Varpų samprata kilusi iš vėlyvosios lotynų kalbos kampanijos, kuri savo ruožtu susijusi su Italijos Kampanijos regionu. Čia pirmą kartą buvo naudojami varpai, kurie yra metaliniai instrumentai, apversti apverstą puodelį, kad jie skleidžia garsą. Tokiems instrumentams panašūs objektai taip pat gauna pavadinimo varpą.

Kita vertus, Gaussas yra fiziko ir matematiko ( Carl Friedrich Gauss ), kuris gimė 1777 m. Brunswicke ir mirė 1855 m. Gotingene, pavardė. Jo moksliniai indėliai parodė matematikos raidą.

Gausso varpelio sąvoka reiškia grafinį statistinio paskirstymo, susijusio su kintamuoju, vaizdą . Šis atvaizdas turi varpą.

„ Gauss “ varpinė grafikuoja Gauso funkciją, kuri yra tam tikra matematinė funkcija. Šis varpas rodo, kaip paskirstomas nuolatinio kintamojo tikimybė .

Matematinės funkcijos sąvoka gali būti apibrėžiama kaip dviejų kiekių arba dydžių santykis, kad vienas priklausytų nuo kitos vertės. Kiekvienas iš jų turi priklausyti kitam rinkiniui : vienas yra žinomas kaip domenas, kitas - kodomainas ; kiekvienas pirmosios dalies elementas atitinka tik vienas kitą.

Matematines funkcijas mes galime suprasti paprastu pavyzdžiu: kelionės tarp dviejų geografinių taškų trukmė priklauso nuo greičio, kuriuo kūnas juda, ir turi būti įtrauktas į lygtį kartu su atstumu. Šiuo konkrečiu atveju greitis ir trukmė skiriasi atvirkščiai: kuo didesnis, tuo mažesnis yra kitas.

Kita koncepcija, kuri pasirodo Gauso varpų kontekste, yra nuolatinis kintamasis . Norėdami tai paaiškinti, būtina pradėti apibrėžti diskretišką kintamąjį, kuris yra toks, kuris nepriima „tarpinės“ vertės tarp tų, kurie yra paveikti tam tikroje grupėje, bet tik tie, kurie stebimi jame; Pavyzdžiui, jei norime skaičiuoti žmonių skaičių kambaryje, rezultatas visada bus sveikas (pvz., 3 ar 4, bet niekada 3.2 ).

Kita vertus, nepertraukiamo kintamojo sąvoka sutinka su šiomis vertybėmis, todėl jos taikymas yra labai skirtingas. Pavyzdžiui, žmogaus būklės matavimas suteikia tokio tipo kintamąjį, o rezultato tikslumas visada priklauso nuo naudojamos priemonės, todėl turime apsvarstyti tam tikrą klaidų ribą.

Gauso varpelyje galime atpažinti vidurinę zoną (įgaubtą ir vidutinę funkcijos vertę jos centre) ir dvi kraštutines puses (išgaubtas ir linkęs artėti prie X ašies ). Šis pasiskirstymas rodo, kaip veikia kintamųjų, kurių pokyčiai pakliūva atsitiktiniams reiškiniams, vertės. Dažniausios vertybės pasirodo varpų centre ir rečiau - kraštutinumuose.

Pavyzdžiui, Gauso kampanijoje galima išanalizuoti X regiono ekonomiškai aktyvių gyventojų vidutines pajamas. Nors šioje teritorijoje yra žmonių, kurie per mėnesį uždirba 10 JAV dolerių, o kiti, kurie gauna daugiau nei 1 000 000 JAV dolerių, dauguma žmonių gauna nuo 5 000 iki 10 000 JAV dolerių . Šios vertės bus sutelktos Gauso varpų centre .

Kitas pavadinimas, kuriuo žinomas „Gauss“ varpas, yra normalus pasiskirstymas . Viena iš jos svarbos priežasčių yra tai, kad jis yra susijęs su labai reikšmingu įvertinimo metodu, vadinamu mažiausiais kvadratais, ilgą laiką naudojamą optimizuotų užsakytų porų seriją, kad rastų nuolatinę funkciją, kuri juos artimiausiu būdu suderina; Paprastai, atsižvelgiant į duomenų rinkinį, šis metodas siekia „koreguoti“ jas į „švarią“ liniją, priimdamas tam tikrą klaidų ribą.