22、统计学常用分布表及相关研究概述

统计学常用分布表及相关研究概述

1. 标准正态分布表

标准正态分布表是统计学中非常重要的工具，它呈现了不同 $z$ 值对应的较大部分和较小部分的比例以及概率密度 $y$。例如，当 $z = 0.00$ 时，较大部分和较小部分的比例均为 $0.50000$，概率密度 $y$ 为 $0.3989$。随着 $z$ 值的增加，较大部分的比例逐渐增大，较小部分的比例逐渐减小，概率密度 $y$ 也相应变化。以下是部分示例数据：
| $z$ | 较大部分 | 较小部分 | $y$ |
| — | — | — | — |
| $0.00$ | $0.50000$ | $0.50000$ | $0.3989$ |
| $0.01$ | $0.50399$ | $0.49601$ | $0.3989$ |
| $0.02$ | $0.50798$ | $0.49202$ | $0.3989$ |
| $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ |
| $1.00$ | $0.84134$ | $0.15866$ | $0.2420$ |
| $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ |
| $3.00$ | $0.99865$ | $0.00135$ | $0.0044$ |
| $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ | $\cdots$ |
| $4.00$ | $0.99997$ | $0.00003$ | $0.0001$ |

这些数据可以用于计算正态分布下的概率，在实际应用中，如质量控制、风险评估等