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PaperBanana – KI-gestützter Generator für akademische Illustrationen

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Von Mittelwert und Streuung zur anschaulichen Verteilung

Glockenkurve kostenlos erstellen

Zeichne eine Normalverteilung aus Mittelwert und Standardabweichung oder deinen Daten. Schattiere Wahrscheinlichkeiten, berechne Perzentilgrenzen und exportiere Grafik und Berechnungen.

  • ✓Ohne Anmeldung und Wasserzeichen
  • ✓Mittelwert und SD oder Rohdaten
  • ✓Wahrscheinlichkeiten und Grenzwerte
  • ✓PNG, SVG und Berechnungs-CSV

Glockenkurve erstellen

Anpassen & vergleichen

Berechnungen laufen im Browser. Dieses Werkzeug lädt deine Zahlen nicht hoch.

Standardnormalverteilung. -1.96 ≤ X ≤ 1.96. Normalmodell-Wahrscheinlichkeit 95.0000%.

Normalmodell-Wahrscheinlichkeit

95.0000%

Mittelwert / SD

0 / 1

Ausgewählter Bereich

-1.96 ≤ X ≤ 1.96

Kostenlos · ohne Wasserzeichen

Die CSV verwendet feste englische Feldnamen und Dezimalpunkte für die Kompatibilität mit Tabellenkalkulationen.

Perzentiltabelle & Datenvergleich

Modellgrenzen verwenden X = μ + σΦ⁻¹(p). Wähle „Aus Daten“, um theoretische Grenzen mit beobachteten Perzentilen zu vergleichen. Alle Zeilen sind in der Berechnungs-CSV enthalten.

Normalmodell- und beobachtete Perzentilgrenzen
PerzentilZ-WertNormalmodell
5%-1.6449-1.6449
25%-0.6745-0.6745
50%00
75%0.67450.6745
95%1.64491.6449

Dieser Vergleich ist beschreibend, kein Normalitätstest. Bei gleichen Werten kann der Anteil unter oder gleich einem beobachteten Perzentil vom nominalen Prozentsatz abweichen.

Ergebnis verstehen

Für Perzentil p gilt z = Φ⁻¹(p), dann X = μ + σz. Für oberen Randanteil p gilt −Φ⁻¹(p). Für zentrale Abdeckung c verwende (1 − c)/2 und (1 + c)/2. Prozentsätze werden vorher durch 100 geteilt.

Wandle Grenzen mit z = (x − μ) / σ um. Die Intervallwahrscheinlichkeit ist Φ(z oben) − Φ(z unten); außen werden beide Randanteile addiert. Φ ist die kumulative Standardnormalverteilungsfunktion.

Die vertikale Achse zeigt Dichte, nicht Wahrscheinlichkeit. Die Fläche ist 1. Die Grafik zeigt ungefähr ±4 SD und erweitert sich bis zu berechneten Grenzen. Wahrscheinlichkeiten umfassen auch die vollständigen nicht sichtbaren Randbereiche.

Zentrale 95% verwenden ±1.95996 SD. Innerhalb 2 SD liegen etwa 95.45%. Das Histogramm hat Dichteskalierung mit Fläche 1; Stichprobenanteile können vom Modell abweichen. Schattierungen beziehen sich immer auf die Hauptkurve.

Die Klassenanzahl ist die aufgerundete Quadratwurzel der Beobachtungsanzahl, maximal 30. Klassen umfassen beobachtetes Minimum bis Maximum. Erwartete Häufigkeiten können zusammen kleiner als die Stichprobe sein, da das Modell auch außerhalb Wahrscheinlichkeit zuweist.

Brauchst du eine wissenschaftliche Illustration für deine Arbeit?

Verwandle deine Forschungsmethoden, Mechanismen und Abläufe mit paper banana in verständliche Abbildungen.

Form und Fläche verstehen

Gaußsche Glockenkurve: Formel und Normalverteilung

Eine Glockenkurve zeigt die symmetrische Form der Normalverteilung. Der Mittelwert bestimmt die Mitte, die Standardabweichung die Streuung. Zeichne das Modell und berechne die Wahrscheinlichkeit für einen ausgewählten Bereich.

Die Formel lautet f(x) = exp(−(x − μ)² / (2σ²)) / (σ√(2π)). Dabei ist μ der Mittelwert und σ die positive Standardabweichung. Sie ergibt die Dichte bei x. Die Wahrscheinlichkeit entspricht der Fläche eines Intervalls, nicht der Höhe an einem Punkt.

Eine glatte Glockenkurve ist ein mathematisches Modell, dem nicht jeder Datensatz folgt. Vergleiche Dichtehistogramm und beobachtete Anteile mit der angepassten Kurve, bevor du Ergebnisse interpretierst.

01

Mitte und Streuung festlegen

Definiere eine theoretische Normalverteilung mit Mittelwert und positiver Standardabweichung.

02

Fläche unter der Kurve berechnen

Schattiere Bereiche unterhalb, oberhalb, zwischen oder außerhalb von Grenzen in Originaleinheiten oder Z-Werten.

03

Berechnungen aufbewahren

Exportiere Modellparameter, Bereichswahrscheinlichkeiten und Datenübersichten zusammen mit der Grafik.

Bearbeitbare Glockenkurven-Beispiele entdecken

Alle Beispiele verwenden dieselbe Rechenlogik wie das Werkzeug. Lade ein Beispiel, prüfe Eingaben, ändere Grenzen und exportiere das Ergebnis.

Eine anschauliche Grafik für deine Erklärung

Einsatzmöglichkeiten eines Glockenkurven-Generators

Nutze ein transparentes Normalmodell für Unterricht, Messwertanalysen und die Erläuterung von Annahmen.

Standardnormalverteilung für den Statistikunterricht

Z-Werte und die empirische Regel erklären

Zeige im Unterricht, dass ±1, ±2 und ±3 SD etwa 68.27%, 95.45% und 99.73% abdecken. Die exakten zentralen 95% verwenden dagegen ungefähr ±1.95996 SD.

Punktgrenze auf einer Glockenkurve

Grenzwerte in vertrauten Einheiten erläutern

Lehrkräfte können Prüfungspunkte modellieren und Anteile unter einer Punktgrenze zeigen. Vergleiche Modell und beobachtete Werte vor der Interpretation einer Klasse.

Beobachtete Messwerte und angepasste Normaldichte

Eine angepasste Verteilung prüfen

Forschende können Messwertspalten einfügen und Dichte und Modell vergleichen. Nutze Stichproben-SD zur Schätzung der Populationsstreuung oder Populations-SD zur Beschreibung der vollständigen Grundgesamtheit.

Eingaben, Wahrscheinlichkeiten und nutzbare Ergebnisse

Ein Gaußkurven-Generator mit nachvollziehbaren Berechnungen

Grafik und Export verwenden dasselbe numerische Modell, damit Darstellung und Berechnungen übereinstimmen.

Punktgrenzen mit schattierten Wahrscheinlichkeiten erklären

Wähle linken oder rechten Randbereich, Intervall oder Außenbereich. Gib Originalwerte oder Z-Werte ein und sieh die Modellwahrscheinlichkeit sofort.

Glockenkurven-Generator ausprobieren
Glockenkurve mit Schattierung unter einer Grenze

Glockenkurve aus Excel-Messwerten erstellen

Gib μ und σ ein, füge Excel-Daten ein oder importiere CSV, TSV oder Text. Wähle Zahlenspalte und Stichproben- oder Populations-SD.

Glockenkurven-Generator ausprobieren
An Messdaten angepasste Normalverteilung

Grafiken und Berechnungen für Berichte exportieren

Lade Vektor-SVG, PNG mit 1920 × 1040 Pixeln oder CSV mit Parametern, Grenzen, Wahrscheinlichkeiten und Perzentilen herunter. Rohdatenexporte enthalten auch beobachtete und modellierte Perzentile, Differenzen sowie beobachtete und erwartete Klassenhäufigkeiten.

Glockenkurven-Generator ausprobieren
Zwei Verteilungen für den Grafikexport

Von der Zielwahrscheinlichkeit zur Grenze

Perzentilgrenzen berechnen und mit Daten vergleichen

Berechne Wahrscheinlichkeiten aus Grenzen oder Grenzen aus einer gewünschten Wahrscheinlichkeit. Theoretische Grenzwerte und beobachtete Perzentile bleiben getrennt.

Perzentil oder obere Randwahrscheinlichkeit

Inverser Normalverteilungs-Perzentilrechner

Mit Perzentil 95 erhältst du den Wert, unter dem 95% des Modells liegen. Bei Mittelwert 100 und SD 15 sind das etwa 124.6728. Ein oberer Randanteil von 5% liefert dieselbe Grenze mit entgegengesetzter Schattierung.

Gleiche Randanteile, freie Abdeckung

Zentrale Abdeckung frei wählen

Mit einer Abdeckung wie 90 berechnest du symmetrische Grenzen mit gleichen Randwahrscheinlichkeiten. Bei Mittelwert 100 und SD 15 liegen die zentralen 90% etwa zwischen 75.3272 und 124.6728. Das gilt für einzelne Modellwerte, nicht für ein Konfidenzintervall des Mittelwerts.

Vergleichen und exportieren

Modellierte und beobachtete Perzentile vergleichen

Vergleiche das 5., 25., 50., 75., 95. und eigene Perzentile. Beobachtete Werte verwenden Hyndman–Fan-Typ-7-Interpolation bei (n − 1)p. Schiefe, Bindungen und kleine Stichproben führen zu Unterschieden. Interpolierte Werte müssen keine Beobachtungen sein und nicht genau einen Anteil p unter sich haben. Exportiere beide Reihen, Differenzen und Methode als CSV.

Annahmen sichtbar machen

Histogramm und angepasste Glockenkurve vergleichen

Eine Kurve kann auch ohne perfekte Anpassung hilfreich sein. Modellwahrscheinlichkeiten und beobachtete Anteile werden getrennt ausgewiesen.

Beobachtung und Modell

Bei Rohdaten siehst du die Anzahl im ausgewählten Bereich neben der vom Normalmodell vorhergesagten Wahrscheinlichkeit.

Eine gemeinsame Dichteskala

Die Histogrammhöhe ist Häufigkeit geteilt durch Stichprobengröße und Klassenbreite. Die Fläche beträgt 1 und ist so mit der Normaldichte vergleichbar.

Grenzen des Werkzeugs kennen

Die Überlagerung dient der Exploration. Sie führt keinen Normalitätstest durch, bestimmt keine statistische Signifikanz und berechnet keine Konfidenzintervalle für den geschätzten Mittelwert.

Histogramm und Normalmodell auf derselben Wahrscheinlichkeitsdichteskala
Aus 17 beispielhaften Messwerten mit Stichproben-SD berechnet.Daten und Modell

Vom Wert zur Grafik ohne Umwege

Glockenkurve online ohne Tabellenkalkulationsaufbau erstellen

Erstelle eine lesbare Grafik und behalte statistische Entscheidungen im Blick.

Berechnung im Browser

Lokal arbeiten

Zahlen werden im Browser verarbeitet. Weder Konto noch serverseitige Berechnung sind erforderlich.

Wiederverwendbare Zahlen

Rechenwerte prüfen

Prüfe Parameter, Wahrscheinlichkeiten und beobachtete sowie erwartete Häufigkeiten in der Berechnungs-CSV.

Kostenlose Exporte

Grafik in anderen Dokumenten nutzen

Importiere SVG in einen Editor oder PNG in eine Präsentation. Beide Exporte haben weißen Hintergrund und kein Wasserzeichen.

Mit Modell oder Beobachtungen beginnen

Glockenkurve aus Daten oder Mittelwert und SD erstellen

Ändere einen gültigen Wert: Die Glockenkurve und die Berechnungen werden sofort aktualisiert.

01

Parameter eingeben oder Daten einfügen

Wähle „Mittelwert & SD“ für ein theoretisches Modell oder „Aus Daten“ für Zahlen und CSV. Lege Spalte und SD-Verfahren fest.

02

Bereich auswählen und vergleichen

Wähle Schattierung, Grenzen oder berechne diese aus Perzentil, oberer Randwahrscheinlichkeit oder zentraler Abdeckung. Unter „Anpassen & vergleichen“ änderst du Titel, Achse, Farbe und zweite Kurve.

03

Prüfen und exportieren

Kontrolliere Modellwahrscheinlichkeit und beobachteten Anteil. Speichere PNG, SVG oder Berechnungs-CSV für dein Dokument.

Glockenkurven-Generator öffnen
Konzeptillustration einer Glockenkurve auf Papier mit gelbem Zentralbereich
Konzeptillustration. Interaktive Grafik und Beispielbilder werden numerisch berechnet.

Verteilung weiter untersuchen

Weitere Werkzeuge zum Verständnis numerischer Daten

Prüfe Form, Streuung und Zusammenhänge in verschiedenen Ansichten, bevor du ein Modell wählst.

Alle Tools ansehen
Histogramm von Prüfungspunkten

Histogramm-Generator

Boxplot der Punktwerte einer Klasse

Boxplot-Generator

Streudiagramm von Lernzeit und Prüfungspunkten

Streudiagramm-Generator

Häufige Fragen

Fragen zum Glockenkurven-Generator

Was kann der kostenlose Online-Glockenkurven-Generator?+

Erstelle Normalverteilungen aus Parametern oder Daten, schattiere Wahrscheinlichkeiten, berechne Perzentilgrenzen und vergleiche zwei Kurven ohne Anmeldung. Lade PNG mit 1920 × 1040 Pixeln, bearbeitbares SVG oder Berechnungs-CSV kostenlos und ohne Wasserzeichen herunter. Die Berechnungen laufen lokal im Browser.

Wie erstelle ich eine Glockenkurve aus Daten mit Histogramm?+

Wähle „Aus Daten“, füge Beobachtungen ein oder importiere CSV, TSV oder Text und wähle die Zahlenspalte. Aktiviere das Histogramm zum Vergleich mit der angepassten Kurve. Seine Fläche wird auf 1 normiert, sodass beide dieselbe Dichteskala verwenden. Das ist kein Normalitätstest.

Wie nutze ich Excel-Daten im Glockenkurven-Generator?+

Kopiere eine Zahlenspalte oder tabulatorgetrennte Tabelle aus Excel in „Aus Daten“. Alternativ speicherst du das Blatt als CSV und importierst es. Wähle Spalte und SD-Verfahren. Verwende Dezimalpunkte statt Dezimalkommas; ein direkter XLSX-Upload wird nicht unterstützt.

Wie erstelle ich eine Glockenkurve aus Mittelwert und Standardabweichung?+

Wähle „Mittelwert & SD“ und gib einen Mittelwert und eine positive Standardabweichung ein. Der Mittelwert legt die Mitte fest, SD die Breite. Bei Rohdaten verwendet die Stichproben-SD den Teiler n − 1, die Populations-SD n. Wähle passend zur Bedeutung deiner Daten.

Wie nutze ich Glockenkurven für Prüfungsergebnisse?+

Füge Punkte unter „Aus Daten“ ein und schattiere den Bereich unter einer Punktgrenze. Vergleiche Modellwahrscheinlichkeit und tatsächlich beobachteten Anteil. Eine angepasste Kurve beweist keine Normalverteilung und rechtfertigt keine festen Prozentanteile für Notenstufen.

Wie schattiere ich Bereiche mit Z-Werten?+

Wähle unterhalb, oberhalb, zwischen zwei Werten oder außerhalb. Stelle die Grenzeinheit auf Z-Werte oder nutze Originalwerte. Die berechnete Wahrscheinlichkeit umfasst die vollständigen Randbereiche auch außerhalb der sichtbaren Grafik. Die Kurvenhöhe ist Dichte, nicht Wahrscheinlichkeit.

Wie berechnet der Perzentilrechner einen Zielwert?+

Wähle „Perzentilgrenze berechnen“ und gib 0.001 bis 99.999 Prozent ein. Die inverse Berechnung löst X = μ + σΦ⁻¹(p), wobei p ein Anteil ist. Für einen Anteil oberhalb des Werts wähle die obere Randgrenze. Vergleiche Modell und Beobachtung in der aufklappbaren Tabelle.

Wie zeichne ich ein zentrales 90%- oder 99%-Intervall?+

Wähle „Zentrales Abdeckungsintervall berechnen“ und gib 90 oder 99 ein. Die Grenzen lassen gleiche Wahrscheinlichkeiten in beiden Randbereichen übrig und erscheinen in Schattierung und CSV. Das Intervall beschreibt einzelne Modellwerte, nicht ein Konfidenzintervall für den geschätzten Mittelwert.

Deine Eingaben, eine klare Kurve

Erstelle deine Glockenkurve

Beginne mit der Standardnormalverteilung oder eigenen Daten. Prüfe die Wahrscheinlichkeit und speichere die Grafik.

Glockenkurven-Generator öffnen