วิธีการคำนวณเส้นโค้งเบลล์

Posted on
ผู้เขียน: John Stephens
วันที่สร้าง: 24 มกราคม 2021
วันที่อัปเดต: 14 พฤษภาคม 2024
Anonim
ความสัมพันธ์ระหว่างเส้นโค้งของความถี่ ค่ากลางและการกระจายข้อมูล
วิดีโอ: ความสัมพันธ์ระหว่างเส้นโค้งของความถี่ ค่ากลางและการกระจายข้อมูล

เนื้อหา

เส้นโค้งรูประฆังให้บุคคลที่เรียนรู้ตัวอย่างของการสังเกตแบบปกติ เส้นโค้งนี้เรียกอีกอย่างว่าเส้นโค้งเกาส์เซียนหลังจากนักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันคาร์ลฟรีดริชเกาส์ผู้ค้นพบคุณสมบัติโค้งหลายอย่าง กราฟโค้งใกล้เคียงกับช่วงและจำนวนสำหรับการสังเกตข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นจริงในธรรมชาติและในภาคประชาสังคมเช่นน้ำหนักและประสิทธิภาพการศึกษา

    เลือกข้อเท็จจริงที่คุณต้องการกระจายความน่าจะเป็นแบบปกติ พิจารณาว่าตัวอย่างของเหตุการณ์ปกติจะช่วยให้คุณสรุปได้อย่างไร แก้ไขคำถามที่เด็ดขาดเกี่ยวกับข้อเท็จจริงของคุณ การกระจายน้ำหนักตามปกติมีประโยชน์ในการศึกษาน้ำหนักของประชากรผู้ป่วยทางการแพทย์หรือไม่? หรือประชากรมีความผิดปกติมากเกินไปหรือผิดปกติในการใช้เส้นโค้งปกติหรือไม่?

    จัดทำชุดข้อมูลสำหรับการสังเกตที่คุณวางแผนที่จะทำแผนภูมิ สำหรับแต่ละเรื่องให้ลดความจริงที่เป็นค่าตัวเลข กำหนดหมายเลขเรื่องให้กับแต่ละบุคคลและทำเครื่องหมายชื่อหมายเลขหัวข้อย่อย "x ย่อย " จัดเรียงค่า "x " จากต่ำสุดไปสูงสุด กำหนดหมายเลขที่สองให้แต่ละหัวเรื่องหมายเลขลำดับของการสังเกตค่าและติดป้ายกำกับการสังเกตเหล่านี้ "x หมายเลขลำดับย่อย "

    กำหนดช่วงตัวเลขสำหรับค่าตัวเลขโดยใช้การสังเกตต่ำสุดถึงการสังเกตสูงสุด

    ใช้สูตรเส้นโค้งระฆังเพื่อคำนวณค่าแกน y สำหรับค่าแกน x แต่ละค่า สูตรเส้นโค้งระฆังคือ y = (e ^ (? - x? ^ 2/2)) /? 2? Y คือจำนวนการสังเกตสำหรับค่า x x คือค่าที่สังเกตได้ ใช้หมายเลขคำสั่งย่อย x สำหรับลำดับการคำนวณและลำดับรายการ จัดทำตารางค่า x และค่า y ที่สอดคล้องกัน

    วาดกราฟเส้นโค้งระฆังสำหรับความจริงของคุณ ใช้กระดาษกราฟจัดเรียงกราฟด้วยแกน x และแกน y วาดช่วงแกนเพื่อเริ่มต้นที่ค่าต่ำสุดและสิ้นสุดที่ค่าสูงสุดของคุณ เริ่มต้นแกน y ที่ 0 โดยไม่มีการสังเกตและสิ้นสุดที่การสังเกตที่มีศักยภาพมากที่สุดสำหรับค่า x ใด ๆ การสังเกตที่มีศักยภาพมากที่สุดคือจำนวนสูงสุดที่คุณเชื่อว่าคุณสามารถค้นหาได้จากข้อเท็จจริงของคุณ ตัวอย่างเช่นจำนวนสูงสุดของผู้ป่วยชายที่มีน้ำหนัก 180 ปอนด์

    เมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบข้อเท็จจริงที่สังเกตได้ของคุณกับการแจกแจงแบบปกติให้ดูกราฟการสังเกตของคุณและเส้นโค้งปกติที่คุณกราฟ เปรียบเทียบวิธีการสังเกตที่แท้จริงตกอยู่ในพื้นที่ภายในส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย เมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่ดีสำหรับประชากรปกติ 90 เปอร์เซ็นต์ของการสังเกตของคุณอยู่ในช่วง 1.65 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานไปทางซ้ายและขวาของค่าเฉลี่ยโค้ง ความแตกต่างของเส้นโค้งปกติบอกคุณว่าประชากรของคุณสูงกว่าค่าเฉลี่ยเมื่อค่าเฉลี่ยของการสังเกตจริงอยู่ทางขวาหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเมื่อค่าเฉลี่ยที่สังเกตได้อยู่ทางซ้าย

    เคล็ดลับ

    คำเตือน