正态分布表怎么看+z0025
@后珊4701：这张标准正态分布表怎么看? -
席栋19475661558…… 总结:首先先熟悉课本,了解什么是正态分布.弄明白什么是标准正态分布.3然后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;6然后再看最上面那一行,找到0.07的那一竖;7两者相交的那一个数字就是Φ(1.27)的值. 1、标准正态分布表则是看其分布函数Φ(u)中的u值. 2、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; 3、然后再看最上面那一行,找到0.07的那一竖; 4、两者相交的那一个数字就是Φ(1.27)的值.
@后珊4701：z0.025=1.96 这个是怎么查的? -
席栋19475661558…… 如查Z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975对应 的Z值,翻开正态分布表,刚好能查到0.9750对应的Z值为1.96,故Z0.025=1.96 你要反着查,从那一片数里找0.975,对应的是1.96
@后珊4701：标准正态分布表怎么看 -
席栋19475661558…… 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
@后珊4701：标准正态分布的临界值表怎么看? -
席栋19475661558…… 标准正态分布临界值表是用来确定对于a,P(Z<=a)的大小的一个表,在没有计算机的时候是很重要的一个参考,其中Z服从标准正态分布.上图就是一个标准正态分布临界值表,可以看到最左边一列是0.0到1.4,这个表示a取值时的个位数和小数点后一位的数,最上面一列是0.01到0.09,表示a取值的小数点后第二位数.这样的组合可以使a能取到小数点后两位,且比较美观(想象一下放成一列这个表会有多长).根据前面的描述我们已经可以根据a的取值去定位到表的一格,比如a=1.12,可以知道在第三列倒数第三行,对应数字0.8686,这意味着P(Z<=1.12)=0.8686.
@后珊4701：怎样在正态分布概率表中找到对应的z值 - 作业帮
席栋19475661558…… [答案] 一般的概率值是从均数的横轴开始算找到相应的p值,自然就找到z值啦,不过也有例外,比如算通过率的话就要从最右侧开始算了
@后珊4701：怎样在正态分布概率表中找到对应的z值 -
席栋19475661558…… x1 <-matrix(rnorm(100),10) x2 <-matrix(1:100,10) xx <-list(x1,x2) for (i in 1:length(xx)){ dim.mat <- dim(xx[[i]]) dim(xx[[i]]) <- c(dim.mat[1]*dim.mat[2], 1) } x <- matrix(unlist(xx),200)
@后珊4701：在标准正态分布下,显著性水平为0.1时,对应的z是多少? -
席栋19475661558…… z=1.645. 详细过程是按照正态分布假设和N(0,1)分布表,α=0.05时,单侧检验时,Φ(z)=1-α=0.95.查N(0,1)表,Φ(1.645)=0.95,即z=1.645;双侧检验时,Φ(z)=1-α/2=0.9750.查N(0,1)表,Φ(1.96)=0.9750,即z=1.96.同理,可得α=0.01时的单侧...
@后珊4701：查表查哪个表,这个z0.025=1.96我怎么找不到.谁能告诉我查附录几? -
席栋19475661558…… Z0.025=1.96,α=0.5,1-α/2=0.975,反携纳查正态分布表Φ(X)辩枣没岩庆=0.975得x=1.96,所以z0.025=1.96.
@后珊4701：Zα是标准正态分布的上α分位点是什么意思?Zα是什么意思,Zα怎么求? -
席栋19475661558…… Zα是一个数值.设X~N(0,1),那么 P(X>Zα)=α. 在正态分布表中找α,对应查出Zα. 例如查Z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975对应的Z值,翻开正态分布表,刚好能查到0.9750对应的Z值为1.96,故Z0.025=1.96 反过来查Zα=1.96对应的α值,需要先查1.96,对应着0.975,1-0.975=0.025=即为α值
@后珊4701：zα/2查哪个表
席栋19475661558…… zα/2查哪个正态分布表.正态分布表Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后,服从标准正态分布Φ(0,1),并且Z为该标准正态分布下的新变量.Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数.Z越小即越趋近-∞,说明该新变量在Φ(0,1)中出现的累计概率越小,接近0;Z值越靠近0,说明该新变量出现的累计概率越接近50%;Z越大即越趋近+∞,说明该新变量在Φ(0,1)中出现的累计概率越大,也接近1.
席栋19475661558…… 总结:首先先熟悉课本,了解什么是正态分布.弄明白什么是标准正态分布.3然后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;6然后再看最上面那一行,找到0.07的那一竖;7两者相交的那一个数字就是Φ(1.27)的值. 1、标准正态分布表则是看其分布函数Φ(u)中的u值. 2、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; 3、然后再看最上面那一行,找到0.07的那一竖; 4、两者相交的那一个数字就是Φ(1.27)的值.
@后珊4701：z0.025=1.96 这个是怎么查的? -
席栋19475661558…… 如查Z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975对应 的Z值,翻开正态分布表,刚好能查到0.9750对应的Z值为1.96,故Z0.025=1.96 你要反着查,从那一片数里找0.975,对应的是1.96
@后珊4701：标准正态分布表怎么看 -
席栋19475661558…… 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
@后珊4701：标准正态分布的临界值表怎么看? -
席栋19475661558…… 标准正态分布临界值表是用来确定对于a,P(Z<=a)的大小的一个表,在没有计算机的时候是很重要的一个参考,其中Z服从标准正态分布.上图就是一个标准正态分布临界值表,可以看到最左边一列是0.0到1.4,这个表示a取值时的个位数和小数点后一位的数,最上面一列是0.01到0.09,表示a取值的小数点后第二位数.这样的组合可以使a能取到小数点后两位,且比较美观(想象一下放成一列这个表会有多长).根据前面的描述我们已经可以根据a的取值去定位到表的一格,比如a=1.12,可以知道在第三列倒数第三行,对应数字0.8686,这意味着P(Z<=1.12)=0.8686.
@后珊4701：怎样在正态分布概率表中找到对应的z值 - 作业帮
席栋19475661558…… [答案] 一般的概率值是从均数的横轴开始算找到相应的p值,自然就找到z值啦,不过也有例外,比如算通过率的话就要从最右侧开始算了
@后珊4701：怎样在正态分布概率表中找到对应的z值 -
席栋19475661558…… x1 <-matrix(rnorm(100),10) x2 <-matrix(1:100,10) xx <-list(x1,x2) for (i in 1:length(xx)){ dim.mat <- dim(xx[[i]]) dim(xx[[i]]) <- c(dim.mat[1]*dim.mat[2], 1) } x <- matrix(unlist(xx),200)
@后珊4701：在标准正态分布下,显著性水平为0.1时,对应的z是多少? -
席栋19475661558…… z=1.645. 详细过程是按照正态分布假设和N(0,1)分布表,α=0.05时,单侧检验时,Φ(z)=1-α=0.95.查N(0,1)表,Φ(1.645)=0.95,即z=1.645;双侧检验时,Φ(z)=1-α/2=0.9750.查N(0,1)表,Φ(1.96)=0.9750,即z=1.96.同理,可得α=0.01时的单侧...
@后珊4701：查表查哪个表,这个z0.025=1.96我怎么找不到.谁能告诉我查附录几? -
席栋19475661558…… Z0.025=1.96,α=0.5,1-α/2=0.975,反携纳查正态分布表Φ(X)辩枣没岩庆=0.975得x=1.96,所以z0.025=1.96.
@后珊4701：Zα是标准正态分布的上α分位点是什么意思?Zα是什么意思,Zα怎么求? -
席栋19475661558…… Zα是一个数值.设X~N(0,1),那么 P(X>Zα)=α. 在正态分布表中找α,对应查出Zα. 例如查Z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975对应的Z值,翻开正态分布表,刚好能查到0.9750对应的Z值为1.96,故Z0.025=1.96 反过来查Zα=1.96对应的α值,需要先查1.96,对应着0.975,1-0.975=0.025=即为α值
@后珊4701：zα/2查哪个表
席栋19475661558…… zα/2查哪个正态分布表.正态分布表Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后,服从标准正态分布Φ(0,1),并且Z为该标准正态分布下的新变量.Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数.Z越小即越趋近-∞,说明该新变量在Φ(0,1)中出现的累计概率越小,接近0;Z值越靠近0,说明该新变量出现的累计概率越接近50%;Z越大即越趋近+∞,说明该新变量在Φ(0,1)中出现的累计概率越大,也接近1.
