Кумулативна вероятностна крива е визуално представяне на кумулативна разпределителна функция, която е вероятността променлива да бъде по-малка или равна на определена стойност. Тъй като това е кумулативна функция, кумулативната разпределителна функция всъщност е сумата от вероятностите, че променливата ще има някоя от стойностите, по-малки от заявената стойност. За функция с нормално разпределение кривата на кумулативната вероятност ще започне от 0 и ще се повиши до 1, като най-стръмната част на кривата в центъра, представляваща точката с най-голяма вероятност за функцията.
Избройте всички стойности за „x.“ Ако „x“ е непрекъсната функция, изберете интервали за „x“ и ги избройте вместо това. Интервалите трябва да са равномерно разположени, вариращи от най-малкото „х” до най-високото. По-малките интервали ще доведат до по-плавна и по-точна крива на кумулативна вероятност. Например, оставете стойностите на "x" равни 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 и 10.
Изчислете вероятностите за всяка стойност или интервал от „x.“ Всички вероятности трябва да са между 0 и 1. Ако „x“ има нормално разпределение, най-високите вероятности ще бъдат в центъра на диапазона, а вероятностите в която и да е от крайните ще бъде близо 0. За примера, започващ в стъпка 1, съответните вероятности за „x“ могат да бъдат 0, 0, 0, .05, .25, .4, .25, .05, 0, 0 и 0.
Изчислете кумулативните суми за всяка вероятност от „x.“ Кумулативната вероятност за всяка стойност на „x“ ще бъде вероятността за това „x“ плюс вероятностите за всеки предходен „x“. В този пример съответните кумулативни вероятности за "X" ще бъде 0, 0, 0, .05, .30, .70, .95, 1.0, 1.0, 1.0 и 1.0. Ако „x“ има нормално разпределение, първите стойности винаги ще бъдат 0. Независимо от типа на разпределението, последната стойност на функцията на кумулативната вероятност ще бъде 1.
Графирайте точките за функцията за кумулативно разпределение. Хоризонталната ос трябва да включва всички стойности или интервали от "x". Вертикалната ос трябва да варира от 0 до 1. Свържете точките възможно най-гладко. Ако "x" има нормално разпределение, кривата ще наподобява опъната "s" форма.