Кумулятивная кривая вероятности - это визуальное представление кумулятивной функции распределения, которая представляет собой вероятность того, что переменная будет меньше или равна указанному значению. Поскольку это кумулятивная функция, кумулятивная функция распределения на самом деле является суммой вероятностей того, что переменная будет иметь любое из значений, меньших, чем указанное значение. Для функции с нормальным распределением кривая совокупной вероятности начнется с 0 и поднимется до 1, причем самая крутая часть кривой в центре представляет точку с самой высокой вероятностью для функции.
Перечислите все значения для «x». Если «x» является непрерывной функцией, выберите интервалы для «x» и укажите их вместо. Интервалы должны быть равномерно распределены, начиная от наименьшего «х» до самого высокого. Меньшие интервалы приведут к более плавной и более точной кривой совокупной вероятности. Например, пусть значения «x» равны 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 и 10.
Вычислите вероятности для каждого значения или интервала «x». Все вероятности должны быть между 0 и 1. Если «x» имеет нормальное распределение, самые высокие вероятности будут в центре диапазона, а вероятности в любом экстремальном будет около 0. Для примера, начинающегося на шаге 1, соответствующие вероятности для «x» могут быть 0, 0, 0, .05, .25, .4, .25, .05, 0, 0 и 0.
Вычислите кумулятивные суммы для каждой вероятности «x». Кумулятивная вероятность для каждого значения «x» будет вероятностью того «x» плюс вероятности каждого предшествующего «x». В этом примере соответствующие кумулятивные вероятности для «Х» будет 0, 0, 0, .05, .30, .70, .95, 1.0, 1.0, 1.0 и 1.0. Если «x» имеет нормальное распределение, первые значения всегда будут равны 0. Независимо от типа распределения, последнее значение функции накопленной вероятности будет равно 1.
График точек для кумулятивной функции распределения. Горизонтальная ось должна включать все значения или интервалы «x». Вертикальная ось должна находиться в диапазоне от 0 до 1. Соедините точки как можно более плавно. Если «x» имеет нормальное распределение, кривая будет напоминать вытянутую «s» форму.