正态分布数值表
如何用公式计算正态分布的数值??？
第一步🌼_🦁♥：首先*|_🤫，要了解标准正态分布的公式（如图）🐀——😄😅。第二步🦑😳_🤥♠：看标准正态分布表🐜*|*🐷，主要是看x的值（如图）🌻👻|😵。第三步🐏😟|🌕：下面以示例介绍🥉🐭|——🦒🐡：假设X=1.15🐰——|🌚，首先在左边一列找到1.1（如图）😵_|🥀🐤。第四步🦎——-🦈🐇：然后在上面一行找到0.05（如图）🤪——_🌚。第五步🌹|🦢：然后找到1.1和0.05对应的那个值🐔__🤖，也就是0.8749（如图）🎽——-🦗😄。第是什么🤭😌--🦖🐔。
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😬😀_——🐔🕊：标准正态分布表如下图示🦇🍂-🐳，
第一步🌼_🦁♥：首先*|_🤫，要了解标准正态分布的公式（如图）🐀——😄😅。第二步🦑😳_🤥♠：看标准正态分布表🐜*|*🐷，主要是看x的值（如图）🌻👻|😵。第三步🐏😟|🌕：下面以示例介绍🥉🐭|——🦒🐡：假设X=1.15🐰——|🌚，首先在左边一列找到1.1（如图）😵_|🥀🐤。第四步🦎——-🦈🐇：然后在上面一行找到0.05（如图）🤪——_🌚。第五步🌹|🦢：然后找到1.1和0.05对应的那个值🐔__🤖，也就是0.8749（如图）🎽——-🦗😄。第是什么🤭😌--🦖🐔。
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😬😀_——🐔🕊：标准正态分布表如下图示🦇🍂-🐳，
1*_🌦🥊、密度函数关于平均值对称🌎--☘🎖。2🎯————🥌、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🌸🦬——🦕🐌。3🪴_|🐭🤕、函数曲线的反曲点为离平均数一个标准差距离的位置🙀_🕸🌳。4😻——👹😶、平均值与它的众数以及中位数同一数值🎽🎍-——😬🦢。5🌖——🦊、95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内😍🦗_🥀。标准正态分布是以0为均数😥__😇，以1为标准差的正态分等会说🪡🦎-——🌏*。
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🧶|😔。二🦇🐉——🤔🦬、举例🌲🥏————🌳：z服从n(0,1)到此结束了？🐦_🪢。
什么是标准正态分布表??？
标准正态分布表是用于统计学和概率论中的一种表格🤩|😚，通常用于计算标准正态分布的概率值🍁|——🎭🐗。标准正态分布表的横轴和纵轴分别代表着标准正态分布的各个分位点和小数位数🐊🦛_-🐊。横轴上的数值代表着标准正态分布的各个分位点🐿|🍀，从-3.4到3.4⚡️_🐩，每隔0.1一个分位点🦙🤮——_😆，共计68个分位点🐯-😞。纵轴上的数值代表着标准正态分布是什么🌨😾————🦝。
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🤿——🦅。
正态分布表是什么??？
标准正态分布表的作用它提供了一种参考🏵🔮|🌷，让我们知道在标准正态分布下各种可能性的大小🦠🦙——|🦊🐥。例如🪱🎐_🌕✨，我们可以查表得知🐂🐼——|🐙，一个标准正态分布中🐗|——💥🐃，取值在-1到1之间的概率是0.6826🥏🐞_|😗👽，这意味着大约有68%的数据会落在这个范围内🦒😝|🐗🦎。标准正态分布表可以帮助我们进行假设检验🐽🌷-|🦚😼。例如✨————🐐🐤，如果一个样本的均值超过了预期的范围还有呢？
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🏆-🐭，
正态分布表怎么看??？
标准正态分布表是用来计算正态分布概率的工具🐽🦜|🦅🎉。可以通过查表的方式😒😃|🐺🥏，找到给定的z-score对应的累积概率值🦃🐚_🐊。1.标准正态分布表介绍🐤_🦭：标准正态分布表😤🌻-🐕🦺🦙，又称为Z-score表或者z-table🌪——_🐕🦺🐊，是一种统计工具🦎🎋-|🦝，用于计算标准正态分布（均值为0🎽🥋-⚡️，标准差为1）下的概率🐐🌜_🦌。正态分布（也称为高斯分布）在统计学中非常重要后面会介绍⛈😦——|🐒。
🪁🐊-☀️🤥，该软件一并提供了Jarque-Bera（JB）检验结果🤬🌳_——🦨，其零假设是数据服从正态分布🎣|——🌎🐹，如果P值过小😀||🐜，表明拒绝零假设🦙|🐇，数据不服从正态分布⭐️|🤔🤫。如下图所示⛸——🐘，系列数据pool（Eviews软件自带数据br2.wf1）只有两类取值🐤🐽-🐑☁️：0-1🎴_-🦗🎽。根据JB检验（4365.875）*😊__🌧😞，其P值为0.000000🐩_-🌹，完全属于非正态分布😡😫-|🦬🌱。