标准正态分布分位数表

分位数

定义：对于任意给定的实数P，（0

例如：

在此处插入图像说明

如上图所示，图像是一个标准正态分布的X_PXP？概率密度函数。6个？7是p分位数。

高分位数

定义：对于一个随机变量x和一个给定的α（0

此处插入图片说明

如上图所示，X\Alpha？7是上层吗？标准正态分布的α分位数。

在数理统计过程中，标准正态分布的高分位数记录为：U_ualphauα6－7 Python实现

首先，让我们介绍一些常见的分配函数

进口scipy.stats公司作为st

标准规范（）正态分布

St.t（）訛t分布

St.f（）ා f分布

圣基2（）Chi^2χ2分布

然后介绍基本操作：

概率密度函数

CDF分布函数

PPF分布函数的反函数

SF损伤函数（1-cdf）

逆破坏函数

这是代码实现

在此处插入图像说明

当你看到结果时，你可能会问为什么它与数理统计书附录中的t分位数表不同，因为这本书需要一个高位表。

画最后一幅画

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把它扔掉

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如何查看正态分布表

读数：49，2019年8月6日

也就是说，首先将其转换为标准正态分布，然后通过查找表获得。当标准正态分布变为Z时，垂直值+水平值是Z值对应的分布函数的概率。

也就是说，首先将其转换为标准正态分布，然后通过查找表获得。当标准正态分布变为Z时，垂直值+水平值是Z值对应的分布函数的概率。