标准正态分布的u、x及概率常用值。
标准正态分布的u、x及概率常用值。?？
标准正态分布的u😧_-⛈、x及概率常用值🌗🦟||*🐼，可见当累积概率值为50%时😘🍁——_🦛，所对应的x值即为均值μ🌪🦆_🎀🕊；而累积概率值为84.13%,97.73%🌨🌦————*、99.87%所对应的x值分别为均值加一🐾-🥏、二🧩*-😅、三倍标准差😚————🐄♣。4标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值5比如说u=1.27🥅——_🐦，则先找到表的最左边的那一竖🎁——|🐵，找到1.2的那一横🐱__😌；..
式(8-16)为标准正态分布函数😂——⛈，通常记为N(0,1)🌜😺|_🌿。在标准正态分布情况下🐒🧶-|🤤，其均值μ=0🐹🦩-🐽🥇、方差σ2=1🃏🦁|——🧸。标准正态分布函数有表可查(见附录一),对于一定μ值😍-🙊，累积率F(u)可从标准正态分布累积概率函数表中查出⚡️_🕊。根据附录一能查得表8-3的常用值🤩——🛷🦥。表8-3 标准正态分布的u😖-🐱、x及概率常用值可见当累积概后面会介绍😥-🌥。
标准正态分布的u😧_-⛈、x及概率常用值🌗🦟||*🐼，可见当累积概率值为50%时😘🍁——_🦛，所对应的x值即为均值μ🌪🦆_🎀🕊；而累积概率值为84.13%,97.73%🌨🌦————*、99.87%所对应的x值分别为均值加一🐾-🥏、二🧩*-😅、三倍标准差😚————🐄♣。4标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值5比如说u=1.27🥅——_🐦，则先找到表的最左边的那一竖🎁——|🐵，找到1.2的那一横🐱__😌；..
式(8-16)为标准正态分布函数😂——⛈，通常记为N(0,1)🌜😺|_🌿。在标准正态分布情况下🐒🧶-|🤤，其均值μ=0🐹🦩-🐽🥇、方差σ2=1🃏🦁|——🧸。标准正态分布函数有表可查(见附录一),对于一定μ值😍-🙊，累积率F(u)可从标准正态分布累积概率函数表中查出⚡️_🕊。根据附录一能查得表8-3的常用值🤩——🛷🦥。表8-3 标准正态分布的u😖-🐱、x及概率常用值可见当累积概后面会介绍😥-🌥。
1) X~N(μ🏏|⚡️🎟，σ²)*🧿|🥈🌿：一般正态分布🐸|🕊：均值为μ🐵😏_——🦎🦕、方差为σ²🌳😦_🕹；P(μ-σ<x<μ+σ)=68.3 P(μ-2σ<x<μ+2σ)=95.4 P(μ-3σ<x<μ+3σ)=99.73 2) t ~ N(0😂-🙉，1)🍀-——😙🦨：标准正态分布🎿😮|*🎭：均值为0🪲_——🪢🎋、方差为1🌴☘️————🪢；P(-1<x<1)=68.3 P(-2<x<2)=95.4 P(-3<x<3)=99.7是什么*🌦_*。
5. 正态分布的期望值μ决定了分布的位置😽_🦖，而标准差σ决定了分布的宽度或幅度🎱🪴————🤕。6. 当μ=0且σ=1时🎮|🐘🐑，正态分布被称为标准正态分布🤧|🐽🐺。7. 正态总体的图像通常不关于y轴对称😷🤣_*🐂，但对于任何正态总体🐗--🐥🖼，取值小于或等于x的概率是确定的🐙😺-_🐺🌾，只要知道如何计算特定区间的概率即可🌚--😇🌓。8. 为了方便描述和应用🦭-_🎄🌪，通常会将说完了🤒——|🐑😵。
正态分布临界值表?？
用U表示标准正态分布🤯🐺_|🤔🌛，临界值Zα满足P(U>Zα)=Zα🐗😂--🥉，即P(U≤Zα)=1-α🐦-🌱🤨。当α=0.025时🥇🐦--🏐😰，就是查表中0.975对应的值⛳🤒_😃🦠，0.975在表中1.9那一行🐺——🦖，0.06那一列🤗_🪡🙊，所以Z0.025=1.96💀🦚——_🪆。若n个相互独立的随机变量ξ₁🤬-🌴*、ξ₂🍄——_🐷、……🐷__😏🏉、duξn🤒——🐋🌔，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准是什么🦈🐖__*🦣。
正态分布的标准差正态分布N～（μ😝_🐹，δ^2）😂🦇——🐌，方差D(x)=δ^2🤥🦑————🏑🐔，E(x)=μ🐥😲|🐌。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🦠————🌾👿。μ维随机向量具有类似的概率规律时🦕_😿，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🐄🎑_✨🎍，它经希望你能满意*_|*🏈。
正态分布的那三个数是多少??？
正态分布的那三个数是*|**：99.74%🦍🐐-🦫🎐、95.45%🙃|🦄、68.27%🐹--🌴🪰。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)🤣——|🦥。正态分布在横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的面积为说完了🐹_🎳🍁。
弄明白什么是标准正态分布🌻☄️_🌱😸。3♣|_🪳、什么是标准正态分布的密度函数和分布函数🐪🦆-_🦡。4😩——🤗⛅️、标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值🕷🦕——😬🦉。5🐈🐐--😂、比如说u=1.27🌵😑||😯，则先找到表的最左边的那一竖🐵——*，找到1.2的那一横☘🐭|_🪱；然后再看最上面那一行🏈|-🦕🦙，找到0.07的那一竖😮🐪——🦂；6🐱🪆_😪、两者相交的那一个数字就是Φ（1.27）的值*🐲||🕊。
概率统计中的正态分布的μ 怎么求?？
μ随机变量X服从正态分布🐃|🦔🦍，一般记作N（μ🌔🦠-🐞✨，σ方）🙂🥊——🤔*，其中μ为X的数学期望🧵-🦛，σ为标准差🦊🐷__🐉，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值🌴🦀_-🐏😮。若随机变量X服从一个数学期望为μ🤮💥-☄️、方差为σ^2的正态分布🥍|🐀，记为N(μ🐆🌪_🧧，σ^2)😄😫|-🤿。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置🌤🌕__🌳，其标准差σ决定了分布的幅度🌈🐄-👻。由于是什么🛷🤪|🌲🦔。
明白纵轴是u值的整数部分和小数点后的十分位🦕_🦀😆，横轴表示小数点后的百分位数☘-😪🐏。典型的u=1.96😺|🦋🙃，找到纵轴-1.9🥏🐂_🥇，结合横轴0.06🐅-🐀，确定Φ（u）0.025💐🤥|☺️。1-0.025x2=0.95🐔🤫-_🐏，即95%的曲线面积对应的u上下限是（1.96🌑🦗——_🀄🤠，1.96）🦟|_🦖🐟。标准正态分布曲线为对于标准正态分布来说🐤🌩——🌏，存在一张表🐨🌿-⭐️，称为🌵🧵|🙁：标准正态是什么🪅😶|-😰😧。