Mostrando entradas con la etiqueta Kurva normal. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta Kurva normal. Mostrar todas las entradas

domingo, 24 de febrero de 2019

Ketika kenyataan tidak dapat dijelaskan, dapatkah kita mengubah teori atau alat analisis?


Ketika kenyataan tidak dapat dijelaskan, dapatkah kita mengubah teori atau alat analisis?


Dalam Matematika istilah khusus, invarian, digunakan. Apa itu invarian? Dalam istilah yang paling sederhana, invarian adalah sesuatu yang tidak berubah. Invarian adalah properti yang sangat kuat yang memungkinkan untuk mengatasi masalah dengan permainan, warna, simetri, paritas, induksi. Masalah invarian menghadirkan banyak bentuk, hal yang paling sulit adalah mengenalinya.

Dalam pemrograman berorientasi objek dan pemrograman fungsional, "objek tidak berubah" adalah objek yang kondisinya tidak dapat diubah begitu dibuat. Suatu objek dapat dianggap tidak berubah, meskipun beberapa atribut internalnya berubah, selama keadaan objek tampaknya tidak berubah dari sudut pandang eksternal. Objek yang tidak dapat berubah berguna karena mereka aman di lingkungan yang banyak dan kompleks; mereka juga mudah dimengerti dan mudah untuk berpikir tentang mereka; selain menawarkan keamanan yang lebih besar daripada objek yang bisa berubah.

Dalam kehidupan nyata, dalam bisnis, di bidang penelitian ilmiah, di bidang apa pun, data dihasilkan yang harus dianalisis untuk membuat keputusan. Data disusun atau didistribusikan sehingga kesimpulan dan jawaban tentang konten dan makna dapat diperoleh. Distribusi yang paling umum adalah Kurva Distribusi Normal, kurva berbentuk lonceng simetris yang berisi total data yang terdistribusi secara merata di kedua sisi dari tiga nilai inti (median, dan mode). Untuk populasi, parameter yang disebut standar deviasi menentukan berapa jarak dari pusat nilai-nilai lain yang ditemukan. Dalam kurva, area adalah probabilitas yang dihitung antara nilai yang dipilih.

Ketika distribusi nyata tidak normal, tetapi persyaratan tertentu seperti Teorema Batas Pusat terpenuhi, dimungkinkan untuk memperkirakan atau menyesuaikan distribusi menuju normal. Dalam arti tertentu, apakah distribusi normal seperti invarian? Secara harfiah, semuanya bisa dijelaskan dengan aturannya.


Di dunia sekarang ini, teknologi secara eksponensial melipatgandakan kapasitas untuk menghasilkan data. Satu dekade lalu, satu megabyte sangat besar. Hari ini hampir tidak sama dengan konten foto resolusi tinggi. Kami sudah berada di era petabyte, nama telah ditentukan untuk unit baru. Brontobyte (mengingat brontosauria?) Masih tidak digunakan. Apakah kurva normal akan mengikuti tahtanya, atau harus diubah?

Apakah mungkin? "Kurva normal brontosaurus" adalah aneh, tidak biasa, jarang, tak terduga, anomali, abnormal, tidak biasa, aneh, jarang, luar biasa, tunggal, tetapi bukankah itu juga dunia? Satu contoh: Pasangan yang pergi makan siang, tidak saling memandang atau melihat apa yang mereka makan; teman-teman yang sedang rapat dan tidak ada yang tahu bagaimana teman yang duduk di sebelahnya berpakaian karena mereka asyik dengan mainan; orang-orang yang berjalan di jalan dan membutuhkan tongkat pintar seperti orang buta untuk menghindari menabrak orang atau dinding. Segala sesuatu yang tampak seperti imajinasi yang berlebihan di masa lalu, adalah rutin hari ini.





jueves, 21 de febrero de 2019

Distribusi normal atau "Gaussian Bell": Cara mengubah keberuntungan Anda


Distribusi normal atau "Gaussian Bell": Cara mengubah keberuntungan Anda

Distribusi normal adalah distribusi probabilitas variabel kontinu yang menggambarkan data yang dikelompokkan di sekitar nilai pusat. Setiap proses di mana nilai berubah untuk penyebab atau peluang acak, memiliki distribusi normal. Kondisi ini sering terjadi dalam fenomena alam (karenanya disebut "normal"). Representasi grafis adalah kurva distribusi normal, juga disebut lonceng Gauss untuk menghormati Carl Friedrich Gauss, yang secara keliru dikaitkan dengan penemuannya dan yang sering menggunakannya untuk menganalisis fenomena astronomi.

Distribusi normal adalah yang paling dikenal dan digunakan dari semua distribusi, itu adalah standar referensi untuk banyak masalah probabilitas. Beberapa aplikasi dalam pengukuran, psikologi, pendidikan (Setiap kasus akan dikembangkan nanti, dengan perincian dan perhitungan).

(i) Tentukan persentase kasus dalam batas, skor atau nilai yang diberikan.
(ii) Tentukan persentase kasus yang berada di atas atau di bawah skor, poin, atau nilai referensi yang diberikan.
(iii) Tentukan batas skor yang mencakup persentase kasus tertentu
(iv) Tentukan peringkat persentil seorang siswa dalam kelompoknya.
(v) Temukan nilai persentil dari peringkat persentil siswa.
(vi) Bandingkan dua distribusi dalam hal tumpang tindih.
(vii) Menentukan tingkat kesulitan relatif dari bukti, dan
(viii) Bagilah grup menjadi beberapa subkelompok sesuai dengan kapasitas atau kemampuan tertentu dan tentukan kualifikasi yang sesuai.

Dalam praktiknya, secara umum, Anda tidak tahu distribusi sebenarnya dari populasi Anda, tetapi Anda dapat memperkirakannya dengan distribusi normal dengan presisi yang masuk akal, mengandalkan Teorema Lyapunov atau "Central Limit Theorem" (TLC). Pembenarannya terletak pada keacakan data, keberadaan banyak faktor independen dan ukuran sampel (30 atau lebih). Dengan lebih banyak koreksi, alih-alih verifikasi teoretis distribusinya, uji normalitas diterapkan untuk melihat apakah perkiraan normalitas dari sampel dimungkinkan.

Prosedur ini sangat berguna ketika Anda tidak tahu rata-rata atau varians suatu populasi dan Anda harus membuat estimasi dari statistik sampel. Dengan NAFTA, distribusi rata-rata sampel populasi dengan ukuran yang cukup besar (30 elemen atau lebih) mengikuti distribusi normal, terlepas dari distribusi populasi.



Psikolog Mónica Ferrero menegaskan bahwa depresi BUKAN penyakit, tetapi KEPUTUSAN. Ketika kita mengalami beberapa kemalangan (kehilangan orang yang dicintai, hubungan yang terputus, kehilangan pekerjaan), adalah normal dan perlu bersedih untuk sementara waktu; sebelum kehilangan, perlu "mengelaborasi duel", "untuk melewati rasa sakit itu" untuk mengatasinya dan tumbuh darinya.

Kesedihan sering dikaitkan dengan depresi. Ada depresi jika kesedihan berlangsung setidaknya enam bulan; selain "pengunduran diri, pengabaian". Depresi didiagnosis ketika orang "menyerah", menyerah dan "meninggalkan kehidupan". Dan itu adalah keputusan. Tidak ada yang bersalah atas sesuatu yang menyakitkan terjadi dalam hidup mereka dan merasa sedih, tetapi mereka dapat memutuskan apa yang harus dilakukan, sehingga mereka memiliki dua pilihan, menghadapi masalah atau menyerah. Dengan keputusan ini, pertumbuhan dipilih dari keterpurukan, atau keruntuhan dan kejatuhan dalam depresi.


Setiap tindakan, betapapun kecilnya kelihatannya, yang mengingat kehidupan sebelum insiden jahat, menjadi antidepresan terbaik. Otak mulai membentuk endorfin dan zat yang mirip dengan antidepresan. Mungkin dalam dua minggu, otak tidak lagi percaya bahwa ia mengalami depresi, mendapatkan kembali keinginan untuk melakukan sesuatu dan keinginan untuk "hidup".

Dalam kegiatan atau situasi lain, dalam kurva normal, Anda melompat dari ujung kiri ke kanan. Ini adalah lompatan kuantum, yang membutuhkan perubahan sudut pandang secara radikal. Jangan khawatir tentang sisanya, Andalah yang berubah dan menemukan ruang paling nyaman


Referensi

SUPERAR LA DEPRESIÓN SIN FÁRMACOS