标准正态概率excel,电子表格标准正态概率分布表完整图

1. 标准正态概率分布表完整图

标准正态分布的概率密度：

1、横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的密度概率为68.268949%；

2、横轴区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）内的密度概率为95.449974%；

3、横轴区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）内的密度概率为99.730020%。

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，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

2. 标准正态分布概率表查询

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 要查假设X=1.15，

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：

一般正态分布与标准正态分布的区别与联系

正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。

它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。

3. 正态概率单位分布图

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,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,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处达到最大值,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,称此随机向量遵从多维正态分布.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多维正态分布,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.高斯在研究测量误差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；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；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独立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.

4. 正态分布概率表图片

正态分布有对应的双头概率表和单头概率表，就是置信度为α时，x的分布区间，比如查95%置信度是1.96（貌似是，不记得了，自己去查吧），那x的区间就在【平均值±方差*1.96】

5. 正态分布概率图

做正态概率分布图和其他图表很相似首先有自变量x,根据需要设置为一列。其次是因变量，这就需要一个正态概率分布函数来求出因变量，列为一列这样根据两列数据，插入散点图即可画出正态概率分布图正态概率分布函数NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)cumulative为一逻辑值，如果为0则是密度函数，如果为1则是累积分布函数。具体用法你搜索一下就可以了

6. 概率论标准正态分布表

σ在正态分布中的值是随机变量，没有一定大小的限制。

正态分布中的σ指的是方差。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。

7. 完整的标准正态分布概率表

标准正态分布临界值表是用来确定对于a，P（Z<=a）的大小的一个表，在没有计算机的时候是很重要的一个参考，其中Z服从标准正态分布。

上图就是一个标准正态分布临界值表，可以看到最左边一列是0.0到1.4，这个表示a取值时的个位数和小数点后一位的数，最上面一列是0.01到0.09，表示a取值的小数点后第二位数。这样的组合可以使a能取到小数点后两位，且比较美观（想象一下放成一列这个表会有多长）。

根据前面的描述我们已经可以根据a的取值去定位到表的一格，比如a=1.12，可以知道在第三列倒数第三行，对应数字0.8686，这意味着P（Z<=1.12)=0.8686。

8. 标准正态分布表

正态分布的概念：由一般分布的频数表资料所绘制的直方图，可以看出，高峰位于中部，左右两侧大致对称。我们设想，如果观察例数逐渐增多，组段不断分细，直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交的光滑曲线。这条曲线称为频数曲线或频率曲线，近似于数学上的正态分布（normal distribution）。由于频率的总和为100%或1，故该曲线下横轴上的面积为100%或1。

为了应用方便，常对正态分布变量X作变量变换。该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布（standard normal distribution），亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差（standard normal deviate）。实际工作中，常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数，以便估计该区间的例数占总例数的百分数（频数分布）或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料，已知均数和标准差，就可对其频数分布作出概约估计。正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1

9. 概率统计标准正态分布表

标准正态分布的概率密度：

1、横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的密度概率为68.268949%；

2、横轴区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）内的密度概率为95.449974%；

3、横轴区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）内的密度概率为99.730020%。

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，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

10. 标准正态概率分布表怎么看

1、电脑搜索置信区间表找到标准置信区间表。

2、由资料或者课本查询不同分布函数对应的置信区间公式。

3、然后根据题目中的分布函数判断所用的置信区间表。

4、找到该标准正态分布置信区间表求平均值置信区间。

5、根据置信度在表中横纵方向数值交汇点为所求值。

6、最后得到一个在某一置信度下的置信区间完成。首先根据置信水平1-a计算显著性水平a值，根据a值计算上下分位点对应的a/2,最后查找z表即可。

11. 标准正态概率分布表怎么查

不妨设随机变量z服从正态分布n(a,b)，a是其均值，b是其方差。

令z'=（z-a）/sqrt(b)，其中sqrt(·)为开方。

这样，z'就变成了服从标准正态分布n(0,1)的随机变量。

举俩例子吧。

例一、z服从n(0,1)。求p(|z|≥2)。

由于z已经服从标准正态分布n(0,1)，那么z'=z，不必转化了。

p(|z|≥2)=p(z≥2)+p(z<=-2)

=2*p(z≥2)

=2*(1-p(z<=2))

查表可知，p(z<=2)=0.9772，所以p(|z|≥2)=0.0456。

注意：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)。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。

例二、z服从n(5,9)，求p(z≥11)+p(z<=-1)。

令z'=(z-5)/3，z'服从n(0,1)

做转化p(z≥11)+p(z<=-1)=p(|z-5|≥6)

=p(|z'|≥2)