标准正态分布函数表怎么看计算公式是什么样的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-06-25 10:45 标签： 标准正态分布函数表怎么看
不可积代表找不到解析解。意思是如果你把正态分布积分写成一个变上限函数，你无法通过莱布尼茨定理或者其他技巧找到它的初等函数表达式但是这并不意味着计算不出数值解。可以根据微积分的原始定义去做想一想微积分原本是对将函数定义域划分成一个个小区间，然后微积分的值就是把这些小区间的面积加起来即可。区间划分越小，结果精度越高。取到极限值就是精确解了在满足精度要求下(正态分布表中的值都是有位数的)，这个工作交给计算机，就是一个循环的事情当然实际的计算还是做了优化，建议看一下数值计算方法，里面提供了详细的计算定积分的数值方法

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展开全部正态分布标准化的公式：Y=（X-μ）/σ～N（0，1）。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)。正态分布的定义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。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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展开全部公式：在概率论中，把研究在什么条件下，大量独立的随机变量之和的分布以正态分布为极限这一类定理称为中心极限定理。对于随机变量X，你只需算一下它的期望和方差，记住一条，［X-E（X）］/√D（X）（也就是：随机变量减去期望再除以均方差，结果就是标准正态分布），就行了。比如遇到：X服从二项分布B（n，p），先算二项分布的期望和方差，期望是np，方差是npq，则随机变量（X-np）/√（npq），就是标准正态分布。应用中心极限定理在A/B测试中的应用中心极限定理是概率论中最重要的一类定理，它支撑着和置信区间相关的T检验和假设检验的计算公式和相关理论。如果没有这个定理，之后的推导公式都是不成立的。对于属于正态分布的指标数据，我们可以很快捷地对它进行下一步假设检验，并推算出对应的置信区间；而对于那些不属于正态分布的数据，根据中心极限定理，在样本容量很大时，总体参数的抽样分布是趋向于正态分布的，最终都可以依据正态分布的检验公式对它进行下一步分析。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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