Как создать кривую нормального распределения в Excel

Как создать кривую нормального распределения в Excel
Такие читатели, как вы, помогают поддерживать MUO. Когда вы совершаете покупку по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию.

Кривые распределения Гаусса, широко известные как кривые нормального распределения, представляют собой графики нормального распределения, которые помогают в анализе дисперсии в наборах данных. На колоколообразной кривой самая высокая точка (которая также является средней) представляет событие, которое может произойти с наибольшей вероятностью, в то время как остальные события распределяются симметрично относительно среднего значения.





СДЕЛАТЬ ВИДЕО ДНЯ

От относительных оценок студентов и создания конкурентных систем оценки до прогнозирования доходов — кривые нормального распределения имеют широкий спектр применений. Здесь мы проведем вас через процесс создания кривой нормального распределения в Excel.



Основы создания кривой нормального распределения в Excel

Чтобы понять, как создать кривую нормального распределения в Excel, давайте предположим, что вы профессор истории, которому нужно оценивать студентов на основе их результатов на тесте. Предположим, в классе 15 учеников со следующими отметками:





Набор данных студента's Marks

Теперь, прежде чем вы сможете создать кривую нормального распределения любого набора данных, вам нужно рассчитать его:

Windows 10 операционная система не найдена
  • Иметь в виду - среднее значение набора данных (указывает центр кривой)
  • Стандартное отклонение - измеряет, насколько точки данных разбросаны по отношению к среднему (дает разброс кривой)

Нахождение среднего

Вы можете использовать встроенные функции в Excel для расчета базовой статистики таких как среднее значение, стандартное отклонение, процент и т. д. Чтобы найти среднее значение, используйте функцию СРЗНАЧ в Excel:



Тип =СРЕДНЕЕ(B2:B16) чтобы найти среднее значение листа оценок, приведенного выше. Вы заметите, что он дает значение 53,93.

Среднее значение набора данных

Если вам нужно целочисленное значение, которое вам обычно требуется, вы можете использовать функцию ОКРУГЛ. Для этого введите:



=ROUND(AVERAGE(B2:B16),0)

Теперь среднее становится 54.

Нахождение стандартного отклонения

Excel показывает две формулы для стандартного отклонения:



  • СТАНДОТКЛОН.П используется, когда вы знаете, что ваши данные полны, то есть это совокупность.
  • СТАНДОТКЛОН.С используется, когда ваши данные неполные, т. е. у вас есть выборка населения.

В статистике люди часто выбирают образцы из совокупности, поэтому СТЭВ.С обычно используется. Поскольку у вас есть полные данные, то есть оценки всех учеников в классе, мы будем использовать СТАНДОТКЛОН.П . Чтобы получить стандартное отклонение данного листа оценок, введите:

=STDEV.P(B2:B16)
Стандартное отклонение набора данных

Вы получите 27.755. Если вы хотите, чтобы ваше значение было целым числом, просто округлите его, набрав:

=ROUND(STDEV.P(B2:B16),0)

Вы получите 28.

Сортировка данных в порядке возрастания

Чтобы вы могли создать форму колокола для диаграммы нормального распределения, данные должны быть в порядке возрастания. Если ваши данные не в порядке возрастания (как в нашем примере), просто выберите все значения (тестовые отметки) в вашем наборе данных, перейдите к Сортировать и фильтровать на верхней панели и выберите Сортировать по возрастанию .

Сортировать набор данных в порядке возрастания

Как сделать кривую нормального распределения в Excel

Теперь, когда у вас есть и стандартное отклонение, и среднее (среднее), пришло время вычислить нормальное распределение заданных значений. Как только мы получим это, у нас будет все, что нам нужно, чтобы создать нашу кривую колокола, используя опцию диаграммы рассеяния Excel. Давайте сначала найдем нормальное распределение всех значений внутри набора данных:

1. Поиск нормального распределения

Пришло время рассчитать нормальное распределение точек данных. В Excel вы можете найти нормальное распределение, используя НОРМ.РАСП функция, которая требует следующих переменных:

  • Икс точка данных, для которой вы хотите рассчитать нормальное распределение.
  • Иметь в виду является средним значением данных (уже рассчитанных).
  • Стандартное отклонение стандартное отклонение заданных данных (уже рассчитано).
  • кумулятивный это логическое значение, используемое для указания типа необходимого распределения.

Чтобы рассчитать нормальное распределение результатов наших тестов:

  1. Тип =НОРМ.РАСП( в новую ячейку (ячейка С два в нашем случае)
  2. Введите необходимые значения через запятую между значениями, как показано в синтаксисе.
  3. Для х введите Би 2 , что дает первую точку данных, то есть 12.
  4. Для среднего введите Д два , что дает среднее значение наших данных, и нажмите F4 . F4 блокирует значение среднего значения, обозначенного знаком доллара ( $D ), чтобы при копировании этой формулы для разных значений в наших данных значение среднего оставалось прежним.
  5. Для стандартного отклонения введите А ТАКЖЕ два чтобы получить стандартное отклонение и заблокировать его значение, нажав F4 .
  6. Наконец, введите ЛОЖНЫЙ вместо совокупного логического значения и закройте круглые скобки. Набрав ЛОЖНЫЙ , вы получите нормальную функцию плотности вероятности (PDF). Примечание: Вам нужно будет ввести ПРАВДА чтобы получить кумулятивную функцию нормального распределения (CDF).
  7. Получив нормальное распределение для первого значения, просто перетащите его, чтобы получить нормальное распределение для остальных значений вашего набора данных.

2. Создание точечной диаграммы

Теперь, когда у вас есть точки данных и нормальное распределение, у вас есть все необходимое для создания кривой нормального распределения. Для этого вы должны сделать точечную диаграмму в экселе выполнив шаги, указанные ниже:

  1. Выберите набор данных (оценки учащихся) и их нормальное распределение.
  2. Перейти к Вставка > Точечная диаграмма .
  3. Выбирать Разброс с плавными линиями .
  4. И у вас есть кривая колокола.