Нормальное распределение или «колокол Гаусса»: как изменить свою удачу

Нормальное распределение или «колокол Гаусса»: как изменить свою удачу

Нормальное распределение - это непрерывное переменное распределение вероятностей, которое описывает данные, сгруппированные вокруг центрального значения. Любой процесс, где значения меняются по случайным причинам или случайности, имеет нормальное распределение. Такое состояние часто встречается в природных явлениях (отсюда и название «нормальный»). Графическое представление представляет собой кривую нормального распределения, также называемую колоколом Гаусса в честь Карла Фридриха Гаусса, который ошибочно приписал свое изобретение и который часто использовал его для анализа астрономических явлений.

Нормальное распределение является наиболее известным и используемым из всех распределений, оно является эталонным стандартом для многих вероятностных задач. Некоторые приложения в измерении, психологии, образовании (каждый случай будет разработан позже, с деталями и расчетами).

(i) Определить процент случаев в пределах пределов, баллов или заданных значений.

(ii) Определить процент случаев, которые выше или ниже заданной оценки, балла или контрольного значения.

(iii) Определить пределы баллов, которые включают определенный процент случаев

(iv) Определить процентильный ранг ученика в его группе.

(v) Узнайте процентное значение процентильного ранга студента.

(vi) Сравните два распределения в терминах перекрытия.

(vii) Определить относительную сложность доказательств и

(viii) Разделите группу на подгруппы в соответствии с определенными способностями или способностями и назначьте соответствующую квалификацию.

На практике, в общем, вы не знаете фактического распределения вашего населения, но вы можете аппроксимировать его нормальным распределением с разумной точностью, опираясь на теорему Ляпунова или «Центральную предельную теорему» (TLC). Обоснование заключается в случайности данных, наличии множества независимых факторов и размере выборки (30 и более). С большей коррекцией, вместо теоретической проверки его распределения, применяется тест нормальности, чтобы увидеть, возможно ли приближение к нормальности из выборки.

Эта процедура очень полезна, когда вы не знаете среднего значения или дисперсии совокупности и вам необходимо сделать оценку на основе статистики выборок. Согласно НАФТА, распределение выборочных средних для популяции достаточно большого размера (30 или более элементов) следует нормальному распределению, независимо от распределения популяции.

Психолог Моника Ферреро утверждает, что депрессия - это НЕ болезнь, а РЕШЕНИЕ. Когда у нас случается какое-то несчастье (потеря близкого человека, разорванные отношения, потеря работы), это нормально и необходимо на некоторое время грустить; перед любой потерей необходимо «разработать дуэль», «преодолеть эту боль», чтобы преодолеть ее и вырасти из нее.

Грусть часто ассоциируется с депрессией. Существует депрессия, если грусть длится не менее шести месяцев; кроме "отставки, оставления". Депрессия диагностируется, когда человек «бросает полотенце», сдается и «отказывается от жизни». И это решение. Никто не виноват в том, что что-то болезненное происходит в их жизни и ему грустно, но они могут решить, что делать, поэтому у них есть два варианта: столкнуться с проблемой или сдаться. Благодаря этому решению рост выбирается из бедственного положения или из-за обвала и депрессии.

Каждое действие, каким бы маленьким оно ни казалось, помнящее жизнь до гнусного происшествия, становится лучшим антидепрессантом. Мозг начинает формировать эндорфины и вещества, похожие на антидепрессанты. Возможно, через две недели мозг уже не верит, что он в депрессии, восстанавливает желание что-то делать и желание «жить».

В других действиях или ситуациях, по нормальной кривой, вы прыгаете с левого конца вправо. Это квантовый скачок, который требует радикального изменения точек зрения. Об отдыхе не беспокойся, это ты меняешься и находишь самое удобное место

ссылки

SUPERAR LA DEPRESIÓN SIN FÁRMACOS

http://www.monicaferrera.es/superar-la-depresion-sin-farmacos/