非标准正态分布如何查表 非标准正态分布如何化为正态分布

将未知量Z对应的列上的数 与 行所对应的数字 结合 查表定位

非标准正态分布如何查表 非标准正态分布如何化为正态分布

首先 在Z下面对应的数找到1.9

然后 在Z右边的行中找到6

这两个数所对应的值为 0.9750 即为所查的值

扩展资料：

标准正态分布一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。

密度函数关于平均值对称

平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。

函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。

95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。

99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。

99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。

函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。

参考资料：

将未知量Z对应的列上的数 与 行所对应的数字 结合 查表定位

1)左边一列找到1.1的标准正态分布表

2)上面一行找到0.05

3)1.1和 0.05所对应的值为 0.8749。

扩展资料：

1、所谓的正态分布表都是标准正态分布表(n(0,1)，通过查找实数x的位置，从而得到p(z<=x)。

2、表的纵向代表x的整数部分和小数点后第一位，横向代表x的小数点后第二位，然后就找到了x的位置。比如这个例子，纵向找2.0，横向找0.00，就找到了2.00的位置，查出0.9772。

参考资料：

1、所谓的正态分布表都是标准正态分布表(n(0,1)，通过查找实数x的位置，从而得到p(z<=x)。

2、表的纵向代表x的整数部分和小数点后第一位，横向代表x的小数点后第二位，然后就找到了x的位置。比如这个例子，纵向找2.0，横向找0，就找到了2.00的位置，查出0.9772。

扩展资料

标准正态分布（英语：standard normal distribution， 德语Standardnormalverteilung），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

参考资料：

标准正态分布表的使用：针对于X=0的形式。

若x<0，则，-x>0，由公式Φ(x)=1-Φ(-x)

若若出现X>x，则-X<-x，由公式P=1-Φ(x)；

表是Φ(x)的值。

正态分布分一般正态分布和标准正态分布。后者建立了专门的表，前者因具体函数的不同而没有建立，但是可以化为标准正态分布形式，从而通过查表求得。

P(X

P(a

扩展资料标准正态分布（英语：standard normal distribution， 德语Standardnormalverteilung），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。

参考资料：

反着查。

例如：98%的置信区间算Z：1-0.98=0.02；0.02/2=0.01; 1-0.01=0.9900；

查正态分布表，在那一堆四位小数的值里找到与0.9900最接近的值，比如0.9901对应的是2.33，所以98%对应的Z统计量是2.33或2.32。

1：双侧假设，拒绝区域在两边而且两边对称，在题目问你”是否相等？”的时候用。

H0:μ＝μ0，H1:μ≠μ0，拒绝区域：u的绝对值大于u1-α/2,1-α/2在下角。

2：上侧拒绝，拒绝区域在左边，题目问你”小于””是否比XX快”时使用。

H0:μ≤μ0，H1:μ＞μ0，拒绝区域：u大于u1-α,1-α在下角。

3：下侧拒绝，拒绝区域在右边，题目问你”大于””是否比XX慢”时使用。

扩展资料：

由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。

为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。

服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）

参考资料来源：