Z-таблица (стандартная нормальная)

Найдите площадь под стандартной нормальной кривой для любого Z-показателя, представляющего кумулятивную вероятность.

Поиск вероятности

Введите Z-показатель

Интерактивный срез Z-таблицы

Z	.00	.01	.02	.03	.04	.05	.06	.07	.08	.09
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767
2.0	0.9772	0.9778	0.9783	0.9788	0.9793	0.9798	0.9803	0.9808	0.9812	0.9817
2.1	0.9821	0.9826	0.9830	0.9834	0.9838	0.9842	0.9846	0.9850	0.9854	0.9857

Анализ площади

Левый хвост P(X <Z)0.97500

Standard Normal Curve

Правый хвост P(X > Z)0.02500

Двуххвостый Альфа0.05000

Плотность кривой0.05844

Z-Score1.96

A Z-score of 1.96 means this value is 1.96 standard deviations above the average.

Overview

Z-таблица, также известная как стандартная нормальная таблица, представляет собой математическую таблицу, которая позволяет нам найти процент значений, которые находятся ниже определенного Z-показателя в нормальном распределении. Поскольку стандартное нормальное распределение имеет среднее значение 0 и стандартное отклонение 1, любое значение любого нормального распределения может быть «стандартизировано» в Z-показатель.

💡

Pro Tips

Z-показатели показывают, на сколько стандартных отклонений значение отличается от среднего.
Положительный Z-показатель указывает на значение выше среднего, а отрицательный — ниже среднего.
Эмпирическое правило (68-95-99,7) является сокращением для Z-показателей, равных 1, 2 и 3 соответственно.

Fun Facts

"В промышленном контроле качества «шесть сигм» представляет собой Z-показатель 4,5 или выше, что означает только 3,4 дефекта на миллион возможностей."
"Площадь под всей нормальной кривой равна ровно 1,0, что соответствует 100% вероятности."
"Z-показатель, равный 0, идеально делит распределение пополам, с площадью 0,5 с каждой стороны."

Formula: Φ(z) = ∫[-∞, z] 1/√(2π) e^(-t²/2) dt

Used with this

Similar tools that might be useful

Калькулятор A/B-тестов

Определите, являются ли результаты вашего теста статистически значимыми.

Абсолютная и относительная неопределенность

Преобразуйте абсолютную (± единицу измерения) и относительную (%) неопределенность.

Скорректированный R-квадрат

Оцените соответствие модели, учитывая количество предикторов.

.00

.01

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

.09

1.7

0.9554

0.9564

0.9573

0.9582

0.9591

0.9599

0.9608

0.9616

0.9625

0.9633

1.8

0.9641

0.9649

0.9656

0.9664

0.9671

0.9678

0.9686

0.9693

0.9699

0.9706

1.9

0.9713

0.9719

0.9726

0.9732

0.9738

0.9744

0.9750

0.9756

0.9761

0.9767

2.0

0.9772

0.9778

0.9783

0.9788

0.9793

0.9798

0.9803

0.9808

0.9812

0.9817

2.1

0.9821

0.9826

0.9830

0.9834

0.9838

0.9842

0.9846

0.9850

0.9854

0.9857