標準常態分配機率值的基本概念

標準常態分配是統計學中最重要的機率分配之一，它的特點是呈鐘形曲線，且具有對稱性。在實際應用中，我們經常需要計算特定Z值範圍內的機率，這對於資料分析和統計推論都具有重要意義。理解標準常態分配的機率計算不僅能幫助我們進行數據分析，還能應用於假設檢定、信賴區間估計等統計方法中。

計算P(0≤Z≤1.5)的步驟與解析

在標準常態分配中，計算P(0≤Z≤1.5)是一個常見的問題。這個範圍代表了從平均值到1.5個標準差之間的區域。通過查詢標準常態表或使用Excel等統計軟體，我們可以得知這個機率值約為0.9332。這個結果告訴我們，在這個區間內的數據佔總體的約93.32%，這是一個相當大的比例，說明數據高度集中在這個範圍內。

理解P(1≤Z≤2)的計算方法

對於P(1≤Z≤2)的計算，我們需要考慮1到2個標準差之間的區域。這個範圍的機率值約為0.1587，表示約15.87%的數據落在這個區間內。這個概率相對較小，反映了標準常態分配的一個重要特性：離平均值越遠的區域，數據分佈的機率越小。

掌握P(Z>1)的計算技巧

計算P(Z>1)時，我們需要使用互補概率的概念。首先找出Z≤1的機率（約0.8413），然後用1減去這個值，得到P(Z>1)=0.1587。這種計算方法不僅適用於本例，也適用於其他類似的機率計算問題。理解這個概念對於解決更複雜的機率問題非常重要。

探討P(Z>-1.96)的意義

P(Z>-1.96)的計算結果約為0.9750，這個數值在統計學中具有特殊意義。-1.96是一個常用的臨界值，通常用於95%信賴區間的計算。理解這個概率值能幫助我們更好地進行假設檢定和置信區間的估計。這個機率值表明，有97.50%的數據會大於-1.96個標準差。

解析P(-1.96≤Z≤-1.5)的計算過程

計算P(-1.96≤Z≤-1.5)需要找出兩個Z值之間的區域機率。這個範圍的機率值約為0.0495，也就是約4.95%的數據落在這個區間內。這個相對較小的概率說明了在標準常態分配中，遠離平均值的區間包含的數據比例較小，這與常態分配的基本特性相符。

標準常態分配機率值計算完整指南：從Z分數到機率查詢