Ao aplicar modelagem estatística para um conjunto de dados, os "distribuição normal" refere-se a uma função de probabilidade em forma de sino, que é centrada em torno do valor médio da amostra. Uma vez construído, esta função permite avaliar a significância de pontos ou valores individuais através do uso de Transformadas de Fourier e outras operações de matemática superior. Para derivar a função de distribuição normal, você deve primeiro calcular a média e desvio padrão para a amostra de dados.
Calculando a média e desvio padrão
Some o valor de cada ponto na amostra.
Dividir esta soma pelo número total de pontos. Isto é o "significar" para a amostra.
Subtrair a média do valor individual de um dos pontos.
Quadratura do resultado.
Repita os passos 3 e 4 para todos os pontos da amostra. Depois de ter concluído este processo para todos os pontos, adicione estes novos valores.
Divida este resultado pelo número total de pontos. Isto é o "desvio padrão" para a amostra.
Calculando a fórmula de distribuição normal
Quadratura do desvio padrão.
Multiplicar o resultado por 2.
Multiplicar o resultado por pi. Para os fins deste cálculo, poderá substituir a "3.14" como o valor aproximado de pi.
Tirar a raiz quadrada do resultado da seção 2, o passo 3.
Divide 1 por este número. O resultado será o coeficiente de escalar para a fórmula de distribuição normal.
Quadratura do desvio padrão.
Multiplicar por -2.
Divide 1 por este número. O resultado será o coeficiente exponencial.
Faça o seguinte: f (x) = [coeficiente escalar] e ^ (coeficiente exponencial^ 2). Nota: [coeficiente escalar] é o valor da seção 2, etapa 5 [coeficiente exponencial] é o valor da seção 2, etapa 8 e [média] é o valor da seção 1, passo 2. Para obter um exemplo visual do habitual geral fórmula de distribuição, consulte Recursos.
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