标准正态分布表横纵都是什么 标准正态分布图的横坐标

正态分布曲线的面积与标准正态分布表

若已知的密度函数（频率曲线）为正态函数（曲线）则称已知曲线服从正4、效果如图所示；态分布，记号 ～ 。其中μ、σ2 是两个不确定常数，是正态分布的参数，不同的 、不同的 对应不同的正态分布。

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)若若出谈虚现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，前者因瞎键具体函数的不同而没有建立，但是可以化为标准正态含神燃分布形式，从而通过查表求得。P(X

标准正态分布表横纵都是什么 标准正态分布图的横坐标

标准正态分布表横纵都是什么 标准正态分布图的横坐标

标准正态分布函数是什么意思？怎么用？

[-,+]

解：

【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0,1)的值】

∵X~N(3,4)，∴(X-3)/2~N(0,1)。

而P(X>2)=P[(x-3)/2>(2-3)/2=-1/2]=1-Φ(-1/2)=Φ(1/2)；P(X<-2)=P[(x-3)/2<(-2-3)/2=-5/2]=Φ(-5/2)=1-Φ(5/2)。

查标准正态分布表Φ(1/2)=0.65、Φ(5/2)=0.9938

∴P{丨X丨>2}=Φ(1/2)+1-Φ(5/2)=0.65+1-0.9938=0.6977。

(2)P{X>3}=P[(x-3)/2>(3-3)/2=0]=1-Φ(0)。而Φ(0)=1/2，∴P{X>3}=1-1[]/2=1/2。

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。

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：

正态分布公式表达式是什么？

[]

正态分布公式都不会出现a、b，只会出现均值μ和方σ^2。

二项分布即n次的伯努利试验的成功次数服从的分布。（每次试验，成功的概率都为p, 0

m的均值（期望）的计算方法为，算出m=k的概率P_k，（k=1，……，n），P_k=C(n,k)p^k(1-p)^(n-k), C(n,k)为组合数

期望为∑kP_k=np。

方为∑(k-np)^2P_k=np(1-p)。

当n较大时，由渐进正态性，与正态分布N(μ, σ^2)很接近（μ=np，σ^2=np(在“类型”框，选定“等序列”选项；1-p)）。

正态分布公式

正态分布函数密度曲线可以表示为：称x服从正态分布，记为X~N(m,s2)，其中μ为均值，s为标准，X∈（-∞，+ ∞）。标准正态分布另正态分布的μ为0，s为1。

扩展资料

正态分布符号定义

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方为的高斯分布，记为N(μ，)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。正态分布有两个参数，即均数（μ）和标准（σ）。

μ是位置参数，当σ固定不变时， μ越大，曲线沿横轴,越向右移动；反之， μ越小，则曲线沿横轴,越向左移动。是形状参数，当μ固定不变时，σ越大，曲线越平阔；σ越小，曲线越尖峭。通常用表示标准正态分布。

什么是标准正态分布曲线？

1.在单元格A1输入 。

正态分布（normal

∴(1)P{丨X丨>2}=P(X>2)+P(X<-2)。

下面的正态分布钟形曲线可以帮助您对正态分布有一个感性的了解：

上图是一个身高的例子：设某校学生的身高近似服从正态分布，平均身高是172.3cm，其概率密度分布状况可以模拟为上图的钟形曲线。横轴为身高的刻度，纵轴为身高等于此刻度的学生人数的概率；从图中可以看出，身高为平均值的学生人数是最多的，从平均值向两边延伸，人数逐渐减少，身高为140cm或

200cm的学生人数几乎就为0了。该例子描述了正态分布的一个特性：其的概率密度有向平均值集中的趋势，且概率密度曲线关于平均值对称。

正态分布的另一个特性是变异，变异表示分布的离散程度。变异越大，数据分布越分散，曲线越扁平；变异越小，数据分布越集中，曲线越瘦高。举个极端的例子，若所有人的身高都是172.3cm，则变异=0，变异最小，身高全部集中在平均值处，分布的集中性。

正态分布由其两个特性平均值、变异完全决定，记作：

以下有四个不同的正态分布曲线，帮助您理解和：

正态分布的概率密度函数为：

该函数的曲线就是上面的钟形曲线。对该函数积分，可以得到正态分布的一些特点：

区间

概率

68.27%

[-2,+2]

95.45%

[-3,+3]

99.73%

举例：若身高服从正态分布，=172.3，=3.2，则有99.73%的人身高在区间[

172.3-33.2,172.3+33.2

]内。

正态分布图怎么看?

问题四：什么是正态分布？ 目录 1正态分布 目录 1正态分布 收起 编辑本段正态分布 normal distribution

问题一：这SPSS对一组数据进行正态性检验，得到这个图，怎么分析它是否服从正态分布？ 一般是以0.05作为界限，这是比较通用的规则。你的数据并不严格服从正态分布，因为Shapiro-Wilks test的P值为0.017。考虑到Shapiro-Wilks test有较高的检验效能（相对于其他的正态性检验，如Kolmogorov-Snov Test等），且P值仅为0.017，而Kolmogorov-Snov Test的P值为0.168，因此你的数据也没有背离正态分布。如果你的后续目的是进行T检验或方分析等，由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感，你仍然可以使用，而不必理会正态分布的问题。

问题二：Excel里面如何做正态分布图 做正态分布图首先要有数据,其实正态分布图就是光滑的折线图而已,求取数据时用到函数NORMDIST埂没有数据源很难说得清楚,做正态分布图是有点小麻烦的,看你对函数和图表的掌握程度.

问题三：正态分布的图像 开口越窄的，方σ越小。对称轴越靠右的，期望μ越大

问题四：直方图 和 正态分布图 到底有什么区别 直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是一种图表的呈现形式，是一种图的类型，如曲线图、面积图、箱型图等等。如下图：

正态分布图是根据正态分布的分布函数画出的，是数学或统计学上的概念，只有符合正态分布的图才叫正态分布图。根据不同的均值和方，图形有所区别。如下图：

以上，答毕。

问题五：标准正态分布表怎么看 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

例如 要查Z=1.96的标准正态分布表

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

问题六：统计学的正态分布表怎么查？ 在表上查F(t)=0.95时，所对应的t值，这时t=1.9处

你不会查 说明你也不理解双尾检验的实质。

问题七：如何在word中画正态分布图 例如上面正态分布图的绘制方法：

1、单击插入----形状----线条----任意多边形工具；

2、在页面上绘制一个如图所示的图形；顶

3、在所绘制的图形上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择编辑顶点；

5、在左侧的拐点处单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择平滑顶点；

6、其效果如图所示；

7、同理，在右侧的拐点处重复上面的作即可。

问题八：excel一列数据如何画正态分布图 参考我之前的一个回答：

zhidao.baidu/question/587108808

问题九：怎么用excel做正态分布表 具体会用到excel的正态分布函数Normdist（）

2.选定单元格A1：A121。

3.选取“编辑”菜单下的“填充”―“序列”。

在“序列产生在”框，选定“列”选项；

在“步长值”框，输入0.05（可以根据自己的需要输入步长值）；

在“终止值”框，输入3。

4.单击“确定”。

5.在单元格B1中输入“=Normdist(a1,0,1,0) ”哗回车得0.004432 ，即为 x=-3 时的标准正态分布的概率密度函数值。

6.把鼠标放在单元格B1上的单元格填充柄上，当鼠标变成十字时，向下拖曳鼠标至B121。

这样就可以得出一张正态分布表了

正态分布说明什么?

distribution）是一个统计学术语，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型，在统计学的许多方面有着重大的影响力。作为应用者，我们不一定要把它想得很复杂。这是自然界普遍存在的一种现象，一个随机群体的身高、一棵树上所有树叶的重量、批量生产的某一产品的尺寸、各种各样的心理学测试分数、某些物理现象比如光子计数都被发现近似地服从正态分布。

问题一：如果一组数据满足正态分布，请问意义是什么，数据有什么特点 1、集中性：正态曲线的高峰位于正，即均数所在的位置。

2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 4、正态分布有两个参数，即均数μ和标准σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。

5、u变换：为了便于描述其中为均值，（读sigma）为标准，代表变异的大小。和应用，常将正态变量作数据转换。

应用

1. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。

2. 制定参考值范围 （1）正态分布法 适用于服从正态（或近似正态）分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。 （2）百分位数法 常用于偏态分布的指亥。表3-1中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握。

3. 质量控制：为了控制实验中的测量（或实验）误，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误服从正态分布。

4. 正态分布是许多统计方法的理论基础。 检验、方分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

估计正态分布资料的频数分布

例：某地1993年抽样调查了100名18岁男大学生身高（cm），其均数=172.0cm，标准s=4.0cm，①估计该地18岁男大学生身高在168cm以下者占该地18岁男大学生总数的百分数

在1个标准波动外的一半，即（1-68.3%）/2=15.65%

问题二：t分布与正态分布有什么不同？请通俗说明。谢谢。 1:正态分布是与自由度无关的一条曲线； t分布是依自由度而变的一组曲线。

2:t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高

问题三：数学，概率，正态分布里面的那个N是代表什么 正态随机变量服从的分布就称为正态分布

N表示代号，取Normal distribution（正态分布）的首字母

一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。 服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低 ，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。

正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误；弹着点沿某一方向的偏；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。

正态分布应用最广泛的连续概率分布，其特征是“钟”形曲线。

1.正态分布

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，曲线与横轴间的面积总等于1。

2．正态分布的特征

服从正态分布的变量的频数分布由 、 完全决定。

(1) 是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以 为对称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于 。

(2) 描述正态分布资料数据分布的离散程度， 越大，数据分布越分散， 越小，数据分布越集中。 也称为是正态分布的形状参数， 越大，曲线越扁平，反之， 越小，曲线越瘦高。

标准正态分布standard normal distribution

1．标准正态分布是一种特殊的正态分布，标准正态分布的μ和σ2为0和1，通常用 （或Z）表示服从标准正态分布的变量，记为 Z～N（0，1）。

2．标准化变换：此变换有特性：若原分布服从正态分布 ，则Z=(x-μ)/σ ～ N(0,1) 就服从标准正态分布,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。

3. 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 。

正态曲线下面积分布

1．实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比，或变量值落在该区间的概率（概率分布）。不同 范......>>

问题五：正态分布曲线中μ和σ2代表什么？请通俗解释，谢谢。 u: 数学期望或均值，是最有可能出现的结果。

sigma^2: 方，数据的分散程度。

问题六：正态分布中u，σ分别表示什么含义？ u是平均值，后面那个是标准

标准正态分布函数的图像时什么样子？

标准正态分布是一个在数学、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σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

标准正态分布函数的图像如下图：

扩展资料：

标准正态分布的特点：

1、密度函数关于输入数据。平均值对正态分布称

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

3、函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准范围内。

4、95.449974%的面积在平均数左右两个标准的范围内。

5、99.730020%的面积在平均数左右三个标准的范围内。

6、99.993666%的面积在平均数左右四个标准的范围内。

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

参考资料来源：

把均值换成0，方换成1，适当移动图像就行了