Cómo interpretar la curva de campana

La curva de campana , conocida formalmente como la función de distribución normal, es una curva de dos dimensiones en las estadísticas . Para conjuntos de datos que siguen una distribución normal , la función se refiere la frecuencia de los datos con diferentes desviaciones de la media aritmética . Para los valores que están cerca de la media de los datos , la frecuencia ( o de manera equivalente , la probabilidad ) será mayor . Debido a que la curva tiene la forma de una campana, el valor de y (frecuencia) puede acercarse a cero, pero nunca va a llegar a ella. Para una curva de campana cierto , el dominio es infinito en ambas direcciones . La aplicación más bien conocido de la curva de campana se refiere al análisis de CI humano . Instrucciones Matemáticas 1

Consulte a su curva de la campana o hacer un boceto rápido si no se proporciona . Divida la curva en secciones con líneas verticales en las siguientes posiciones en el eje x : obtener el valor medio de los datos (por IQ , media es 100 ); a 1 y -1 desviación estándar de la media ( para IQ , dada una desviación estándar de 15 , esto es a 115 y 85 ); y en 2 y -2 desviaciones estándar de la media ( para IQ , a 130 y 70 ) .
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Etiquetar el eje x en estas posiciones tanto con los valores de datos y el número equivalente de desviaciones estándar entre paréntesis ( el valor medio , escribir 0 en paréntesis) .
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Consulte la norma 68-95-99,7 , también conocida como la regla empírica , la cual establece que para datos después de una curva normal, el 68 % de la población de datos caerán dentro de una desviación estándar de la media , el 95 % dentro de dos desviaciones estándar y el 99,7 % dentro de tres desviaciones estándar. Por ejemplo , si la sombra de la zona comprendida entre -1 y 1 , 68 % de los datos caen dentro de este rango (para IQ , el 68% de las personas tendrá una puntuación entre 85 y 115) .
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Interpretar la curva de campana para contestar cualquier pregunta que tenga acerca de los datos . Se puede determinar que el 68 % de los datos se caerá entre el valor que es una desviación estándar inferior a la media y el valor que es una desviación estándar mayor que la media . Se puede determinar que el 34 % ( media del 68% ) será entre el valor de la media y una desviación estándar por encima . Se puede determinar que el 0,3 % será más o menos de tres desviaciones estándar de la media .