Come interpretare la Bell Curve

La curva a campana , formalmente conosciuto come la funzione di distribuzione normale , è una curva bidimensionale nelle statistiche . Per insiemi di dati che seguono una distribuzione normale , la funzione si riferisce alla frequenza di dati con deviazioni differenti dalla media medio . Per valori prossimi alla media dei dati , la frequenza ( o equivalentemente , la probabilità ) sarà più alto . Poiché la curva ha la forma di una campana , il valore y ( frequenza ) può avvicinarsi a zero ma non raggiungerà mai esso . Per una curva a campana vero , il dominio è infinito in entrambe le direzioni . L'applicazione più noto della curva a campana riferisce all'analisi IQ umano . Istruzioni
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Fare riferimento alla curva a campana o fare un rapido schizzo se non è previsto . Dividere la curva in sezioni con linee verticali nei seguenti posizioni l'asse x : il valore medio per i dati ( per il QI , media è di 100 ) ; a +1 e -1 deviazione standard dalla media ( per IQ , data una deviazione standard di 15 , questa è a 115 e 85 ) ; e a +2 e -2 deviazioni standard dalla media ( per IQ , a 130 e 70) .
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Etichettare l'asse x in queste posizioni con entrambi i valori dei dati e il numero equivalente di deviazioni standard tra parentesi ( il valore medio , scrivere 0 tra parentesi) .
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fare riferimento alla regola 68-95-99.7 , conosciuta anche come la regola empirica , in cui si afferma che, per dati a seguito di una curva normale , il 68% della popolazione dati rientrare in una deviazione standard della media , il 95% entro due deviazioni standard e il 99,7 % entro tre deviazioni standard . Ad esempio , se si ombreggiare l'area tra -1 e +1 , 68 % dei dati cadrà all'interno di questo intervallo ( per il QI , il 68% delle persone avrà un punteggio tra 85 e 115 ) .
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Interpretare la curva a campana per rispondere a tutte le domande che avete circa i dati . È possibile determinare che il 68 % dei tuoi dati cadrà tra il valore che è una deviazione standard inferiore alla media e il valore che è una deviazione standard superiore alla media . È possibile determinare che il 34 % ( la metà del 68 % ) sarà compreso tra il valore della media e una deviazione standard di cui sopra . È possibile determinare che il 0,3% sarà più o meno di tre deviazioni standard dalla media .