1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。
2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。
3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)。
4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。
統計學的正態分佈表怎麼查？
5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
6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。
7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。
8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
統計學中區間估計：當a=0.01時，查正態分佈表z0.005=2.58（2.58如何得來？）
9樓：墨水顰瓶兒
在正態分佈表中找到1-a/2的值，找到這個值所對應的橫縱座標值，座標值相加就得到za/2
10樓：匿名使用者
查正態分佈表時要注意中間的數字都是面積，最左邊一列和最上面一行都是z值。當給定了檢驗的顯著性水平a=0.05時，如果檢驗時要檢驗是否相等，就是雙側檢驗，允許左右各有誤差，即a/2=0.
025。此時要查尾部面積是0.025時的z值。
但是我們參考書中說明表示表中間的數字是指從最左面一直帶某一點的面積，而z值是指從中間均值所在的位置往右計算的長度。所以當z=0時，中間的面積=0.50就是這個道理。
現在我們要的是從右邊尾部面積查z值。當右邊尾部面積是0.025時，左邊的面積應是1-0.
025=0.975。所以我們查表時要在表中間找到0.
975。從這一行水平往左得到1.9，往上對得到0.
06，把兩個數加起來就是1.96
11樓：匿名使用者
a/2=0.005，再用0.5-0.
005=0.495，我們再來看正態分佈表，發現0.4951離0.
495最小，我們再與0.4951對應的橫縱座標的數值相加。
標準正態分佈表怎麼看
12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）。
13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。
14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。
15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。
16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。
統計學中的Z值怎麼算,統計學Z值是怎麼算出來的如圖
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