Как вы читаете график кривой колокола?
Как вы читаете график кривой колокола?

Видео: Как вы читаете график кривой колокола?

Видео: Как вы читаете график кривой колокола?
Видео: Уравнения касательной и нормали к графику функции (часть 5). Угол между кривыми. Высшая математика. 2024, Май
Anonim

Слева от изгиб представляет оценки, которые ниже среднего, а правая сторона представляет оценки, которые падают выше среднего. Найдите строку с надписью «стандартные отклонения». Стандартное отклонение - ключ к интерпретации результатов, которые выпадают на кривая колокола.

Кроме того, где находится среднее значение на кривой нормального распределения?

В кривая колокола для данного набора данных имеет центр, расположенный в иметь в виду . Здесь самая высокая точка изгиб или «верх колокол расположен. Стандартное отклонение набора данных определяет, насколько разбросаны наши кривая колокола является. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс изгиб.

Кроме того, как узнать, нормальное ли распределение? Черная линия указывает значения, которым должен соответствовать ваш образец. если в распределение было обычный . Точки - это ваши фактические данные. Если точки попадают точно на черную линию, значит, ваши данные обычный . Если они отклоняются от черной линии, ваши данные не обычный.

Итак, почему используется кривая Белла?

Срок кривая колокола является использовал для описания графического изображения нормального распределения вероятностей, стандартные отклонения которого от среднего значения создают изогнутый колокол форма. Стандартное отклонение - это измерение использовал для количественной оценки изменчивости разброса данных в наборе заданных значений.

В чем важность нормального распределения?

В нормальное распределение наиболее важный вероятность распределение в статистике, потому что подходит ко многим природным явлениям. Например, рост, артериальное давление, ошибка измерения и показатели IQ следуют за нормальное распределение . Он также известен как гауссовский распределение и колокол изгиб.

Рекомендуемые: