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标准正态分布
1概率密度函数
当μ＝0，σ＝1时，称X服从标准正态分布，记作X～N（0，1）。
服从标准正态分布的随机变量记为U，它的概率密度函数记为 。
若X～N（μ，σ2），则 ～N（0，1）
实际中很少有一个质量特性（随机变量）的均值恰好为0，方差与标准差恰好为1。一些质量特性的不合格品率均要通过标准正态分布才能算得，这一点将在后面叙述。
2标准正态分布表
标准正态分布函数表，它可用来计算形如“ ”的随机事件发生的概率 ，记为 。
正态分布N（0，1）的分位数
这里结合标准正态分布N（0，1）来叙述分位数概念。对概率等式
P（u≤1.282）＝0.9
1解释来源：考试大
解释1 ：0.9是随机变量u不超过1.282的概率。
解释2：1.282是标准正态分布N（0，1）的0.9的分位数，记为 。
解释2表示：0.9分位数把标准正态分布密度函数 下的面积分为左右两块，左侧一块面积恰好为0.9，右侧一块面积恰好为0.1。
2分位数的意义
一般说来，对介于0与1之间的任意实数α，标准正态分布N（0，1）的α分位数是这样一个数，它的左侧面积恰好为α，它的右侧面积恰好为1-α。用概率的语言，U（或它的分布）的a分位数 是满足下面等式的实数：