标准正态分布z值表，正态分布φ对照表

一、z值正态分布范围

Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后，服从标准正态分布Φ（0,1），并且Z为该标准正态分布下的新变量。

Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数。Z越小即越趋近-∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越小，接近0；Z值越靠近0，说明该新变量出现的累计概率越接近50%；Z越大即越趋近+∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越大，也接近1。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。

二、正态分布z值怎么看

正态分布的z值是指Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数。Z越小即越趋近-∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越小，接近0；Z值越靠近0，说明该新变量出现的累计概率越接近50%；Z越大即越趋近+∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越大，也接近1。

三、正态分布z值取值范围

正态分布z值的取值范围一般是在-3到3之间，这是因为在这个区间内的概率密度函数值已经超过了99.7%。

具体来说，如果一个随机变量服从标准正态分布，那么它的z值为0的概率是最大的，约为0.3989。而当z值等于1时，对应的概率是0.3413，当z值等于2时，对应的概率是0.1359，当z值等于3时，对应的概率是0.0214。因此，在统计学中，当z值落在-3到3之间时，我们通常认为这个随机变量的取值是比较正常的，符合正态分布的特点。