ベルカーブとは何ですか？

ベル曲線は、変数の正規分布を描写するグラフであり、ほとんどの値は平均の周りにクラスター化されますが、外れ値は平均の上下に見つけることができます。たとえば、人間の身長はしばしばベル曲線に続き、異常に短くて背が高く、アメリカ人男性の70インチ（178センチメートル）などの平均高さに集中している人の大部分があります。正規分布パターンに続くデータがグラフ化されると、グラフはしばしば「ベル曲線」という用語を説明する断面のベルに似ています。

通常またはガウス分布は、金融市場のパフォーマンスのグラフからテストスコアまで、さまざまなコンテキストで見つけることができます。変数がグラフ化され、ベル曲線が現れると、これはしばしば変数が通常の期待の範囲内であり、予測可能な方法で動作していることを意味します。グラフが歪んでいるか不規則である場合、問題があることを示すことができます。

理想的には、ベル曲線は対称です。たとえば、スコアリングでは、少数の学生がFで失敗するようにテストを作成する必要があり、同様に少数がAで完璧なスコアを取得します。ベル曲線が歪んでいて、曲線のピークがDSにある場合、テストが難しすぎることを示唆していますが、BSのピークを使用したテストは簡単すぎます。

ベル曲線を使用して、データの標準偏差に到達することも可能です。標準偏差は、変数が平均の周りにどれだけしっかりと詰まっているかを示しています。標準偏差は、プロットされている変数の多様性を反映しており、データの有効性に関する情報を収集するために使用できます。大きな標準偏差は、変数がしっかりとクラスター化されていないこと、および小さな標準開発中にデータに問題がある可能性があることを示しています。Iは、データがより有効である可能性があることを示唆しています。

たとえば、投票が行われると、投票会社は標準偏差をリリースします。標準偏差が小さい場合、それは投票が繰り返されることを意味し、データは元の世論調査のデータに非常に近く、投票会社が有効な方法を使用し、情報が正確であることを示唆しています。ただし、標準偏差が大きい場合、繰り返しの世論調査が同じ結果を返さず、データの有用性が低下する可能性があることを示します。