1樓：吉祥如意
（1）正態分佈來（normal distribution）又名高斯分佈（源gaussian distribution），bai是一個在數學、物理及工程等
du領域都非常重要的概
zhi率分佈，在統dao計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
（2）在正態分佈圖中落在比1.96和-1.96兩邊更極端的概率，所以是z0.025，不是z0.95
2樓：名字沒問題
不同的正態分佈表，上面顯示的面積不同，但只要你明白圖兩邊是對稱的，基本就可以明白了。
3樓：
在表上查f(t)=0.95時，所對應的t值，這時t=1.96
你不會查 說明你也不理解雙尾檢驗的實質。
4樓：匿名使用者
是在正態分佈圖中落在比1.96和-1.96兩邊更極端的概率，所以是z0.025，不是z0.95
統計學 一般正態分佈如何轉換成標準的正態分佈？
5樓：王聞過則喜
一般正bai
態分佈的x值減去其均值再du除以其西格瑪水zhi平所得的daoz值就是對應標準正態分內布的x值。再容通過標準正態分佈表就可以算出其概率。這時候的z值也是這個一般正態分佈在這個概率下的西格瑪水平。
求證：假設x～n(μ,σ^2),則y=(x-μ)/σ～n(0,1).
證明：因為x～n(μ,σ^2),
所以p(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp.
(注：f(y)為y的分佈函式,fx(x)為x的分佈函式）而 f(y)=p(y≤y)=p((x-μ)/σ≤y)=p(x≤σy+μ)=fx(σy+μ)
所以 p(y)=f'(y)=f'x(σy+μ)*σ=p(σy+μ)*σ
=[(2π)^(-1/2)]*e^[-（x^2)/2].
從而,n(0,1).
統計學中，zα/2是怎麼查出來的？很多答案都說在正態分佈表查的，但是具體是怎麼查的，我搞不懂。求救 50
6樓：墨汁諾
反著查。
例如：98%的置信區間算z：1-0.98=0.02；0.02/2=0.01; 1-0.01=0.9900；
查正態分佈表，在那一堆四位小數的值裡找到與0.9900最接近的值，比如0.9901對應的是2.33，所以98%對應的z統計量是2.33或2.32。
1：雙側假設，拒絕區域在兩邊而且兩邊對稱，在題目問你」是否相等？」的時候用。
h0:μ＝μ0，h1:μ≠μ0，拒絕區域：u的絕對值大於u1-α/2,1-α/2在下角。
2：上側拒絕，拒絕區域在左邊，題目問你」小於」」是否比xx快」時使用。
h0:μ≤μ0，h1:μ＞μ0，拒絕區域：u大於u1-α,1-α在下角。
3：下側拒絕，拒絕區域在右邊，題目問你」大於」」是否比xx慢」時使用。
7樓：大風颳過
zα/2有的書上表達為u，正態母體的方差為α²，信度即顯著性水平為a，a=0.05時，則置信概率為1－0.05=0.
95，求a的置信區間，由正態母體n（a，α²）中取出一組容量為n的隨機樣本x1，x2，…，xn。
於是a的置信區間為：[p －u(p(1－p)/√n)，p+u(p(1－p)/√n)]，
a=0.05，即置信概率為0.95，p=65%，u=1.96，n=100時，
a的置信區間為：[65% －1.96 (65% (1－65%)/√100)，65%+1.
96 (65% (1－65%)/√100n)]=(55.65%，74.35)。
再回頭說一下u=1.96的查法與相互關係，
查標準正態分佈函式f（u）的數值表，
置信概率0.95=0.975－0.025，
u=1.96對應0.975，u=－1.96時對應0.025。
擴充套件資料：
計算公式
置信區間的計算公式取決幹所用到的統計量。置信區間是在預先確定好的顯著性水平下計算出來的，顯著性水平通常稱為α(希臘字母alpha)，如前所述，絕大多數情況會將α設為0.05。
置信度為(1-α)，或者100×(1-α)%。
於是，如果α=0.05，那麼置信度則是0.95或95%，後一種表示方式更為常用 [2] 。置信區間的常用計算方法如下：
pr(c1<=μ<=c2)=1-α
其中：α是顯著性水平（例：0.05或0.10）；
pr表示概率，是單詞probablity的縮寫；
100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平（例如：95%或0.95）；
表達方式：interval(c1,c2) - 置信區間。
求解步驟
第一步：求一個樣本的均值。
第二步：計算出抽樣誤差。經過實踐，通常認為調查：100個樣本的抽樣誤差為±10%；500個樣本的抽樣誤差為±5%；1200個樣本時的抽樣誤差為±3%。
第三步：用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」，得出置信區間的兩個端點。
8樓：護具骸骨
概率論與數理統計是既深又繁的一門實用數學學科，要學好它需要相當的耐力與韌性，最好還要參考多種不同版本的概率論與數理統計的教科書，循序漸進且要反覆多次才能學會學好，一次快速學成是不可能的。
下面回到本題問題：
zα/2有的書上表達為u，
正態母體的方差為α²，信度即顯著性水平為a，a=0.05時，則置信概率為1－0.05=0.95，求a的置信區間，
由正態母體n（a，α²）中取出一組容量為n的隨機樣本x1，x2，…，xn，
於是a的置信區間為：[p －u(p(1－p)/√n)，p+u(p(1－p)/√n)]，
a=0.05，即置信概率為0.95，p=65%，u=1.96，n=100時，
a的置信區間為：[65% －1.96 (65% (1－65%)/√100)，65%+1.
96 (65% (1－65%)/√100n)]=(55.65%，74.35)。
再說一下u=1.96的查法與相互關係，
查標準正態分佈函式f（u）的數值表，
置信概率0.95=0.975－0.025，
u=1.96對應0.975，u=－1.96時對應0.025。
zα/2也可以表達為u，正態母體的方差為α²，信度即顯著性水平為a，a=0.05時，則置信概率為1－0.05=0.
95，求a的置信區間，由正態母體n（a，α²）中取出一組容量為n的隨機樣本x1，x2，…，xn。
於是a的置信區間為：[p －u(p(1－p)/√n)，p+u(p(1－p)/√n)]，
a=0.05，即置信概率為0.95，p=65%，u=1.96，n=100時，
a的置信區間為：[65% －1.96 (65% (1－65%)/√100)，65%+1.
96 (65% (1－65%)/√100n)]=(55.65%，74.35)。
9樓：郭敦顒
郭敦顒回答：
概率論與數理統計是既深又繁的一門實用數學學科，要學好它需要相當的耐力與韌性，最好還要參考多種不同版本的概率論與數理統計的教科書，循序漸進且要反覆多次才能學會學好，一次快速學成是不可能的。下面回到本題問題——
zα/2有的書上表達為u，
正態母體的方差為α²，信度即顯著性水平為a，a=0.05時，則置信概率為1－0.05=0.95，求a的置信區間，
由正態母體n（a，α²）中取出一組容量為n的隨機樣本x1，x2，…，xn，
於是a的置信區間為：[p －u(p(1－p)/√n)，p+u(p(1－p)/√n)]，
a=0.05，即置信概率為0.95，p=65%，u=1.96，n=100時，
a的置信區間為：[65% －1.96 (65% (1－65%)/√100)，65%+1.
96 (65% (1－65%)/√100n)]=(55.65%，74.35)。
再回頭說一下u=1.96的查法與相互關係，
查標準正態分佈函式f（u）的數值表，
置信概率0.95=0.975－0.025，
u=1.96對應0.975，u=－1.96時對應0.025。
標準正態分佈表怎麼看
10樓：
1、首先，要了解標準正態分佈
的公式（如圖）；
2、看標準正態分佈表，主要是看x的值。下面以示例介紹：假設x=1.15，首先在左邊一列找到1.1（如圖）；
3、然後在上面一行找到0.05（如圖）；
4、然後找到1.1和0.05對應的那個值，也就是0.8749（如圖）；
5、那麼0.8749就是φ（1.15）的值（如圖）。
11樓：各種怪
將未知量z對應的列上的數 與 行所對應的數字 結合 查表定位例如 要查假設x=1.15，
1)左邊一列找到1.1的標準正態分佈表
2)上面一行找到0.05
3)1.1和 0.05所對應的值為 0.8749。
12樓：沒錯名字七個字
一、概述：
1、所謂的正態分佈表都是標準正態分佈表(n(0,1)，通過查詢實數x的位置，從而得到p(z<=x)。
2、表的縱向代表x的整數部分和小數點後第一位，橫向代表x的小數點後第二位，然後就找到了x的位置。比如這個例子，縱向找2.0，橫向找0，就找到了2.
00的位置，查出0.9772。
二、舉例：
z服從n(0,1)，求p(|z|≥2)。
由於z已經服從標準正態分佈n(0,1)，那麼z'=z，不必轉化了。
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。
13樓：angela韓雪倩
1、所謂的正態分佈表都是標準正態分佈表(n(0,1)，通過查詢實數x的位置，從而得到p(z<=x)。
2、表的縱向代表x的整數部分和小數點後第一位，橫向代表x的小數點後第二位，然後就找到了x的位置。比如這個例子，縱向找2.0，橫向找0，就找到了2.
00的位置，查出0.9772。
14樓：不是苦瓜是什麼
標準正態分佈表的使用：針對於x=0的形式。
若x<0，則，-x>0，由公式φ(x)=1-φ(-x)若若出現x>x，則-x<-x，由公式p=1-φ(x)；
表是φ(x)的值。
正態分佈分一般正態分佈和標準正態分佈。後者建立了專門的表，前者因具體函式的不同而沒有建立，但是可以化為標準正態分佈形式，從而通過查表求得。
標準正態分佈（英語：standard normal distribution， 德語standardnormalverteilung），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0，即曲線圖象對稱軸為y軸，標準差σ=1條件下的正態分佈，記為n(0，1)。
標準正態分佈曲線下面積分布規律是：在-1.96～+1.
96範圍內曲線下的面積等於0.9500，在-2.58～+2.
58範圍內曲線下面積為0.9900。統計學家還制定了一張統計用表（自由度為∞時），藉助該表就可以估計出某些特殊u1和u2值範圍內的曲線下面積。
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由題可用秩和檢驗 提出假設 h0 兩個班的英語成績沒有顯著差異 h1 兩個班的英語成績有顯著差異 將兩組資料排等級 最小為1 等級 1 2 3 5 5 5 7 8 9.5 9.5 11 12 實驗班 76 85 88 90 92 普通班 68 75 85 85 87 90 96 計算秩和 因為n1n...