수입니다. x는 관측 값입니다. 계산 순서 및 목록 순서에 x 하위 주문 번호를 사용하십시오. x 값과 해당 y 값으로 구성된 테이블을 만듭니다.
사실에 대한 종 곡선을 그래프로 표시하십시오. 그래프 용지를 사용하여 x 축과 y 축이있는 그래프를 정렬하십시오. 축 범위를 그려 가장 낮은 값에서 시작하고 가장 높은 값에서 끝납니다. 관측치가없는 경우 y 축을 0에서 시작하고 x 값에 대해 가능한 많은 수의 관측치에서 끝납니다. 가장 큰 잠재적 관측치는 사실에 대해 찾을 수있는 가장 높은 수치입니다. 예를 들어, 체중이 180 파운드 인 남성 환자의 수가 가장 많습니다.
관측 된 사실을 정규 분포와 비교하려면 관측치 그래프와 그래프로 그린 정규 곡선을보십시오. 실제 관측치가 평균의 1 표준 편차 내에있는 영역에서 어떻게 떨어지는 지 비교하십시오. 정규 모집단에 대해 적절한 데이터 세트를 사용하면 관측치의 90 %가 표준 곡선 평균의 왼쪽과 오른쪽의 1.65 표준 편차 내에 속합니다. 정규 곡선의 차이는 실제 관측치의 평균이 오른쪽에 있거나 관측 된 평균이 왼쪽에있을 때 평균보다 낮을 때 모집단이 평균 이상임을 나타냅니다.