标准正态分布分位数表Word文件下载.docx
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兀市川新田三丁貝
比如标准分数为1.16,在表左侧可以查到1.1所在的行,然后再找到0.06所在的列,最后对应的概率值为0.877。
这就意味看在正态分布的情况下,如果一个数值的标准分数为1.16,那么该数值所代表的情况出现的概率为87.7%。
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以下通过案例来看标准正态分布表的应用。
假设某地成年男性的身高数据呈正态分布,平均身高为1.70米,标准差为4厘米。
问题：
1.男性身高超过1.75米的占比为多少？
2.男性身高在1.74-1.75米之间的占比为多少？
3.如果有20%的男性身高高于某个数值,该数值所对应的身高数据是多少?
4.如果有20%的男性身高低于某个数值,该数值所对应的身高数据是多少?
解题：
1、先用标准分数即z-score计算公式将1.75米的身高数据转换成标准分数,结
果为（1.75-1.70）/0.04=1.25,这样问题就成了：
在标准正态分布曲线中标准
分数大于1.25的概率是多少？
查询标准正态分布表，可以看到1.25的标准分数
对应的概率值为0.894二89.4%，也就是有89.4%的男性身高数据的标准分数不
超过1.25,因此有100%-89.4%二10.6%的男性身高超过1.75米。
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2、在问题1中已知身高为1.75米的标准分数为1.25,那么身高为1.74米的标准分数=（1.74-170）/4=1.00,因此只需找到l.OOv标准分数＜1.25所对应
的概率即可,1.00的标准分数所对应的概率值为0.841,也就是有84.1%的男
性身高数据的标准分数不超过1.00,因此身高在1.74-1.75米之间的男性占比为0.894-0.841二0.853二5.3%
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3、如果说有20%的男性身高高于某个数值,那就意味看80%的男性身高不超过该数值,因此在标准正态分布表看到概率值为0.800所对应的标准分数为0.84,现在将这个标准分数转换成身高数据,带入z-score的计算公式为
0.84二（x-1.70）/0.04,结果为1.7336米，即在全部成年男性中有20%的男性身高高于1.7336米。
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4、这个问题的计算思路与前面的问题基本相同，区别只是在于标准分数需要使用负值层1此带入z-score的计算公式后为-0.84=（x-1.70）/0.04结果为1.6664米，即在全部成年男性中有20%的男性身高低于1.6664米。
在各类金融市场中，外汇市场的回报率总体上符合正态分布的规律，因此第二个案例是如何借助标准正态分布詞古算外汇汇率。
圣路易斯联邦储备银行主页上下载2018-7-2至2019-6-28这一年间的欧元/美
元匚率，经计算，汇率均值为1.1409,标准差为0.0166
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欧元/美科
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离均差
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标准分数
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2018-7-5
1.1697
0.0288
0.00083204
1.74
5
2018-7-6
1.1738
0.0329
0.00108538
1.98
2018-7-9
1.1744
0.0335
0.00112528
2.02
2018-7-10
1.1728
0.0319
0.00102049
1.92
8
2018-7-11
1.1722
0.0313
0.00099252
1.89
2018-7-12
1.1692
0.0283
0.00080345
1.T1
10
2018-7-13
1.1667
0.0258
0.00066797
1.56
11
2018-7-16
1.171
0.0301
0.00090873
1.82
12
2018-7-17
1.1664
0.0255
0.00065255|
1.54
1-
2018-7-18
1.1645
0.0236
0.00055909
1.42
14
2018-7-19
1.1604
0.0195
15
2018-7-20
1.1708
0.0299
0.00089671
1.80
16
2018-7-23
1.1702
0.0293
0.00086114
1.77
17
2018-7-24
1.1684
0.0275
0.00075873
1.66
18
2018-7-25
1.1677
0.0268
0.00072066
1.62
19
2018-7-26
1.1654
0.0245
0.00060246
1.48
20
2018-7-27
1.166
0.0251
0.00063228
1.51
21
2018-7-30
1.1718
0.0309
0.00095760
1.86
2z
2018-7-31
1.1706
0.0297
0.0008S477
1.79
23
2018-8-1
1.1666
0.0257
0.00066281
1.55
24
2018-8-2
1.1612
0.0203
0.00041392
1.23
Z5
2018-8-3
1.1597
0.0188
0.00035514
1.14
市川新田三丁目
标准分数分布如下图所示:
2.50
200-
1.欧元/美元的汇率在1.17以上的交易日占比为多少？
2.欧元/美元的汇率在1.1650-1.17之间的交易日占比为多少？
3.如果在5%的交易日中欧元/美元的汇率高于某个水平，该汇率是多少？
4.如果在10%的交易日中欧元/美元的汇率低于某个水平,该汇率是多少？
解题：
1、先用标准分数即z-score计算公式将1.1700的汇率数据转换成标准分数，
结果^（1.17-1.1409）/0.0166二1.7560,这样问题就变成：
在欧元/美元汇率
的标准正态分布曲线中标准分数大于1.7560的概率是多少？
查询标准正态分布
表，可以看到1.7560约等于1.176,所对应的概率值为0.961=96.1%,也就是
在过去一年中96.1%的交易天数里欧元/美元的汇率在1.1700以上。
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2、欧元/美元汇率1.1700的标准分数已知,1.1650汇率的标准分数二（1.1650-1.1409）/0.0166二1.4547,因此只需找到1.45＜标准分数＜1.76所对应的概率即可,查询标准正态分布表1.45的标准分数所对应的概率值为0.927,因此欧元/美元的汇率在1.1650-1.17之间的交易日占比为0.961-0.927=0.034=3.4%
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3、解题思路与前面身高的案例相同,欧元/美元的汇率在5%的交易日中高于某个水平,反过来讲也就是说在95%的情况下欧元/美元的汇率没有高于某个水平。
在标准正态分布表中0.95的概率值对应的标准分数为1.64,
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